研究課題/領域番号 |
23K04189
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研究種目 |
基盤研究(C)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分23030:建築計画および都市計画関連
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研究機関 | 千葉大学 |
研究代表者 |
加戸 啓太 千葉大学, 大学院工学研究院, 助教 (60727379)
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研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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配分額 *注記 |
2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
2025年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2024年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2023年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
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キーワード | 空間分析 / 3D-isovist / 深層学習 / 三次元点群 / グラフニューラルネットワーク |
研究開始時の研究の概要 |
isovistはある視点における可視点の集合で視界の広がりを表現する手法である。isovistは、視界の広がりに関する高次なデータであるため、分析にあたっての難しさが指摘できる。そこで、深層学習では高次元データから適切な特徴が抽出されることに着目し、isovistを深層学習に直接入力して処理することを考えた。 本研究は、建築空間内の視点からの視界の広がりを三次元的に表現する3D-isovistを深層学習により処理することで、建築の空間的な構成を定量的に評価可能な特徴量ベクトルとして表現する手法を確立することを試みるものである。
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