This study proposes a scene graph-based facing-formation seat matching method for maximizing the number of commonly available seats(matching seats) when generating collaboration space between heterogeneous spaces. collaboration space is necessary for participants to meet and interact with each other. However, dissimilarity between spaces was a challenge for the researchers when generating the collaboration space. Most of the previous studies have studied solutions using empty areas in the physical space, and also aimed to maximize the size of the space. This study aims to maximize the matching seats by focusing on the desk-chair scene consisting of a seat and a work space in the space for the scenario of sitting and collaborating. Our method finds seats belonging to the same face-to-face seating formation based on the positional relationship between two affordance areas, the area where users can sit and the area where they can work. Through the experiment, the ratio of matching seats among seats in the space (seat matching rate) was compared with the existing method. As a result of experiments with the dissimilarity between spaces defined by the Manhattan distance and the generated test dataset, the seat matching rate decreases as the dissimilarity increases, but the proposed method shows a higher seat matching rate than the existing methods. This study shows the possibility of conducting a collaboration scenario using chairs in physical space between heterogeneous spaces with high dissimilarity.

본 연구는 이질적인 공간 간의 협업 공간을 만들 때, 공통적으로 활용가능한 좌석(매칭 좌석)의 수를 최대화하기 위한 장면 그래프 기반의 대면 좌석 매치 방식을 제안한다. 아바타를 통한 원격협업에는 참가자들이 서로 만나고 상호작용할 수 있는 협업 공간이 필요하다. 그러나, 공간간 비유사성은 협업 공간 형성에서 가장 큰 문제이다. 이전의 연구들은 대부분 물리 공간 내 빈 영역을 활용한 해결법을 연구해왔으며, 또한 공간의 크기를 최대화하는 것을 목표로 하였다. 본 연구는 앉아서 협업하는 시나리오를 위해 공간 내 좌석과 작업공간으로 이루어진 책상-의자 장면에 집중하며 매칭좌석을 최대한 확보하는 것을 목표로 한다. 우리의 방법은 2가지 어포던스 영역인 사용자가 앉을 수 있는 영역과 작업할 수 있는 영역 간의 위치적 관계를 기반으로 같은 대면 좌석 대형에 속해있는 좌석을 찾는다. 실험을 통해 공간 내 좌석 중 매칭 좌석의 비율(좌석 매칭률)을 기존의 방법과 비교하였다. 맨해튼 거리로 정의한 공간 간 비유사도와 생성한 테스트 데이터셋으로 실험한 결과, 비유사성에 높아질수록 좌석 매칭률이 낮아지지만, 제안하는 방식은 기존의 방식에 비해 높은 좌석 매칭률을 보였다. 본 연구는 높은 비유사도의 이질적인 공간 간에서 물리공간의 의자를 사용하는 협업 시나리오를 진행할 수 있는 가능성을 보여준다.