인공지능을 활용한 뇌파기반 건축감정 분류모델

Abstract

본 연구는 공간 구성에 의해 발생하는 감정적, 인지적 반응이 경험적으로 측정 및 정량화 될 수 있는지 확인하고, 인공지능을 활용하여 건축에 대한 사용자의 감정을 분류하는 응용모델 제안을 목적으로 한다. 본 연구의 궁극적인 목표는 디자인과정에 사용자의 감정을 반영하는 새로운 방법을 제안하여 Zeisel(1981) 의 사용자 반영 디자인 이론에 기여하는 것이다. 본 연구의 목표를 달성하기 위해 <연구주제>, <융합방법>, <응용모델>의 세가지 측면에서 연구문제와 가설을 설정하고 검증했다. 먼저 <연구주제>의 측면에서 공간 구성의 영향에 대한 가설검증을 위해 영상을 활용한 Pilot실험이 실시되었다. 그 결과 주관평가, 뇌파, 심전도의 3가지 데이터 모두에서 평면 구성간 유의미한 차이가 확인되어 공간 구성이 사용자의 감정적 인지적 반응에 영향을 미침이 확인되었다. 다음으로 신뢰도 높은 건축감정 분류모델 훈련데이터 확보를 위해 <융합방법>의 측면에서 자극제시방식(영상 vs VR)과 생체데이터의 종류(심전도 vs 뇌파)가 건축감정 측정에 미치는 영향을 확인했다. 이를 위해 Pilot 실험 결과를 토대로 4 가지 유형의 VR 공간이 구축되었으며, 각 자극에 대한 사용자 감정 반응이 측정되었다. 결과적으로 건축의 분야적 특성을 고려한 환경제시방법과 인간반응에 대한 표준 지표로 각각 가상현실과 뇌파가 제안되었다. 마지막으로 <응용모델>의 측면에서 가상현실에서 측정된 뇌파데이터를 활용하여 건축 공간에 대한 사용자의 감정을 분류하는 인공지능기반의 건축감정 분류모델을 제안했다. 모델 구축 및 훈련에는 Google Tensor Flow가 사용되었으며, 결과적으로 개발된 모델의 정확도는 98.9 %로 이전 연구보다 높다. 따라서 본 연구에서 제안한 모델로 VR 기반 3차원 설계 대안에서 측정된 사용자의 감정을 분류하여 디자인과정에 사용자의 감정을 반영하는 새로운 방법의 가능성을 확인했다.