[논문 리뷰] Defining and Generating Axial Lines from Street Center Lines for better Understanding of Urban Morphologies

Xintao Liu, Bin Jiang|arXiv (Cornell University)|2010. 09. 27.

Urban Design and Spatial Analysis참고 문헌 2인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 도로 중심선에서 스트레스 중심선을 자동으로 생성하는 새로운 방법을 제안하며, 양호한 연속성 원칙을 활용하여 축선을 재정의한다. 이는 도로를 따라 자연스럽게 교차하는 직선 세그먼트의 최소 집합으로 축선을 정의한다. 전통적인 수작업 방법에 비해 더 정확한 도시 형태 표현을 가능하게 하며, 북미와 유럽의 여섯 가지 다양한 도시에서 기존 축선 및 자연스러운 도로 네트워크와의 경험적 비교를 통해 검증되었다.

ABSTRACT

Axial lines are defined as the longest visibility lines for representing individual linear spaces in urban environments. The least number of axial lines that cover the free space of an urban environment or the space between buildings constitute what is often called an axial map. This is a fundamental tool in space syntax, a theory developed by Bill Hillier and his colleagues for characterizing the underlying urban morphologies. For a long time, generating axial lines with help of some graphic software has been a tedious manual process that is criticized for being time consuming, subjective, or even arbitrary. In this paper, we redefine axial lines as the least number of individual straight line segments mutually intersected along natural streets that are generated from street center lines using the Gestalt principle of good continuity. Based on this new definition, we develop an automatic solution to generating the newly defined axial lines from street center lines. We apply this solution to six typical street networks (three from North America and three from Europe), and generate a new set of axial lines for analyzing the urban morphologies. Through a comparison study between the new axial lines and the conventional or old axial lines, and between the new axial lines and natural streets, we demonstrate with empirical evidence that the newly defined axial lines are a better alternative in capturing the underlying urban structure. Keywords: Space syntax, street networks, topological analysis, traffic, head/tail division rule

연구 동기 및 목표

• 공간 구조 이론에서 오랫동안 지속된 수작업, 시간이 오래 걸리고 주관적인 축선 생성 문제를 해결하기 위해.
• 더 나은 객관성과 일관성을 확보하기 위해 양호한 연속성 원칙에 기반해 축선을 재정의하기 위해.
• 사람의 간섭 없이 도로 중심선에서 직접 축선을 생성하는 자동화된 알고리즘을 개발하기 위해.
• 새로운 축선이 기존 방법과 자연스러운 도로 네트워크와 비교하여 형태학적 정확도를 어떻게 향상시키는지 평가하기 위해.
• 다양한 도시 환경에서 새로운 축선이 기저 도시 구조를 더 잘 반영하는지 입증하기 위해.

제안 방법

• 도로 중심선에서 유도된 자연스러운 도로를 따라 상호 교차하는 직선 세그먼트의 최소 집합으로 축선을 재정의한다.
• 양호한 연속성 원칙을 적용하여 연속적인 도로 세그먼트를 식별하고 일관된 축선으로 그룹화한다.
• 도로 환경의 자유 공간을 덜 수의 축선으로 커버하기 위해 위상적 분석을 활용한다.
• 도로 중심선을 처리하여 자연스러운 연속성을 탐지하고 축선을 자동으로 생성하는 알고리즘 파이프라인을 구현한다.
• 새로운 축선을 수작업으로 생성한 축선과 실제 도로 네트워크와의 비교를 통해 출력 결과를 검증한다.
• 세그먼트 그룹화를 향상시키기 위해 머리/꼬리 분할 규칙을 활용한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 어떻게 하면 주관성을 줄이고 도시 형태 분석의 일관성을 높이기 위해 축선을 재정의할 수 있는가?
• RQ2 양호한 연속성 원칙에 기반한 자동 생성 축선이 수작업으로 생성된 축선보다 도시 구조를 얼마나 더 잘 표현하는가?
• RQ3 새로운 축선은 자연스러운 도로 네트워크와 비교하여 도시의 기저 공간 조직을 얼마나 잘 반영하는가?
• RQ4 제안된 방법은 수동 입력 없이 다양한 도시 도로 네트워크에서 신뢰성 있게 축선을 생성할 수 있는가?
• RQ5 머리/꼬리 분할 규칙을 사용할 경우 생성된 축선의 품질과 일관성에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 양호한 연속성 원칙을 활용해 생성된 새로운 축선은 기존 축선에 비해 자연스러운 도로 네트워크와 유사도가 유의미하게 향상되었다.
• 자동화된 방법은 수작업 축선 생성에 수반되는 시간 소모와 주관성을 줄였으며, 형태학적 정확도는 유지하거나 향상시켰다.
• 북미와 유럽의 여섯 도시(북미 3개, 유럽 3개)에서 경험적 비교를 통해 새로운 축선이 기저 도시 구조를 더 잘 반영하는 것으로 확인되었다.
• 머리/꼬리 분할 규칙는 불필요한 세그먼트 분할을 최소화하여 축선의 일관성을 효과적으로 향상시켰다.
• 동일한 도시 자유 공간을 커버하기 위해 필요한 세그먼트 수가 줄어들어, 더 효율적이고 정확도가 높은 표현을 의미한다.
• 결과적으로 새로운 방법은 전통적인 축선 생성 방법에 비해 강력하고 확장 가능한 대안임을 입증하였다.