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자료유형
학술저널
저자정보
Jung Hwa SEO (Adjunct lecturer Department of Spatial Design Seoul Institute of the Arts) Segeun CHUN (Professor Department of Spatial Design Seoul Institute of the Arts) Ki-Pyeong KIM (Department of Logistics and Trade Daejeon University)
저널정보
한국인공지능학회 인공지능연구 인공지능연구 제11권 제1호
발행연도
2023.3
수록면
25 - 29 (5page)

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In this paper, the purpose is to create a standard of AI training dataset type for commercial space design. As the market size of the field of space design continues to increase and the time spent increases indoors after COVID-19, interest in space is expanding throughout society. In addition, more and more consumers are getting used to the digital environment. Therefore, If you identify trends and preemptively propose the atmosphere and specifications that customers require quickly and easily, you can increase customer trust and conduct effective sales. As for the data set type, commercial districts were divided into a total of 8 categories, and images that could be processed were derived by refining 4,009,30MB JPG format images collected through web crawling. Then, by performing bounding and labeling operations, we developed a 'Dataset for AI Training' of 3,356 commercial space image data in CSV format with a size of 2.08MB. Through this study, elements of spatial images such as place type, space classification, and furniture can be extracted and used when developing AI algorithms, and it is expected that images requested by clients can be easily and quickly collected through spatial image input information.
#Dataset #Commercial Space #Design #AI.

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