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학술저널
저자정보
유영진 (연세대학교) 조하영 (연세대학교) 이진국 (연세대학교)
저널정보
(사)한국CDE학회 한국CDE학회 논문집 한국CDE학회 논문집 제29권 제4호
발행연도
2024.12
수록면
462 - 472 (11page)
DOI
10.7315/CDE.2024.462

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This study proposes an automated visualization tool for generating building facade images that reflect local identity, focusing on commercial buildings in the Seoul metropolitan area. The research evaluates existing image generation models and improves them through additional training with region-specific data, ultimately implementing an automated facade image generation tool. The process involved constructing a dataset using street view images, optimizing the model through hyperparameter tuning, and conducting additional training on commercial buildings in Seoul. The developed tool integrates 3D modeling environment with trained models, allowing users to easily create and visualize diverse facade design ideas from basic mass forms. It supports various applications, including initial design phase ideation, renovation project visualization, and region-specific design proposals. By combining Image-to-image generative AI with architectural modeling processes, this research presents a novel approach to architectural visualization. The integration of 3D modeling, building information, and realistic visualization in a single tool streamlines the architectural design process and fosters more informed decision-making in the early stages of design, enhancing communication between designers, clients, and stakeholders, potentially.
#Architectural Visualization #Building Facade Design #Generative AI #Local Identity #Visualization Tool

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 이론적 고찰
3. 생성형 인공지능 모델 테스트 및 구축
4. 건물 파사드 조감도 자동 생성 도구
5. 결론
References

참고문헌 (32)

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Park, Y., 2020, Prospects and Policy Challenges of the Architectural Remodeling Market. Construction & Economy Research Institute of Korea (CERIK). google schola Im, D., Lee, W. and Jeong, J., 2023, A Study on the Types and Risk of Remodeling Works in Small and Medium-Sized Buildings. Journal of the Korea Real Estate Management Review, 27, pp.295-325. google schola Kim, C., Yoon, Y. and Yang, K., 2002, Economic Assessment Through Case Study of Remodeling. Journal of the Architectural Institute of Korea (JAIK), 18(6), pp.143-152. google schola Sho, K., Jeong, D. and Yang, K., 2014, Changes of Building Facades by Commercial Building Remodelling - Relation between Emotional Evaluation and Preference Assessment -. The Regional Association of Architectural Institute of Korea, 16(1), pp.225-232. google schola Prieto, A. and Oldenhave, M., 2021, What Makes a Façade Beautiful? Architects’ Perspectives on the Main Aspects That Inform Aesthetic Preferences in Façade Design. Journal of Facade Design and Engineering, 9(2), pp.21-46. google schola

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