大学校园大型广场空间分析及设计

可在ScienceDirect上获得目录列表计算设计与工程杂志首页：www.elsevier.com/locate/jcde计算设计与工程学报6（2019）666人们如何探索大学校园里的大型广场？计算分析Youngchul Kima，Tae Wan Kimb，a大韩民国韩国科学技术高等研究院土木和环境工程系b大韩民国仁川国立大学建筑城市设计系阿提奇莱因福奥文章历史记录：2018年8月27日收到2018年12月13日收到修订版，2018年在线发售2018年关键词：空间分析格网分析广场GIS空间句法回归模型A B S T R A C T大型大厅已经在购物中心、公共汽车和火车终点站、音乐厅、剧院大厅以及人们站立或/和不断运动的其他地方发展起来。本研究旨在开发一种新的方法来分析人们的空间使用和导航，展示人们如何探索一个大的空间，特别是在大学的大厅，并确定空间与人们的运动和活动的关系。通过收集大型广场空间使用的经验数据，并采用基于空间网格的空间分析方法对这些数据进行分析，本研究旨在验证如何有效地建立人们在一个大学校园的大空间中，收集和分析了265天内的865个活动通过采用基于位置的地理分析方法，该方法有效地说明了人们的运动，活动和满意度的视觉和定量值的关系因此，空间特征被认为是提高空间满意度的重要因素。空间环境性能、空间形态、使用者容量、设备充足性和设备状况是提高大空间内人们©2018计算设计与工程学会Elsevier的出版服务这是一个开放在CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下访问文章1. 介绍分析人在空间中的运动一直是空间开发和管理的一个挑战。人们&&&&由于城市规划者、设计者和政策制定者利用他们的经验分析和发现来重新安排城市建筑场所的代码，各种研究已经证明了在建筑环境由计算设计与工程学会负责进行同行评审。*通讯作者：仁川市建筑都市设计科国立大学，119 Academy-ro Yeonsu-gu，Incheon 22012，Republic of Korea.电 子 邮 件 地 址 ： youngchulkim@kaist.ac.kr （ Y.Kim ） ， taewkim@inu.ac.kr（T.W.Kim）。对 于 那 些 真 正 探 索 它 的 人 来 说 （ Cheshmehzangi ， 2015;Ewing&Handy，2009; Hillier等人， 1993年）。假设一个人站在如图1所示的空间中，图1左侧狭窄空间中的人可以选择向A或B移动或根本不移动。另一方面，在图1右侧的大空间中，可以选择向他/她选择的任何方向移动或停留在同一地点。有了大空间，一个人可以自由地向任何方向移动，探索空间。在购物中心、公共汽车和火车终点站、音乐厅和剧院大厅中已经开发了大型大厅，许多人不断地同时站立和移动。 人们在这种空间中探索的方式在紧急情况下人们的运动模式中起着重要作用&（Lo，Fang，Lin，Zhi，2004; Ma等人，2013; Tavares& Galea，2009）以及如何有效地利用空间。这些可能影响设施管理的成本节约或利润增加（Cenani Gülen，2007年;Heo、Choudhary、Bafna、Hendrich、Chow，2009年）。从这个意义上说，了解人们如何探索一个大型广场可以为如何开发和管理一个大型空间提供帮助。因此，本研究旨在发展一种新的方法来分析人们https://doi.org/10.1016/j.jcde.2018.12.0042288-4300/©2018计算设计与工程学会Elsevier的出版服务这是一个在CC BY-NC-ND许可证下的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。Y. Kim，T.W.Kim/ Journal of Computational Design and Engineering 6（2019）666667窄空间大空间Fig. 1. 人们站在太空中。活动为了实现这些目标，我们建立了以下研究问题：（i）人们在大型广场中移动到哪里？(ii)他们的活动在大型广场的什么地方进行？以及（iii）这些运动和活动如何与该空间的空间特征相关联？在大学校园的一个大型广场被选为这项研究。经验数据对这项研究至关重要。本研究通过收集一个大型广场的空间使用经验数据，并运用基于空间网格的空间分析方法对这些数据进行分析，旨在验证人们的运动和活动如何有效地建立在一个大空间中，以及哪些特征在开发和管理一个大空间时具有显著的影响。本研究还试图扩展地理分析方法，以分析建筑环境中的大型室内空间2. 文献综述2.1. 建筑空间中的行为、感知和满意度建筑师和规划师一直将居住者使用占用者的运动作为一个因素的想法的模式是不同的，这取决于占用如果建筑物的主要目的是生产商品或服务，并且计划进行一定的活动顺序以使生产最大化，例如医疗保健设施和工厂，则建筑师和规划师可以使用空间配置作为控制来优化人们的运动（Heo等人，2009; Stichler，2008）。 如果建筑物的主要目的是为自主人的多种活动提供服务，这些活动由他们自行决定，而不形成购物中心和教育设施等序列，那么建筑师和规划师可以预测人们&的运动，并根据他们的预测规划能够满足预定建筑要求的空间配置（Cenani Gülen，2009; Cenani Gülen，200 7）。仿真在乘员运动预测中是必不可少的。在这种背景下，本研究旨在通过提供关于自主人如何在大空间中移动的经验数据来帮助更好地预测和模拟居住者的移动，从而为后一种类型的建筑发展做出贡献目前模拟居住者运动的模型由于缺乏可用于解释和微调这些模型中的占用者运动的经验数据，因此在准确性和可靠性方面存在局限性。例如，Yan和Kalay（2006）将居住者建模为自主代理人，他们通过了解，发现，看到和计数任务来感知元胞自动机中表示的建筑环境，并在美国大学校园的广场（大空间）中测试该模型。其他研究人员采用该模型来模拟博物馆建筑中的居住者ing（PingagPingda，s，200 9）orashoppingmall（Cenani &Gülen，200 7）. 然而，这些模型只考虑了碰撞和障碍物相关的行为，而移动代理没有支持的经验数据，以科学的方式测量。Turner和Penn（2002）使用虚拟代理可以在构建环境中捕获的视觉信息来编码它们的运动。然而，Wang，Lo，Liu和Kuang（2014）指出，该模型在很大程度上依赖于空间配置信息，而空间配置信息在大型开放空间中不容易被智能体有些人倾向于感到（不）满意，当他们移动到一个空间，并利用空间的建成环境。由于人们的满意度（不满意度）影响他们的工作生产力（Vischer，2007），许多环境心理学研究试图解释周围环境条件（例如，照明、噪声、室内空气质量、热舒适度）或建筑物/空间特征（例如，家具，位置，进入特定房间）和满意度（Frontczak等人，2012年;Vischer，2008年）。一种典型的方法是将整个建筑物视为分析单元，并分析建筑物的特征与使用这些建筑物的人的满意度之 间 的 关 系 （ Brager Baker ， 2009; Gonzalez ， Fernandez ，Cameselle，1997）。此外，由于满意度的感觉受到包括建筑物特征在内的各种因素的影响，这种类型的研究同时考虑了许多因素，以统计方式解释和预测满意度的感觉例如，Qatari和Haran（1999年）将环境结构、工作人员态度、咨询时间和工作人员对问题/询问的答复作为医疗保健机构用户满意度的潜在决定因素。同样，Varni等人（2004年）认为，家庭成员的纳入、工作人员然而，这样的研究并没有提供关于人们对建筑物内特定空间的满意度的信息。他们只能在建筑水平上提供人们的整体满意度。其他类型的研究则是观察房间或特定的空间，将用于进行单个活动（例如，会议、个别学习）作为分析的组成部分，以解释人们的满意度与房间层面的空间特征之间的关系。例如，Frontczak等人（2012）进行了一项基于网络的调查，旨在探讨办公室布局、办公室家具、空气质量、照明、声学质量、清洁度和维护因素如何影响办公室用户的满意度。Arneill和Devlin（2002）通过向人们展示房间的图片来测量各种医生候诊室的感知护理质量，并讨论了房间的哪些因素会决定他们的感知质量。Kim，Cha和Kim（2016）理论化了大学校园中的空间选择，拒绝和满意度模型。该模型由空间、用户和设备组成。空间特征包括空间环境表现和空间形态。用户特征由用户能力和位置可达性组成，而设备特征由设备充足性和条件组成（Kim等人，2016年）。空间选择、拒绝和满意度模型中的这六个要素可以帮助评估空间使用及其满意度。此外，它们可以帮助说明空间特征和满意度之间的关系。2.2. 空间分析方法空间句法方法被用来研究空间特征和人的运动之间的关系。空间句法理论展示了特定建筑环境中的空间片段网络。一个给定的空间被划分成凸形的小段和一组空间段，包括一个空间段网络，以证明空间段 之 间 的 拓 扑 关 系 ，如 图所示 。 2 （ Bafna ， 2003; Hillier&Hanson，1984; Jiang，2006; Porta，Crucitti，&Latora，668Y. Kim，T.W.Kim/ Journal of Computational Design and Engineering 6（2019）666ni哪里.Σn1/1P(a) 一个假设的城市布局，（b）代表城市布局的空间段，（c）连通性图二.城市规划中的空间句法分析方法。2006年）。人们利用各种空间分析方法对空间特征与人的活动之间的关系进行了广泛的研究。在包括建筑物和城市布局的建成环境中，度量和拓扑方法是两种流行的方法，主要解释建成环境中的距离和连接。空间是一种具有一组空间段的逻辑语言。空间模式的分析可以证明空间特征和空间中的活动之间的逻辑关系（Bafna，2003;Hillier等人，1993;Jiang，2006; Porta等人， 2006年）。特别地，已经采用连接性和整合性作为两个代表性测量来分析给定空间中的空间段之间的空间关系（Hillier等人，1993年）。连通性和整合性的测量表明了影响空间的因素，即人们在空间内的运动（Bafna，2003 年 ; Hillier 等 人 ， 1993; Watts ， Ferdous ， Diaz Moore ，&Burns，2015; Wineman等人，2014年）。空间段的连通性定义为与 之 相连 的 其 他空 间 段 的数 量 （ Hillier Hanson， 1984; Jiang，2006）。联系我们其中，如果第i个空间段连接到第j个空间段，则Nij^/1。否则，Nij 1/40。因此，空间片段的整合被定义为关系不对称的程度（FoltêtePiombini，2007; Hillier&Hanson，1984; Jiang，2006）。给定第k个空间段，从第k个空间段到空间网络中的另一个空间段的平均深度（MD）被计算为MD 1/4Si×Si，n为整个空间网络中的空间段总数，s为整个空间网络中的空间深度总数，Si为第i个空间段的总数空间深度积分计算如下：此外，现有的研究往往假设因素和满意度之间的因果关系是对称的。例如，如果环境条件的增加在一定程度上影响（不）满意度，则环境条件的减少将在相反方向上以相同程度影响（不）满意度。本研究旨在基于实证数据检验因果对称性假设。3. 方法本研究采用相关分析与质性分析相结合的策略，分析人在空间中的动作、活动、知觉与满意度。基于这种组合策略，以调查的形式收集关于人们的运动、活动、感知和满意度的数据，将其转换为数字数据，然后在地理信息系统（GIS）中使用统计分析包进行分析这种组合策略展示了实证证据来说明空间使用和偏好，这些都表现在运动，活动和空间满意度上。这项研究采用了Kim等人（2016）空间选择、拒绝和满足的模型包括三个空间、用户和设备），每个主要特征包括两个要素：空间特征由空间环境性能和空间形式组成;用户特征由用户能力和位置可达性组成;设备特征由设备充足性和条件组成（Kim等人， 2016年）。本研究试图找出理论模型与人们实际空间行为之间的差距采用网格分析方法作为相关方法。人们分类并进行定性分析。集成D2000年2寸MD-1寸ð2Þ3.1. 大空间其中Dn¼2fnlog2n32 -1毫克1克-1毫克-2毫克采用网格分析法对空间各单元进行分析。将空间划分为小空间的联合，根据空间句法理论，连接度和整合度都可以用来分析空间及其空间片段之间的拓扑关系。许多实证研究已经证明，这些在空间中呈现的度量 与 人 的 运 动 、 行 人 频 率 、 可 达 性 和 空 间 特 征 （ 例 如 ， FoltêtePiombini，2007年; Hillier等人，1993; Jiang Liu，2009; Jiang，2006）。在大空间中，人们的满意度与空间特征之间的关系缺乏研究渔网网格使得能够以有效的方式分析多个变量。网格上的一个小正方形空间代表网格内划分的每个空间。如图4所示，小正方形空间处的值表示网格内小空间的特性。通过使用地理定位系统（即，在GIS中，格网变成了多边形，每个多边形表示每个多边形内的区域。因此，多边形中的中心点表示其位置，并有效地说明了与网格中多边形的其他点的一个巨大的空间，Y. Kim，T.W.Kim/ Journal of Computational Design and Engineering 6（2019）666669大厅被转换成多边形内的小点的联合。由于地理信息系统中的位置、地理分析是为了调查城市布局中元素之间的空间关系，因此这些位置数据和关系也是分析大区域空间的重要元素如果建筑环境中的大型大厅空间可以转化为多边形的联合，研究人员可以采用地理分析方法来分析建筑物内部空间。在一个大的室内区域中的多边形的联合也包括其建筑布局中的小空间的位置信息。由于地理信息系统在城市规划中被广泛应用于地理位置信息的分析，因此，它也可以用于建筑空间规划中的空间位置和位置相关性。地理分析方法可以扩展到分析建筑物中的大空间根据Kim et al.（2016）对空间的形状和大小也不同，尽管它仅限于其边界，如墙壁。参见图 3、空间中的各种元素可以进行多层次的分类。每一层都包括运动、活动和满意度等元素，以及它们在空间中的基于元素的位置，网格成为标识元素之间的空间相关性的参考划分。3.2. 大空间分析程序为了演示所提出的分析大空间的方法，作者收集、准备和分析了数据。经过数据分析，研究结果进行了讨论和审查的条款，是否建议的方法将是有效的，说明空间特征和如何运动，活动和满意度，与大型广场的空间特征相关。如图4所示，选择了一所大学的大型大厅进行案例研究。这个大型广场是香港一所大学的公共区域，供学生、教职员工和游客探索。他们四处走动，站着，坐着工作，或做其他事情。大型室内空间直接与地面相连。楼梯和自动扶梯连接到建筑物的其他楼层81名大学生（最终用户）参加了这项研究。他们记录了他们的动作和活动，并解释了他们对“空间的好东西”和“需要改进或工作的地方”的评价和评论。这81名学生共参加了265天。观察和记录的活动总数为865次。该调查包括一般信息，性别，时间使用记录，满意度，以及对参与者在大厅中花费更多时间的评论，“关于空间的好东西”，“需要改进或工作的地方”，以及参与者在大厅中停留和移动的每日地图。收集的调查数据被数字化为两种形式：绘图和文本文件。参与者停留的地方是一个点，他们移动的地方是大厅计划中的一个点。每个点和地图上都有参与者的姓名，用于在地理信息系统中识别每个参与者。图5示出了参与者所有关于"空间的优点“和”需要改进或工作的地方“的评论也被数字化为文本文件。基于在第2节中描述的空间选择、拒绝和满足模型的六个要素上，检查他们的评论以确定他们提到的要素。选取以下6个要素作为分析变量：（1）空间环境性能，（2）空间形态，（3）使用者能力，（4）位置可达性，（5）设备充足性，（6）设备状况。图三. 大空间网格分析法见图4。大厅平面图670Y. Kim，T.W.Kim/ Journal of Computational Design and Engineering 6（2019）666图五. 广场上的人见图6。 广场上人们广场上的空间被划分为1乘1米的网格。在网格的基础上，建立了一个1 × 1 m的多边形来分析空间。首先，对于给定的数据，包括计划和参与者在大厅中的路径，多边形上的计算多边形的连通性和整合性。QGIS是一个开放源码的地理信息系统软件包，路径被计为移动。 连通性和整合是在开源Space-Space软件包Depthmap中计算的。图7示出了运动。图8示出了连接性，图9示出了在大厅中的集成。其次，根据活动在大厅中的位置，由多边形上的活动频率生成活动热图。第三，变量（运动，活动，满意度，空间环境性能，空间形式，用户能力，位置可达性，设备充足性和设备条件）进行了分析，以找到它们之间的关系，使用MATLAB中的多元回归方法。这些变量包括数量和顺序。一个虚拟变量0或1表示存在。运动变量是路径计数的数量。活动变量是活动热图上的值。满意度变量的数值范围为1至5。 每个参与者提到的空间特征是一个虚拟变量，其值为0或1表示调查中是否提及了以下每一个特征：空间环境性能、空间形式、用户能力、位置可达性、设备充足性和设备状况。以下公式显示了多元回归方法：满意度1x1a2x2···anxn然后计算相关系数值 在多元回归分析中，对15个变量进行了多重共线性检验。选择、计数和计算这些变量它们包括三个部分：物理属性、活动和在大型集合中的感知除连通性外，最终确定了14个根据多重共线性的结果，在建立模型时排除了连通性变量这14个变量分别是满意度、整合度、一致性、见图7。 广场上有动静。Y. Kim，T.W.Kim/ Journal of Computational Design and Engineering 6（2019）666671见图8。 中央大厅的网络连接。4. 结果4.1. 广场上的人流如图7所示，两个直线区域在大厅两侧具有较高的运动值。中央宽扶梯周围的区域和底部商店周围的区域在大厅中具有最高的运动值。左上方也吸引了不少动静。虽然人们在大厅的两侧移动，但一些区域似乎吸引了大厅中更多的活动。如图8所示，中心区域与周围区域高度相连。中央大厅中间的宽阔区域也是高度连通的。然而，中间宽阔的自动扶梯周围的区域和底部的商店与周围的连接并不好。两侧的连通性值在大厅中的分布相似。如图9所示，两个高积分值的直线空间存在于大厅的两侧。一体化价值观中央广场中心区域的平均辐射强度高于中央广场周边区域。两侧的整合值在大厅中的分布相似。宽扶梯后面的区域和底部的商店显示出较低的广场整合价值。根据以前关于运动和整合的相关研究（Watts等人，2015; Wineman等人，2014年），整合在影响建筑环境中的运动方面是积极的。4.2. 大堂内的人类活动图10示出了大厅中的活动的热图。浅红色部分代表参与者在热图中有三个区域是重要的：A，在左上角; B，在大厅中间的区域; C，在大厅底部的商店4.3. 对大堂的表1显示了14个变量对大厅空间满意度的影响空间环境性能一B见图9。 集成在大厅的网格上。C必要性、运动、活动、空间环境性能、空间形式、用户能力、位置可达性、设备充足性和设备状况的“空间的好东西”，以及数据分析中的“需要改进或工作的地方”。见图10。 大厅网格上的活动热图672Y. Kim，T.W.Kim/ Journal of Computational Design and Engineering 6（2019）666-表1满意度与空间特征的多元回归分析估计SE tStat p值（截距）*3.755 0.28354 13.243 1.9679e-35积分-0.037715 0.022574-1.6707 0.095282移动-0.0010738 0.0027612-0.38887 0.6975活动电话：+86-0751 - 8888888传真：+86-0751 - 8888888关于空间的好东西空间环境性能0.28659 0.073331 3.9082 0.00010324空间形态**0.26922 0.076423 3.5228 0.00045842用户容量0.13044 0.080637 0.10625无障碍设施设备充足率**0.27092 0.076899 3.5231 0.00045793设备状况0.074532 0.11977 0.62228 0.53399空间环境性能**-0.46402 0.075533-6.1433 1. 445 e-09空间形态**-0.34074 0.07661-4.44771. 0285 e-05用户容量**-0.29351 0.078794-3.725 0.00021312可达性-0.11923 0.1187-1.0044 0.31557设备充足率**-0.19281 0.074286-2.5955 0.0096694设备状态**-0.29956 0.097861-3.0611 0.0023009浏览次数：636误差自由度：620。均方根误差：0.889。R平方：0.149，调整后R平方为0.129。F统计量与 常数模型：7.25，p值= 7.82e15。**p值0.05。*p值0.1。（p0.05），空间形式（p0.05），和设备空间环境表现（p0.05（p0.05），设备充分性（p0.05）和设备状况（p0.05）在参与者评论中的“需要改进或工作的内容”方面具有统计学显著性。在这两个类别中，Lotero的可及性被发现在统计上不显著。除了运动和活动，只有整合对大厅的满意度具有统计学意义（p0.1）。关于满意度，这些显著特征与“空间的好东西”呈正相关，如表2所示，通过逐步方法提出了满意度的回归模型。根据F统计量和P值，满意度与空间特征之间的多元回归模型在解释人们对建成环境的满意度方面具有统计学意义满意度1/3： 8006- 0： 4414×集成度 0： 289×空间环境性能的好东西关于空间0： 2801×关于空间的好东西的空间形式×设备充足的好东西关于空间-0： 44468×What to be Improv ed的空间环境性能-0： 33569×空间形式的什么要改进-0： 29857×需要改进的内容的用户容量-0： 1746×需要改进的设备充足性-0： 28235×需要改进的设备状况根据表2所示的标准化系数，空间环境性能，空间形式和设备的充足性的“好东西的空间”是第一，第二和第三个最有影响力的空间环境绩效、空间形式和“有待改进或改进的内容”的用户容量在回归模型中，积分的影响最小5. 讨论虽然满意度受空间特征的影响很大，但在广场中的运动和活动受到数量的一个地区的人是走还是留基于这些发现，本节讨论了人们的运动、活动和满意度之间的关系及其影响。首先，人们倾向于移动到运动较少和活动较多的空间，而不是移动到运动较多的空间。第二，关于活动，不管空间条件如何，人都在空间中停留并进行一定的活动。一种情况是一个区域很大，组织得很好，足以容纳许多人。这个区域可以是一个宽敞的休闲区，也可以是一张带椅子的桌子，人们可以在这里度过他们的时间。另一种情况是，一个地区，这是一个必要的和重要的，在人们它可以是人们经常光顾的商店或咖啡馆。第三，在满意度方面，空间选择、拒绝和满意度模型中的空间特征可以有效地说明满意度与空间特征之间的关系。其中，设备状况显著影响负向空间满意度，如家具的清洁和维护。停车场的可达性是一个不重要的特征，因为大厅的空间相对容易进入，因为它位于一个大而开放的区域。本文提出的方法，可以有效地识别在一个大的广场空间特征的结果。它可以识别大面积区域中各种特征之间的位置和关系。基于位置的分析可以有效地说明人们在大范围内停留和移动的位置。位置在将不同的特征层放置在同一位置时也很有用，因此可以采用多元回归方法来证明特征层之间的关系。为了支持使用多元回归方法分析参与者的评论的有效性，我们进行了文本挖掘，分析在收集的调查中的叙述性反应。人们在调查中写下了自己的看法和分析。在收集的调查中，这些回应者的评论共15，723个单词，包括7，979个单词的“关于空间的好东西”和7，744个单词的“需要改进或工作的地方”。作者使用文本挖掘方法来统计和揭示重要的单词。如图11和表3所示，文本挖掘方法显著减少了分析所有单词的时间，并有效地选择了调查中的重要单词。这项工作也支持了分类分析的结果，这两组“关于空间的好东西”和“需要改进或工作的东西”。在“空间的好处”中，排在前五位的词在“需要改进或改进的地方”中，排在前五位的词Y. Kim，T.W.Kim/ Journal of Computational Design and Engineering 6（2019）666673-表2满意度逐步回归模型。（截距）积分**关于空间的好东西空间环境性能**估计系数SE tStat p值标准化系数3.8006 0.26937 14.109 1.8845e-39-7.7403e-160.044140.021727—2.03160.042617-0.0775150.2890.0717524.02786.3209 e-050.15188空间形态**0.2801 0.0749033.7395 0.000201280.14132设备充足率**0.262 0.0751 3.4887 0.000519340.13304需要改进或改进的内容空间环境性能**0.444680.074378—5.97863.7823e-09-0.23344空间形态 **-0.335690.076223—4.40411 . 2 4 9 3 e -05-0.16533用户容量 **-0.298570.07722-3.86650.00012195-0.14759设备充足率 **-0.17460.073226—2.38440.017403-0.091265设备状态 **-0.282350.096882—2.91440.0036914-0.10933观测数：636，误差自由度：626。均方根误差：0.887。R平方：0.144，调整后R平方0.132。F统计量与常数模型：11.7，p值= 4.51e 17。**p值0.05。(a) ‘Good thing about图十一岁在收集的调查中，“关于空间的好东西”和“需要改进或努力的地方”的词云表3在收集的调查中，“关于空间的好东西”和“需要改进或工作的地方”的字数统计秩空间的好处是计数需要改进或改进的内容计数1空间297表2832提供286人2513照明251空间2134区域208区域1975学生193照明1706表190提供1677足够188噪声1618好185更1519足够174学生14810人166使用13811沙发146插座13412舒适135地方11613座椅123足够11514位置119沙发10515使用119座椅9116计算机117计算机9017地方117许多9018接入103椅子8519安静102小8520容易99电力82总字.. .7,979. . .7,744计数6. 结论本研究的目的是调查满意度，运动，活动和空间特征之间的关系，一个大的建筑环境，并建立一个模型的空间满意度与运动，活动和空间特征。为此，本研究开发了一种分析方法，采用地理分析方法与网格模式在地理信息系统中，并分析了香港一所大学的大厅。共有81名大学生参与了这项研究。收集了265天内865项活动的数据并进行了分析。通过采用基于位置的地理分析方法，运动和活动被转换为位置元素在一个广场空间。我们能够用空间特征的回归模型来证明空间满意度。所提出的方法有效地说明了运动，活动和满意度之间的关系，在视觉和定量值。特别地，采用通常用于地理和城市空间的基于位置的分析被证明对于分析具有大面积的室内封闭空间是有效的。虽然网格分析法在地理分析中并不是一种全新的方法，但本文提出的网格分析法被用于分析一个室内建筑环境的大空间。在这项研究中，空间特征是提高空间满意度的重要因素。空间环境性能，空间形式，用户容量，设备充足性和设备条件被认为是关键的空间特征，可以提高人们当人们搬到空间容易到达的地方时，空间满意度取决于建筑环境中的静态条件在一个大的集合体中，独立于人们这项研究表明，人们会移动到许多人站674Y. Kim，T.W.Kim/ Journal of Computational Design and Engineering 6（2019）666并进行某些活动，而他们将避免许多人走动的地区。对于大型场馆的满意度，空间形式和设备充足性是提高积极满意度的重要特征。由于大型广场交通便利，位置可达性不是影响空间满意度的重要因素。本研究所提出的方法可望对建筑物大空间的分析有所贡献。由于大空间可以被视为一组空间段，因此在空间规划和管理期间可以找到小的特定区域。通过采用所提出的先进的地理分析方法来分析大空间，我们相信建筑师和设施管理人员可以识别大空间中空间段的特征。虽然本研究证明了满意度、运动、活动和空间特征之间的关系，但所提出的模型只能帮助改善大学广场区域的空间条件。人们对公共广场、露天运动场和其他空间的满意度可能有不同的看法。未来，我们计划继续调查人们作者贡献所有作者都参与了研究主题的确定和设计，方法的开发和数据分析。根据研究进展，对结果进行讨论和定稿，准备论文利益冲突作者声明不存在利益冲突确认这项工作得到了韩国国土交通部资助的韩国基础设施技术促进署（KAIA）的资助（18 CTAP-C142170 -01）。引用Arneill，A. B、&Devlin，A. 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