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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
자라미엘 (서울대학교) 윤주현 (서울대학교) 윤명환 (서울대학교)
저널정보
대한산업공학회 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2023년 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 [2개 학회 공동주최]
발행연도
2023.5
수록면
83 - 89 (7page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

Exploring the Impact of Integrating E (Engineering Design), P (Product Design), and A (Affective Design) Semantics on the Performance of Text-to-Image GAI (Generative AI) for Drone Designs
자라미엘 ,  윤주현 ,  윤명환 한국경영과학회 학술대회논문집 2023.05 학술대회자료
Exploring the Impact of Integrating E (Engineering Design), P (Product Design), and A (Affective Design) Semantics on the Performance of Text-to-Image GAI (Generative AI) for Drone Designs
자라미엘 ,  윤주현 ,  윤명환 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2023.05 학술대회자료

초록· 키워드

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This paper explores the integration of engineering, product, and affective design semantics in text-to-image generative AI for drone design. The study identifies key semantic aspects related to the different design forms and conducts a semantic differential analysis to understand their relationships. Tailored prompts are generated based on user expertise levels, and drone designs are evaluated for feasibility and compared with traditional design approaches. The findings reveal the potential benefits of AI-assisted drone design, such as cost and time efficiency, adaptability, and automated design exploration. However, concerns regarding manufacturability, safety, and reliability exist. Future research should focus on enhancing the AI model"s domain expertise, considering design constraints, and exploring advanced AI technologies. The study contributes to the understanding of AI"s role in revolutionizing drone design and provides insights for further advancements in the field.
#Drone Design #Text-to-Image Generative AI #Design Semantics #Integration #Performance Evaluation

목차

ABSTRACT
1. Introduction
2. Literature Review
3. Methodology
4. Results and Discussion
5. Discussion
6. Conclusion

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