인공지능을 활용한 한국전통건축 부재의 형태 인지와 유형 분류 모델 제안

강은영

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자료유형: 학술저널

저자정보: 강은영 (한양대학교)

저널정보: 한국디자인리서치학회 한국디자인리서치학회 한국디자인리서치 제4권 제4호

발행연도: 2019.1

수록면: 196 - 205 (10page)

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2016년 경주·포항의 지진 발생과 잦은 여진으로 국내의 지진 발생 가능성이 크게 높아졌다. 지진의 피해는 건축적 측면에서 특정 형태나 구조를 가진 건축물에 대규모 피해가 집중되어 설계 및 시공·관리상 여러 문제점이 노출되었다. 또한, 국내 지진에 대한 연구로는 지진 데이터 분석에 대한 연구를 진행하였지만, 데이터 간의 상관관계 분석보다 건축물 피해조사와 발생현황의 데이터 집계에 큰 비중을 두고 있는 현황이다. 현재 재해의 통계자료와 실시간 재난 정보를 알 수 있는 것은 ‘국민재난안전포털’의 재난관련 시스템이다. 실제 재난이 나타났을 경우 해당 포털 서비스로 재난 발생 대처방법을 파악할 수 있지만, 발생한 재난에 대한 실시간 정보를 얻기 힘들며 재난을 예측할 수 있는 항목은 없다. 따라서 본 연구에서는, 한국전통건축부재의 형태를 인지하고 유형을 분류할 수 있는 인공지능 활용모델을 통해 재난대응을 위한 한국전통건축데이터 구축 방안을 제안하고자 한다.

#Artificial Intelligence Architecture #Deep Learning #Disaster Response Model #Form Recognition #Hanok

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Alex Krizhevsky / 2012 / Imagenet classification with deepconvolutional neural networks / Advances inneural information processing systems 1:1097~1105

Christian Szegedy / 2015 / Going deeper with convolutions / CVPR :1~9

Furquim, G. / 2016 / Improvingthe Accuracy of a Flood Forecasting Modelby Means of Machine Learning and ChaosTheory / Neural Computing and Applications 27(5):1129~1141

Pierre Sermanet / 2013 / Overfeat: Integrated recognition,localization and detection using convolutionalnetworks / CVPR :1312~6229

Russell / 2009 / Artificial Intelligence:A Modern Approach / Prentice HallSeries

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