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저자정보
송지환 (성균관대학교) 윤성민 (성균관대학교)
저널정보
대한설비공학회 대한설비공학회 학술발표대회논문집 대한설비공학회 2024년도 동계학술발표대회 논문집
발행연도
2024.11
수록면
544 - 547 (4page)

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본 연구는 GPT 기반 Multi-Agent 공기유동 시뮬레이션 모델을 제안하여 건물 설계단계에서 설계자의 의사결정을 지원하는 모델을 제안하였다. 해당 모델은 사용자의 질의를 받고 명령을 분배하며 각 결과를 종합하여 하나의 결과를 도출하는 Central Agent와, 명령을 받고 실제 업무를 수행하는 수행 Agent로 구성된다. Case study에서는 최상층 세대 현관문에 걸리는 압력을 저감하기 위한 해결책을 Single Agent 모델과 Multi-Agent 모델에 제공했을 때 결과를 비교하였다. 그 결과, Single Agent 모델은 압력차를 저감하는 일반적인 접근 방법을 제시하는 반면, Multi-Agent 모델은 압력차를 저감하기 위한 최적의 누기면적을 제시하였다. 제안된 기술은 의사 결정의 고도화를 통한 작업 효율성 증대 및 건설 생애주기 내 다양한 분야에서 기술 확장 가능성이 존재한다는 점에서 의미가 있을 것으로 사료된다.
#Generative Pre-trained Transformer(GPT) #대규모 언어 모델 (Large Language Model) #다중 에이전트 시스템(Multi-Agent System) #공기유동 시뮬레이션(Multi-zone airflow simulation) #소프트웨어 개발 키트(Software Development Kit)

목차

Abstract
1. 서론
2. GPT 기반 Multi-Agent 공기유동 시뮬레이션 모델 구축 방법
3. 연구 적용 및 결과
4. 결론
References

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