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저자정보
강경남 (부산대) 이예준 (부산대) 조우원 (부산대) 조선애 (건축공학과) 윤성환 (부산대) 전정호 (부산대)
저널정보
대한건축학회 대한건축학회 학술발표대회 논문집 대한건축학회 2024년도 추계학술발표대회논문집 제44권 제2호(통권 제82집)
발행연도
2024.10
수록면
1,184 - 1,187 (4page)

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The construction industry has long struggled with poor safety records, characterized by numerous injuries and fatalities on job sites. Traditional safety monitoring methods, which rely heavily on manual observations, are time-consuming, inaccurate, and subjective. This study investigates the use of Gen-AI for augmenting image data to improve object detection performance in construction safety. We evaluate various generative AI tools (e.g., DALL-E, Midjourney, Stable Diffusion) and prompting strategies (e.g., zero-shot, structured prompting, image-guided prompting) to identify the most effective combinations. This research bridges critical knowledge gaps regarding the practical application of generative AI in construction safety management, offering guidelines and best practices for practitioners and researchers.
#건설 안전 #비전 센싱 #객체 탐지 #생성형 AI #데이터 증강 #construction safety #vision sensing #object detection #generative AI #data augmentation

목차

Abstract
1. 서론
2. 선행연구 검토
3. 방법론
4. 결과 및 토론
5. 결론
참고문헌

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