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.

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