深層学習を用いた内外の曖昧さの記述に関する基礎的研究
可視領域を入力とした内外判別機の誤判別

A Basic Study on Description of Ambiguity of In-Out Using Deep Learning
Where the classifier that reads visible regions fails in discrimination?
○安田

渓 *1，口羽雄太 *2，三浦

研 *3

Kei Yasuda*1, Yuta Kuchiba*2 and Ken Miura*3*1 京都大学大学院工学研究科建築学専攻 研究員・修士（工学）Researcher, Department of Architecture, Kyoto University, M. Eng.
*2 京都大学大学院工学研究科建築学専攻 修士課程
Master's Student, Department of Architecture, Kyoto University*3 京都大学大学院工学研究科建築学専攻 教授・博士（工学）Professor, Department of Architecture, Kyoto University, Dr. Eng.
Summary: The object of this paper is to describe the sense of being inside or outside in buildings. As moving throughbuildings, the sense changes delicately. Architects have their own thoughts on the relationship between inside andoutside, but those are always ambiguous. In this study, the sense of being inside or outside can be shown on the planview by using the classifiers. The classifiers are made by convolutional neural network that has the information ofvisible area in buildings. This approach may allow architects and others to share their senses, and help architects
design buildings.

キーワード : 可視領域 ; アイソビスト ; 視深度ベクトル ; 判別機 ; 深層学習 ; 曖昧さ
Keywords: visible region; isovist; sight depth vector; classifier; deeplearning; ambiguity

in-out?

1. 研究の背景と目的
建築空間は壁などによって領域が囲まれることにより，屋内・屋外，共用部・専用部といった内外に空間が分けられる。
しかし内でも外のように感じられる場所や，Figure 1. 可視領域を入力とした内外判別機。

逆に内のような外となる場所のように，内外の曖昧な場[1]所が存在する。そのような内外の曖昧さはどのように記囲まれた外部的な領域が場所によっては「隠れられる場述できるのか。この問題にたいして，内外を機械的に判所」となる。深層学習の設計への応用可能性を考える

定できれば，それを平面図上に記述しながら共有し，設と，このように設計者個人の主観で判断していた空間の計を行うことができる。

性質を図面上に可視化できれば，他者とその価値を共有。正方形の箱とそれらに囲まれた領域で構成されるが，本研究では，Figure 1 のように建築空間の可視領域するためのよいツールとなり，また設計者自身にとってを入力とした畳み込みニューラルネットワークによる内もフィードバックを得ながら設計作業をするための支援外の判別機を構成することで，建築空間の内のような場ツールとなるだろう。

所・外のような場所を平面図上に記述できることを示す。

2. 研究に用いる手法

最終的な研究目標としてはこのような内外の曖昧さを評

2.1. 可視領域価し建築空間設計を支援することであるが，本研究はその端緒として仮想的なモデル空間を設定する。

可視領域とは，空間内である視点から見える領域である。ここではのちに可視領域をニューラルネットワーク

内外が曖昧となり織り交ざるように空間が設計されたに入力するために，可視領域を視深度 [2]（可視長）のベ例として「情緒障害児短期治療施設生活棟」（藤本壮介

クトルとして表現する。すなわち，視点周りに n 分割設計，北海道伊達市，2006 年）を挙げることができる

して光線を射出し，それぞれの光線が壁・障害物とはじ

日本建築学会情報システム技術委員会
第 42 回情報･システム･利用･技術シンポジウム論文集， 124-129 ， 2019 年 12 月，東京
Proceedings of the 42nd Symposium on Computer Technology of Information ，Systems and Applications ， AIJ ， 124-129 ， Dec. ， 2019 ， Tokyo－ 124 －

めて交差した点までの距離で構成された n 次元のベク平均が 1 になるように，相似比の拡大縮小率が一様分布

トルを視深度ベクトルとして得る。例えば，半径 1 の円乱数で約 0.457 倍から 1.457 倍の間となるように設定し形の空間の中心を視点として可視領域を観測するとき，た注 1。もし箱同士が重なることがあれば結合した。

視深度ベクトルは [1, 1, 1, ... , 1] と表現できる。
2.2. ニューラルネットワークによる判別機
ニューラルネットワークとは脳神経系を模擬した数理[3]

箱の配置については，グリッド配置（G）とランダム配置（R）の 2 タイプを設定した。まず 1 辺が 10 の正方形領域を視点を置く視点生成域とし，1 辺が 20 の正的モデルである 。例えば，手描きのアラビア数字 0 か方形領域を箱が生成する箱生成域とした。グリッド配置

ら 9 の 10 通りの数字が描画された画像を入力とし，そについては，箱生成域を自然数 m に対して縦横 2m-1 分の画像が 0 から 9 のどれであるか判別するような判別機割し，その交点となる (2m-1)^2=M 個の点を中心としてを，ニューラルネットワークの機械学習により得ること箱を生成した。ランダム配置は箱生成域内を一様分布乱ができる。このときの手描き数字の画像とその正解ラベ数によりグリッド配置と同数の N^2 の点を配置し，同ルのペアの集合をデータセットと呼ぶ。本研究では，こ様に箱を生成した。本実験では M = 121, 169, 225, 289のように判別機としてニューラルネットワークを用いるの４通り用意した。

[4]。このとき入力が視深度ベクトルであり，出力が内かしたがって，モデル空間のタイプは，箱の変形の有無外かの 2 値のラベルとなる。

(t-n) と配置のグリッドかランダムか (G-R)，箱生成数 M

3. データセットの生成と判別機の学習によって設計した。例えば「箱の変形あり」で「グリッ3.1. モデル空間の設計と空間の生成ド配置」で「M=11^2=121」のときのタイプは Gt(121)

判別機の学習に必要なデータセットは，モデル空間をと表現することとする。このそれぞれのタイプの乱数パ作成し，視深度ベクトルと内外のペアを得ることとしラメーターを動かすことによって，それぞれのタイプにた。モデル空間は Figure 2 のようにいくつかのパラメーついて 100 通りのモデル空間を生成した。ただし Gn(M)

ターを設定して生成した。まず箱とその残余によって内は乱数パラメーターがないので変化しない。

部と外部に分割した。箱の中は内部であり，残余空間を3.2. 視点の配置と可視領域の計算外部とした。

ひとつのモデル空間に対して，10 × 10 の視点生成域

箱の形態について説明する。基本は縦横寸法 1 の正方に点を一様分布乱数によって 100 点配置した。したがっ形とし，この箱に変形を適用する（t）か変形を適用してひとつのタイプに対しては 10000 点の視点を配置したない（n）かの 2 タイプを考える。変形は回転と拡大縮ことになる。

小を両方適用したものからなる。回転は 0 から 2 πラジ

視深度ベクトルを生成するには，視点座標の他に分割アンまでの一様分布乱数のパラメータで回転させた。拡数・開始ベクトル・最大長を設定する。分割数について

大縮小は正方形の中心を拡大縮小の中心として，面積のは 128 分割とした。開始ベクトルとはすなわち頭の向き

箱（内）

視点
可視領域

変形なし

寸法 1x1
回転 0 ~ 2π
拡縮 0.457~1.457
箱の外側の残余空間を外とする。

グリッド G

ランダム R

GnRnGt

Rtn

変形あり

t
視点生成域 10ｘ10箱生成域
Figure 2. モデル空間の定義。

論文 R4320ｘ20

Figure 3. モデル空間の生成例。図は箱生成数 M=121 の場合。変形や配置のパラメーターは乱数によって与え，乱数パラメーターの無い Gn タイプ以外は 100 通りのモデル空間を生成している。

－ 125 －

であるが，これは 0 から 2 πラジアンまでの一様分布乱を正規化した視深度とする。これは長さ 1 の棒の中心か数で定めた。空間の方位・方向性を考慮せずに内外を判ら垂直に d 離れて見たときの視野 180 度に占める割合 r別したいがためである。最大長は箱生成域より十分に大を意味する（Figure 4）。正規化の式は (1) 以外にも考えきい 100 とした。

うるが，2 次元空間において近いものと遠いものの意味

これらによって，ひとつのモデル空間に対して 10000の 128 次元視深度ベクトルを得ることができた。の量を考えると，このように定義するのは妥当である。
実際にこれを用いて可視領域を正規化したものが3.3. 視深度の正規化Figure 6 である。

ここで，視深度を正規化することを考える。視深度はとくに障害物に当たらない場合は値が設定した最大値である 100 となる。するとこのような大きい値が，10 以		(1)

3.4. データ分割

下の微妙な視深度の変化より効いてしまい，大きい量に視深度ベクトルと内外の正答データのペアの集合から結果が左右されやすくなると予想するからである。視深なるデータセットについて，学習に用いる train データ

度の 1 と 2 の差は重要であるが，99 と 100 の差は比較

セット，学習の汎化性能を測るための test データセット，的問題とならないことが，実際の人間の空間認知からも空間評価に用いる validation データセットの 3 つに分割想像できる。そこで，Figure 5 のように視深度が 0 のする。ひとつのタイプに対してモデル空間は 100 生成

ときに 1，視深度が無限大のときに 0 をとるように以下しているため，これを train : test : validation = 80 : 10の数式 (1) によって視深度を正規化する。d を視深度，r: 10 となるように分割した。すなわち，データセットの数でいえば train : test : validation = 8000 : 1000 : 10001となる。

1.0r = 2 arctan21dr: radian

0.8dθ

3.5. データ拡張
判別精度をより高めるために，データ拡張を行う。

0.6128 次元の視深度ベクトルは，これを 1 から 128 ずらし0.4て開始ベクトルを回転させても，空間の内外判定は変わ

0.20.0r = θ/πらないことから，元の train データセットからランダム
012d: distance345

ことでデータを増やした。ここでは合計で 10 倍に増やFigure 4. （左）正規化された視深度の意味。
Figure 5. （右）視深度の正規化関数のグラフ。視深度（距離）d=0 で最大値 1 を取るようにしている。

(a) original depth

100(a) normalized depth
0.500.01000.5100に選択し，それを 1 から 128 のうちでランダムにずらす

0100

し，80000 の train データセットを得た。
3.6. ニューラルネットワークのモデルの定義と学習
ここではニューラルネットワークのモデルは畳み込み層を用いたもので画像判別で高い精度をもつ AlexNetを基にして定義した。視深度ベクトルが 1 次元であるため，畳み込みフィルターも 1 次元になるように調整している。
学習エポック数は 200 まで行い，精度および損失のグラフから過学習が少なく十分に学習したと判断した。各

0.5 0.00.5

モデル空間の検証データに対する精度は以下の Table 1の通り。

(b) original depth(b) normalized depth

0.50201.00.5 0.0 0.5 1.0Figure 6. 可視領域（左）と視深度を正規化した可視領域（右）。(a)の可視領域 (original depth) は障害物と当たらない場所があり，最大値として設定した 100 を上下左右でとっているが，正規化することでその部分はほぼ 0 となり，視点から近い壁の部分の変化がわかりやすくなっている。

論文 R43モデル空間タイプごとの判別機の精度

モデル空間

0.0

1

Table 1.

タイプ
GnGt
RnRt

test データセットに対する判別機精度

121 箱

169 箱

225 箱

289 箱

1.0
1.0
1.00.9800

1.00.9969
0.98790.97201.00.9700
0.96490.94301.00.9769
0.98190.95804. 判別機の性能評価と内外判定
4.1. 判別機が誤判別する場所と内外の曖昧な場所
どのようにして内外が曖昧な場所を記述できるのか。
そのような場所は「内部なのに外部のような場所」「外－ 126 －部にいるのに内部のような場所」と表現できるものとして措定したい。例を挙げると，藤本壮介は「house N」の設計趣旨として次のように記している [5]。

…東京の小さな路地，立て込んだ木造の 2 階建でできた都市というものに対して，自分の 6 畳のワ

Figure 7. 左から Gn(121), Gn(169), Gn(225), Gt(121)。どれも誤判別なし。

ンルームから一步出ても，やはり何か大きな内部空間の中にいるような感覚を覚えたことに始まっている。…

「house N」は 3 重の入れ子の空間構成をもつ住宅であり，内部のような外部，外部のような内部を設計しようとしている。このように内外の曖昧な場所は，内外を取り違える場所と解釈可能である。内外を取り違える場

Figure 8. 左から Gt(169) の外での誤判別（赤），Gt(225) の外での誤判別（赤），内での誤判別（青），Gt(289) の内での誤判別（青）。

所は判別機にとっては誤判別する場所である。そこで，本研究では判別機の誤判別に焦点をあてる。
4.2. 各モデル空間自身で誤判別する場所
前章で得た判別機の誤判別する場所を分析する。 こ こ で は そ れ ぞ れ の モ デ ル 空 間 タ イ プ のvalidation デ ー タ セ ッ ト（10 モ デ ル 空 間 分， 合 計

Figure 9. 左から Rn(169) の外での誤判別（赤），内での誤判別（青），Rn(225) の誤判別，Rn(289) の誤判別。

1000 データ）に対してそのモデル空間の train データセットで学習した判別機によって内外判定を行った。内外別の誤判別数，誤判別割合は Table 2 に示す通り。
モデル空間タイプ Gn に関しては，全てに対して誤判別がない（Figure 7）。これらは，箱同士が重なって新Figure 10. 左から Rt(121)・Rt(169)・Rt(225)・Rt(289) での誤判別。

たな広い箱になることがないため，内部が正方形で均一であり，外部は囲まれた場所がない。すなわち内部と外ため，誤判別割合は Gt(169) の 0.4% から Gt(225) の 2.3%部を間違えようがなく，あいまいではない空間であるとへと増している。しかし Gt(289) になると外部空間が細いえる。Gt(121)，Rn(121) も同様である。

かくなり，小さい外部空間を外として学習したおかげでGt(169)，Gt(225)，Gt(289) において誤判別する場所を内の小さい正方形の箱の内部を外部と誤判別するように見る（Figure 8）。外を内と誤判別する場所は，四方箱なっている。ただし誤判別割合は Gt(225) から減少してに囲まれたような場所であることがわかる。内を外ととおり，内外のあいまいさはこのうちでは Gt(225) が極大

誤判別する場所は，箱同士が結合している部分を通してであることがわかる。

隣の箱を見通せるような場所であることがわかる。これRn(169)，Rn(225)，Rn(289) において誤判別する場所をらは箱の密度が 169 から 225 に上がることによって増す

見る（Figure 9）。誤判別の仕方は Gt の場合と同様であTable 2.

validation データセットに対する各モデル空間自身での内外別の誤判別数，データ数，割合，割合の差

model space types
whole
G-R
t-n
boxes wrong/all
121
0.0000169
0.0040trans
225
0.0230289
0.0200grid (G)0.0000121
169
0.0000notrans
225
0.0000289
0.00001210.0090
169
0.0230trans
225
0.0510289
0.0320
random(R)121
0.00001690.0110
notrans
225
0.04902890.0250

論文 R43

inallwrong
029140000911
26
11
04
21
7

231
389
431
593
227
386
426
652
259
372
500
603
267
380
513
644

wrong/all
0.00000.00510.02090.02360.00000.00000.00000.00000.03470.0296
0.05200.01820.00000.01050.04090.0109

out
all

wrong
02
14
6
0
0
0
0
0
12
25
21
0
7
28
18

769
611
569
407
773
614
574
348
741
628
500
397
733
620
487
356

diﬀ in-out
wrong/allwrong/all
0.00000.00000.00330.00190.0246-0.00370.01470.00890.00000.00000.0000
0.00000.00000.00000.00000.00000.00000.03470.01910.01050.05000.00200.0529-0.03470.00000.00000.0113-0.00080.0575-0.0166
0.0506-0.0397－ 127 －

る。ここで Rn(225)，Rn(289) になると，空間をみても箱同士が結合して内外があいまいになっていることがわかる。また箱より狭い路地のような外部が多数発生してい内・外の視点数がどちらも 500 である。121 だと外の視点数が多いが，289 だと内の視点数が多くなる。すなわ

ち，本モデル空間においては内外の面積割合が等しいとることが見て取れる。誤判別割合は Rn(225) で 4.9% まきに誤判別しやすくなり，内外の曖昧さが極大となる。

で増加しているが，Rn(289) ではまた 2.5% まで減少して5. 議論いる。これはほとんどの外部が内部より狭い空間で占め5.1. 研究の位置付けられるが，内部は箱の寸法より狭くなることがないため，本研究は可視領域を分析する研究のひとつであるが，また内部と外部の違いがはっきりとしてきているからで可視領域研究については Benedikt による isovist[6] がそあると推測する。たしかに Rn(289) で外部を内部と誤判の後の研究の骨格をなしているといえる。Benedikt が別するところは箱のような広場ができているところであ提案したのは，図形として得られる isovist をその体積る。

および面積である可視量をはじめとした何らかの尺度に

Rt に お い て 誤 判 別 す る 場 所 を み る（Figure 10）。

計算し直し，量として扱えるようにした方法である。こRt(121) は内を外と誤判別しているところのみで，外をのように量として扱うことで異なる空間や場所同士の比内と誤判別していない。これは Rt(121) の密度は比較的較や，行動や心理量との相関の検討を行うことができる。

低く，視線が範囲外まで抜けてしまうことが多いからでこれはその後の Turner らによる Visibility Graph[7] でも，はないかと推測できる。これが Rt(169)，Rt(225) になる

空間の可視性を捉える道具が図形である isovist からグと視線が範囲外まで抜けることはなくなり，外を内を誤ラフである Visibility Graph に変わったものの，クラス判別する場所が増える。内外での誤判別の割合の差も小ター係数や平均最小経路長といった何らかの量の尺度とさくなる。この視線が外部まで抜けると外部を内部と判して特徴を抽出しているという点は同様である。

定しないということは，Gn においてどの場所でも外部もちろん，このように量の尺度に変換しないと，図形は視線が抜けるため誤判別しないということと矛盾しなやグラフのままでは空間の特徴を論じることは難しいたい。また逆に，内部でも外部に視線が抜ける場所をつくめ，量の尺度として捉える手法は強力である。しかし，ること，たとえば窓を設けるといったことは内部空間に今回のように可視領域の内外を判定するのに適切な量のおいて外部的な場所をつくることに貢献すると考えられ尺度はどのようなものだろうか。モデル空間の定義方法

る。また Rt(289) では内部を外部と誤判別するところはによっては，単純に平面の可視領域の面積である可視量そこまで見通しがよくないところであることがわかる。の大小で決定できるだろうが，単に可視量では判定でき

これも Rn(289) と同様にここまで密度が増加すると外部ないモデル空間もある。例えば本研究のモデル空間の空間の見通しは悪く狭小になるため，121 や 169 のとき

Gn(121) は内は可視量が必ず 1 であることが利用できる。と内部，外部の見通しについては逆転するからであると

しかし Rt(225) では可視量を使用した判定法では難しそ推測する。

うなことがわかる。さらにいえば，可視量以外にも多数以上からまとめると，誤判別する場所と，内外の曖昧考案されている尺度のどの尺度がいいのか決定することさの極大値をとる箱の密度に関して言及できる。誤判別も難しい。このように本研究のような問題では可視領域する場所については，内部が基本的に箱で構成されていを何かしらの量の尺度に変換するような手法に限界があるため，外では四方箱に囲まれたような場所を誤判別することがわかる。

る。内の誤判別する場所は外部の密度によって異なる。

可視領域を何かしらの量の尺度に変換せずに空間を捉

箱の密度が低く外部で見通しがきく場合は，箱同士が結えられないか。その意味では，早瀬らが提案する視深度合している部分を通して隣の箱を見通せるような内の場

グラフ [2] は，視深度グラフが可視領域の形態に復元可所を外部と誤判別する。箱の密度が高く外部の見通しが能である点で意義のある手法である。ただし，心理量ときかない場合は，内部の狭い場所，アルコーブのようなの相関を論じるために，グラフから読み取れる不連続点場所を外部と誤判別する。

数や不連続長さ最大値といった量の尺度に変換せざるを内外の曖昧さの極大値をとる箱の密度については，本

実験の 121, 169, 225, 289 の密度においては誤判別割合が 225 で極大となった。このときの内部と外部の面積の比率は，外部を直接計測することができないがランダムに配置された視点の内外の数から読み取ることができる。Table 2 の視点数 in all と out all をみると，誤判別の発生した Gt, Rn, Rt では 225 箱のときが最も面積の割合が 1:1 に近いことが読み取れる。例えば Rt(225) は論文 R43得ない。
ここで，本研究のように可視領域の形態に復元可能な視深度ベクトルを量の尺度となる特徴量を設定せずにニューラルネットワークの入力とすることが有意義であるといえる。筆者らが以前提案した手法 [4] に基づくが，内外の判別のように，モデル空間の定義次第で判別機内部の重み係数が変化するような，特徴量を先に決定できない問題において特に有効であるといえる。

－ 128 －

視深度をそのまま扱う研究としては，Takizawa らがいときに誤判別しやすくなり，内外の曖昧さが極大

仮想都市空間内の視深度画像を入力に加えた深層畳み込となることがわかった。

みニューラルネットワークにより，その視点からの印象

本研究は仮想的なモデル空間を題材としているため，評価を予測する手法 [8] を示している。視深度情報のあ実際の建築空間において適用可能かどうか，また実際にる方が人間の印象を正確に予測できることから，少なく人間の印象と相関するかどうかについては今後の課題でとも視深度は人間の印象評価に影響していることがわかある。

る。本研究では機械学習で得られる判別機が人間の印象

本論文は 2019 年建築学会大会発表論文「深層学習にを表しているとは言えないが，先の研究に基づけば，関よる可視領域の内外判別を用いた空間評価のための基礎係ないわけではないと予想できる。実際に本研究の内外的研究」を発展させたものである。

判別が，人間の抱く印象を予測することができるかどう

謝辞

かは，この判別機を用いて設計した空間において評価実

この研究は公益財団法人大林財団の助成によって遂行験をする必要がある。これは今後の課題である。

された。

5.2. 完璧な判別機または完璧な曖昧な空間は存在するか
もし完璧な判別機，すなわちどの空間でも内外が判別できる判別機をつくることができたらこの手法は成立しないのではないかと考えられる。しかしそれに対しては内外が全く同じ空間形態をもつように設計する場合が反注

注 1 拡大縮小率が約 0.457 倍から 1.457 倍であることの説明。1 辺x の正方形について，x が a から a+1 までの値を一様分布乱数で取るときの面積の期待値 E(x^2) は論材料となる。すなわち内部と外部が同じ形態のため判別不可能である。ただしこれは仮想空間上はできるが，である。したがって，これが 1 となるようにすると実際に建築設計することを考えると，操作可能な範囲の外側（例えば敷地外）やはそのように作ることができない。
内外を分ける建築のさらに外側が広がっているため，となり，面積の期待値を拡大縮小しない場合と等しくすることができる。

全ての場所を経験・学習しない限り内外を完璧に判別することはできない。
また，完全に内外が曖昧な空間は作れるのか。それはすなわち内をすべて外と判別し，外をすべて内を判別す[1]るような空間である。これは異なるモデル空間（とくに内外の定義を入れ替えたもの）で学習した判別機を用いれば可能であることがわかる。しかしここで登場する完全に内外が曖昧な空間を判別機が再学習することで，判別精度が上がり曖昧ではなくなることが予想できる。
6. 結論た。以下に成果を挙げる。
•

可視領域を視深度ベクトルに変換し，それを入力とした畳み込みニューラルネットワークによる判別機を構築する手法を示した。

•早瀬幸彦 , 田中理嗣 , 近藤正一 , 若山 滋 :「視深度」による建築平面記述・評価の研究 , 日本建築学会計画系論文報告集 ,vol.484, pp.123-128, 1996

[3]

人工知能学会監修 : 深層学習 -Deep Learning-，近代科学社，2015.10[4]安田渓，三浦研：ニューラルネットワークによる空間の可視領域の判別，第 40 回情報・システム・利用・技術シンポジ
ウム 2017，2017.12[5]

藤本壮介（設計）：house N，大分県，2007 年
新建築 2008 年 9 月号 pp.106-123 参照[6]

Benedikt, M. L.: To take hold of space: isovists and isovist
fields, Environment and Plannning B, vol.6, pp.47-65, 1979

[7]

Turner, A., Doxa, M., O'Sullivan, D., Penn, A., : From isovists
to visibility graphs: a methodology for the analysis ofarchitectural space, Environment and Planning B: Planningand Design 2001, vol. 28, pp. 103-121, 2001

[8]

Takizawa, A. and Furuta, A. : 3D Spatial Analysis Methodwith First-Person Viewpoint by Deep Convolutional Neural
Network with Omnidirectional RGB and Depth Images,
Proceedings of the 35th eCAADe Conference - Vol. 2,
Sapienza University of Rome, Rome, Italy, 20-22 September
2017, pp. 693-702, 2017

無限遠の登場する視深度を扱うためにそれを正規化する関数を示した。

•

空間の内外の判別機の誤判別を利用して内外の曖昧さを記述するアイデアを考案し，モデル空間ごとに内外の曖昧な場所の特徴を論じた。

•

モデル空間のパラメーターを変化させることによって，本モデル空間においては内外の面積割合が等し

論文 R43

藤本壮介（設計）：情緒障害児短期治療施設生活棟，北海道伊達市，2006 年
新建築 2006 年 9 月号 pp.174-187 参照[2]

内部と外部の判別機を用いることで，空間の内部的な外部と外部的な内部を評価するための基礎的研究を示し

参考文献－ 129 －