건설 문서 기반 계약·손상·이슈 리스크 분석을 위한 NLP 연구

NLP for construction document intelligence: contractual risk, damage mechanisms, and issue detection

연구 내용

계약서와 점검보고서, 뉴스 텍스트에서 리스크 신호를 자동 추출·분류하여 건설 현장 리스크 평가와 대응 의사결정을 지원하는 연구

건설 프로젝트에서 계약 조항과 손상 메커니즘, 국제 이슈 정보는 다량의 비정형 텍스트에 분산되어 있어 정형화된 검토가 어렵습니다. 연구에서는 사전학습 기반 NLP로 문장·조항 단위를 분절하고, 위험 범주 또는 손상 메커니즘 요소를 학습·예측하는 방식으로 문서 이해를 수행합니다. 또한 저작된 텍스트 데이터의 분류 성능을 체계적으로 비교하여 현장 검토 프로세스에 적용 가능한 분류 체계를 확보하는 데 차별성이 있습니다.

관련 프로젝트

2건

연구 흐름

초기에는 건설 사양서 조항을 위험 범주로 분류하기 위해 BERT 기반 문장 분류 모델을 구축하고, 데이터가 부족한 현장 문서 환경에서도 적용 가능한 분류 절차를 정립했습니다. 이후에는 건설 분야에서의 NLP 적용 사례를 체계적으로 정리하여 분석 설계 기준을 마련하고, 국제 프로젝트 관련 뉴스 텍스트를 군집화하여 이슈를 구조화하는 방향으로 확장했습니다. 최근에는 교량점검보고서의 손상 메커니즘 요소를 추출·분류하도록 절차를 구체화하며 현장 문서 지능화를 강화하고 있습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

계약 조항 리스크 자동 검토
점검보고서 손상 메커니즘 자동 추출
현장 이슈 군집화 및 추적
위험 범주 자동 분류
문서 기반 안전관리 근거 생성
데이터셋 구축용 라벨링 보조
검토 템플릿 표준화
계약·점검 문서 검색 고도화
리스크 이력 관리 체계
규정·지침 준수 점검 지원