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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.12
- 수록면
- 103 - 116 (14page)
이용수
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설계 과정에서 투시도를 포함한 시각화 자료는 이해관계자 간의 효과적인 의사소통을 지원하는 매개체로써 설계 과정 전반에 걸쳐 반복적으로 필요 하지만, 제작과정에 많은 시간과 자원을 필요로 한다. 이에 본 논문은 시각 화 과정을 간소화하기 위해 생성형 인공지능을 활용한 초기 설계 단계의 건축시각화방법과이를위한추가학습모델구축방안을제안한다.먼저 건축가 스타일을 반영한 단독 주택 외관 이미지를 10,000 여장 생성하여 기존 생성형 인공지능 모델의 성능을 평가하였다. 평가 내용을 바탕으로 인 식률이 낮은 건축가를 학습대상으로 선정하여 해당 스타일에 대한 데이터 셋을 구축하고 추가학습을 진행하였다. 이후 세 가지 시나리오를 통해 추가 학습 모델의 활용법을 시연하였다. 연구 결과, 추가학습을 통해 기존 모델 의성능을효과적으로개선할수있음을확인하였다.또한본연구에서제 안하는 방법론을 통해 사용자는 개인의 요구사항을 학습시킨 맞춤형 모델 을 구축할 수 있으며, 프롬프트 또는 간단한 시드 이미지를 바탕으로 구체 적인 건축 시각화 이미지를 수 초 내에 생성할 수 있다. 따라서, 본 연구는 생성형인공지능기반초기설계대안시각화기술연구에기초자료로활 용될 수 있을 것으로 사료된다.
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