KR20210083575A - 공간 사용률 분석을 제공하는 인테리어 레이아웃 장치 및 그 동작 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명의 실시 예에 따른 인테리어 레이아웃 장치의 동작 방법은, 사용자의 실내 구조 정보 및 인테리어 레이아웃 정보를 획득하는 단계; 상기 실내 구조 정보 및 인테리어 레이아웃 정보로부터 실내 평면도 그래프를 획득하는 단계; 상기 실내 평면도 그래프를 이용한 공간 사용률 분석을 처리하는 단계; 상기 공간 사용률 분석에 따라 상기 실내 평면도 그래프에 컬러 정보가 매핑된 분석 인터페이스를 생성하는 단계; 및 상기 분석 인터페이스를 출력하는 단계를 포함한다.

Description

공간 사용률 분석을 제공하는 인테리어 레이아웃 장치 및 그 동작 방법{AN INTERIOR LAYOUT APPARATUS PROVIDING ANALYZING A SPACE UTILIZATION AND A METHOD FOR OPERATING IT}

본 발명은 인테리어 레이아웃 자동화 방법 및 그 장치에 관한 것이다. 보다 구체적으로, 본 발명은 공간 사용률 분석을 제공하는 인테리어 레이아웃 장치 및 그 동작 방법에 관한 것이다.

일반적으로 건축물의 도면 설계 작업시에는 퍼스널컴퓨터나 노트북 컴퓨터 등에 CAD 프로그램을 설치하고, 마우스나 타블렛 같은 장치를 이용하여 도면을 작성하고, 결과물을 산출한다.

그러나, 사회가 산업 사회에서 정보화 사회로 발전하면서, 도면이 아닌 3차원 모델링 결과물 자체를 사용자 체험 형식으로 보다 쉽게 사용자에게 제공하여 견본주택 등의 기능을 대체할 수 있는 가상현실 기술들이 대두되고 있다.

예를 들어, 건축물 실내(주택, 아파트, 사무실, 병원, 교회 등등)의 가상 투어(virtual tour), 인테리어 또는 가구배치 시뮬레이션(또는 실내 시뮬레이션)의 목적으로 VR(Virtual Reality) 또는 AR(Augmented Reality)가 생성되고, 사용자에게 이에 기반한 환경 및 상황 등을 모의로 제공하고 상호작용하도록 하는 다양한 방식들이 제안되고 있다.

이를 위해, 미리 수작업이나 3D 스캐너로 건물이나 실내 구조의 3차원 데이터를 생성하고, 이에 기반한 가상 현실을 제공하는 방식 등이 이용될 수 있다. 그러나, 이 방식의 경우에는 스캔 정보 또는 도면 등으로부터의 추정에 의한 3차원 건축 모델링 과정을 필요로 하여, 제작의 어려움이 있을 뿐만 아니라, 데이터 처리의 한계 및 수작업의 한계로 인해 그 정확도가 떨어지는 문제점이 있다.

또한, 사용자가 임의로 실내 구조상에 배치되는 가구나 물건들을 통해 인테리어를 설계고자 하는 경우, 3차원 공간상에 이를 정밀하게 설치하고 조화롭게 배치하여야 하나, 이러한 작업은 전문적인 3D 디자이너가 아닌 이상 매우 어려운 실정이다.

따라서, 현재의 기술만으로는 현실적으로 건축물의 실내 정보와 인테리어를 구조화하여 생성하는데 있어서 전문적 인력이 필요하며, 그 시간과 비용이 과도하게 소요되고 있는 실정이다.

한편, 이러한 실내 정보 및 인테리어 레이아웃의 디자인은 공간에 대한 활용도를 결정하게 된다. 그러나, 건축 분석가를 동원한 전문적인 수작업 기반의 분석 없이는 공간 활용도에 대한 이해와 시각적 표현 등이 매우 어려운 실정이다.

따라서, 전문적인 분석 작업 없이도 이러한 공간 활용도에 대한 영향을 고려하면서 실내 구조 및 인테리어 레이아웃을 쉽게 디자인할 수 있도록 하는 기능 인터페이스의 필요성이 대두되고 있는 실정이다.

본 발명은 상기한 바와 같은 과제를 해결하기 위해 안출된 것으로, 실내 구조 정보상에 배치되는 공간 및 인테리어에 대한 사용자 스타일 기반의 자동화 처리를 통해, 사용자가 별도의 정밀한 설계를 하거나, 전문가에 대한 작업의뢰 없이도 직관적이고 편리하게 공간 및 인테리어 설계 정보를 작성할 수 있도록 하며, 특히 입력된 영상 정보의 스타일을 분석하여 이와 유사한 형태의 실내 공간 및 인테리어 설계를 가능하게 함으로써, 사용자 편의성과 함께 풍부하고 다양한 형태의 실내 공간 및 인테리어 설계를 제공하는 장치 및 그 동작 방법을 제공하는 데 그 목적이 있다.

또한, 본 발명은 공간 구조 및 인테리어 배치와, 사용자 동선 예측에 기반한 자동화된 공간 사용률 분석 기능과, 이를 시각화한 시각화 인터페이스를 제공함으로써, 전문적인 수작업 기반의 분석 없이도 공간 활용도와 사용률에 대한 시각적 표현을 제공하고, 공간 및 인테리어에 의한 공간 활용도 및 사용률에 대한 이해와 그 레이아웃 디자인을 용이하게 하는 기능 인터페이스를 제공하는데 그목적이 있다.

상기한 바와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명의 실시 예에 따른 방법은, 인테리어 레이아웃 장치의 동작 방법에 있어서, 사용자의 실내 구조 정보 및 인테리어 레이아웃 정보를 획득하는 단계; 상기 실내 구조 정보 및 인테리어 레이아웃 정보로부터 실내 평면도 그래프를 획득하는 단계; 상기 실내 평면도 그래프를 이용한 공간 사용률 분석을 처리하는 단계; 상기 공간 사용률 분석에 따라 상기 실내 평면도 그래프에 컬러 정보가 매핑된 분석 인터페이스를 생성하는 단계; 및 상기 분석 인터페이스를 출력하는 단계를 포함한다.

또한, 상기한 바와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명의 실시 예에 따른 장치는, 인테리어 레이아웃 장치에 있어서, 사용자의 실내 구조 정보 및 인테리어 레이아웃 정보를 획득하고, 상기 실내 구조 정보 및 인테리어 레이아웃 정보로부터 실내 평면도 그래프를 획득하며, 상기 실내 평면도 그래프를 이용한 공간 사용률 분석을 처리하고, 상기 공간 사용률 분석에 따라 상기 실내 평면도 그래프에 컬러 정보가 매핑된 분석 인터페이스를 생성하는 공간 사용률 분석부; 및 상기 분석 인터페이스를 출력하는 인터페이스 출력부를 포함한다.

한편, 상기한 바와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명의 실시 예에 따른 방법은, 상기 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램 및 상기 프로그램이 기록된 기록 매체를 포함한다.

본 발명의 실시 예에 따르면, 실내 구조 정보상에 배치되는 공간 및 인테리어에 대한 사용자 스타일 기반의 자동화 처리를 통해, 사용자가 별도의 정밀한 설계를 하거나, 전문가에 대한 작업의뢰 없이도 직관적이고 편리하게 공간 및 인테리어 설계 정보를 작성할 수 있도록 한다.

또한, 본 발명의 실시 예에 따르면 입력된 영상 정보의 스타일을 분석하여 이와 유사한 형태의 실내 공간 및 인테리어 설계를 가능하게 함으로써, 사용자 편의성과 함께 풍부하고 다양한 형태의 실내 공간 및 인테리어 설계를 제공하는 장치 및 그 동작 방법을 제공할 수 있다.

또한, 본 발명은 공간 구조 및 인테리어 배치와, 사용자 동선 예측에 기반한 자동화된 공간 사용률 분석 기능과, 이를 시각화한 시각화 인터페이스를 제공함으로써, 전문적인 수작업 기반의 분석 없이도 공간 활용도와 사용률에 대한 시각적 표현을 제공하고, 공간 및 인테리어에 의한 공간 활용도 및 사용률에 대한 이해와 그 레이아웃 디자인을 용이하게 하는 기능 인터페이스를 제공할 수 있다.

도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 인테리어 레이아웃 장치를 설명하기 위한 블록도이다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 인테리어 레이아웃 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 인테리어 레이아웃 생성 이터레이션 프로세스를 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 인테리어 레이아웃 생성 이터레이션 프로세스의 이터레이션 횟수 대비 코스트 효율을 나타내는 도면이다.
도 5 및 도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 방법 수행에 따라 인테리어 레이아웃 장치에서 출력되는 실내 구조 정보 인터페이스를 예시한다.
도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 공간 사용률 분석부를 보다 구체적으로 설명하기 위한 블록도이다.
도 8은 본 발명의 실시 예에 따른 공간 사용률 분석부의 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 9 내지 도 10은 본 발명의 실시 예에 따른 시각화된 공간 사용률 분석 정보를 포함하는 분석 인터페이스의 예시도이다.

이하의 내용은 단지 본 발명의 원리를 예시한다. 그러므로 당업자는 비록 본 명세서에 명확히 설명되거나 도시되지 않았지만 본 발명의 원리를 구현하고 본 발명의 개념과 범위에 포함된 다양한 장치를 발명할 수 있는 것이다. 또한, 본 명세서에 열거된 모든 조건부 용어 및 실시예들은 원칙적으로, 본 발명의 개념이 이해되도록 하기 위한 목적으로만 명백히 의도되고, 이와 같이 특별히 열거된 실시예들 및 상태들에 제한적이지 않는 것으로 이해되어야 한다.

또한, 본 발명의 원리, 관점 및 실시예들 뿐만 아니라 특정 실시예를 열거하는 모든 상세한 설명은 이러한 사항의 구조적 및 기능적 균등물을 포함하도록 의도되는 것으로 이해되어야 한다. 또한 이러한 균등물들은 현재 공지된 균등물뿐만 아니라 장래에 개발될 균등물 즉 구조와 무관하게 동일한 기능을 수행하도록 발명된 모든 소자를 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

따라서, 예를 들어, 본 명세서의 블럭도는 본 발명의 원리를 구체화하는 예시적인 회로의 개념적인 관점을 나타내는 것으로 이해되어야 한다. 이와 유사하게, 모든 흐름도, 상태 변환도, 의사 코드 등은 컴퓨터가 판독 가능한 매체에 실질적으로 나타낼 수 있고 컴퓨터 또는 프로세서가 명백히 도시되었는지 여부를 불문하고 컴퓨터 또는 프로세서에 의해 수행되는 다양한 프로세스를 나타내는 것으로 이해되어야 한다.

프로세서 또는 이와 유사한 개념으로 표시된 기능 블럭을 포함하는 도면에 도시된 다양한 소자의 기능은 전용 하드웨어뿐만 아니라 적절한 소프트웨어와 관련하여 소프트웨어를 실행할 능력을 가진 하드웨어의 사용으로 제공될 수 있다. 프로세서에 의해 제공될 때, 상기 기능은 단일 전용 프로세서, 단일 공유 프로세서 또는 복수의 개별적 프로세서에 의해 제공될 수 있고, 이들 중 일부는 공유될 수 있다.

또한 프로세서, 제어 또는 이와 유사한 개념으로 제시되는 용어의 명확한 사용은 소프트웨어를 실행할 능력을 가진 하드웨어를 배타적으로 인용하여 해석되어서는 아니되고, 제한 없이 디지털 신호 프로세서(DSP) 하드웨어, 소프트웨어를 저장하기 위한 롬(ROM), 램(RAM) 및 비 휘발성 메모리를 암시적으로 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 주지관용의 다른 하드웨어도 포함될 수 있다.

본 명세서의 청구범위에서, 상세한 설명에 기재된 기능을 수행하기 위한 수단으로 표현된 구성요소는 예를 들어 상기 기능을 수행하는 회로 소자의 조합 또는 펌웨어/마이크로 코드 등을 포함하는 모든 형식의 소프트웨어를 포함하는 기능을 수행하는 모든 방법을 포함하는 것으로 의도되었으며, 상기 기능을 수행하도록 상기 소프트웨어를 실행하기 위한 적절한 회로와 결합된다. 이러한 청구범위에 의해 정의되는 본 발명은 다양하게 열거된 수단에 의해 제공되는 기능들이 결합되고 청구항이 요구하는 방식과 결합되기 때문에 상기 기능을 제공할 수 있는 어떠한 수단도 본 명세서로부터 파악되는 것과 균등한 것으로 이해되어야 한다.

상술한 목적, 특징 및 장점은 첨부된 도면과 관련한 다음의 상세한 설명을 통하여 보다 분명해질 것이며, 그에 따라 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 것이다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어서 본 발명과 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에 그 상세한 설명을 생략하기로 한다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 일실시예를 상세히 설명하기로 한다.

도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 인테리어 레이아웃 장치를 설명하기 위한 블록도이다.

본 명세서에서 설명되는 인테리어 레이아웃 장치(100)는, 사용자 입력에 따라 동작되는 휴대폰, 스마트 폰(smart phone), 컴퓨터, 노트북 컴퓨터(laptop computer), 디지털방송용 단말기, PDA(Personal Digital Assistants), PMP(Portable Multimedia Player), 네비게이션, 가상 현실 장치 등 다양한 전자 기기들이 예시될 수 있다.

그리고, 인테리어 레이아웃 장치(100)에는 본 발명의 실시 예에 따른 방법들을 실행시키기 위한 프로그램 또는 어플리케이션이 설치되어 동작할 수 있다.

이에 따라, 본 발명의 실시 예에 따른 인테리어 레이아웃 장치(100)는 실내 구조 정보 생성 및 편집 인터페이스를 제공할 수 있으며, 본 발명의 실시 예에 따라 생성된 실내 구조 정보는 인테리어 레이아웃 장치(100)에 저장되거나, 별도 서버(미도시) 등으로 업로드되어 사용자 정보에 따라 관리될 수 있다.

여기서, 실내 구조 정보는 2차원 또는 3차원 건물평면도 정보를 포함할 수 있으며, 3차원 모델링 정보가 정합되어 실내 인테리어 시뮬레이션 등에 이용될 수 있는 구조 정보를 포함할 수 있다. 그리고, 실내 구조 정보는 하나 이상의 벽면들 및 각 벽면들의 연결정보를 포함할 수 있으며, 하나 이상의 폐공간을 형성할 수 있다.

이러한, 실내 구조 정보 생성을 용이하게 하기 위해 인테리어 레이아웃 장치(100)는 거리 측정 센서 및 각도 측정 센서를 내부 또는 외부에 구비할 수 있으며, 사용자 입력에 따라 실내 구조 정보를 결정할 수 있다.

또한 인테리어 레이아웃 장치(100)는 사용자 정보에 대응하여 사전 저장 또는 업로드된 실내 구조 정보를 획득할 수 있으며, 획득된 실내 구조 정보에 대응하는 인테리어 레이아웃 편집 기능을 제공할 수 있다.

특히, 본 발명의 실시 예에 따르면 인테리어 레이아웃 장치(100)는 사용자의 실내 구조 정보에 대응하여, 사용자 스타일 정보 분석에 따른 가구 인테리어 배치 및 공간 디자인을 자동화 처리할 수 있는 인테리어 레이아웃 자동화 기능을 제공할 수 있다.

보다 구체적으로, 본 발명의 실시 예에 따른 인테리어 레이아웃 장치(100)는, 사용자의 실내 구조 정보를 획득하면, 상기 사용자에 대응하는 스타일 정보 분석 처리에 따라, 상기 실내 구조 정보에 대응하여 결정되는 공간 레이아웃 및 인테리어 배치 디자인을 포함하는 인테리어 레이아웃 자동화 정보를 생성하고, 상기 인테리어 레이아웃 자동화 정보를 출력할 수 있다.

이와 같이 출력되는 자동화 정보는, 인테리어 레이아웃 장치(100)에서 상기 실내 구조 정보의 인테리어 렌더링 처리에 이용할 수 있으며, 상기 렌더링 처리된 실내 구조 정보는 인테리어 레이아웃 장치(100)의 실내 구조 정보 인터페이스를 통해 출력될 수 있다.

이에 따라 인테리어 가구 및 공간 레이아웃 디자인이 자동화 처리된 실내 구조 정보는 사용자 입력에 따른 편집, 정보 공유 및 저장에 이용될 수 있으며, 나아가 실내 시뮬레이션 및 각 배치되는 가구의 구매 연동 기능으로도 이용될 수 있다.

예를 들어, 인테리어 레이아웃 장치(100)는 인테리어 레이아웃 장치(100)의 디스플레이 등에 표시되는 가상 공간상에 현실과 유사한 3차원 공간을 가시화하고, 인테리어 레이아웃 자동화 정보에 기초한 3차원 객체를 상기 실내 구조 정보에 기초한 실내 시뮬레이션 그래픽 상에 배치하는 기능을 제공할 수 있다. 이에 따라, 실내 시뮬레이션은 바람직하게는 방에 배치할 가구 등을 시뮬레이션하는 플로어 플랜(FLOOR PLAN)에 이용될 수 있으며, 실내 시뮬레이션을 제공하는 어플리케이션에는 플로어 플랜 어플리케이션이 포함될 수 있다.

이에 따라, 본 발명의 실시 예에 따른 인테리어 레이아웃 장치(100)는 사용자 입력에 따라 사용자 스타일에 따른 인테리어 배치 및 공간 레이아웃 디자인을 실내 구조 정보상에 생성할 수 있으며, 이에 따라 사용자는 별도의 정밀한 설계나 디자인 작업 없이도 자신이 원하는 스타일의 공간 레이아웃 및 가구 배치를 제공받고, 이를 편집하여 2차원 및 3차원 실내 구조 정보를 다양하게 구축할 수 있게 한다. 이에 따라, 사용자의 편의성과 실내 인테리어 구성의 다양성을 도모할 수 있는 인테리어 레이아웃 장치(100) 및 그 동작 방법을 제공할 수 있다.

이를 위해, 별도의 서버 장치에서는 인테리어 레이아웃 장치(100)에서 설치 가능한 상기 소정의 어플리케이션과 상기 실내 시뮬레이션을 제공하기 위해 필요한 정보를 저장할 수 있으며, 인테리어 레이아웃 장치(100)의 사용자에 대한 사용자 등록 및 실내 구조 정보 관리를 제공할 수 있다. 인테리어 레이아웃 장치(100)는 서버 장치로부터 어플리케이션을 다운로드하여 설치할 수 있다.

또한, 본 발명의 실시 예에 따른 인테리어 레이아웃 장치(100)의 적어도 일부의 구성요소는 처리 효율을 위해 원격지에 위치한 별도의 서버 장치에서 구현될 수도 있다.

예를 들어, 본 발명의 실시 예에 따른 인테리어 레이아웃 장치(100)의 스타일 정보 분석 및 레이아웃 생성 기능은 원격지의 서버 장치에서 수행되고, 인테리어 레이아웃 장치(100)는 그 수행 결과를 수신하여 공간 및 인테리어 렌더링 및 서비스 제공을 수행할 수도 있다. 따라서, 본 발명의 실시 예에 따른 인테리어 레이아웃 장치(100)는 단일의 장치이거나, 적어도 일부 기능이 다른 장치에서 처리되는 결합형 장치일 수도 있다.

이를 구현하기 위한 각 장치의 세부 구성들에 대하여, 보다 상세하게 설명하도록 한다.

다시 도 1를 참조하면, 인테리어 레이아웃 장치(100)는 통신부(105), 입력부(110), 스타일 정보 분석부(120), 레이아웃 생성 처리부(130), 제어부(140), 인터페이스 출력부(150), 공간 및 인테리어 렌더링부(160), 서비스 제공부(170) 및 저장부(180)를 포함한다. 도 2에 도시된 구성요소들이 필수적인 것은 아니어서, 그보다 많은 구성요소들을 갖거나 그보다 적은 구성요소들을 갖는 단말기가 구현될 수도 있다.

먼저 통신부(105)는 인테리어 레이아웃 장치(100)와 무선 통신 시스템 사이 또는 인테리어 레이아웃 장치(100)와 인테리어 레이아웃 장치(100)가 위치한 네트워크 사이의 무선 통신을 가능하게 하는 하나 이상의 모듈을 포함할 수 있다.

예를 들어, 통신부(105)는 방송 수신 모듈, 이동통신 모듈, 무선 인터넷 모듈, 근거리 통신 모듈 및 위치정보 모듈 등을 포함할 수 있다. 이동통신 모듈은, 이동 통신망 상에서 서버 장치, 기지국, 외부의 단말, 서버 중 적어도 하나와 무선 신호를 송수신한다. 무선 인터넷 모듈은 무선 인터넷 접속을 위한 모듈을 말하는 것으로, 인테리어 레이아웃 장치(100)에 내장되거나 외장될 수 있다. 무선 인터넷 기술로는 WLAN(Wireless LAN)(Wi-Fi), Wibro(Wireless broadband), Wimax(World Interoperability for Microwave Access), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access) 등이 이용될 수 있다.

근거리 통신 모듈은 근거리 통신을 위한 모듈을 말한다. 근거리 통신(short range communication) 기술로 블루투스(Bluetooth), RFID(Radio Frequency Identification), 적외선 통신(IrDA, infrared Data Association), UWB(Ultra Wideband), ZigBee 등이 이용될 수 있다.

위치정보 모듈은 단말기의 위치를 획득하기 위한 모듈로서, 그의 대표적인 예로는 GPS(Global Position System) 모듈이 있다.

또한, 예를 들어 통신부(105)는 서버 장치로 완성된 실내 구조 정보 및 인테리어 레이아웃 정보를 업로드하거나, 상기 서버 장치로부터 사용자 정보에 대응하여 등록된 실내 구조 정보 또는 인테리어 레이아웃 정보를 수신할 수 있다. 여기서, 상기 인테리어 레이아웃 정보는, 입력된 영상 정보로부터 획득되는 인테리어 레이아웃 정보이거나, 서버 장치에서 처리된 인테리어 레이아웃 자동화 정보를 포함할 수 있다.

입력부(110)는 사용자가 단말기의 동작 제어를 위한 입력 데이터를 발생시킨다. 사용자 입력부(110)는 키 패드(key pad) 돔 스위치 (dome switch), 터치 스크린(정압/정전), 조그 휠, 조그 스위치 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

스타일 정보 분석부(120)는, 사용자의 스타일 정보를 분석하여, 분석된 스타일 정보를 레이아웃 생성 처리부(130)로 전달한다. 이를 위해, 스타일 정보 분석부(120)는, 특징 분석부(121)를 포함할 수 있다.

먼저, 스타일 정보 분석부(120)는 입력부(110)를 통해 사용자에 대응하는 스타일 연관 정보를 입력받을 수 있으며, 입력된 스타일 연관 정보는 특징 분석부(121)로 전달될 수 있다.

보다 구체적으로, 스타일 연관 정보는 사용자 입력에 따른 사용자 선호 인테리어 정보를 나타낼 수 있으며, 스타일 정보 분석부(120)는 사용자 선호 인테리어 정보를 분석하여 레이아웃 생성 처리부(130)로 전달할 사용자 스타일 정보를 산출할 수 있다.

여기서, 사용자 선호 인테리어 정보를 나타내는 구체적인 요소로서 상기 스타일 연관 정보는, 사용자가 유사한 형태로 구축하고자 하는 인테리어 영상 정보를 포함하거나, 사용자가 직접 선택 입력하는 사용자의 스타일 패턴 정보를 포함할 수 있다.

예를 들어, 사용자는 자신의 실내 구조 정보에 특정 영상 또는 이미지의 공간 인테리어와 유사한 형태의 공간 인테리어 레이아웃을 적용하기 위해, 특정 영상 또는 이미지 정보를 입력하거나, 소셜 네트워크 서비스를 통해 확인한 인테리어 사진 또는 동영상 정보 또는 그 소셜 네트워크 서비스 링크 정보를 상기 스타일 연관 정보로서 입력할 수 있다.

또한, 예를 들어 사용자는 자신의 실내 구조 정보에 자동화 배치될 인테리어에 대한 선호 스타일 정보를 상기 스타일 연관 정보로서 입력할 수 있다. 예를 들어 사용자는 가구의 크기, 배치, 매칭 스타일이나, 공간의 크기, 형태, 개수, 종류 등의 다양한 스타일 정보를 입력부(110)를 통해 입력할 수 있다.

특징 분석부(121)는 스타일 연관 정보를 분석하여 사용자의 스타일 정보를 획득하고, 획득된 스타일 정보는 레이아웃 생성 처리부(130)로 전달될 수 있다. 여기서, 사용자 스타일 정보는 레이아웃 생성 처리부(130)의 레이아웃 생성 이터레이션 처리를 위한 특징 변수 정보를 포함할 수 있다.

보다 구체적으로, 예를 들어 특징 분석부(121)는 사용자의 스타일 정보에 기초하여 인테리어 코스트 함수산출을 위한 특징 변수를 산출하는 처리를 수행할 수 있다.

상기 인테리어 코스트 함수는, 레이아웃 생성 처리부(130)에서의 최적 공간 및 인테리어 레이아웃을 결정하기 위해 안출된 것으로, 실내 구조 정보에 대응하는 인테리어 객체 세트의 특징 변수에 따라 그 인테리어의 현실적 배치 정도를 평가하는데 이용될 수 있다.

즉, 레이아웃 생성 처리부(130)에서는 최적화된 공간 및 인테리어 레이아웃을 산출하기 위해, 특징 변수 정보에 기초한 인테리어 코스트 함수 연산을 반복적으로 이터레이션 처리할 수 있으며, 특징 분석부(121)는 상기 영상 정보 등에 대응하는 스타일 정보 분석을 수행하여, 상기 사용자의 스타일 정보에 대응하는 특징 변수 정보를 획득하여 레이아웃 생성 처리부(130)로 제공할 수 있다.

이러한 특징 변수에 따른 인테리어 코스트 함수 f(x)는 아래 수학식 1과 같이 예시될 수 있다.

여기서, x는 인테리어 레이아웃을 나타내며, gi(x)는 i번째의 특징 변수 연산을 나타내고, wi는 그 가중치 값을 나타낼 수 있다. f(x) 함수 연산의 결과 값은 그 레이아웃 x의 코스트를 나타낼 수 있으며, 이러한 코스트 값이 낮을수록 더 현실적이고 자연스러운 레이아웃임을 나타낼 수 있다.

이러한 레이아웃 x는 하나 이상의 인테리어 특징 변수 집합을 포함할 수 있으며, 인테리어 특징 변수는 예를 들어, 실내 구조, 벽면, 코너, 창문, 도어, 각각의 가구 객체 요소에 대응될 수 있고, 각 요소에 대응하는 크기, 형태, 종류, 위치 및 회전 값들이 각각의 특징 변수로서 할당될 수 있다.

이에 따라, 전체 코스트는 각 인테리어 요소에 대응하는 특징 변수 값과 가중치에 따라 결정될 수 있으며, 이는 결과적으로 인테리어 요소의 종류, 배치, 회전 및 기능 가중치에 따라 결정될 수 있음을 의미할 수 있다.

또한, 예를 들어, 특징 변수는 인테리어 가구 요소에 대응하는 공간 레이아웃 요소와 상대적으로 산출되는 정규화된 거리 정보를 포함할 수 있다. 상기 공간 레이아웃 요소는 벽, 코너, 문, 창문 또는 주변 여분 공간 중 적어도 하나를 포함할 수 있고, 상기 특징 변수는 상기 공간 레이아웃 요소와 특정 인테리어 가구 요소와의 정규화된 거리 값을 포함할 수 있다. 이에 따라 인테리어 가구들과 벽면간 상대적으로 이격된 정도, 주변 가구들간의 거리 등이 코스트 함수로서 연산될 수 있으며 이는 gi(x) 함수에 의해 처리될 수 있다.

또한, 가중치 wi는 기능 가중치 정보로부터 결정되는 특징 변수일 수 있으며, 특정 인테리어 요소의 중요도를 나타낼 수 있다. 이러한 가중치 정보는 상기 사용자 스타일 정보로부터 획득될 수 있다.

예를 들어, 책상에 매치된 의자와 같이, 다른 벽면과의 정렬이 필요 없는 가구들보다는 상대적으로 상호 매칭성이 중요할 수 있다. 이에 따라, 본 발명의 실시 예에 따른 특징 변수는, 상기 가중치 정보의 할당에 따라 그 매칭성의 중요도를 할당할 수 있다. 이러한 매칭성의 중요도는 실내 구조의 타입, 방의 종류 등에 따라 가변적으로 할당될 수 있으며, 사용자의 선택 입력에 따라 산출되거나, 데이터의 누적에 따라 통계적으로 산출될 수도 있다.

한편, 특징 분석부(121)에서 분석된 상기 스타일 정보는, 레이아웃 생성 처리부(130)의 공간 레이아웃 디자인 함수 산출에 이용될 수 있다.

보다 구체적으로, 레이아웃 생성 처리부(130)는 전술한 인테리어 코스트 함수를 수정하기 위한 공간 레이아웃 디자인 함수를 결정할 수 있다.

예를 들어, 레이아웃 생성 처리부(130)는, 상기 스타일 분석 정보의 특징 변수에 따라 공간 레이아웃 디자인 함수를 결정할 수 있으며, 공간 레이아웃 디자인 함수는 인테리어 코스트 함수를 수정하기 위한 하나 이상의 제한 함수를 포함할 수 있다.

이와 같은 공간 레이아수 디자인 함수의 기능은 공간 사용률을 높이고 사용자 선호에 맞추기 위한 공간 레이아웃의 룰을 제한적으로 정의하는 것으로, 예시적으로 i) 인테리어 요소 객체의 전반적 이동 및 회전 ii) 인테리어 요소 객체를 인접 벽면으로 이동, iii) 인테리어 요소 객체를 임의의 벽면에 대응시켜 회전 iv) 인테리어 요소 객체를 다른 임의의 요소 객체 주변으로 이동 등의 다양한 룰이 정의될 수 있다.

특히, 이러한 공간 레이아웃 디자인 함수는, 인테리어 레이아웃 함수의 코스트를 저감시키는 수정 함수의 형태로 산출될 수 있다. 수정 함수는 각 인테리어 요소의 유형에 따라 상이하게 결정될 수 있으며, 단일 인테리어 요소의 단일 기능에 대응하는 코스트를 저감시키는 함수일 수 있다.

이에 따라, 본 발명의 실시 예에 따른 특징 분석부(121)는, 사용자의 스타일 정보에 기초하여 공간 레이아웃 디자인 함수 산출을 위한 수정 변수를 산출하는 처리를 포함하고, 상기 수정 변수는 공간 및 인테리어 유형 정보에 따라 결정될 수 있다.

예를 들어, 일반적으로 인테리어 및 공간 특징은 두 가지 유형의 그룹으로 구분될 수 있는 바, 제1 그룹은 실내 구조(방 등)와 인테리어 가구 간 연관 특징으로서, 가구와 가장 인접한 벽과의 거리, 인접한 벽면 대비 회전 정도, 도어/윈도우와의 상대적인 배치 특징 등이 예시될 수 있다. 제2 그룹은 인테리어 가구 간 연관 특징으로서, 침대와 사이드 테이블과의 거리, 책상과 의자의 거리 특징 등이 예시될 수 있다.

이러한 특징들은 사람이 눈으로 직관적으로 판단하기에는 용이할 수 있으나, 이를 연산에 따라 자동화 처리하는 것은 용이하지 않다. 따라서, 본 발명의 실시 예에 따른 레이아웃 생성 처리부(130)는 이러한 코스트의 저감을 가져오는 함수들을 공간 레이아웃 디자인 함수로서 정의하고, 이에 따라 1차적으로 산출된 인테리어 코스트 함수에 의해 결정된 공간 인테리어 정보에 대한 공간 레이아웃 디자인을 통하 보다 코스트 효율적인 공간 인테리어 정보를 산출할 수 있다.

그리고, 각 인테리어 레이아웃과 공간 인테리어 디자인 규칙은 상호 높은 연관성을 가질 수 있다. 예를 들어, 책상은 벽면과 정렬되어야 하고, 가구는 도어나 윈도우가 열리는 동선을 방해하지 않아야 하며, 특정 가구는 책상과 의자와 같이 상호 인접하여야 하는 등의 관계 연관성을 갖는다. 그러나, 이러한 관계 연관성을 명확히 도출하기는 어려우며 불명확한 특성을 갖는다. 예를 들어, 의자와 TV와 같이 상당히 이격된 가구들의 경우에도 거리 관계 연관성을 가질 수 있다. 다만, 이러한 연관성은 직관적인 요소로서 사람에 의해서는 쉽게 모델링되기 어렵다.

이에 따라, 레이아웃 생성 처리부(130)는, 이러한 관계 연관성 모델을 기계 학습과 같은 학습 데이터의 반복 연산으로 산출하고, 산출된 모델을 이용하여 구체적인 코스트 함수 기반의 인테리어 레이아웃 자동화 처리를 수행하며, 이를 통해 최적의 인테리어 레이아웃을 결정함으로써, 효율적이고 정확하며 현실적인 인테리어 레이아웃의 자동화 처리를 가능하게 한다.

보다 구체적으로, 레이아웃 생성 처리부(130)는, 상기 실내 구조 정보에 대응하여 상기 스타일 정보 분석 처리에 따라 결정된 인테리어 코스트 함수 및 공간 레이아웃 디자인 함수에 적용되는 가중치 값의 관계 학습 처리에 따라, 임의의 인테리어 레이아웃을 반복 생성하여, 최적의 인테리어 레이아웃 자동화 정보를 생성하는 이터레이션 처리를 수행할 수 있다.

여기서, 상기 이터레이션 처리는 1) 임의의 초기 인테리어 레이아웃들을 생성하고, 2) 이에 대응하는 인테리어 레이아웃 함수 기반 낮은 코스트를 갖는 제1 레이아웃 그룹을 결정하며, 3) 상기 인테리어 레이아웃 함수를 수정한 공간 레이아웃 디자인 함수 기반의 낮은 코스트를 갖는 제2 레이아웃 그룹을 결정하고, 4) 임의의 제3 레이아웃 그룹을 결정하여, 이를 조합한 전체 레이아웃 그룹을 다시 초기 레이아웃으로 하는 2) 내지 4) 프로세스를 수행함에 따라, 반복적으로 이터레이션 연산하고, 이터레이션 종료 연산에 따라, 현재 레이아웃들 중에서 가장 낮은 코스트를 갖는 레이아웃을 최적 인터리어 레이아웃 자동화 정보로서 결정하는 처리를 포함할 수 있다.

여기서, 상기 이터레이션 처리는 공간 사용률 분석부(123)의 공간 사용률 분석 연산에 따라 획득되는 공간 사용률 값과 임계치 값의 비교에 의해 종료 처리될 수 있다. 이러한 임계치 값은 사용자 스타일 또는 효율성에 따른 별도 설정에 따라 결정될 수 있으며, 공간 사용률이 최적화되는지 여부가 상기 임계치 값에 의해 결정될 수 있다.

이를 위해, 공간 사용률 분석부(123)는, 상기 레이아웃별 공간 사용률 분석을 처리할 수 있다. 공간 사용률 분석은 예를 들어 공간 내 여유도, 밀집도, 이동 경로에 따른 공간 사이 인접성 등의 요소가 고려될 수 있으며, 공간 사용률 분석부(123)는 특정 레이아웃이 입력된 경우 그 사용률을 산출하여 레이아웃 생성 처리부(130)로 출력하는 기능을 처리할 수 있다.

또한, 공간 사용률 분석부(123)는 스타일 정보 분석부(120)의 일 요소로서 포함될 수도 있다. 예를 들어 스타일 정보 분석부(120)에서 분석된 스타일 정보에는 공간 사용률 정보도 포함될 수 있으며, 이에 따라 사용자 스타일별로 허용 가능한 공간 사용률 이터레이션 임계치가 상이하게 설정될 수도 있다.

이러한 이터레이션 처리를 통해, 최적의 인테리어 레이아웃 자동화 정보가 결정될 수 있으며, 결정된 인테리어 레이아웃 자동화 정보는 공간 및 인테리어 렌더링부(160)로 전달될 수 있다.

렌더링부(160)는, 인테리어 레이아웃 자동화 정보를 실내 구조 정보에 적용함으로써, 공간 및 인테리어 렌더링 처리를 수행하고, 렌더링 처리된 공간 및 인테리어 데이터는 인터페이스 출력부(150)를 통해 출력될 수 있다.

그리고, 서비스 제공부(170)는 인테리어 레이아웃 자동화 정보에 기초하여, 공간 인테리어 체험, 인테리어 편집, 가구 태깅, 가구 정보 및 구매 정보 제공 등의 서비스 기능을 제공한다.

예를 들어, 서비스 제공부(170)는, 인테리어 배치에 이용된 가구 정보와 구매 링크 등을 포함하는 사용자 서비스 정보를 획득하여 인터페이스 출력부(150)를 통해 출력할 수 있다.

또한, 예를 들어, 서비스 제공부(170)는 인테리어 레이아웃 자동화 정보가 렌더링된 영상 이미지상에 포함된 하나 이상의 가구 정보의 태깅 인터페이스를 인터페이스 출력부(150)를 통해 출력하고, 상기 태깅 인터페이스에 대응하는 사용자 입력에 따라 상기 가구 정보와 구매 링크를 제공하는 서비스를 처리할 수 있다.

이에 따라, 사용자는 자동화된 인테리어 레이아웃 서비스를 제공받을 수 있을 뿐만 아니라, 실제 직접 자신의 실내 공간에 적용하기 위한 가구의 상세 정보와 구매 정보를 확인해볼 수 있다.

인터페이스 출력부(150)는 상기한 바와 같은 인터페이스 제공을 통해 시각, 청각 또는 촉각 등과 관련된 출력을 발생시키기 위한 것으로, 이에는 디스플레이부, 음향 출력 모듈, 알람부 및 햅틱 모듈 등이 포함될 수 있다.

디스플레이부는 인테리어 레이아웃 장치(100)에서 처리되는 정보를 표시(출력)한다. 예를 들어, 단말기가 실내 시뮬레이션 모드인 경우, 실내 시뮬레이션 및 플로어 플랜과 관련된 UI(User Interface) 또는 GUI(Graphic User Interface)를 표시한다. 그리고, 인터페이스 화면에는 본 발명의 실시 예에 따른 실내 구조 정보 생성을 위한 사용자 인터페이스가 표시될 수 있다.

디스플레이부는 액정 디스플레이(liquid crystal display, LCD), 박막 트랜지스터 액정 디스플레이(thin film transistor-liquid crystal display, TFT LCD), 유기 발광 다이오드(organic light-emitting diode, OLED), 플렉시블 디스플레이(flexible display), 3차원 디스플레이(3D display) 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다.

저장부(180)는 제어부(140)의 동작을 위한 프로그램을 저장할 수 있고, 입/출력되는 데이터들을 임시 저장할 수도 있다.

저장부(180)는 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드디스크 타입(hard disk type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(multimedia card micro type), 카드 타입의 메모리(예를 들어 SD 또는 XD 메모리 등), 램(Random Access Memory, RAM), SRAM(Static Random Access Memory), 롬(Read-Only Memory, ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), PROM(Programmable Read-Only Memory), 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다. 인테리어 레이아웃 장치(100)는 인터넷(internet)상에서 상기 저장부(180)의 저장 기능을 수행하는 웹 스토리지(web storage)와 관련되어 동작할 수도 있다.

제어부(140)는 통상적으로 단말기의 전반적인 동작을 제어하며, 예를 들어 실내 구조 정보 생성, 스타일 정보 분석, 레이아웃 생성, 자동화된 공간 및 인테리어 렌더링, 인터페이스 제공, 음성 통화, 데이터 통신, 화상 통화 등을 위한 관련된 제어 및 처리를 수행한다.

또한, 제어부(140)는 사용자 입력에 따라, 인테리어 자동화가 처리된 실내 구조 정보를 저장부(180)에 저장하거나, 통신부(105)를 통해 서버 장치로 전송되도록 처리할 수 있다.

예를 들어, 인테리어 자동화가 처리된 실내 구조 정보는 상기 인테리어 레이아웃 장치(100)의 사용자 계정 정보에 매칭되어 클라우드 서버 또는 서버 장치에 저장 및 관리될 수 있다.

도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 인테리어 레이아웃 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.

도 2를 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 인테리어 레이아웃 장치(100)는, 먼저 실내 구조 정보가 입력된다(S101).

여기서, 실내 구조 정보는 인테리어 레이아웃 장치(100) 내에서 사용자 입력에 따라 획득된 실내 구조 정보이거나, 외부 장치로부터 입력 수신된 실내 구조 정보일 수 있으며, 2차원 실내 평면도 정보이거나 3차원 실내 공간 구조 정보의 포맷을 가질 수 있다.

그리고, 인테리어 레이아웃 장치(100)는 사용자의 스타일 연관 정보 입력에 따라, 사용자에게 적합한 공간 및 인테리어 스타일 정보를 분석한다(S103).

이후, 인테리어 레이아웃 장치(100)느 분석된 스타일 정보에 따라 인테리어 코스트 함수 및 이를 수정하는 공간 레이아웃 디자인 함수를 산출한다(S105).

다음으로, 인테리어 레이아웃 장치(100)는, 인테리어 코스트 함수 및 공간 레이아웃 디자인 함수에 적용되는 가중치 값의 관계 학습 처리에 따라, 임의의 인테리어 레이아웃을 반복 생성하여 최적의 인테리어 레이아웃을 생성하는 이터레이션 처리를 수행한다(S107).

그리고, 인테리어 레이아웃 장치(100)는, 현재 생성된 인테리어 레이아웃이 사전 설정된 임계 공간 사용률 이내인지 판단하며(S109), 임계 공간 사용률 이내인 경우 이터레이션을 종료하고, 현재 인테리어 레이아웃에 기초한 실내 구조 정보의 인테리어 렌더링 처리를 수행한다(S111).

이후, 인테리어 레이아웃 장치(100)는 실내 구조 정보 인터페이스를 통해 렌더링된 공간 및 인테리어 정보를 출력하고(S113), 출력된 공간 및 인테리어에 대한 사용자 입력에 따라 공간 인테리어 체험, 인테리어 편집, 가구 태깅, 가구 정보 및 구매 정보 제공 등의 서비스 기능 제공을 수행한다(S115).

한편, 인테리어 레이아웃 장치(100)는 완성된 실내 구조 정보 및 인테리어 레이아웃 정보를 저장 및 업로드 처리한다(S117).

도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 인테리어 레이아웃 생성 이터레이션 프로세스를 설명하기 위한 흐름도이며, 도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 인테리어 레이아웃 생성 이터레이션 프로세스의 이터레이션 횟수 대비 코스트 효율을 나타내는 도면이다.

먼저 도 3을 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 인테리어 레이아웃 장치(100)는, 레이아웃 생성 처리부(130)를 통해 실내 구조 정보 및 사용자 스타일 정보에 기초한 N개의 랜덤 레이아웃을 생성한다(S201).

그리고, 인테리어 레이아웃 장치(100)는 레이아웃 생성 처리부(130)를 통해 각 레이아웃의 인테리어 코스트 함수를 연산한다(S203).

여기서, 인테리어 레이아웃 장치(100)는 레이아웃 생성 처리부(130)를 통해 인테리어 코스트가 낮게 산출되는 N1 레이아웃 그룹을 선택한다(S205).

이후, 인테리어 레이아웃 장치(100)는 레이아웃 생성 처리부(130)를 통해 공간 레이아웃 디자인 수정 함수를 적용하여 가장 낮은 코스트가 연산된 N2 레이아웃 그룹을 선택한다(S207).

한편, 인테리어 레이아웃 장치(100)는 레이아웃 생성 처리부(130)를 통해 임의 변수를 이용한 랜덤 레이아웃 N3 그룹을 결정한다(S209).

이후, 인테리어 레이아웃 장치(100)는 레이아웃 생성 처리부(130)를 통해, 상기 N1, N2, N3를 조합하여, 레이아웃 그룹을 생성한다(S211).

이러한 프로세스의 임의성 및 이터레이션에 따라, 각 레이아웃의 가중치 값들은 코스트 향상을 위한 상호 관계성 형성에 따라 최적화될 수 있으며, 최적화에 따라 각 레이아웃의 함수 기반 N1, N2 그룹 선택 분류가 처리되고 새로운 랜덤 레이아웃 N3가 지속적으로 추가되면서 더욱 적합한 자동화 레이아웃 산출이 가능하게 된다.

여기서, 생성된 레이아웃 그룹의 크기는 초기 N개보다는 작을 수 있다. N1, N2, N3는 N의 크기에 비례하여 결정될 수 있고, 사전 설정된 최대 크기 이내로 제한될 수 있다. 예를 들어, N이 일정 크기 이하인 경우 N1, N2, N3의 크기는 1/3N, 1/3N, 1/3N일 수 있으며, N이 일정 크기 이상인 경우는 1/6N, 2/3N, 1/6N으로 산출될 수 있다. 이러한 N의 크기비율은 처리 효율에 따라 사전 설정될 수 있다.

처리 효율에 대하여, 도 4는 이터레이션 횟수 K 대비 최적 레이아웃이 산출되는 코스트 그래프를 나타내고 있다. 이에 따라, 이터레이션 횟수는 공간 사용률 뿐만 아니라 사전 설정된 처리 효율이 최적화되는 횟수로 제한되는 것이 바람직하다. 도 4에 도시된 바와 같이, K 번 이터레이션된 레이아웃 그룹 N으로부터 최적의 코스트를 갖는 레이아웃을 산출하는 경우, 그 이터레이션 횟수가 증가할수록 코스트 효율은 낮아지는 것을 확인할 수 있다. 따라서, 본 발명의 실시 예에 따른 인터레이션 처리는 공간 사용률 및 사전 설정된 최대 이터레이션 횟수를 초과하지 않도록 설정되는 것이 바람직하다.

도 5 및 도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 방법 수행에 따라 인테리어 레이아웃 장치에서 출력되는 실내 구조 정보 인터페이스를 예시한다.

도 5를 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 인테리어 레이아웃 장치(100)는, 인터페이스 출력부(150)를 통해 사용자의 실내 구조 정보에 대응하는 인테리어 자동화 모드를 제공할 수 있다. 사용자는 입력부(110)를 통해 스타일 연관 정보로서 원하는 스타일 사진 또는 영상 정보를 입력하거나, 선호 스타일 패턴을 설정하거나, 특정 선호 가구를 설정하거나, 별도 설정 없이 임의의 추천 스타일을 제공받는 것을 설정 입력할 수 있다. 그리고, 사용자는 자동 배치 버튼 입력을 통해 본 발명의 실시 예에 따른 스타일 정보 분석부(120)의 스타일 분석 및 레이아웃 생성 처리부(130)의 레이아웃 생성 처리가 시작되도록 할 수 있다.

그리고, 도 6을 참조하면, 도 6은 레이아웃 본 발명의 실시 예에 따라 생성된 레이아웃 자동화 결과 인터페이스를 설명하기 위한 도면으로서, 공간 레이아웃 및 인테리어가 자동 배치된 실내 구조 인터페이스가 렌더링되어 인터페이스 출력부(160)를 통해 출력되는 것을 나타내고 있다.

도 6에 도시된 바와 같이, 사용자는 배치된 제품의 리스트와 가구 정보, 그리고 구매 정보를 확인할 수 있으며, 인테리어 자동화가 처리된 실내 구조 정보의 저장 또는 공유를 선택하거나, 다른 스타일에 의한 자동화 처리를 다시 요청할 수도 있다. 이와 같이, 다양한 사용자의 스타일 입력에 따른 실내 구조의 인테리어 레이아웃 자동화 처리가 가능하게 됨으로써, 사용자가 별도의 정밀한 설계를 하거나, 전문가에 대한 작업의뢰 없이도 직관적이고 편리하게 공간 및 인테리어 설계 정보를 작성할 수 있게 된다.

도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 공간 사용률 분석부를 보다 구체적으로 설명하기 위한 블록도이다.

도 7을 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 공간 사용률 분석부(123)는 실내 구조 정보와 인테리어 레이아웃 정보에 기초하여, 사용자의 유동 흐름 기반의 공간 사용률 분석을 수행하고, 그 분석 결과를 시각화하여 인터페이스 출력부(150)를 통해 출력할 수 있다.

이를 위해, 제어부(140)는 공간 사용률 분석부(123)에서 시각화된 분석 정보를 포함하는 별도의 공간 사용률 분석 인터페이스를 생성하고, 인터페이스 출력부(150)를 통해 공간 사용률 분석 인터페이스가 출력되도록 제어할 수 있다.

여기서, 상기 시각화된 분석 정보는 예를 들어, 인테리어 객체(방, 개구부, 가구 등)가 배치된 실내 평면도 정보로부터 분석되는 시설 영역(화장실, 출구, 엘리베이터 등)별 히트맵 정보를 포함할 수 있다.

본 발명의 실시 예에 따른 상기 히트맵 정보는 단계적으로 시각화된 컬러 정보가 할당된 시설 영역별 인접성 정보를 나타내거나, 상기 컬러 정보가 할당된 사용자 이동 경로 예측 기반 트래픽 정보를 나타낼 수 있으며, 향후 추가 분석 가능한 정보들이 부가됨에 따라 상호 복합적인 관계 정보를 나타낼 수도 있다. 예를 들어, 히트맵 정보는 트래픽 정보 및 인접성 정보에 각각 임의의 가중치를 할당하여 연산한 복합 공간 사용률 분석 정보를 단계적 시각화된 컬러정보로 나타낼 수도 있다.

보다 구체적으로, 공간 사용률 분석부(123)는, 실내 평면도 분석부(1231), 시설 인접성 연산부(1232), 사용자 이동 경로 예측 기반 트래픽 연산부(1232) 및 단계적 시각화 처리부(1233)을 포함한다.

실내 평면도 분석부(1231)는, 실내 구조 정보 및 인테리어 레이아웃 정보로부터 실내 평면도(floor plan) 분석을 처리하여, 실내 평면도 정보에 각 요소별 노드 및 엣지 정보가 할당된 실내 평면도 그래프를 산출한다.

여기서, 각 요소는 인테리어 객체(방, 개구부, 가구 등) 및 시설 영역(화장실, 출구, 엘리베이터 등) 등이 예시될 수 있으며, 엣지 정보는 요소와 요소간 거리 정보를 나타낼 수 있다.

보다 구체적으로, 실내 평면도 분석부(1231)는, 실내 구조 정보 및 인테리어 레이아웃 정보로부터 실내 평면도(floor plan) 도면을 생성한다.

그리고, 실내 평면도 분석부(1231)는 실내 평면도 도면을 하나 이상의 픽셀영역들로 구획하며, 상기 픽셀 영역별 중심 위치에 노드를 각각 생성한다.

또한, 실내 평면도 분석부(1231)는 각 노드들에 대응하여 인접한 노드간 엣지를 형성하되, 상기 엣지는 실내평면도 도면상의 벽면 객체를 가로지르지 않도록 형성될 수 있다. 노드간 상대적 인접 위치는 상, 하, 좌, 우, 좌상, 우상, 좌하, 우하로 식별될 수 있다.

그리고, 실내 평면도 분석부(1231)는 실내평면도 도면상 각 도어(door) 객체에 대응하는 위치에 도어 노드를 추가 형성할 수 있다. 각 도어 노드들은 상기 도어 노드가 포함된 벽면을 공유하는 방들의 노드들 중 가장 인접한 2개의 노드들과 엣지에 의해 연결될 수 있다.

또한, 실내 평면도 분석부(1231)는 실내평면도 도면상 각 좌석 위치(seating position : 의자, 소파 등)에 노드를 추가 형성할 수 있다. 각 좌석 위치 노드들은 상기 좌석 위치 노드에 가장 인접한 2개의 노드들과 엣지에 의해 연결될 수 있다.

이에 따라, 실내 평면도 분석부(1231)는 하나 이상의 픽셀 영역 노드와, 도어 노드 및 좌석 위치 노드 중 적어도 하나를 포함하고, 각 노드들이 사전 설정된 엣지에 의해 연결된 실내 평면도 그래프(floor plan graph)를 생성할 수 있다.

그리고, 시설 인접성 연산부(1232)는, 실내 평면도 그래프에 기초하여, 각 시설 노드까지의 공간 인접성을 연산한다.

보다 구체적으로, 시설 인접성 연산부(1232)는 시설 노드들을 설정하고, 임의의 위치로부터 각 시설 노드들까지의 공간 인접성을 각 노드 간 엣지 정보에 따라 결정할 수 있다. 각 노드간 엣지는 노드 간 거리 정보를 나타낼 수 있으며, 실내평면도 내에서의 모든 지점으로부터 특정 시설(화장실, 회의실, 출구 등) 노드까지의 공간적 인접성을 나타낼 수 있다.

이러한 공간 인접성 연상을 위해, 시설 인접성 연산부(1232)는 사전 설정된 시설 노드들에 대응하는 초기 인접성 값을 할당하고, 각 시설 노드들로부터 실내 평면도 그래프 내 다른 모든 노드들까지의 최단 경로를 산출하는 다익스트라(Dijkstra) 연산을 수행하여, 각 시설 노드들의 인접성 값을 갱신할 수 있다.

여기서, 다익스트라 연산은 엣지 가중치가 할당된 실내 평면도 그래프에서 각 시설 노드들의 다른 모든 노드들까지의 최단 거리 경로를 산출하는 연산을 포함할 수 있으며, 반복적 비교 연산 처리 또는 우선순위 큐를 이용한 힙 트리 등의 처리 등으로 구현될 수 있다. 예를 들어 시설 인접성 연산부(1232)는 임의의 제1 시설 노드를 기준으로 엣지에 의해 연결된 시설 노드들을 순차적으로 추가하면서 각각의 최단 거리를 반복 갱신하는 연산 처리를 수행할 수 있다.

예를 들어 A 시설 노드가 B 시설 노드에 엣지로 연결된 경우, 시작점부터 A 시설 노드까지의 최단 거리 값에 A 시설 노드 및 B 시설 노드 간 엣지 가중치를 더한 값, B 시설 노드에 기 부여된 기존 최단 거리 값 중 가장 작은 값이 B 시설 노드의 최단 거리로 갱신될 수 있다.

이와 같은 다익스트라 연산에 따라 결정되는 노드 값을 시설 인접성 연산부(1232)는 각 노드의 인접성 값으로 결정할 수 있으며, 결정된 인접성 값은 단계적 시각화 처리부(1233)로 전달되어 픽셀단위로 컬러 정보가 할당될 수 있다. 이에 따라, 실내 노드들의 인접성 정보가 단계적 생상에 따라 출력됨으로써, 사용자는 직관적이고 쉽게 실내 공간 및 시설들의 인접성 분석 결과를 확인할 수 있다.

한편, 사용자 이동 경로 예측 기반 트래픽 연산부(1232)는 실내 평면도 그래프에 대해 사용자의 이동 경로를 시뮬레이션하여, 이동 경로가 중첩되는 정도에 따른 트래픽 정보를 연산할 수 있다. 이와 같은 트래픽 정보는 각 시설 노드 중 많이 사용되는 시설이나 실내 트래픽이 높은 지역 등을 산출하는데 이용될 수 있으며, 단계적 시각화 처리부(1233)를 통해 단계적 색상에 따라 출력됨으로써 사용자가 직관적이고 쉽게 실내 트래픽 분석결과를 확인할 수 있도록 한다.

사용자 이동 경로 예측 기반 트래픽 연산부(1232)는 마찬가지로 전술한 다익스트라(Dijkstra) 방식을 이용한 사용자 이동 경로 예측 기반 트래픽 산출 처리를 수행할 수 있다.

보다 구체적으로, 먼저 사용자 이동 경로 예측 기반 트래픽 연산부(1232)는 먼저 실내 평면도 그래프로부터 식별되는 모든 도어 쌍 사이에, 최단거리를 갖는 제1 최단 경로를 산출한다.

그리고, 사용자 이동 경로 예측 기반 트래픽 연산부(1232)는 모든 도어 쌍과 좌석 위치 사이에, 최단 거리를 갖는 제2 최단 경로를 산출한다.

그리고, 사용자 이동 경로 예측 기반 트래픽 연산부(1232)는 제1 최단 경로와 제2 최단 경로상에 위치한 각각의 노드에 사전 설정된 트래픽 값을 부가한다. 트래픽 값은 사전 설정된 경로 타입에 따라 결정될 수 있다. 경로 타입은, 도어와 도어를 연결하는 제1 경로 타입, 도어와 좌석 위치를 연결하는 제2 경로 타입 등이 예시될 수 있다.

이와 같은 다익스트라(Dijkstra) 방식 기반의 사용자 이동 경로 예측 기반 트래픽 산출 처리를 반복적으로 수행함으로써, 사용자 이동 경로 예측 기반 트래픽 연산부(1232)는 실내 평면도 그래프 내 각 위치별 트래픽 정보를 산출할 수 있으며, 산출된 트래픽 정보는 단계적 시각화 처리부(1233)로 전달되어 컬러 정보가 매핑될 수 있다.

본 발명의 실시 예에 따른 사용자 이동 경로 예측 기반 트래픽 연산부(1232)는, 전술한 경로 타입 및 트래픽 값의 설정을 수행하여, 보다 정확한 트래픽 연산이 가능하게 될 수 있다. 이러한 경로 타입 및 트래픽 값은 사전 학습된 인간 행동 모델 또는 사전 수집된 행동 통계 정보에 따라 결정될 수 있으며, 학습 또는 수집 데이터량의 증가에 따라 보다 정확한 트래픽 정보 분석이 가능할 수 있다.

한편, 단계적 시각화 처리부(1233)는 앞서 설명한 바와 같이, 시설 인접성 연산부(1232)로부터 전달된 인접성 정보 또는 사용자 이동 경로 예측 기반 트래픽 연산부(1232)로부터 전달된 트래픽 정보를 수집하여, 사전 결정된 단계별 컬러 정보를 매핑하고, 컬러 정보가 매핑된 실내 평면도 그래프를 포함하는 분석 인터페이스를 인터페이스 출력부(150)를 통해 출력한다.

이에 따라, 단계적 시각화 처리부(1233)는 공간 사용률 분석 정보를 컬러 정보 매핑에 따라 나타내는 실내 평면도 그래프를 출력할 수 있으며, 사용자는 시설 및 공간 인접성 또는 실내 트래픽 예측 정보를 시각적으로 쉽게 인지할 수 있다.

예를 들어, 단계적 시각화 처리부(1233)는 시설 인접성이 높은 지역은 빨간색, 낮은 지역은 파란색 등으로 컬러 정보를 매핑하거나, 실내 트래픽이 높은 지역이 빨간색, 낮은 지역은 파란색 등으로 컬러 정보를 매핑하고, 전체 노드 또는 픽셀에 대응하여 컬러 정보가 매핑 완료된 실내 평면도 그래프를 분석 인터페이스를 통해 출력할 수 있다. 이에 따라, 분석 인터페이스는 시설 인접성 분석 인터페이스 또는 실내 트래픽 분석 인터페이스의 형태로 출력될 수 있다.

도 8은 본 발명의 실시 예에 따른 공간 사용률 분석부의 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.

도 8을 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 공간 사용률 분석부(123)는 먼저 실내 평면도 분석부(1231)를 통해 실내 평면도의 각 요소별 노드의 엣지 연결에 따라, 실내 평면도 그래프를 산출한다(S501).

그리고, 공간 사용률 분석부(123)는 시설 인접성 연산부(1232)를 통해 상기 실내 평면도 그래프에 포함된 시설 노드별 최단 거리를 산출하는 다익스트라 연산을 반복 수행하여, 실내 평면도 내 시설 노드 별 인접성 정보를 연산한다(S503).

이후, 공간 사용률 분석부(123)는 사용자 이동 경로 예측 기반 트래픽 연산부(1232)를 통해, 실내 평면도 그래프 내 노드들 중 도어 노드간 최단 거리 및 도어 노드와 좌석 위치 노드간 최단 거리의 다익스트라 연산에 따라, 사용자 이동 경로로 설정되는 엣지에 트래픽 값을 부여하여, 실내 평면도 내 위치 좌표별 사용자 이동 경로 예측 기반 트래픽 연산을 수행한다(S505).

그리고, 공간 사용률 분석부(123)는 단계적 시각화 처리부(1233)를 통해, 시설 인접성 또는 트래픽 연산 결과에 대응하는 컬러 정보의 단계적 매핑 처리를 이용한 시각화를 수행한다(S507).

이후, 공간 사용률 분석부(123)는, 단계적 시각화 처리부(1233)에서 시각화된 분석 정보를 포함하는 분석 인터페이스를 인터페이스 출력부(150)를 통해 출력한다(S509).

도 9 내지 도 10은 본 발명의 실시 예에 따른 시각화된 공간 사용률 분석 정보를 포함하는 분석 인터페이스의 예시도이다.

도 9 및 도 10에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시 예에 따른 공간 사용률 분석 정보는, 실내 평면도 내 각각의 위치좌표에 따라 컬러 정보가 매핑된 형태의 분석 인터페이스를 통해 출력될 수 있다. 상기 컬러 정보는 공간 사용률 분석 값에 대응하여 적색부터, 노란색, 청색까지 단계적으로 할당될 수 있으며, 사용자는 매우 직관적으로 공간 사용률 분석 정보를 확인할 수 있다.

또한, 공간 사용률 분석 인터페이스는, 시설 인접성 연산부(1232)에서 연산되는 인접성 정보에 따른 시설 인접성 분석 인터페이스와, 사용자 이동 경로 예측 기반 트래픽 연산부(1232)에서 연산된 트래픽 정보에 따른 실내 트래픽 분석 인터페이스를 포함할 수 있으며, 이러한 분석 인터페이스들이 도 9 및 도 10에 각각 예시되어 있다.

도 9는 실내 평면도 분석부(1231)의 시설 인접성 연산에 따라 산출된 시설 인접성 분석 인터페이스의 예시도이다. 도 9에 도시된 바와 같이, 공간 사용률 분석부(123)는 각 실내 평면도 내 위치 좌표에 대응하는 시설 노드를 식별하고, 각 시설 노드에 따라 산출되는 인접성 값에 컬러 정보를 매핑하여, 인접성 정보가 시각화 처리된 실내 평면도를 출력할 수 있다.

예를 들어, 도 9에서 낮은 값을 갖는 청색 시설들은 최단 거리 값이 낮은 것이므로 인접성이 좋은 것으로 해석될 수 있으며, 높은 값을 갖는 적색 시설들은 최단 거리 값이 높아 인접성이 좋지 않은 것으로 해석될 수 있다.

또한, 도 10은 사용자 이동 경로 예측 기반 트래픽 연산부(1232)의 트래픽 연산에 따라 산출된 실내 트래픽 분석 인터페이스의 예시도이다. 도 10에 도시된 바와 같이, 공간 사용률 분석부(123)는 각 실내 평면도 내 사용자 행동 기반의 최단 경로 정보를 산출하고, 각 경로 정보에 대응하여 결정되는 트래픽 값에 컬러 정보를 매핑하여, 트래픽 정보가 시각화 처리된 실내 평면도를 출력할 수 있다.

예를 들어, 도 10에서 낮은 값을 갖는 청색 경로는 최단 거리 값이 낮은 것이므로 트래픽이 낮은 것으로 해석될 수 있으며, 높은 값을 갖는 적색 경로는 최단 거리 값이 높아 트래픽이 높은 것으로 해석될 수 있다.

따라서, 사용자는 도 9 및 도 10과 같이 예시되는 분석 인테페이스를 제공받아, 실내 구조를 보다 효율적이고 효과적으로 디자인하거나, 현재 실내 구조를 분석하여 변경하는 데 이용할 수 있는 바, 본 발명의 실시 예에 따른 인테리어 레이아웃 장치(100)는 전문적인 지식이나 분석작업 없이도 공간 및 인테리어에 의한 공간 활용도 및 사용률에 대한 이해와 그 레이아웃 디자인을 용이하게 하는 기능 인터페이스를 제공할 수 있게 된다.

상술한 본 발명에 따른 방법은 컴퓨터에서 실행되기 위한 프로그램으로 제작되어 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체에 저장될 수 있으며, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다.

컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고, 상기 방법을 구현하기 위한 기능적인(function) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술분야의 프로그래머들에 의해 용이하게 추론될 수 있다.

또한, 이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형 실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형 실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해 되어서는 안될 것이다.

Claims (20)

1. 인테리어 레이아웃 장치의 동작 방법에 있어서,
   사용자의 실내 구조 정보 및 인테리어 레이아웃 정보를 획득하는 단계;
   상기 실내 구조 정보 및 인테리어 레이아웃 정보로부터 실내 평면도 그래프를 획득하는 단계;
   상기 실내 평면도 그래프를 이용한 공간 사용률 분석을 처리하는 단계;
   상기 공간 사용률 분석에 따라 상기 실내 평면도 그래프에 컬러 정보가 매핑된 분석 인터페이스를 생성하는 단계; 및
   상기 분석 인터페이스를 출력하는 단계를 포함하는
   인테리어 레이아웃 장치의 동작 방법.
2. 제1항에 있어서,
   상기 실내 평면도 그래프를 획득하는 단계는,
   상기 실내 구조 정보 및 인테리어 레이아웃 정보로부터, 사전 설정된 요소에 대응하는 노드가 각각 할당되고, 요소와 요소간 거리 정보가 노드 간 엣지 정보로 할당된 상기 실내 평면도 그래프를 생성하는 단계를 포함하는
   인테리어 레이아웃 장치의 동작 방법.
3. 제2항에 있어서,
   상기 실내 평면도 그래프를 획득하는 단계는,
   상기 실내 평면도 그래프에 대응하는 실내 평면도 도면을 하나 이상의 픽셀 영역들로 구획하고, 상기 픽셀 영역별 중심 위치에 상기 노드들을 배치하는 단계를 더 포함하는
   인테리어 레이아웃 장치의 동작 방법.
4. 제1항에 있어서,
   상기 분석 인터페이스는, 공간 사용률 분석에 따라 단계적으로 시각화된 실내 평면도 내 히트맵 정보를 포함하는
   인테리어 레이아웃 장치의 동작 방법.
5. 제1항에 있어서,
   상기 공간 사용률 분석을 처리하는 단계는,
   상기 실내 평면도 그래프에 기초하여, 모든 좌표로부터 각 시설 노드들까지의 공간 인접성을 연산하는 시설 인접성 연산 단계를 포함하는
   인테리어 레이아웃 장치의 동작 방법.
6. 제5항에 있어서,
   상기 시설 인접성 연산 단계는,
   사전 설정된 시설 노드들에 대응하는 초기 인접성 값을 할당하고, 각 시설 노드들과 상기 실내 평면도 그래프 내 다른 모든 노드들까지의 최단 경로를 반복 갱신하는 다익스트라(Dijkstra) 연산을 수행하여, 각 시설 노드별 결정된 최단 경로 값을 시설 인접성 정보로서 출력하는 단계를 포함하는
   인테리어 레이아웃 장치의 동작 방법.
7. 제1항에 있어서,
   상기 공간 사용률 분석을 처리하는 단계는,
   상기 실내 평면도 그래프에 기초하여, 사용자 이동 경로 예측 기반 트래픽 연산을 수행하는 단계를 포함하는
   인테리어 레이아웃 장치의 동작 방법.
8. 제7항에 있어서,
   상기 사용자 이동 경로 예측 기반 트래픽 연산을 수행하는 단계는,
   실내 평면도 그래프에 대해 사용자의 이동 경로를 시뮬레이션하여, 이동 경로가 중첩되는 정도에 따른 트래픽 정보를 연산하는 단계를 포함하는
   인테리어 레이아웃 장치의 동작 방법.
9. 제8항에 있어서,
   상기 트래픽 정보를 연산하는 단계는,
   상기 실내 평면도 그래프로부터 식별되는 모든 도어 쌍 사이에, 최단거리를 갖는 제1 최단 경로를 산출하는 단계;
   상기 실내 평면도 그래프로부터 식별되는 모든 도어 쌍과 좌석 위치 사이에, 최단 거리를 갖는 제2 최단 경로를 산출하는 단계; 및
   상기 제1 최단 경로와 상기 제2 최단 경로상에 위치한 각각의 노드에 사전 설정된 트래픽 값을 부가하는 단계를 포함하는
   인테리어 레이아웃 장치의 동작 방법.
10. 제9항에 있어서,
    상기 트래픽 값은 사전 설정된 경로 타입에 따라 결정되고,
    상기 경로 타입은, 도어와 도어를 연결하는 제1 경로 타입 및 도어와 좌석 위치를 연결하는 제2 경로 타입 중 적어도 하나를 포함하는
    인테리어 레이아웃 장치의 동작 방법.
11. 인테리어 레이아웃 장치에 있어서,
    사용자의 실내 구조 정보 및 인테리어 레이아웃 정보를 획득하고, 상기 실내 구조 정보 및 인테리어 레이아웃 정보로부터 실내 평면도 그래프를 획득하며, 상기 실내 평면도 그래프를 이용한 공간 사용률 분석을 처리하고, 상기 공간 사용률 분석에 따라 상기 실내 평면도 그래프에 컬러 정보가 매핑된 분석 인터페이스를 생성하는 공간 사용률 분석부; 및
    상기 분석 인터페이스를 출력하는 인터페이스 출력부를 포함하는
    인테리어 레이아웃 장치.
12. 제11항에 있어서,
    상기 공간 사용률 분석부는
    상기 실내 구조 정보 및 인테리어 레이아웃 정보로부터, 사전 설정된 요소에 대응하는 노드가 각각 할당되고, 요소와 요소간 거리 정보가 노드 간 엣지 정보로 할당된 상기 실내 평면도 그래프를 생성하는 실내 평면도 분석부를 포함하는
    인테리어 레이아웃 장치.
13. 제12항에 있어서,
    상기 실내 평면도 분석부는,
    상기 실내 평면도 그래프에 대응하는 실내 평면도 도면을 하나 이상의 픽셀 영역들로 구획하고, 상기 픽셀 영역별 중심 위치에 상기 노드들을 배치하는
    인테리어 레이아웃 장치.
14. 제11항에 있어서,
    상기 분석 인터페이스는, 공간 사용률 분석에 따라 단계적으로 시각화된 실내 평면도 내 히트맵 정보를 포함하고,
    상기 히트맵 정보는 실내 평면도 그래프 내 시설 인접성 정보 또는 사용자 이동 경로 기반 트래픽 정보 중 적어도 하나를 나타내는 컬러 정보를 포함하는
    인테리어 레이아웃 장치.
15. 제11항에 있어서,
    상기 공간 사용률 분석부는
    상기 실내 평면도 그래프에 기초하여, 모든 좌표로부터 각 시설 노드들까지의 공간 인접성을 연산하는 시설 인접성 연산부를 포함하는
    인테리어 레이아웃 장치.
16. 제15항에 있어서,
    상기 시설 인접성 연산부는,
    사전 설정된 시설 노드들에 대응하는 초기 인접성 값을 할당하고, 각 시설 노드들과 상기 실내 평면도 그래프 내 다른 모든 노드들까지의 최단 경로를 반복 갱신하는 다익스트라(Dijkstra) 연산을 수행하여, 각 시설 노드별 결정된 최단 경로 값을 시설 인접성 정보로서 출력하는
    인테리어 레이아웃 장치의 동작 방법.
17. 제11항에 있어서,
    상기 공간 사용률 분석부는
    상기 실내 평면도 그래프에 기초하여, 사용자 이동 경로 예측 기반 트래픽 연산을 수행하는 사용자 이동 경로 예측 기반 트래픽 연산부를 포함하는
    인테리어 레이아웃 장치.
18. 제17항에 있어서,
    상기 사용자 이동 경로 예측 기반 트래픽 연산부는,
    실내 평면도 그래프에 대해 사용자의 이동 경로를 시뮬레이션하여, 이동 경로가 중첩되는 정도에 따른 트래픽 정보를 연산하는
    인테리어 레이아웃 장치.
19. 제18항에 있어서,
    상기 사용자 이동 경로 예측 기반 트래픽 연산부는,
    상기 실내 평면도 그래프로부터 식별되는 모든 도어 쌍 사이에, 최단거리를 갖는 제1 최단 경로를 산출하고, 상기 실내 평면도 그래프로부터 식별되는 모든 도어 쌍과 좌석 위치 사이에, 최단 거리를 갖는 제2 최단 경로를 산출하며, 상기 제1 최단 경로와 상기 제2 최단 경로상에 위치한 각각의 노드에 사전 설정된 트래픽 값을 부가하는
    인테리어 레이아웃 장치.
20. 제19항에 있어서,
    상기 트래픽 값은 사전 설정된 경로 타입에 따라 결정되고,
    상기 경로 타입은, 도어와 도어를 연결하는 제1 경로 타입 및 도어와 좌석 위치를 연결하는 제2 경로 타입 중 적어도 하나를 포함하는
    인테리어 레이아웃 장치.

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