Multimodal Bio-signal-driven AI Design Evaluation System for Restorative Public Building Environments
이공학학술연구기반구축(R&D) · 기본연구B(포용형)
2026년
2340064673
교육부
한국연구재단
연세대학교
김시은
1명
2026.09.01 ~ 2027.02.28
2026.09.01 ~ 2029.08.31
3,000만원
3,000만원
기초연구
대학
서울특별시 서대문구
문화예술체육학 > 디자인 > 실내/공간디자인
... 사용자에게 미치는 회복적 효과를 '측정 가능한 과학적 지표'로 진단하고, 그 결과를 디자인 대안으로 피드백하는 데이터 구동형(data-driven) 공간디자인 패러다임을 제안함.- 이는 VR-디지털 트윈 환경에서 사용자의 멀티모달 생체신호 및 행동데이터를 수집하고, AI를 활용하여 공간에 대한 사용자 반응을 사전 예측하며, 디자인 개선안을 정량적으로 피드백하는 시스템임.- 신경...
1) 1차년도: 회복환경 디자인 지표 도출 및 VR-디지털 트윈 기반 멀티모달 데이터 수집 실험 플랫폼 구축- 치유환경, 바이오필릭 디자인, WELL Building Standard 등 선행연구의 메타분석을 통해 회복성 증진에 기여하는 공간요소를 물리적·건축적·사회심리적 차원으로 분류하고 정량적 디자인 지표로 체계화함. - 설계변수를 연속형(조도, 색온도 등)과 ...
1) 연구개발성과의 활용방안본 연구의 핵심 성과물은 ① 회복환경 설계지표 체계, ② VR-디지털 트윈 실험 플랫폼, ③ 멀티모달 AI 사용자 반응 예측모델, ④ XAI·생성형 AI 연동 디자인 ... 공간디자인 분석 체계를 제시하여, 정성적 경험에 의존하던 공간설계 평가를 정량적 과학으로 전환하는 새로운 패러다임을 확립함. XAI·생성형 AI 연동 설계 피드백 기술은 지능형 공간디자인 ...