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저자정보
장선우 (종합건축사사무소 가람건축) 이득영 (종합건축사사무소 가람건축) 전한종 (한양대학교)
저널정보
대한건축학회 대한건축학회 학술발표대회 논문집 대한건축학회 2019년도 추계학술발표대회논문집 제39권 제2호(통권 제72집)
발행연도
2019.10
수록면
9 - 12 (4page)

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It is important for architects to recognize subjective reponses of users toward architectural design alternatives in early phase of planning and design. In this regard, a model which analyses affective responses of decision-makers is strongly required. A previous study has structured Electroencephalography(EEG)-based deep-learning classification model for evaluating subjects’ emotional responses in quantitative manner in given experiment situation using EEG data. However, it is limited volume of EEG data that results in difficulty in training process of the model. In this regard, this paper aims to suggest Generative Adversarial Networks(GANs) which consists of generator for “fake” EEG data generation and discriminator for training the generator. GANs model may provide one possible way of wide adoption of the suggested model and structuring design knowledge database using EEG data especially for designing architectural spaces for children, elderly and patients those who interviews or questionnaires are hard to be conducted.
#적대적 생성 신경망 #뇌파 #감정 인식 #건물 평가 #Generative Adversarial Networks #Electroencephalography(EEG) #Affection Recognition #Building Evaluation

목차

Abstract
1. 서론
2. 이론적 고찰
3. 적대적 생성 신경망 구축
4. 적대적 생성 신경망 실행
5. 결론
참고문헌

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