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안녕하세요 단축도메인 여러분날개단대 18기입니다????오늘 전해드릴 소식은김현수 교수(건축학부) 연구팀이 건설 현장의 효율성과 안전 관리에 필요한 건설 데이터 확보를 위해 새로운 인공지능(AI)학습 모델을 제시했다는 소식입니다.자세한 내용 함께 보러 가시죠~“건설 현장 특화 AI 학습법…데이터 라벨링 비용과 AI 학습 시간 단축”건설 자동화 분야 세계 최상위 학술지 「Automation in Construction」 게재건설현장은 작업 효율성을 높이기 단축도메인 위해 자원 배분을 최적화하고 안전관리를 위한 절차가 필수적입니다. 최근에는 AI 기술의 발전으로 건설현장에 AI 기반 안전관리 시스템이 도입되고 있습니다.▲ 김현수 교수(왼쪽)와 홍성국 박사과정생 모습인공지능(AI)은 고도화된 성능을 발휘하기 위해 대규모 데이터가 필요합니다. 하지만 건설 현장에서는 데이터 확보가 어려워 성능 향상에 한계가 있었습니다. 이를 극복하기 위해 연구팀은 ‘퓨샷 러닝(FSL, 단축도메인 Few-Shot Learning)’ 기법을 도입, 소량의 데이터만으로도 건설 장비 인식 모델을 학습할 수 있는 방식을 고안했습니다.연구팀은 AI 모델의 성능을 검증하는 데 활용되는 벤치마크 데이터(공통 시험지와 같은 표준 데이터)를 기반으로, 공공 데이터와 건설 현장에서 직접 수집한 특화 데이터를 함께 적용해 실험을 진행했습니다. 실험 결과 공공 데이터만 활용했을 때보다 건설 단축도메인 특화 데이터를 추가했을 때 FSL 모델 성능이 크게 향상되는 사실을 입증했습니다.특히, 공공 데이터와 웹 기반 건설 데이터를 결합한 FSL 모델(‘tiered+WC’ 구성)은 단 30개의 예시 조건에서도 91.62%의 정확도를 기록했습니다. 이는 건설 현장에 AI를 적용할 때 단순히 데이터양을 늘리는 것보다, 현장 특화 데이터의 활용 전략이 성능 개선의 핵심임을 입증했습니다.▲ 단축도메인 김현수 교수팀이 퓨샷러닝기법(FSL)을 도입해 건설 현장 데이터 AI 학습 모델을 제시한 연구 모식도김현수 교수와 홍성국 박사과정 연구원은 “이번 연구는 건설 현장에 최적화된 인공지능(AI) 학습 방식을 제안해, AI 도입 시간을 단축하고 데이터 라벨링 비용을 크게 절감할 수 있게 됐다”라며 “향후 건설 자동화 기술 발전과 안전성 향상에 크게 기여할 단축도메인 것으로 기대한다” 라고 밝혔습니다.이번 연구 성과는 건설 자동화 분야 세계 최고 권위 학술지인 「Automation in Construction」(JCR 상위 0.3%, 건설·건축 분야 1위) 2025년 10월호에 게재됩니다. 논문명은 「Evaluating meta-transfer few-shot learning for construction equipment recognition: Impact of general vs. domain-specific pre-training(건설 장비 인식을 위한 메타 전이 기반 소수 샷 단축도메인 학습 평가: 일반 사전학습과 도메인 특화 사전학습의 비교)」 입니다.한편, 홍성국 박사과정생은 2025년 ‘대학원 대통령장학금’ 2회차 장학생으로 선정되며 우수한 인재로 역량을 공식 인정받았습니다. 대통령장학금은 기존에 학부생을 중심으로 운영되어 왔으나, 2024년부터 대학원생까지 선발 범위가 확대되며 우수한 석‧박사 연구자에 대한 지원이 강화됐습니다.올해 2025년 선발에서는 총 2,355명의 지원자 중 121명이 최종 단축도메인 장학생으로 뽑혀 약 20대 1의 치열한 경쟁률을 기록했습니다. 홍성국 박사과정생은 대통령 명의 장학증서가 수여되고, 최대 8학기 동안 매월 200만 원의 장학금을 지원받게 됐습니다.오늘의 [DKU TODAY] 소식은 여기까지입니다.다음에도 알찬 소식으로 찾아오겠습니다:)그럼 안녕!#단국대 ＃건축공학과 ＃김현수교수 ＃연구성과 ＃Automation in Construction날개단대 18기SNS팀 김재경 작성[대학뉴스 제보]죽전 홍보팀 : ~5,천안 홍보팀 :
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