생성적 디자인은 디자인 목적에 맞게 정의된 알고리듬을 통해 컴퓨터가 여러 대안적인 디자인 결과물을 자동적으로 빠르게 생성하는 것이다. 그러므로 디자인 목적을 수행하는 컴퓨터 알고리듬이 중요하다. 본 연구는 이러한 생성적 디자인을 기반으로 사진 또는 그림과 같은 2차원 디지털 이미지로 3차원 형태를 생성하는 생성적 디자인 알고리듬을 제안하는 것을 목적으로 한다. 제안된 알고리듬은 컴퓨터 프로그램으로 구현되어 임의의 명화 이미지를 입력하여 검증하였다. 결과물의 기본 3차원 형태는 원기둥과 구이며, 사용된 이미지에 따라 원기둥이나 구의 표면이 변형되어 생성된다. 본 연구에서 제시된 알고리듬과 결과물은 2차원 이미지에서 3차원 형태를 생성하는 생성적 디자인의 가능성을 보여준다. 감성과 인지적인 측면에서 입력된 이미지와 생성된 3차원 형태의 관계를 파악하는 향후 연구를 통해 생성된 형태의 가치를 검증하고 디자인적 의의를 찾는 것이 필요하다. 이러한 연구를 통해 생성적 디자인의 가능성을 넓힐 것으로 기대된다.
생성 AI의 시스템의 발전과 다양화로 인해 해당 기술의 결과물의 활용도가 높아질 것으로 예상된다. 이에 생성 AI를 활용하여 창작한 결과물을 어떻게 받아들여야 할지에 대한 사용자의 인식과 태도에 대한 이해가 중요하다. 본 연구는 생성 AI의 추후 활용도를 높이고 발생 가능한 논란에 대비하기 위해 사용자 조사를 진행하였다. 일반 사용자 집단과 디자인 관계자 집단이 참여하였으며, 사용자 관점에서 생성 AI에 대한 태도와 생성 AI를 활용한 창작물의 저작권 인식을 주제로 디자인 워크샵을 진행하였다. 정성 분석 결과, 일반인 집단은 전반적으로 생성 AI 사용에 대해 긍정적인 반면, 디자인 관계자 집단은 부정적인 인식을 갖는 것으로 나타났다. 사용자들은 생성 AI의 결과물의 표절과 도용, 저작권 보호 법제화의 현실 가능성에 대한 우려를 표출했다. 한편, 생성 AI 결과물을 활용할 가능성이 높은 그룹일수록 창작자의 저작권 소유를 주장하였으며, 직장인 그룹이 생성 AI의 실무 활용 가능성을 더 높게 평가하였다. 생성 AI 결과물의 개별 만족도와 체감 관여도는 저작권에 직결되는 영향을 주지 않았다.
This study explores how generative AI technology can be utilized to create more efficient and effective employment portfolios in the rapidly changing job market and recruitment landscape. To achieve this, the study first conducted an in-depth analysis of recent employment trends and recruitment patterns, categorizing various generative AI tools based on their application in areas such as resume writing, portfolio design, and video production. Particularly, this research includes a case study of a career planning course in a university setting, where generative AI was applied, to empirically evaluate its potential for educational use. Through this case study, the research thoroughly examines how generative AI can contribute to efficient job preparation and skill enhancement for job seekers. The findings suggest that generative AI plays a critical role in providing personalized information, generating creative ideas, and enhancing both the visual and functional quality of employment portfolios, ultimately contributing to increased competitiveness in the job market. The study also emphasizes the need for further research on the expanding scope and effectiveness of generative AI as the technology continues to evolve.
This research suggests a novel visualization approach utilizing Generative AI to render photorealistic architectural alternatives images in the early design phase. Photorealistic rendering intuitively describes alternatives and facilitates clear communication between stakeholders. Nevertheless, the conventional rendering process, utilizing 3D modelling and rendering engines, demands sophisticate model and processing time. In this context, the paper suggests a rendering approach employing the text-to-image method aimed at generating a broader range of intuitive and relevant reference images. Additionally, it employs an Text-to-Image method focused on producing a diverse array of alternatives reflecting architects' styles when visualizing the exteriors of residential buildings from the mass model images. To achieve this, fine-tuning for architects' styles was conducted using the Low-Rank Adaptation (LoRA) method. This approach, supported by fine-tuned models, allows not only single style-applied alternatives, but also the fusion of two or more styles to generate new alternatives. Using the proposed approach, we generated more than 15,000 meaningful images, with each image taking only about 5 seconds to produce. This demonstrates that the Generative AI-based visualization approach significantly reduces the labour and time required in conventional visualization processes, holding significant potential for transforming abstract ideas into tangible images, even in the early stages of design.
In contemporary design conditions, the focus of landscape architecture has shifted from 'form' to 'process.' Various experimental diagrams have been proposed to overcome the limitations of conventional form-oriented landscape design. This study aims to reconsider theoretically and critically the modes and mechanism of diagrams in recent landscape architectural design. It also explores the operational capabilities of diagram in design process. Although the traditional diagram has served as explanatory and representational graphics in design, contemporary designers emphasize the generative function of diagram on the basis of Gilles Deleuze's theory of 'diagram as abstract machine.' They manifest and practise that diagrams call generate forms and proliferate spaces in their design development. This paper examines current examples of generative and constructive diagrams produced by leading designers. However, the author illuminates another significance of diagram: the diagram as strategic media of design. Contemporary environments and conditions of design, such as the complexity of city and the interactivity of new economy, call for new design intelligence and strategic design. These situations require alternative media in design process. In this context, the diagram can function as strategic media of dynamic and flexible design. This is why contemporary landscape theory and practice have to give attention to diagrams.
본 연구는 린 스타트업 환경 내에서 생성형 AI를 활용한 심층 인터뷰의 효율적인 활용 방안을 탐구한다. 최근 기술적 진보에 따라 다양한 조직에서 생성형 AI를 활용하여 업무 생산성을 증진시키는 사례가 증가하고 있으며, 이는 린 스타트업 환경에서도 적용되고 있다. 본 연구는 린 스타트업에서 비교적 부족한 시간과 한정된 자본내에서도 실무자들이 AI를 활용하여 심층 인터뷰를 수행할 수 있도록 돕기 위해 구체적인 가이드라인과 가이드북을 개발했다. 제안된 가이드북은 실무자들이 신속하게 인터뷰를 설계하고 진행할 수 있도록 지원함으로써, 린 스타트업의 민첩하고 유연한 작업 환경을 촉진하는 것을 목표로 한다. 본 연구는 또한 ChatGPT 4, 뤼튼 등과 같은 텍스트 기반 생성형 AI 서비스를 디자인 및 인터뷰 분야에 활용하는 실무적 방법을 탐구하며, 이를 통해 학술적 논의와 실무적 적용의 기여를 하는 데에 의의가 있다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제12권2호
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pp.7-15
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2024
Despite a recent surge in multifaceted research on AI-integrated language learning, empirical studies in this area remain limited. This study adopts a Human-Generative AI parallel processing model to examine students' perceptions, asking 182 college students to independently construct knowledge and then compare their efforts with the results generated through in-classroom conversations with ChatGPT 3.5. In questionnaire responses, most students indicated that they found these activities useful and expressed a keen interest in learning various ways to utilize generative AI for language learning with instructor guidance. The findings confirm that ChatGPT's potential as a virtual conversation partner. Identifying specific reasons for the perceived usefulness of conversation activities and drawbacks of ChatGPT, this study emphasizes the importance of teachers staying informed about both the latest advances in technology and their limitations. We recommend that teachers endeavor to creatively design various classroom activities using AI technology.
The present study aimed to find a way to create forms that can simultaneously meet several architectural requirements by applying generative design methods specifically focused on cellular automata. In other words, it is tried to find various forms of architecture that all have common features. Because of the useful features of cellular automata, we decided to use it to generate various forms, but make a relation between the discrete nature of cellular automata and the continuous nature of architecture, was the major problem of our project. To achieve this goal, three consecutive stages were designed. In the first stage, independent variables including the location of the building, the height of the building, and the building area were considered as the inputs of the model. In the second stage, after locating the building, the building's main shell was designed as a hidden geometry for the cellular automata and then the cellular automata were determined based on this shell. The main result of this research is establishing a logical relationship between the discrete geometry of the cellular automata and the continuous search space such that it creates various optimized forms. Although we specify the site plan of this project at Iran-Tehran, this research can be generalized to various design sites as well as different projects, allowing the architectsto alter the cell dimensions, cell density, etc., based on their opinion and project needs.
독창성은 예술작품 뿐만아니라 장신구, 생활용품 등 다양한 디자인에서 요구된다. 창조적 디자인 작업에 참신한 모티프를 얻기 위해 변환생성 디자인 기법이 활용될 수 있다. 이 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 독특한 반지 모델을 만들어 내는 변환생성 디자인 방법을 제안한다. 후보해 표현방법, 연산자, 평가함수 관점에서 제안된 알고리즘에 대해서 소개한다. 제안한 방법은 고객이 자신의 반지 모양에 대한 취향을 선택하도록 하고, 취향을 평가에 반영하도록 하면서 여러 가지 반지 모델을 만들어서 추천하도록 한다. 반지 모델은 3차원 입체로 표현되기 때문에, 고객이 최종적으로 선택한 모델을 3차원 프린터를 통해서 실물로 제작될 수 있다.
최근 인테리어에 관심을 가지는 인구가 증가함에 따라 세계적으로 인테리어 시장이 크게 성장하고 있으며, 글로벌 인테리어 업체들은 다양한 인테리어 요소에 대한 시뮬레이션 서비스를 개발하여 제공하고 있다. 벽지의 디자인은 가장 중요한 인테리어 요소임에도 불구하고, 기존 벽지 디자인 시뮬레이션 서비스들은 예상되는 결과물과 실제 결과물 간 차이, 긴 시뮬레이션 작업시간, 전문적인 기술의 필요 등의 단점으로 인해 사용에 어려움이 있다. 본 논문에서는 벽지 인테리어 시뮬레이션을 위한 Cycle GAN(: Generative Adversarial Networks) 기반의 벽지 이미지 변환 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 다양한 모양의 벽지가 사용된 인테리어 이미지 데이터를 기반으로 모델을 학습하여, 사용자에게 짧은 시간 내에 벽지 인테리어 시뮬레이션을 제공할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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