단독 주택 외관 시각화를 위한 생성형 인공지능기반 건축가 스타일 추가학습 모델 구축 및 활용 방안
Generative AI-Based Construction of Architect’s Style-trained Models and its Application for Visualization of Residential Houses
- 발행
- 2023 등록이 논문은 발행 시점을 확인하지 못해 원문 등록일을 적었습니다. KCI가 2005~2008년에 옛 논문을 몰아서 올린 탓에, 그 시기 등록분은 발행보다 평균 3~5년 늦습니다. 실제 발행연도는 더 이를 수 있습니다.
- 소속·발행
- 연세대학교
- 출처
- 국내 KCI
- 원문
- 원문 보기 ↗
개념
키워드
Architect’s style, Residential building, Visualization, Generative AI, Fine-tuning, Architect’s style, Residential building, Visualization, Generative AI, Fine-tuning
초록
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.