이 연구 주제는 건축 설계 단계에서 생성되는 BIM 데이터를 활용하여 인허가, 적법성, 설계 품질을 체계적으로 검토하는 자동화 기술에 초점을 둔다. 연구실은 특히 openBIM과 IFC 기반 데이터 구조를 중심으로, 건축법규와 설계 기준을 디지털 규칙으로 변환하고 이를 설계모델에 적용하는 방법론을 발전시켜 왔다. 초고층 건축물의 피난 규정, 출구 및 계단 기준, 방화구획, 승강기 설치기준, 장애물 없는 생활환경(BF) 인증, CPTED 감시 기준 등 실제 공공건축과 인허가 현장에서 요구되는 다양한 검토 항목을 대상으로 연구를 확장하고 있다. 이 분야의 핵심은 텍스트 중심의 법규와 체크리스트를 컴퓨터가 처리 가능한 구조화된 규칙으로 바꾸는 데 있다. 이를 위해 BIM 객체의 속성 정의, 공간 정보 추출, 내외부 공간 자동 판별, 정보요구사항 도출, 사전 품질검토 지표 설계, 라이브러리 표준화 같은 세부 기술이 함께 연구된다. 연구실의 논문과 특허에서는 BIM 기반 피난법규 자동 검토, 설계 적법성 평가, 인증 자동화 평가 로직 변경, 사전 품질검토 시스템 개발 등이 반복적으로 나타나며, 이는 단순한 시각화 도구로서의 BIM을 넘어 의사결정 지원 플랫폼으로 발전시키려는 방향을 보여준다. 이 연구는 설계오류의 조기 발견, 인허가 업무의 효율화, 공공건축 심의의 객관성 향상, 설계품질의 표준화라는 측면에서 큰 파급효과를 가진다. 특히 국내 건축행정과 공공발주 프로세스에서 BIM 기반 자동 검토 기술이 정착되면 설계자의 반복 업무를 줄이고, 검토 결과의 추적성과 설명 가능성을 높일 수 있다. 앞으로는 생성형 AI와 자연어처리 기술을 접목해 법규 해석과 평가 로직 갱신을 더욱 지능화하고, 실무 현장에서 활용 가능한 설계인증 통합 플랫폼으로 발전할 가능성이 크다.

이 연구 주제는 BIM 모델을 에너지 해석과 성능평가로 연결하기 위한 데이터 상호운용성 확보에 중점을 둔다. 연구실은 설계단계에서 생성된 건물 형상, 재료, 용도, 외피 정보가 에너지 시뮬레이션 도구로 정확히 전달될 수 있도록 openBIM 기반 인터페이스와 매핑 체계를 연구해 왔다. 이는 친환경 건축, 녹색건축 인증, 설계 대안 비교, 초기 단계 에너지 의사결정 지원을 가능하게 하는 기반 기술로서 매우 중요하다. 구체적으로는 IFC 데이터의 속성 호환성 분석, EnergyPlus 등 해석 프로그램과의 매핑 인터페이스 개발, 에너지 성능평가용 소프트웨어 개발, BIM 라이브러리 정보의 활용, 설계 도구 간 정보 손실 최소화가 주요 연구 내용이다. 연구실의 저서인 "BIM기반 에너지 성능평가와 대안평가"와 Automation in Construction 게재 논문은 이러한 방향성을 잘 보여준다. 또한 녹색건축 인증 자동화 평가, 친환경 제품 평가, 절성토량 최소화, 지하개발 지양 평가 등 최근 연구는 에너지 문제를 넘어 지속가능성 전반을 BIM 데이터 기반으로 다루는 단계로 확장되고 있다. 이 연구의 의의는 설계와 해석, 인증, 운영을 분리된 과정이 아니라 하나의 정보 흐름으로 통합한다는 데 있다. 상호운용성이 향상되면 설계자가 초기 단계에서 대안별 에너지 성능을 빠르게 비교할 수 있고, 인증 준비와 평가 과정도 자동화 수준을 높일 수 있다. 향후에는 클라우드 환경, 디지털 트윈, 생성형 AI를 결합하여 실시간 성능 피드백과 전 생애주기 최적화를 지원하는 방향으로 발전할 수 있으며, 탄소중립 건축과 지속가능 설계 실현에 직접적인 기여를 할 것으로 기대된다.

이 연구 주제는 전통적인 건축설계 업무에 인공지능 기술을 접목하여 설계 생성, 객체 인식, 데이터 보완을 자동화하는 융합 연구이다. 연구실은 딥러닝 기반 사용자 맞춤형 주택 평면 디자인 생성 과제를 수행하며, 사용자 요구사항과 기존 평면 사례를 학습한 모델을 통해 다양한 평면 대안을 생성하는 기술을 개발하고 있다. 이는 설계자의 경험에 의존하던 초기 계획설계 과정을 데이터 기반으로 전환하고, 개인화된 주거 설계를 지원하는 새로운 접근이다. 또한 BIM 데이터 내부에서 객체 정보가 누락된 형상만의 모델을 자동으로 식별하고, 적절한 객체 유형을 인식하는 기술도 연구의 중요한 축이다. 관련 특허에서는 딥러닝 알고리즘을 활용해 미인식 건축 객체를 자동 분류하는 장치와 방법을 제시하고 있으며, 평면도 기반 객체 인식, 스타일 전이 알고리즘 활용, 자연어처리 기반 설계 요구사항 추출 등 다양한 AI 응용이 확인된다. 최근 학술발표에서는 ChatGPT를 활용한 자동화 평가 로직 변경, 생성형 AI 기반 설계인증 기준 조정 프로세스 등 생성형 AI를 실무 설계지원 체계로 확장하려는 시도도 나타난다. 이 연구는 건축설계 생산성 향상뿐 아니라 설계의 다양성 확대, 비전문가 참여 지원, BIM 데이터 품질 향상이라는 측면에서 의미가 크다. 향후에는 평면 생성, 법규 검토, 성능 평가, 인증 준비가 하나의 지능형 설계 환경 안에서 연결될 가능성이 높다. 특히 AI가 설계안을 제안하고 BIM이 이를 구조화하며 자동 평가 시스템이 즉시 피드백을 주는 통합 플랫폼이 구현된다면, 건축설계는 더욱 빠르고 정교하며 사용자 중심적인 방식으로 진화할 수 있다.