KR100402849B1 - System and method for spatial layout planning over the web - Google Patents
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Abstract
본 발명에 의한 웹 환경에서의 주택 공간 계획 시스템 및 방법은 주택 공간 계획에 있어서, 클라이언트 측으로부터 사용자의 요구사항을 입력받는 데이터입력모듈(32)과, 사용자 요구사항과 제약 조건의 충돌 여부를 검증하는 제약조건검증모듈(34)과, 지식기반 데이터베이스(50)를 바탕으로 최종 결과 도출을 위한 문제해결모듈(36)과, 사용자에게 결과를 2차원으로 출력하는 2차원 결과출력모듈(38)을 포함하는 CSP 문제 해결 엔진(30) 및 상기 CSP 문제 해결 엔진(30)을 통해 설계된 2차원 결과를 3차원으로 출력시키기 위한 VRML 코드 생성기(40)를 포함하는 것을 특징으로 한다.Home space planning system and method in a web environment according to the present invention, in the home space planning, the data input module 32 that receives the user's requirements from the client side, and verifies whether the user requirements and constraints conflict Based on the constraint verification module 34, the knowledge base 50, the problem solving module 36 for deriving the final result, and the two-dimensional result output module 38 for outputting the result in two dimensions to the user. It includes a CSP problem solving engine 30 and VRML code generator 40 for outputting the two-dimensional results designed by the CSP problem solving engine 30 in three dimensions.
따라서, 주택 공간 설계 자동화뿐만 아니라 원거리에 있는 사용자들로 하여금 웹(WEB)을 통해 자신의 취향에 맞는 가상 주택을 직접적으로 체험할 수 있도록 한다.Therefore, in addition to automating the design of housing spaces, the remote users can directly experience the virtual homes according to their tastes through the web.
Description
본 발명은 컴퓨터를 이용한 공간 계획(Spatial Layout Planning)에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 CSP(Constraint Satisfaction Problems; 이하, CSP라함) 해결 기법 기반의 자원 할당법을 이용하여 주택 공간을 설계함으로써 사용자의 동적인 요구 조건을 충족시킬 수 있는 웹 환경에서의 주택 공간 계획 시스템 및 방법에 관한 것이다.BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to spatial layout planning using a computer, and more specifically, to designing a residential space using a resource allocation method based on a CSP (Constraint Satisfaction Problems) solution. The present invention relates to a housing space planning system and method in a web environment that can meet the requirements of human resources.
일반적으로 공간 계획 시스템(Spatial Layout Planning System)은 사용자의 요구에 따라 사각의 자원을 일정 공간 안에 할당하고 사용자의 만족도를 최대화함으로써 공간 효율성을 최적화하는 시스템을 말한다. 이러한 공간 계획 문제는 일반적으로 2차원 공간이 넓을수록, 자원의 수가 많을수록 탐색공간과 계산시간을 지수적으로 증가하게 하는 경향이 있어 방대한 범위의 공간을 탐색해야 하므로 시간과 공간적 측면에서 높은 복잡도(Complexity)를 가질 뿐만 아니라, 특정 영역의 수정 요구나 재설계 요구와 같은 사용자의 동적인 요구 사항들을 수용할 수도 있어야 한다.In general, a spatial layout planning system (Spatial Layout Planning System) refers to a system that optimizes space efficiency by allocating rectangular resources in a certain space according to the user's needs and maximizing user satisfaction. These space planning problems generally tend to exponentially increase the search space and computation time as the two-dimensional space is larger and the number of resources increases. Therefore, the complexity of space planning needs to be explored over a large range of space. In addition, it must also be able to accommodate the user's dynamic requirements, such as specific areas of revision or redesign.
공간 계획의 대표적인 문제 중 하나인 주택 공간 계획은 제한된 주택 공간 내에 마루, 침실, 부엌 등의 직사각형 형태를 띄고 있는 자원들을 사용자가 원하는 조건들뿐만 아니라 각각의 자원들 사이의 관계에 따라 배치하는 작업이다. 이는 공간 계획 문제에서 나타나는 대부분의 어려움을 모두 가지고 있으며, 특히 최적화 문제의 측면에서 볼때, 개인적 성향에 따라 상당한 차이를 보이게 되는 사용자 만족도를 정략적으로 나타낼 수 있는 최적 함수를 정의하기 힘든 어려움이 있다.Housing space planning, one of the major problems of space planning, is the arrangement of resources in rectangular form of floor, bedroom, kitchen, etc. within limited housing space according to the relationship between each resource as well as the conditions desired by the user. . It has most of the difficulties in the space planning problem, and especially in terms of the optimization problem, it is difficult to define an optimal function that can represent the user satisfaction that shows a significant difference according to personal tendencies.
위의 문제들을 해결하기 위해 과거에도 많은 연구가 이루어져 왔는데, 코펜하겐 대학에서 Prolog를 이용하여 2차원 공간을 활용하기 위한 Floor Plan Design 문제에 대해 지식 기반 시스템(Knowledge-Based System)을 이용한 방법론이 제시되었다. 그리고, 일본의 도쿄 가스 공사에서는 CBP(Constraint Based Planner)라는 CLP(Constraint Logic Programming) 기법을 이용한 주택 공간 설계 시스템을 개발하였다. 하지만 이러한 공간 계획 시스템들은 공간 계획 문제가 가지고 있는 높은 복잡도에 의해 많은 시간이 걸릴 뿐만아니라, 사용자의 요구를 만족시킬 수 있을만한 결과를 만들어내지 못하는 문제점을 가지고 있다.In order to solve the above problems, much research has been done in the past, and a methodology using a knowledge-based system has been proposed for the floor plan design problem using Prolog at Copenhagen University. . In addition, Tokyo Gas Corporation of Japan has developed a residential space design system using the CLP (Constraint Logic Programming) technique called Constraint Based Planner (CBP). However, these space planning systems not only take a lot of time due to the high complexity of the space planning problem, but also have a problem in that they do not produce a result that can satisfy the user's needs.
본 발명은 상술한 종래의 문제점을 극복하기 위한 것으로서, 본 발명의 목적은 CSP(Constraint Satisfaction Problems) 해결 기법 기반의 자원 할당법을 이용하여 주택 공간을 설계함으로써 사용자의 동적인 요구 조건을 충족시킬 뿐만 아니라주택공간 문제의 해를 찾는데 걸리는 시간을 최소화할 수 있는 웹 환경에서의 주택 공간 계획 시스템 및 방법을 제공하는데 있다.SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made to overcome the above-mentioned conventional problems, and an object of the present invention is to satisfy a dynamic requirement of a user by designing a housing space using a resource allocation method based on a Constraint Satisfaction Problems (CSP) solution. It is also to provide a housing space planning system and method in a web environment that can minimize the time it takes to find solutions to housing space problems .
본 발명의 다른 목적은 설계된 주택 공간을 VRML(Virtual Reality Modeling Language)을 이용한 가상 현실 시스템으로 구현함으로써 사용자에게 3차원 설계도면을 제공하여 직관적으로 인식할 수 있도록 하는 웹 환경에서의 주택 공간 계획 시스템 및 방법을 제공하는데 있다.Another object of the present invention is to implement a residential space designed as a virtual reality system using the VRML (Virtual Reality Modeling Language) by providing a three-dimensional design drawings to the user to plan the housing space in a web environment intuitively and To provide a method.
상기 본 발명의 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 웹 환경에서의 주택 공간 계획 시스템은, 클라이언트 측으로부터 사용자의 요구사항을 입력받는 데이터입력모듈과, 사용자 요구사항과 제약 조건의 충돌여부를 검증하는 제약조건검증모듈과, 지식기반 데이터베이스를 바탕으로 최종 결과 도출을 위한 문제해결모듈과, 사용자에게 결과를 2차원으로 출력하는 2차원 결과출력모듈을 포함하는 CSP 문제 해결 엔진 및 상기 CSP 문제 해결 엔진을 통해 설계된 2차원 결과를 3차원으로 출력시키기 위한 VRML 코드 생성기를 포함한다.The housing space planning system in a web environment according to the present invention for achieving the object of the present invention, a data input module that receives the user's requirements from the client side, and verifies whether the user requirements and constraints conflict The CSP problem solving engine and the CSP problem solving engine including a constraint verification module, a problem solving module for deriving a final result based on a knowledge base, and a two-dimensional result output module for outputting the result in two dimensions to a user. It includes a VRML code generator for outputting two-dimensional results designed in three dimensions.
도 1은 본 발명에 따른 웹 환경에서의 주택 공간 계획 시스템의 전체 구성도.1 is an overall configuration diagram of a housing space planning system in a web environment according to the present invention.
도 2는 도 1의 CSP 문제 해결 엔진의 내부 모듈 구성도.FIG. 2 is a diagram illustrating an internal module of the CSP problem solving engine of FIG. 1. FIG.
도 3은 본 발명에 따른 웹 환경에서의 주택 공간 계획 방법의 수행 흐름도.3 is a flowchart illustrating a housing space planning method in a web environment according to the present invention;
도 4는 공간 분할법에 의한 주택 공간 계획의 실시 예.4 is an embodiment of housing space planning by the space division method.
도 5는 자원 할당법에 의한 주택 공간 계획의 실시 예.5 is an embodiment of housing space planning by the resource allocation method.
도 6은 주택공간의 모양이 직사각형 모양이 아닐 경우의 실시 예.6 is an embodiment when the shape of the housing space is not a rectangular shape.
* 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명 *Explanation of symbols on the main parts of the drawings
10 : 사용자 10A : 웹 브라우저10: User 10A: Web Browser
20 : 서버제어부 30 : CSP 문제 해결 엔진20: server control unit 30: CSP problem solving engine
32 : 데이터 입력모듈 34 : 제약조건 검증모듈32: data input module 34: constraint verification module
36 : 문제해결모듈 38 : 2차원 결과출력모듈36: troubleshooting module 38: two-dimensional output module
40 : VRML 코드생성기 50 : 지식베이스40: VRML code generator 50: Knowledge Base
60 : 로컬사용자 100 : 웹서버60: local user 100: web server
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명을 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, with reference to the accompanying drawings will be described in detail the present invention.
도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 웹 환경에서의 주택 공간 계획 시스템의 전체 구성도가 도시되어 있다.Referring to Figure 1, the overall configuration of the housing space planning system in a web environment according to the present invention is shown.
도시된 바와 같이 인터넷을 통해 주택 공간 계획 서비스를 받고자 하는 다수의 사용자(10) 및 인터넷을 통하지 않고 주택 공간 계획 서비스를 받고자 하는 다수의 로컬 사용자(60)와, 그 사용자(10)에게 3차원 주택 공간 설계도면을 출력하는 웹 브라우저(10A)와, CSP 기법을 이용하여 사용자로부터 입력된 제약 조건에 따른 주택 공간 설계 과정을 수행하는 CSP 문제 해결 엔진(30)과, 상기 CSP 문제 해결엔진(30)을 통해 설계된 2차원 설계도면을 사용자가 3차원으로 볼 수 있도록 VRML 코드를 생성하는 VRML 코드 생성기(40)와, 건축 설계 분야 전문가를 통한 건축학적인 지식을 저장하고 있는 지식베이스(50)와, 상기 모든 구성을 제어하는 서버제어부(20)로 구성된다.As shown, a plurality of users 10 who want to receive housing planning services through the Internet and a plurality of local users 60 who want to receive housing planning services through the Internet, and the user 10 have three-dimensional houses. Web browser 10A for outputting a space design drawing, a CSP problem solving engine 30 for performing a housing space design process according to constraints input from a user using a CSP technique, and the CSP problem solving engine 30 VRML code generator 40 for generating VRML code so that the user can view the two-dimensional design drawings designed through the 3D, and the knowledge base 50 for storing architectural knowledge through experts in the field of architectural design, and It consists of a server control unit 20 for controlling all configurations.
도 2는 도 1의 CSP 문제 해결 엔진(30)의 내부 모듈을 도시한 구성도이다.2 is a diagram illustrating an internal module of the CSP problem solving engine 30 of FIG. 1.
도시된 바와같이, CSP 문제 해결 엔진(30)은 사용자(10,60) 측으로부터 사용자의 요구사항을 입력받는 데이터입력모듈(32)과, 사용자 요구사항과 제약 조건의 충돌여부를 검증하는 제약조건검증모듈(34)과, 지식기반 데이터베이스(50)를 바탕으로 최종 결과 도출을 위한 문제해결모듈(36)과, 사용자에게 결과를 2차원으로 출력하는 2차원 결과출력모듈(38)로 구성된다. 이때, 사용자의 요구 조건을 입력받는 데이터입력모듈(32)은 각 자원, 예를 들면 마루, 방, 부엌 등의 속성과 데이터를 입력받고, 각 자원의 속성에 연관되어 있는 제약조건으로 기하학적 타당성을 위한 정적 제약 조건과 사용자의 요구 조건을 수용하기 위한 동적 제약 조건을 입력받는다.As shown, the CSP problem solving engine 30 is a data input module 32 that receives the user's requirements from the user (10, 60) side, constraints for verifying whether the user requirements and constraints conflict It consists of a verification module 34, a problem solving module 36 for deriving the final result based on the knowledge base 50, and a two-dimensional result output module 38 for outputting the result in two dimensions to the user. At this time, the data input module 32 receiving the user's requirements receives data and attributes of each resource, for example, a floor, a room, a kitchen, and the like. It accepts static constraints for dynamic constraints and dynamic constraints to accommodate user requirements.
도 3은 본 발명에 따른 웹 환경에서의 주택 공간 계획 방법의 수행 흐름도를 도시한 것이다.3 is a flowchart illustrating a housing space planning method in a web environment according to the present invention.
도시된 바와같이 본 발명에 따른 웹 환경에서의 주택 공간 계획 방법은 다음과 같이 수행된다.As shown, the housing space planning method in the web environment according to the present invention is performed as follows.
먼저, 클라이언트인 사용자(10)는 주택 공간 계획 서비스를 받기 위해 웹(WEB)을 통해 인터넷 웹서버(100)에 접속한다. 사용자(10)는 우선 자신들이 원하는 공간에 대한 속성, 각 방들에 대한 속성 및 사용자 요구사항 등을 데이터입력모듈(32)에 입력한다(S1).First, the client 10, which is a client, accesses the Internet web server 100 through the web to receive the housing space planning service. The user 10 first inputs an attribute of a space desired by the user, an attribute of each room, a user requirement, and the like into the data input module 32 (S1).
이렇게 입력한 데이터는 제약조건 검증모듈(34)로 들어가 제약조건의 정당성을 검증 받게 된다(S2). 이때, 제약조건의 충돌로 인한 오류가 발생하면(S3), 수정 메시지를 사용자에게 보여주고 재입력을 요구한다(S4).The data entered in this way enters the constraint verification module 34 and is validated by the constraint (S2). At this time, if an error occurs due to a collision of constraints (S3), a correction message is shown to the user and a re-input is requested (S4).
한편, 제약조건 검증모듈(34)을 통과한 데이터들은 문제해결모듈(36)로 들어가게 되며 주택 공간 문제의 해를 구하는 작업에 돌입한다(S5). 이때, 문제해결모듈(36)을 통한 주택 공간 문제의 해를 구하는 과정은 각 자원들의 위치, 크기, 방향과 같은 속성 및 자원들 사이의 관계에 따른 제약조건의 만족 여부 및 사용자 요구사항과 휴리스틱(Heuristic)의 설정 등을 통해 수행된다.On the other hand, the data passed through the constraint verification module 34 enters the problem solving module 36 and enters the task of solving the housing space problem (S5). At this time, the process of solving the housing space problem through the problem solving module 36 is satisfied whether the constraints according to the relationship between the resources and attributes such as location, size, direction of each resource, and user requirements and heuristics ( Heuristic).
이렇게 주택 공간 문제의 해를 구하게 되면 2차원 결과출력모듈(38)을 통해 설계된 주택 공간의 도면을 2차원으로 출력하게 된다(S6).When the solution of the housing space is solved as described above, the drawing of the housing space designed through the two-dimensional result output module 38 is output in two dimensions (S6).
다음, 출력된 2차원 설계도면에 대한 사용자(10)의 불만이 없을 경우(S7), VRML 코드생성기(40)를 통해 VRML 코드를 생성하고(S9), 사용자(10)의 웹 브라우저(10A)로 생성된 VRML 코드를 보내주어 사용자(10)로 하여금 3차원 설계도면을 볼 수 있도록 한다(S10).Next, if there is no complaint of the user 10 with respect to the output two-dimensional design drawing (S7), and generates a VRML code through the VRML code generator 40 (S9), the user's web browser (10A) By sending the VRML code generated as to enable the user 10 to view the three-dimensional design drawings (S10).
도 3을 참고하여, 웹 환경에서의 CSP 해결 기법 기반의 주택 공간 계획 방법이 수행되는 과정을 자세하게 설명하면 다음과 같다.Referring to Figure 3, the process of the housing space planning method based on the CSP solution technique in the web environment will be described in detail as follows.
일반적으로 제한되어 있는 주택공간 내에 방을 배정하기 위한 방법으로는 2차원 내에 수직선과 수평선을 그어 가면서 분할해 가는 공간 분할법(Space Partitioning Method)과 2차원 평면을 끼워 맞춰가면서 할당하는 자원 할당법(Resource Allocation Method) 등이 있다.In general, the methods for allocating rooms in a limited housing space include the Space Partitioning Method, which divides by drawing vertical and horizontal lines in two dimensions, and the resource allocation method, which fits while fitting a two-dimensional plane. Allocation Method).
공간 분할법(Space Partitioning Method)은 도 4에서와 같이 하나의 사각공간을 수직선과 수평선으로 금긋는 작업을 재귀적으로 수행하는 방법이다. 공간이 자원의 수만큼 나눠지면 각각의 자원을 배치하고, 이렇게 배치된 결과가 제약조건을 만족하는지 검사하여 만족하지 않으면 백트래킹(back tracking)하여 만족하는 해가 나올 때까지 앞의 작업을 반복 수행하는 것이다.Space partitioning method (Space Partitioning Method) is a method of recursively performing the operation of drawing a rectangular space with a vertical line and a horizontal line as shown in FIG. If the space is divided by the number of resources, each resource is placed. If the result is not satisfied, the result is checked. If it is not satisfied, the backtracking is performed until the satisfactory solution is obtained. It is.
따라서, 이 방법으로는 나눠진 어떤 공간이 자원을 대응시킬 공간인지 아니면 다시 나눠야 할 공간인지 판단이 불가능하다는 단점이 있다.Therefore, this method has a disadvantage in that it is impossible to determine whether a divided space is a space to which resources are to be mapped or a space to be divided again.
한편, 자원 할당법(Resource Allocation Method)은 도 5에서와 같이 2차원의 공간 안에 배치될 후보 자원들을 선택한 후 그 자원이 갖는 제약조건을 검사한다. 제약조건을 만족하게 되면 공간 내에 배치 가능한 위치에 고정시키게 된다. 이 작업을 모든 자원이 배치 가능할 때까지 반복하여 해를 구하게 된다.On the other hand, the resource allocation method (Resource Allocation Method) selects candidate resources to be placed in the two-dimensional space as shown in FIG. 5 and then checks the constraints of the resources. When the constraints are met, they are locked in place where they can be placed in the space. This task is repeated until all resources are deployable.
그러므로 자원과 공간 사이의 구분이 확실하고, CSP의 구성 요소인 변수(방의 좌표, 방의 넓이, 방의 높이), 도메인(방의 넓이의 범위, 방의 높이의 범위, 방의 좌표의 범위), 제약조건(방 속성에 따른 제약조건, 방들의 위치간의 제약조건, 방들의 크기간의 제약조건)들 사이의 관계가 자원들, 자원이 위치할 공간 및 자원들 간의 제약조건들 사이의 관계와 유사하여 본 발명에서는 자원 할당법을 사용한다.Thus, the distinction between resources and space is clear, and the components of the CSP are variables ( room coordinates, room width, room height ), domains ( room width, room height, room coordinates ), constraints ( room In the present invention, the relationship between the constraints according to the attributes, the constraints between the locations of the rooms, the constraints between the sizes of the rooms ) is similar to the relationship between the resources, the space in which the resources are located, and the constraints between the resources. Use the assignment method.
자원 할당 문제에서는 자원을 할당하는 순서가 상당히 중요한 요인으로 작용할 수 있다. 왜냐하면, 자원 할당 과정이 제약 조건 전파(Constraint Propagation)에 따른 도메인 여과 작업에서 현저한 차이를 보이기 때문이다.In resource allocation problems, the order in which resources are allocated can be a significant factor. This is because the resource allocation process shows a significant difference in domain filtration due to constraint propagation.
자원 할당 순서에 대한 휴리스틱(Heuristic)의 종류는 [표 1]과 같다.Heuristics for resource allocation order are shown in Table 1.
자원 할당 순서에 대한 휴리스틱의 종류Heuristic Types for Resource Allocation Order
이때, 휴리스틱(Heuristic)이란 단계적으로 시행 착오를 반복하면서 스스로 올바른 최종 해를 찾는 방법을 말하는데, 전향 검사(Forward Checking)와 같은다양한 Look-Ahead CSP 해결기법을통한 도메인 여과 기법을 사용하여 도메인 축소효과가 높은 것을 먼저 할당하는 것에 의해 백트래킹(back tracking)의 횟수를 줄임으로써 해를 찾는데 걸리는 시간을 효율적으로 줄일 수 있다.In this case, heuristic refers to a method of finding the correct final solution by itself by repeating trial and error step by step, using a domain filtering technique through various Look-Ahead CSP solutions such as forward checking. By allocating a higher number first, the time taken to find a solution can be reduced efficiently by reducing the number of backtrackings.
따라서, 본 발명은 전향 검사(Forward Checking)를 통한 도메인 여과 기법을 이용하여 방의 넓이가 큰 것에 우선 순위를 높게 줌으로써 먼저 배치할 수 있게 하여 다른 방의 배정공간을 최대한으로 줄일 수 있게 하였고, 방의 크기 범위가 크게 되면 하나의 방에서 여러 모양이 나올 확률이 커지므로 크기 범위가 작은 방일수록 우선 순위가 커지도록 하였다.위에서 살펴본 바와 같이, 본 발명은 CSP(Constraint Satisfaction Problems) 해결 기법 기반의 자원 할당법을 이용하여 주택 공간을 설계하되, 제한된 일정 크기의 주택공간 안에 사용자 요구조건을 만족하는 다양한 크기의 자원(방, 주방, 화장실 등)을 배치하기 위해서 CSP 구성요소인 변수, 도메인, 제약조건으로 CSP 모델링을 수행하고, CSP로 모델링 된 주택 공간 문제는 전향 검사(Forward Checking)와 같은 다양한 look-ahead CSP 해결 기법들을 이용하여 효과적으로 해결한다. 이하, 웹 환경에서의 CSP 해결 기법 기반의 주택 공간 계획 방법이 수행되는 과정을 자세하게 설명하면 다음과 같다. Accordingly, the present invention allows the first room to be placed first by using a domain filtration technique through forward checking, so that the room can be placed first with a large area, thereby reducing the allocation space of the other room to the maximum, and the size range of the room. The larger the value, the greater the probability of multiple shapes coming out of one room, so the smaller the size range, the greater the priority. As described above, the present invention design a housing space using a resource allocation method based on the Constraint Satisfaction Problems (CSP) solution, but the resources (room, CSP modeling is performed with variables, domains, and constraints that are CSP components in order to arrange kitchens, bathrooms, and the like. Solve effectively. Hereinafter, the process of the housing space planning method based on the CSP solution technique in the web environment will be described in detail.
먼저, S1 단계에서 주택 공간 계획 서비스를 받기 위해 웹(WEB)을 통해 인터넷 웹서버(100)에 접속한 사용자(10,60)는 각 자원의 속성과 데이터를 입력한다. 예를들면, 주택 공간의 이름, 공간의 가로 및 세로의 크기와 현관의 방향, 위치, 크기를 지정한다.First, in step S1, the users 10 and 60 who access the Internet web server 100 through the web to receive the housing space planning service input the attributes and data of each resource. For example, specify the name of the housing space, the width and length of the space, and the direction, location, and size of the entrance.
또한, [표 2]를 참조하여 침실, 화장실과 같이 주위가 벽으로 둘러싸인 형태, 마루, 부엌 같은 사방으로 트여있는 형태, 출입구의 위치나 크기 등에 제한을 받게 되는 현관 같이 특수한 방 등의 속성을 지정하고, 각각의 속성에 연관되어 있는 제약 조건을 입력한다.Also, refer to [Table 2] to specify attributes such as bedrooms, bathrooms, surroundings such as walls, floors, kitchens open all around, and special rooms, such as entrances that are restricted by the location and size of entrances. And enter the constraints associated with each attribute.
방 속성에 따른 구분Classification by room property
이때, 제약 조건은 기하학적 타당성을 위한 정적 제약 조건과 사용자의 요구 조건을 수용하기 위한 동적 제약 조건의 두 종류로 나뉜다.At this time, the constraints are divided into two types: static constraints for geometric validity and dynamic constraints for accommodating user's requirements.
먼저, 정적 제약 조건을 살펴보면, 첫째, 방의 위치와 길이는 정수값을 갖는다는 점인데, 본 발명의 CSP는 유한 이산 도메인(finite discrete domain)에 대한 문제 해결 능력을 갖고 있기 때문에 방의 위치 및 크기에 해당하는 4개의 변수에 할당되는 값은 정수의 형태를 가진다.First of all, the static constraints are as follows. First, the location and length of the room are integer values. Since the CSP of the present invention has a problem solving ability for a finite discrete domain, The values assigned to the four corresponding variables have the form of integers.
둘째, 방의 넓이의 합계는 필드의 크기와 같다는 점인데, 이는 주택공간 내에 방이 배치될 때 빈 공간이 존재하면 안되기 때문이다.Second, the sum of the room widths is equal to the size of the field, because no empty space should exist when the room is placed in a housing space.
세째, 방의 위치는 필드를 벗어날 수 없다는 점인데, 이또한 주택공간 내에 방이 배치될때 주택공간을 벗어나는 경우를 금하기 때문이다.Third, the location of the room can not be out of the field, because it is forbidden to leave the housing space when the room is placed in the housing space.
넷째, 각각의 방들은 서로 겹치지 않는다는 점인데, 각각의 방들은 서로 일정한 두께의 벽을 사이에 두고 위치하기 때문이다.Fourth, each room does not overlap each other, because each room is located with a wall of constant thickness between them.
한편, 동적 제약 조건에는 방의 크기 범위, 길이 범위 및 위치 범위와 가장자리 위치 설정, 인접 설정, 특별한 속성에 따른 방들의 설정 등이 포함된다.Dynamic constraints, on the other hand, include room size ranges, length ranges and position ranges and edge position settings, adjacency settings, and room settings according to particular attributes.
안방 또는 마루의 경우와 같이 채광이 필요한 경우 혹은 베란다와 같이 바깥 벽면에 위치해야 하는 경우 주택공간의 가장자리에 방을 위치시켜야 함으로 가장자리 위치 설정이 제약조건으로 부여되고, 어떤 방에서 다른 방으로 직접 이동을 할 수 있어야 할 경우, 예를들면 마루와 안방의 경우에 인접조건이 제약 조건으로 부여되는 것이다.If lighting is required, such as on a bedroom or floor, or on an exterior wall, such as a veranda, the room must be located at the edge of the house space, which is subject to the constraints of the edge positioning and moves directly from one room to another. If it should be possible, for example, in the case of floors and backyards, the adjacency is a constraint.
특별한 속성에 따른 방들의 설정이 제약 조건으로 부여되는 경우는 현관의 경우와 같이 현관의 위치와 크기에 따라 일반적인 방의 제약 조건 보다 강한 제약 조건이 부여된다.In the case where the setting of rooms according to special properties is given as a constraint, stronger constraints than general room constraints are given according to the position and size of the entrance as in the case of the entrance.
다음, S2 단계에서 사용자(10,60)가 입력한 각각의 제약 조건은 지식 기반(Knowledge based)의 제약조건 검증모듈(34)을 통해 그 적합성을 검증받게 된다.Next, each constraint input by the user 10 and 60 in step S2 is verified for its suitability through the knowledge-based constraint verification module 34.
S3 및 S4 단계에서 사용자 요구사항의 입력이 완료된 후 문제해결을 시작하기 직전에 제약조건의 충돌 여부를 검증하여 적합치 않을 경우, 사용자에게 에러 메시지를 나타내어 주어 불필요하거나 불가능한 해를 찾는데 소요되는 시간을 줄이게 된다.In S3 and S4, after the input of user requirements is completed, just before the start of troubleshooting, the constraints are checked for conflict and if they are not suitable, an error message is displayed to the user to reduce the time required to find unnecessary or impossible solutions. do.
이때, 지식 기반에서 검증하는 제약 조건 충돌 여부의 내용은 예를들면, '첫째, 방의 최소 넓이는 1 이상이며 마루의 넓이 이하이다.', '둘째, 방들의 최소 넓이의 합은 마루의 넓이 이하이다.', '세째, 방들의 최대 넓이의 합은 마루의 넓이 이상이다.', '넷째, 현관 속성을 나타내는 방은 오직 하나 존재한다.', '다섯째, 방의 최소길이는 마루의 한 면의 길이 이하로 제한한다.', '여섯째, 방의 최소 및 최대 길이의 범위는 방의 크기 제한에서 가능한 길이를 포함한다.', '일곱째, 방의 위치 범위 제한과 방의 최소 길이 제한의 합은 주택공간의 각각의 길이 이하로 제한한다.' 등과 같다.In this case, the content of constraint collisions verified in the knowledge base is, for example, 'First, the minimum width of the room is 1 or more and less than the width of the floor.' Second, the sum of the minimum widths of the rooms is less than the width of the floor. ', Third, the sum of the maximum widths of the rooms is more than the width of the floor.' Fourth, there is only one room that represents the entrance property. Fifth, the minimum length of the room is one side of the floor. Limit to length or less. ',' Sixth, the range of minimum and maximum lengths of a room includes the possible lengths of the size limit of the room. ',' Seventh, the sum of the positional range limitation of the room and the minimum length limit of the room may be Limited to less than And the like.
그후, S4 단계에서 제약조건 검증모듈(34)을 통과한 데이터들은 S5 단계에서 문제해결모듈(36)로 들어가게 되며 주택 공간 문제의 해를 구하는 작업에 돌입한다.Thereafter, the data passing the constraint verification module 34 in step S4 enters the problem solving module 36 in step S5 and starts to solve the housing space problem.
이때, 문제의 특성상 최적해(Optimal Solution)는 사용자 개개인의 기호(Preference)에 따라 만족도가 가장 높은 해라고 정의할 수 있으나, 개인마다 다른 기호를 모델링하기가 불가능하며 최적화 함수를 구하기도 힘들다.At this time, the optimal solution can be defined as the solution with the highest satisfaction according to the preferences of the users, but it is impossible to model different symbols for each individual and it is difficult to obtain an optimization function.
따라서 본 발명에서는 사용자의 만족도를 향상시키는 방법으로 시행착오 방식(Trial-and-Error)을 취하고 있다. 즉, 사용자에게 최선이라고 추정되는 해를 제공하고 사용자에게 제약조건의 수정을 요구하는데, 만약 시스템으로부터 제공된 최선의 해에 사용자가 만족하지 못할 경우, 사용자와 시스템간의 상호작용에 의해 제약 조건의 동적인 추가, 강화, 제거, 완화의 방법을 반복적으로 사용하여 해결한다.Therefore, the present invention takes a trial-and-error method as a method of improving the user's satisfaction. That is, it provides a solution that is assumed to be the best for the user and requires the user to modify the constraints. If the user is not satisfied with the best solution provided by the system, the dynamics of the constraints are determined by the interaction between the user and the system. The solution is to add, enhance, remove, or alleviate it repeatedly.
한편, 특수한 경우, 예를들면 도 6과 같이 요철이 있는 주택공간에 방을 배치해야 할 때는 요철을 모두 포함할 수 있을 만한 크기의 주택공간을 설정한 후 빈공간을 채울 수 있는 방을 추가하여 위치 및 크기 범위의 한정 제약 조건을 부여하는 식으로 해결할 수 있다. 또, 주택의 천장을 통한 채광이 가능한 경우는 채광이 요구되는 방의 위치를 가장자리로 제한하지 않고 채광이 가능한 곳에 위치 설정함으로써 위치 범위의 한정 제약 조건을 부여하여 해결한다.On the other hand, in a special case, for example, when it is necessary to arrange a room in a concave-convex housing space as shown in Fig. 6, after setting a house space of a size that can include all the concave-convex, add a room that can fill the empty space This can be solved by giving constraints on the position and size range. In addition, in the case where the lighting is possible through the ceiling of the house, it is solved by limiting the location range by setting the position of the room where the light is required, without limiting the position to the edge.
이렇게 S5 단계에서 주택 공간 문제의 해를 구하게 되면, S6 단계에서 2차원 결과출력모듈(38)을 통해 설계된 주택 공간의 도면을 2차원으로 출력한다.When the solution of the housing space problem is obtained in the step S5, the drawing of the housing space designed through the two-dimensional result output module 38 in the step S6 is output in two dimensions.
다음, S7 단계에서는 출력된 2차원 설계도면에 대한 사용자(10)의 만족도를 높이기 위해서 제약 조건의 수정을 요구하게 된다. 이와같은 과정을 반복함으로써 사용자 만족도를 최적화하는 결과로 수렴해 가게 되며 소요시간도 감소시키고, 현실적인 측면에서도 타당한 결과를 얻을 수 있다.Next, in step S7 it is required to modify the constraints in order to increase the user's satisfaction with the output two-dimensional design drawings. By repeating this process, the convergence results in optimizing user satisfaction, reducing the time required, and obtaining a reasonable result in a realistic aspect.
그후 사용자(10)의 불만이 없을 경우, S8 내지 S10 단계에서 VRML 코드생성기(40)를 통해 VRML 코드를 생성하고, 사용자(10)의 웹 브라우저(10A)로 생성된 VRML 코드를 보내줌으로써 사용자(10)로 하여금 3차원 설계도면을 볼 수 있게 한다. 따라서, 사용자(10)는 설계가 완료된 주택 공간의 설계도면을 보다 직관적으로 인식할 수 있게 된다.Thereafter, if there is no complaint from the user 10, the VRML code is generated through the VRML code generator 40 in steps S8 to S10 and the VRML code generated by the user's web browser 10A is sent to the user ( 10) allow you to see the 3D design drawing. Therefore, the user 10 can more intuitively recognize the design drawing of the design of the completed housing space.
이상에서 설명한 것은 본 발명에 따른 웹 환경에서의 주택 공간 계획 시스템및 방법을 실시하기 위한 하나의 실시예에 불과한 것으로서, 본 발명은 상기한 실시예에 한정되지 않고, 이하의 특허청구범위에서 청구하는 바와같이 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 변경 실시가 가능한 범위까지 본 발명의 기술적 정신이 있다고 할 것이다.What has been described above is only one embodiment for implementing a housing space planning system and method in a web environment according to the present invention, the present invention is not limited to the above-described embodiment, it is claimed in the claims As will be apparent to those skilled in the art to which the present invention pertains without departing from the gist of the present invention, the technical spirit of the present invention may be changed to the extent that various modifications can be made.
상술한 바와같이, 본 발명에 따른 웹 환경에서의 주택 공간 계획 시스템 및 방법은 CSP(Constraint Satisfaction Problems) 해결 기법 기반의 자원 할당법을 이용하여 주택 공간을 설계함으로써 사용자와의 효과적인 상호작용 기술을 통해 사용자의 다양한 요구 사항을 수용할 수 있는 이점을 있을 뿐만 아니라주택공간 문제의 해를 찾는데 걸리는 시간을 최소화할 수 있는 탁월한 효과가 있다. As described above, the housing space planning system and method in the web environment according to the present invention is designed through the effective interaction technology with the user by designing the housing space using the resource allocation method based on the Constraint Satisfaction Problems (CSP) solution. Not only does it have the advantage of accommodating the various requirements of the user, it also has the outstanding effect of minimizing the time it takes to solve the housing space problem.
또, VRML(Virtual Reality Modeling Language)을 이용하여 웹 환경으로 확장함으로써 사용자에게 3차원 설계도면을 제공하여 직관적으로 인식할 수 있도록 하고, 주택 공간 설계의 자동화뿐만 아니라 원거리에 있는 사용자에게 자신의 취향에 맞는 가상 주택을 간접적으로 체험할 수 있도록 하는 효과가 있다.In addition, by using VRML (Virtual Reality Modeling Language), it extends to the web environment, providing users with 3D design drawings for intuitive recognition, and not only automating the design of housing space, It is effective to indirectly experience the right virtual home.
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