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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.1
- 수록면
- 813 - 821 (9page)
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본 연구는 최근 개발 및 활용이 활발하게 이루어지고 있는 Deep Learning기술을 건축설계 대안생성과정에 활용하는 것을 목표로 한다. 이는 건축가가 생각하기 어려운 상황을 검토하고 그 결과를 자동으로 제시하여 건축가에게 최적의 대안 결정을 지원하게 하는 것을 말한다. 본 기술은 설계자동화와 같이 전통적인 건축 디자인 컴퓨팅 분야에서 연구되어온 주제와 그 맥을 같이하나 기존에 판단 기준을 미리 정해주는 단순한 방식의 인공지능과 차별화되어 인간과 같이 수많은 데이터 중에서 일정한 패턴을 스스로 탐색하고 추론하여 최적의 결과를 도출하는 것에 차별점이 있다. 본 연구에서는 평면디자인에서 공간 및 사물 배치를 통하여 벌어지는 인간행동을 학습하고 이를 추론하여 최적의 결과를 도출하는 기술개발을 목표로 한다. 즉, 어린이집의 가구 및 공간 배치에 대한 딥러닝 기술을 활용한 자동 대안생성 기술개발에 관한 내용이 주가 된다. 본 연구에서는 보육공간의 영역 및 아동의 활동을 모델링하고 기존의 Deep Learning 기술을 도입하여 자동으로 대안을 생성하고 최적의 대안을 제안하는 시스템 개발의 예를 제시하고 있다.
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