지능형 디자인 레퍼런스 관리를 위한 실내이미지 자동인식 - 국내 아파트 실별 이미지의 용도 인식모듈 구현을 통한 기초연구 - (Auto-recognition of Interior Design Images for Managing Architectural Design References - Focused on the Module Implementation for Recognizing the Usage of Rooms of Korean Apartments -)

서지정보

· 발행기관 : 한국실내디자인학회
· 수록지 정보 : 한국실내디자인학회 논문집 / 27권 / 5호 / 13 ~ 20페이지
· 저자명 : 김진성, 이진국

초록

본 논문은 지능형 디자인 사례 관리를 위한 실내디자인 이미지의 자동 인식 접근방법을 제안하고 그 어플리케이션 프로토타입을 구현을 목적으로한다. 디자인 사례는 설계 과정에서 활발히 활용되는 유용한 정보이며, 이를 위한 효율적인 관리 접근방법이 중요하다. 그러나 지금까지의 접근 방식은 각 건축가, 디자이너에 의존적인 수작업 방식이며, 이로인해 수집, 분류, 저장 및 검색에 많은 시간과 인력이 소요된다. 최근 제안된 딥러닝 기반의 이미지 인식 기술은 컴퓨터가 이미지의 의미론적 정보를 이해하고 특정한 기준에 따라 분류하는 것을 가능하게 하였다. 이에 본 논문은 딥러닝 알고리듬을 핵심으로한 지능형 디자인 사례 관리방안을 제안하고, 그 핵심인 자동인식 및 분류 모듈개발을 위한 기초 연구로서, 이미지 인식 알고리듬을 활용하여 국내 아파트 평면의 실내디자인 이미지를 인식하고 및 실별용도에 따른 자동 분류가 가능한 모델을 학습하고 테스트를 진행한다. 욕실, 침실, 입구, 주방 및 거실 5가지 용도에 따라 분류된 4500장의 이미지를 활용하여 학습하고 그 결과를 분석한다. 그 결과물을 활용하여 자동인식 프로토타입 어플리케이션을 구현하고, 1000개의 미훈련 이미지 데이터로 성능을 테스트한다. 모델의 성능 검토를 위해 정답률, 정확도, 응답 속도 등을 분석을 진행한다. 이를 통해 디자인 전문지식이 반영된 정확하고 지능적인 접근의 설계지원 방안의 가능성을 확인할 수 있다.

영어초록

This paper aims to suggest the approach to auto-recognition of the interior design reference image and its prototype application for intelligently managing the design cases. The reference images are significantly utilized in design process so that efficient management method is needed. The current approaches, however, rely on each of architects or designer, so it takes lots of time and human resource to collect, classify, save and search. Deep learning-based image recognition technique enable computer to understand the content of image. Using this technique and pre-trained model, we train the computer to recognize the Korean apartment room design image and infer its room usage. The 4500 images labeled with bathroom, bedroom, entrance, kitchen and living room are used for training. After training the model, testing is carried out with 1000 images that is not used on training. Analysis on how well the model recognize the image`s category is conducted with the correct answer rate and accuracy. The auto-recognition prototype application and its testing result show the possibility of the core modules for intelligent architectural design case management system and contributed to supporting for architect or designer to concentrating the design core work by reducing the non-design works such as reference data management.

참고자료

· 없음