이미지 생성 AI의 추가학습 기반 바이오필릭 침실공간 디자인 방안 (Biophilic Bedroom Space Design Based on Fine-Tuning of Image Generation AI)

서지정보

· 발행기관 : 한국주거학회
· 수록지 정보 : 한국주거학회논문집 / 35권 / 5호 / 55 ~ 64페이지
· 저자명 : 김지연, 이은지, 박성준

초록

본 연구는 이미지 생성 AI의 추가학습을 기반으로 바이오필릭 침실 디자인을 제안한다. 최근 이미지 생성 AI는 건축디자인 분야에서 많이 활용되고 있으며, 추가학습 기반의 이미지 생성은 기존 프롬프트 기반의 랜덤적인 결과를 보완하여 맞춤형의 디자인 안을 도출하는데 효율적이다. 한편, 본 연구에서 다루는 바이오필릭 디자인을 적용한 침실은 거주자에게 다각적으로 긍정적인 효과를 제공한다. 따라서 본 연구의 목적은 시간적 및 품질적 측면에서 모두 뛰어난 이미지 생성 AI의 추가학습을 기반으로 바이오필릭 침실 디자인을 제안하고자 한다. 연구의 방법은 다음과 같다. 첫째, 선행연구를 토대로 건축분야에서의 이미지 생성 AI와 추가학습, 바이오필릭 디자인과 침실을 분석한다. 둘째, 침실에 적용할 바이오필릭 디자인의 속성을 한정하고 계획요소 및 프롬프트를 도출한다. 셋째, LoRA 학습을 위한 전처리 및 하이퍼파라미터 최적화 후 데이터셋의 양에 따른 LoRA 모델을 비교 및 분석한다. 넷째, 최적화된 LoRA 모델과 ControlNet 및 Regional Prompter을 조합하여 바이오필릭 침실 디자인을 제안한다. 마지막으로, 결과를 종합하여 활용 방안 및 향후 방향에 대해 논의한다. 본 연구는 바이오필릭 디자인의 공간 시각화 연구에 기초자료를 제공하며, 건축 관련 분야에서 이미지 생성 AI의 추가학습을 활용 방안을 논의하였다는 점에서 기여하는 바가 있다.

영어초록

This study proposes a biophilic bedroom design based on fine-tuning generative AI. Recently, generative AI has been widely used in architectural design, and fine-tuning-based image generation effectively supplements the random results of prompt-based generation to create customized design solutions. The biophilic design applied to the bedroom offers various positive effects for residents. Therefore, the goal is to propose a biophilic bedroom design based on fine-tuning generative AI, excelling in both temporal and qualitative aspects. The research method includes: First, reviewing prior studies to analyze generative AI and fine-tuning in architecture, as well as biophilic and bedroom design. Second, selecting attributes of biophilic design for the bedroom and deriving planning elements and prompts. Third, conducting preprocessing and hyperparameter optimization for LoRA training, followed by comparing and analyzing LoRA models based on dataset size. Fourth, combining the optimized LoRA model with ControlNet and Regional Prompter to propose the biophilic bedroom design.
Finally, summarizing the results and discussing utilization plans and future directions. This study provides foundational data for spatial visualization of biophilic design and contributes by discussing generative AI fine-tuning in architecture.

참고자료

· 없음