Developing a Measurement-Impact-Intervention Framework to Enhance Design Communication Reliability of Generative AI Architectural Images
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구A)
2026년
2710114721
과학기술정보통신부
한국연구재단
청운대학교산학협력단(인천캠퍼스)
설유경
2명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2031.08.31
4,100만원
4,100만원
기초연구
대학
인천광역시 남구
건설/교통 > 시설물 설계/해석기술 > 건축
본 연구의 최종목표는 생성형 AI 건축 이미지가 설계자의 의도를 수신자에게 얼마나 정확하고 신뢰성 있게 전달하는지를 정량적으로 측정하고, 그 격차가 클라이언트의 설계 의사결정을 어떻게 체계적으로 왜곡하는지 인과적으로 규명하며, 이를 줄이기 위한 측정·영향·개입 통합 체계를 개발하는 데 있다. 본 연구는 AI 건축 이미지를 단순한 렌더링 결과물이 아니라 설계...
본 연구는 생성형 AI 건축 이미지의 의도-수신 격차(IRG)를 측정하고 그 영향과 개입 가능성을 검증하는 5단계 단계적 연구로 수행된다. 1단계 측정 기반 단계에서는 건축 커뮤니케이션론, 환경심리학, 공간 기호학, 인지심리학, 생성형 AI 평가 연구를 종합하여 IRG의 이론적 개념과 5개 하위 차원을 정립하고, 건축사·설계교수 15명을 대상으로 반구조적 ...
본 연구의 성과는 생성형 AI 건축 이미지를 단순한 시각적 결과물이 아니라 설계 의도를 전달하는 커뮤니케이션 매체로 평가하는 새로운 기준을 제시한다. 학문적으로는 의도-수신 격차(IRG) 개념을 신규 제안하고, CLIP·BLIP 기반 객관적 측정 지표, 수신자 의사결정 영향 모델, 프롬프트 개입 전략을 결합한 통합 연구모델을 구축함으로써 기존의 좋은 이미지...