표제지
목차
연구요약 5
제1장 서론 12
1. 연구의 배경 및 목적 12
2. 연구의 범위 및 방법 14
제2장 딥러닝 정의 및 활용사례 조사 15
1. 딥러닝 정의 15
2. 딥러닝 활용 사례 및 시사점 도출 21
3. 딥러닝 기술 활용 방침 35
제3장 LH의 딥러닝 활용분야 발굴 36
1. LH의 딥러닝 활용 분야 발굴 기준 및 방향 36
2. LH의 딥러닝 활용 분야 발굴 38
제4장 LH의 딥러닝 활용 방안 63
1. 딥러닝 활용 전략 63
2. LH의 딥러닝 활용 시나리오 64
3. 딥러닝 기술 발전 방향 81
제5장 결론 83
1. 본 연구의 성과 83
2. 연구의 한계 및 제언 85
참고문헌 86
판권기 2
[표 2-1] 개발된 초거대 AI 모델 및 매개변수 수 20
[그림 2-1] 딥러닝 기술의 유래 17
[그림 2-2] 딥러닝과 머신러닝의 차이점 및 딥러닝 모델 구성도 18
[그림 2-3] 초거대 딥러닝 모델 중 ChatGPT 개선과정 20
[그림 2-4] 딥러닝 기술을 활용한 이미지 자동생성 21
[그림 2-5] 딥러닝 기술을 활용한 단열재 누락부분 추출 예 22
[그림 2-6] 수정된 초거대 딥러닝 모델을 통한 위험요인 추출의 예 22
[그림 2-7] 딥러닝 기술을 통한 객체 행동예측의 예 23
[그림 2-8] 딥러닝 기술을 통한 공사진척도 분석 예 24
[그림 2-9] 딥러닝 기반의 공사관리 플랫폼 구성 24
[그림 2-10] LH 현안 문제에대한 초거대딥러닝모델(ChatGPT-3.5) 활용 사례 25
[그림 2-11] 지능형 아동학대 영상 검출 및 요약 시스템 33
[그림 2-12] 딥러닝 기술의 지능형 영상 감시시스템을 활용한 미래형 관제시스템 체계도 33
[그림 2-13] 딥러닝 기술을 활용한 다양한 의료진단의 예(참고: 지오비젼 홍보책자) 34
[그림 3-1] LH 주거급여 사업 체계도 43
[그림 3-2] LH 마이홈 서비스 사업 상담실적 내용 44
[그림 3-3] LH 주거서비스 新 운영체계 45
[그림 3-4] LH 공동주택관리 사업 중 LH형 초거대 딥러닝 모델 활용 가능 분야 46
[그림 3-5] LH 6가지 테마의 스마트홈 서비스 55
[그림 3-6] LH 스마트홈 플랫폼 구성도 55
[그림 3-7] 딥러닝 기술을 활용한 안전 서비스들의 예 56
[그림 3-8] 딥러닝 기술의 영상분석 서비스 예 57
[그림 3-9] LH 공간 위계별 스마트 서비스 및 데이터 58
[그림 3-10] LH 통합에너지플랫폼 구축 운영 및 서비스 예 59
[그림 3-11] 직방 분석, 전국 '22 하반기 대비 '23년 1분기 급등 키워드 상위 10개 61
[그림 3-12] 딥러닝을 활용한 구조물 인식의 예 62
[그림 4-1] LH 초거대 딥러닝 모델 구성 및 관련 서비스 64
[그림 4-2] 건설산업에서의 초거대 딥러닝 모델의 활용 64
[그림 4-3] LH 초거대 딥러닝 업무서비스 개념도 66
[그림 4-4] LH 내부 문서 및 데이터의 벡터 DB 구축 과정 66
[그림 4-5] LH 초거대딥러닝 모델 구축 및 학습과정 67
[그림 4-6] LH 초거대딥러닝 모델을 활용한 AI 질의 응답시스템 67
[그림 4-7] 수정 학습된 개발 모델의 출처 제공 예시 68
[그림 4-8] 추가 업로드된 세부내용을 함께 제공하는 화면(예시) 68
[그림 4-9] 기존 검색시스템의 키워드 검색과 딥러닝 활용 방식 비교 69
[그림 4-10] 결과도출시 요약된 응답과 클릭 시 상세내용 제공화면(예시) 69
[그림 4-11] 디지털 트윈 및 딥러닝을 활용한 자동 설계대안 작성 예시 72
[그림 4-12] 학습을 통한 딥러닝 모델 서비스 개념도 75
[그림 4-13] 하자관련 민원 접수 시 결과 자동생성 (예시) 75
[그림 4-14] 하자관련 민원에 대한 지능형 질의 /응답 서비스 제공(예시) 76
[그림 4-15] 하자관련 민원에 대한 시각화한 인사이트 제공(예시) 76
[그림 4-16] 특정 이벤트 자동 감지 구성의 예 78
[그림 4-17] 노인 동선 추적의 예(참고: DK.ENT 홍보책자) 78
[그림 4-18] 딥러닝을 활용한 LH 사회적 약자 돌봄 플랫폼 서비스 구성도 79