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저자정보
유승재 (Hanyang University) 하정원 (Hanyang University) 김혜준 (Hanyang University) 기동환 (Hanyang University) 이수기 (Hanyang University)
저널정보
대한국토·도시계획학회 국토계획 國土計劃 第56卷 第2號(通卷 第255號)
발행연도
2021.4
수록면
79 - 93 (15page)
DOI
10.17208/jkpa.2021.04.56.2.79

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This study aims to demonstrate the relation between streetscape features and six different individual perceptions, which includes pedestrian satisfaction. Two deep learning techniques—semantic segmentation and object detection—were applied on Google Street View imagery; these techniques captured the streetscape factors from a pedestrian perspective and subsequently extracted various visual elements. In this study, independent variables include not only eight segmented object categories and two features detected from the streetscape images of community roads in Seoul but also factors relevant to the built environment and individual characteristics. In addition, human perceptions were measured through an online survey based on a 5-point Likert scale from 1 (“very dissatisfied”) to 5 (“very satisfied”) (n = 240). Subsequently, by using a multilevel ordered logistic regression model, we examined the factors’ discrete impacts on six different perceptual indicators: vitality, safety, beauty, boring, depression, and overall pedestrian satisfaction. The main results of this study are as follows. Among the segmented objects, sky, vegetation, wall, sidewalk, and pavement have important ramifications as perceptual indicators. In such a case, sky, vegetation, sidewalk, and pavement positively affect overall pedestrian satisfaction, vitality, safety, and beauty; however, the wall has an adverse impact on them. Moreover, the number of pedestrians and vehicles detected from the YOLOv3 algorithm is significantly associated with most perceptual indicators. Pedestrian volume is positively correlated with overall pedestrian satisfaction, vitality, and safety, whereas the effect of the number of vehicles is the opposite. Overall, though this study, we proposed policy implications to improve the walking environment.
#보행만족도 #가로경관 #딥러닝 #객체 검출 #의미론적 분할 #Pedestrian Satisfaction #Streetscape #Deep Learning #Object Detection #Semantic Segmentation

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 고찰 및 선행연구 검토
Ⅲ. 분석 방법
Ⅳ. 분석 결과
Ⅴ. 결론
인용문헌References

참고문헌 (45)

참고문헌 신청
길호평 / 2020 / 검출 성능 향상 및 불확실성 추정을 위한 다목적 객체 검출 알고리즘 / 한국자동차공학회 춘계학술대회 :360~366 dbpia 김경환 / 1998 / 국내 보행 서비스수준의 평가기준 / 대한교통학회지 17(3):31~46 dbpia 김규리 / 2016 / 보행공간 요소에 대한 보행자의 인지 및 보행만족도에 관한 연구 / 도시설계 17(3):89~103 dbpia 김동영 / 2013 / 판교테크노밸리 사무직 종사자의 보행만족도 및 보행행태에 영향을 미치는 보행환경 요인 분석 google schola 김정호 / 2013 / 도시지역의 녹지경관 조망이 도시민의 스트레스 완화에 미치는 영향 / 한국환경생태학회지 27(4):516~523 google schola

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