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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
채형주 (디자인스튜디오 티에스티) 고성학 (영남대)
저널정보
대한건축학회 대한건축학회논문집 大韓建築學會論文集 第40卷 第6號(通卷 第428號)
발행연도
2024.6
수록면
131 - 140 (10page)

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This study focuses on utilizing ChatGPT, a generative artificial intelligence platform, for the experimentation and evaluation of architectural form generation. To achieve this objective, Grasshopper Python, serving as the linkage between ChatGPT and Rhino, is employed. The process of form creation utilizes two linguistic expressions: everyday language and mathematical language, encompassing 1) the derivation of basic modules, 2) the transformation of modules, and 3) the repetitive use and combination of these modules to generate forms. The conclusions drawn from this study are as follows: First, the study holds significant importance as it has managed to create meaningful 3D objects through the dialogue between users and objects, grounded in the core concept of hyper-connectivity, a key notion of the Fourth Industrial Revolution. Second, despite the potential for unintended results due to the limitations of linguistic expression, the study positively acknowledges the opportunity it provides for users unfamiliar with scripting to access and engage with scripts. Last, the creation of forms through mathematical expression aligns well with the attributes of scripts, and the organic use of Grasshopper has confirmed the potential for deriving forms that can be applied in actual architectural projects. These research findings suggest new possibilities for the creative use of artificial intelligence platforms in the field of architecture, offering significant insights for future architectural design and form generation.
#생성형 인공지능 #챗GPT #건축 형태 #라이노 #그래스호퍼 #파이썬 #Generative AI #ChatGPT #Architectural Form #Rhino #Grasshopper #Python

목차

Abstract
1. 서론
2. 선행연구 동향 및 ChatGPT를 통한 프로세스 구축
3. 형태생성 및 결과물 도출
4. 결론
REFERENCES

참고문헌 (8)

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Bsharat, S., Myrzakhan, A., & Shen, Z. (2024, January 18). Principled instructions are all you need for questioning LLaMA-1/2, GPT-3.5/4. https://arxiv.org/abs/2312.16171 google schola Jeong, H., & Lee, J. (2023). An approach to spatial design visualization through design style combinations based on image-generation AI, Journal of the Housing Association, 34(6), 17-24. google schola Jo, H., & Lee, J. (2023). Approaches to building facade design reflecting local identities using generative AI, Journal of the Korea Institute of the Spatial Design, 18(7), 361-370. google schola Ko, J., Ajibenfun, J., & Yan, W. (2023, August 1). Experiments on generative AI-powered parametric modeling and BIM for architectural design. https://arxiv.org/abs/2308.00227 google schola Lee, D., & Ko, S. (2023). Experiment and evaluation of architectural image generation through artificial intelligence-based text image generation tool, KIEAE Jorunal, 23(5), 13-22. google schola

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