서로 이질적인, 클라이언트가 작성한 텍스트 기반 요구사항을 구성 가능하고 정보가 풍부한 모델로 변환하는 일은 초기 설계 단계에서의 디지털 전환을 저해하는 주요 장애 요인에 해당한다. 기존 워크플로우는 클라이언트 건축가의 반복적(고빈도) 수정 요구, 서술 요구사항의 수동 해독, 그리고 맞춤형 매개변수 모델링을 필요로 하며, 이로 인해 지연과 불일치가 발생한다. 본 논문은 고도화된 자연어처리(NLP)와 건축정보모델링(Building Information Modeling, BIM)을 결합하여 사용자 입력으로부터 설계 의도를 동적으로 해석하고 이에 상응하는 BIM 조립체를 인스턴스화하는 종단 간 자동화 파이프라인을 제안한다. 의미론적 번역 계층은 파싱된 개체를 엄선된 BIM 모델 저장소에 매핑하고, 제약 조건을 작성 환경에 전파한다. 다중 프로젝트 평가 데이터 세트에서 본 프레임워크는 클라이언트 입력과 인스턴스화된 BIM 요소 간 92%의 매핑 정확도를 달성하였다. 이러한 역량의 내재화는 요구사항 추적성을 향상시키고, 이해관계자에게 의도를 명확히 제시하며, 확장 가능한 데이터 기반 설계 분석을 가능하게 한다. 본 기여는 단일의 확장 가능한 워크플로우 내에서 NLP와 BIM을 통합함으로써 AI 보조 건설 자동화를 실무 수준에서 구현한다. • 초기 단계 설계 자동화를 위한 완전 자동화된 NLP-to-BIM 파이프라인을 도입한다. • 건축 요구사항을 유형(typology)에 매핑하기 위해 미세 조정된 BERT를 적용한다. • AI 보조 모델 검색을 가능하게 하기 위해 BIM 워크플로우에 미세 조정된 BERT를 통합한다. • 확장 가능하고 언어 비의존적인 모델 매핑을 통해 설계 자동화를 지원한다. • 디지털 설계 워크플로우에서 클라이언트 요구사항의 해석을 자동화한다.