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J-GLOBAL ID：202202288885991920   整理番号：22A0809111

機械学習による線形キッチンレイアウト設計【JST・京大機械翻訳】

Linear kitchen layout design via machine learning

著者 (2件)： Pejic Jelena (Computer Science Department, Faculty of Sciences and Mathematics, University of Nis, Nis, Serbia) ,  Pejic Petar (Game Development Department, Faculty of Information Technology, Belgrade Metropolitan University, Belgrade, Serbia)
資料名： Artificial Intelligence for Engineering Design, Analysis and Manufacturing  (Artificial Intelligence for Engineering Design, Analysis and Manufacturing)
巻： 36  ページ： e9  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0486A  ISSN： 0890-0604  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文の主目的は,機械学習アルゴリズムを介して既存のレイアウトから情報を利用する線形 kitchen房レイアウト設計のための新しいアプローチを開発することである。建築可視化とゲーム産業のための大規模仮想3D環境の人気の増大により,仮想シーンのマニュアル内部設計は時間と資源の観点から非常に高価になる。本アプローチでは,機械学習モデルは自動的にレイアウト提案を生成する。提案した手続き的 kitchen房生成(PKG)モデルは,内部設計者によって作られた台所レイアウトデータセットで訓練され,テストされた6つの機械学習(ML)分類器のパイプラインである。モデルの性能を次の分類器に対して評価した:ランダムフォレスト,決定木,AdaBoost,Naive Bayes,MLP,SVM,およびL2ロジスティック回帰。ランダムフォレストは最終PKGモデルに使用され,自動3D kitchen房生成と提示のために統一エンジンに統合される。PKGモデルを定量的および知覚的研究で評価し,以前のルールベース法よりも優れた性能を示した。知覚的研究結果は,著者らのツールが設計者の作業をスピードアップし,クライアントとのコミュニケーションを改善し,内部設計学生を教育するために使用できることを示した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 設計 ,  ゲーム ,  可視化 ,  *配置設計 ,  デザイナ ,  ディシジョンツリー ,  *厨房 ,  三次元 ,  *機械学習 ,  ルールベース ,  学習アルゴリズム ,  コンテンツ
準シソーラス用語： ロジスティック回帰分析 ,  ランダムフォレスト ,  データ駆動 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： データ駆動モデル ,  データ可能アプローチ ,  内部設計 ,  厨房レイアウト設計 ,  機械学習 ,  手続きコンテンツ生成 ,  ランダムフォレスト

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 機械学習 ,  線形 ,  キッチン ,  レイアウト設計