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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
엄미영 (연세대학교) 노현성 (연세대학교) 이강 (연세대학교)
저널정보
대한건축학회 대한건축학회 학술발표대회 논문집 대한건축학회 2024년도 추계학술발표대회논문집 제44권 제2호(통권 제82집)
발행연도
2024.10
수록면
920 - 923 (4page)

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The purpose of this study is to develop an explainable dataset for the validation of an AI-enhanced Excavation Support System (ESS). To achieve this, data required for ESS design were collected from the Korean Design Standards (KDS), excavation projects, and four sets of ESS calculation reports. These data were then processed using Large Multimodal Models (LMM) to create 2,874 data sets. Each dataset consists of a triple of a response (a selected ESS component), a reason for selection (drawn from design standards, design calculation processes, and real design cases), and a reference list (the source of the reason). The study emphasizes the feasibility of the proposed explainable dataset structure, which can lead to explainable AI (XAI) for an intelligent ESS recommendation system.
#흙막이 설계 #흙막이 설계 검토 #설명가능한 데이터셋 #설명가능한 인공지능 #거대멀티모달 모델 #excavation support system (ESS) #ESS validation #explainable dataset #explainable AI (XAI) #large multimodal model (LMM)

목차

Abstract
1. 서론
2. 기존 연구 분석
3. 설명가능한 데이터셋 개발
4. 결론
참고문헌

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