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이진국 연구실
연세대학교 실내건축학과 이진국 교수
건축설계 자동화
BIM 기반 모델링
생성형 AI 시각화
연구 영역
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논문·특허
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이진국 연구실

연세대학교 실내건축학과 이진국 교수

이진국 연구실은 실내건축 설계와 공간기획을 대상으로 디지털 컴퓨팅 기술을 적용한 정량 분석과 시각화 연구를 수행합니다. Building Information Modeling(BIM) 기반 데이터와 360도 파노라마를 활용하여 사용자 참여형 설계 커뮤니케이션을 지원하는 실감 시각화 파이프라인을 구축합니다. 또한 생성모델 기반 텍스트-투-이미지 및 스타일 파인튜닝을 통해 사용자 선호와 신체적 요구를 반영한 대안 생성과 참조 아카이빙을 수행합니다. 더불어 규정 준수 검토를 위한 코드 컴플라이언스 체크 자동화 기술과 설계 자동화 모델링 절차를 함께 개발합니다.

건축설계 자동화BIM 기반 모델링생성형 AI 시각화텍스트-투-이미지 모델360도 파노라마 데이터
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건축 스타일의 정량화 기반 디자인 평가 연구 thumbnail
건축 스타일의 정량화 기반 디자인 평가 연구
Quantitative Design Evaluation Based on Architectural Style Metrics
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연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.
주요 논문
5
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1
Article
|
인용수 0
·
2025
Definition of the architectural style metric: An approach to quantitative analysis of design using language-image model
Youngjin Yoo, Seung Wan Hong, Jin-Kook Lee
IF 3.6 (2025)
Frontiers of Architectural Research
이 연구는 건축 디자인의 시각적 특성을 정량화하기 위한 CLIP(Contrastive Language-Image Pre-training) 기반 방법론인 건축 양식 지표(Architectural Style Metrics, ASM)를 제안한다. 전통적인 건축 디자인 분석 방법의 주관성과 비효율성을 해결하기 위해, ASM은 네 가지 시각적 특징—곡률, 채도, 투명성, 대칭성—을 상반되는 상태들 사이에서의 상대적 위치를 통해 정량화하며, 평균, 표준편차, 특징 이상치(outlier)를 포함하는 포괄적 지표를 생성한다. 본 방법론의 효과는 단일/다중 이미지 정량화 및 군집화 분석을 통해 검증되었다. 정량화 결과는 지각적 시각 특성을 일관되게 반영했으며, 본 연구에서 구축한 약 9,000장의 이미지로 구성된 정량 데이터베이스를 기반으로 한 군집화는 평균 실루엣 점수(silhouette score)가 0.5를 초과하는 의미 있는 집단 구분을 도출하였다. 또한 본 연구는 ASM 기반 평가 접근을 시연하여 건축 디자인의 체계적 분석을 위한 잠재적 응용 가능성을 추가로 탐색하였고, 그중 분류는 87.2%의 정확도를 달성하였다. ASM은 추가 학습이나 엄격한 이미지 제약 없이도 해석 가능하고 객관적인 결과를 제공하여 폭넓은 적용성을 가능하게 한다. 이러한 결과는 ASM이 데이터 기반 설계 분석을 위한 일관되고 확장 가능한 방법론으로서의 잠재력을 지닌다는 것을 보여준다.
https://doi.org/10.1016/j.foar.2025.08.002
Silhouette
Quantitative analysis (chemistry)
Architectural style
Cluster analysis
Feature (linguistics)
Quantitative methodology
Scalability
2
Article
|
인용수 20
·
2024
Creating spatial visualizations using fine-tuned interior design style models informed by user preferences
Jin-Kook Lee, Hyun Jeong, Youngchae Kim, Seung Hyup Hyun
IF 9.9 (2024)
Advanced Engineering Informatics
본 연구는 실내 디자인을 위한 공간 시각화의 자동 생성을 고찰하되, 정밀도보다 사용자의 선호를 우선시한다. 디자인을 개인의 정체성을 반영하는 것으로 인식하여, 다양한 디자인 스타일의 질적 측면을 포착하기 위해 도메인 특화 이미지-미세조정(image fine-tuned) AI 모델을 활용한다. 실내 건축에서 디자인 스타일은 재료 사용, 색상 조합, 가구 배치와 같은 공통의 시각적 특징을 바탕으로 분류되는 경우가 많으며, 이는 명시적 데이터가 아니라 묵시적 합의에 근거한다. 이러한 특징은 공간의 미적 측면과 기능적 측면 모두에 유의미한 영향을 미치며, 역사적·문화적·개인적 요인에 의해 좌우된다. 우리는 기술 내용을 서술하는 텍스트를 시각적 표현으로 변환하는 text-to-image 모델로 해당 분야를 발전시켰다. 기본 모델에 대한 광범위한 평가를 수행하여 25개 디자인 스타일에 대해 15,000장 이상의 이미지를 생성하였고, 이를 바탕으로 모델 학습에 상세한 디자인 지식을 후속적으로 통합하였다. 정교화 과정에는 데이터 준비, 이미지 내용과의 텍스트 정합(textual alignment), 그리고 하이퍼파라미터 최적화를 포함하여 미세조정 모델을 개발하였다. 여러 시나리오에 적용한 결과, 본 접근법은 정교화된 모델을 기본 모델과 결합하여 사용자 정의 스타일에 부합하는 이미지를 생성하는 데 성공함을 입증하였다. 본 방법론은 사용자 요구에 부합하는 공간 시각화를 생성하기 위한 도구로서, 다양한 선호를 만족시키는 폭넓은 스타일을 제공한다. 이는 디자인 시각화에서 AI의 잠재력을 부각함과 동시에, 개인화되고 사용자 중심적인 디자인 솔루션으로의 전환 가능성을 시사한다.
https://doi.org/10.1016/j.aei.2024.102686
Style (visual arts)
Human–computer interaction
Computer science
Geography
3
Article
|
인용수 19
·
2024
Generative early architectural visualizations: incorporating architect’s style-trained models
Jin-Kook Lee, Youngjin Yoo, Seung Hyun
IF 6.1 (2024)
Journal of Computational Design and Engineering
본 연구는 생성형 인공지능(AI)을 활용한 건축 시각화의 새로운 접근 방식을 소개하며, 특히 텍스트-투-이미지(text-to-image) 기술에 중점을 두어 건축, 엔지니어링 및 건설 산업에서 초기 설계 단계부터 시각화 과정을 현저히 개선하고자 한다. 1만 건이 넘는 이미지를 생성하여 건축가의 개인적 스타일과 특성을 주거용 주택 모델에 반영함으로써, 기본 AI 모델의 효과성을 입증하였다. 또한 다양한 건축 양식을 통합하여 시각화 과정을 향상시켰다. 이 방법은 유사도 비율이 낮은 양식에 대해 추가 학습을 수행하고, 방대한 데이터 준비를 요구한 뒤 이를 기본 AI 모델에 통합하는 절차를 포함하였다. 여러 시나리오에서 효과가 입증된 본 기술은 건축 시각화 이미지의 제작 효율과 속도를 현저히 향상시킨다. 본 연구는 설계 시각화에서 AI의 막대한 잠재력을 강조하며, 사용자가 중심이 되는 보다 개인화된 설계 응용을 용이하게 하는 방향으로의 기술 전환을 부각한다.
https://doi.org/10.1093/jcde/qwae065
Generative grammar
Style (visual arts)
Architectural style
Computer science
Artificial intelligence
Generative Design
Engineering drawing
Architecture
Engineering
Computer graphics (images)
최신 정부 과제
24
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1
2023년 5월-2026년 5월
|25,698,000
인공지능 생성모델 기반 대화형 공간디자인 접근방법
- 본 연구 제안의 핵심 키워드는 “생성 인공지능 및 대화형 디자인 접근방법”이며, 다음으로 요약됨; 1) 거시적인 맥락에서 인공지능기반 건축/실내건축설계 및 공간디자인 지원을 목표로 하여, 이를 가능하게 할 여러 하위요소 기술 중 인공지능 및 딥러닝 기반의 이미지 생성모델 구축을 통한 접근방법을 제시하며, 2) 해당 딥러닝모델을 통해 생성 및 축척될 수 ...
인공지능
딥러닝
생성모델
언어모델
실내건축 설계
2
2023년 5월-2026년 5월
|25,698,000
인공지능 생성모델 기반 대화형 공간디자인 접근방법
- 본 연구 제안의 핵심 키워드는 “생성 인공지능 및 대화형 디자인 접근방법”이며, 다음으로 요약됨; 1) 거시적인 맥락에서 인공지능기반 건축/실내건축설계 및 공간디자인 지원을 목표로 하여, 이를 가능하게 할 여러 하위요소 기술 중 인공지능 및 딥러닝 기반의 이미지 생성모델 구축을 통한 접근방법을 제시하며, 2) 해당 딥러닝모델을 통해 생성 및 축척될 수 ...
인공지능
딥러닝
생성모델
언어모델
실내건축 설계
3
주관|
2022년 8월-2026년 2월
|95,669,000
지능형 실내공간 시각정보 데이터구축 및 실감미디어연계 공간계획
- 본 제안에서는 독립적으로 개발되고 있는 실내공간 시각정보 데이터와 실감미디어 연계공간 계획기술이라는 이종 기반기술을 창의적으로 연계하여 새로운 시각정보 데이터 구축 기술 특히 기존 다양한 형태로 혼재하던 실내공간 시각정보를 효과적으로 활용할 수 있는 응용기술을 개발하고자 하여 4년간 다음과 같이 진행하고자 함. 1)지능형 실내공간 시각정보 데이터 구축 및 초고해상도 고성능 360렌더환경 구축, 2) 지능형 실내공간 데이터 구축을 위한 요소기술 개발, 3) 지능형 실내공간 데이터 구축 및 실감미디어 연계 공간계획을 위한 환경 구축 및 요소기술 개발, 4) 인공지능과 실감미디어 연계 지능형 실내공간 데이터베이스 기반 공간계획 소프트웨어 개발 - 1차년도 핵심키워드는 지능형 실내공간 시각정보 데이터 구축 및 초고해상도 고성능 360렌더환경 구축으로, 지능형 실내공간 시각정보 데이터 구축을 통한 실감미디어 연계 공간계획 기술개발 기반을 조성하고자 함. - 딥러닝, 강화학습 등 인공지능 개발 프레임워크(텐서플로, 마이크로소프트 애져 등) 등 가용한 기술 조사, 국내외 건축설계관련 응용 사례분석을 통해 리모델링 설계 기술을 위한 학습용 설계정보 수집 방안을 모색하고 관련 데이터베이스를 구축함. - 2차년도 연구의 핵심키워드는 지능형 실내공간 데이터 구축을 위한 활용기술 개발로, 구축된 환경을 기반으로 지능형 실내공간 시각정보 데이터 구축을 위한 활용기술을 개발하고 이를 실험할 수 있도록 하는 실감미디어 장비와의 연계 체계 개발방법을 구축함. - 실감미디어를 연계한 실내공간 데이터 구축 및 공간계획 관련 기술 중 본 연구에서는 실감미디어를 효과적으로 활용할 수 있는 활용기술들을 개발하여 설계업무 지원을 가능하게 함. - 3차년도 연구의 핵심키워드는 지능형 실내공간 시각정보 아카이브 고도화 및 실감미디어 연계 공간계획을 위한 활용기술 개발로, 2차년도 연구를 통해 개발된 지능형 실내공간 시각정보 데이터 구축을 바탕으로 아키이브룰 구축 및 고도화 하며, 실감미디어 연계방안게 기포한 실제 소프트웨어 개발 및 테스트를 진행함. - 실감미디어를 연계하기 위하여 앞선 년도에서 연구 개발된 360 파노라마 이미지 전처리 및 후처리 방안을 통하여 360이미지 기반 실내공간 시각정보를 구축하고, 분할된 이미지를 인공지능 학습모듈을 통해 자동으로 라벨링 및 분류하는 과정을 거쳐 다랑의 실내공간 시각정보 아카이브를 구축 및 고도화 하는 것을 목적으로 함. - 앞선 연구에서 개발된 360 파노라마 이미지 분할소프트웨어를 활용하여 인공지능 학습을 위한 다량, 양질의 데이터셋을 효율적으로 구축할 수 있도록 함. 데이터베이스를 활용하여 360 파노라마 이미지 기반 데이터셋을 구축하고자 함. - 4차년도 연구의 핵심키워드는 실감미디어 연계 지능형 실내공간 아카이브 기반 공간계획 소프트웨어 개발로, 3차년도 연구를 통해 개발된 지능형 실내공간 시각정보 아카이브 및 실감미디어 연계 공간계획 활용기술에 기반한 실제 소프트웨어 개발 및 테스트를 진행하고자 함.
실내공간 시각정보
지능형 아카이브
실감미디어
공간기획
인공지능
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상태출원연도과제명출원번호상세정보
공개2023건축물 설계초기 매스 이미지 및 텍스트를 이용한 준공 조감도 이미지 생성시스템 및 생성방법1020230189340
공개2023주택 설계 분석과 평가를 위한 인간객체 및 BIM 데이터베이스 기반의 자동화 설계 시뮬레이터 시스템1020230177013
등록2022증강 가상 현실 및 360도 공간 시각화 기반 실내건축 설계안 프리젠테이션 영상 제작 방법 및 장치1020220071863
전체 특허

건축물 설계초기 매스 이미지 및 텍스트를 이용한 준공 조감도 이미지 생성시스템 및 생성방법

상태
공개
출원연도
2023
출원번호
1020230189340

주택 설계 분석과 평가를 위한 인간객체 및 BIM 데이터베이스 기반의 자동화 설계 시뮬레이터 시스템

상태
공개
출원연도
2023
출원번호
1020230177013

증강 가상 현실 및 360도 공간 시각화 기반 실내건축 설계안 프리젠테이션 영상 제작 방법 및 장치

상태
등록
출원연도
2022
출원번호
1020220071863