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SeungHyeon Jo (Chung-Ang University) Gyung-Tae Bae (Chung-Ang University) Haemin Song (Chung-Ang University) Seungjin Jung (Chung-Ang University) YoungWook Kang (Chung-Ang University) Jun Sup Shin (Chung-Ang University) Jongwon Choi (Chung-Ang University) Jin-wan Park (Chung-Ang University)
저널정보
중앙대학교 영상콘텐츠융합연구소 TECHART: Journal of Arts and Imaging Science TECHART: Journal of Arts and Imaging Science Vol.9 No.3
발행연도
2022.10
수록면
6 - 10 (5page)
DOI
10.15323/techart.2022.10.9.3.6

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As curation depends on the experience and preference of the curator, visitors’ movements and locations can vary according to the planning curator, which results in different reactions from visitors. Unfortunately, it is unfeasible for curators to assess their exhibitions before the opening of the exhibition to check visitors’ reactions. This study proposes an algorithm that automatically recommends the structure of the museum and the locations of the exhibitions to reflect visitors’ preferences and the curator’s intention on the uncontrollable architecture of the showing room and the fixed set of artworks. The proposed algorithm uses a reinforcement-learning-based scheme to solve complicated problems by determining the best sequence of simple actions, which are scored based on multiple rules. The exhibition curated using the proposed algorithm was demonstrated and published as a virtual museum using Unity and WebGL and showed good effectiveness.
#Museum #Curation #Reinforcement Learning #Unity

목차

Abstract
1. Introduction
2. Related work
3. Methodology
4. Conclusion
References

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