Parametric BIM-driven Architectural Design Automation and Cost Estimation
연구 내용
파라메트릭 설계 파라미터와 BIM(Building Information Modeling) 데이터를 연계하여 초기 건축계획 단계의 비용·원가를 예측하고 설계안을 자동 최적화하는 연구
김성아 연구실은 초기 건축계획 단계에서 BIM 기반 설계 프로세스에 내재된 변수를 체계적으로 반영하는 방법을 연구합니다. 파라메트릭 모델을 통해 면적 중심의 한계를 보완하고, 모델 적합도와 정확도 검증을 포함한 비용 추정 워크플로우를 구성합니다. 또한 유전 알고리즘과 구조 반응 기반 평가를 연계하여 파라메트릭 파사드 패턴의 노드·지지 조건을 최적화하고, GAN 기반 floorplan 추론을 통해 건물 단위 자재 재고 산정까지 확장합니다. 이를 통해 설계-견적-자원 산정의 데이터 연동성을 확보하는 데 차별성이 있습니다.
관련 연구 성과
관련 논문
3편
관련 특허
0건
관련 프로젝트
2건
연구 흐름
초기 연구에서는 BIM 기반 건축계획 데이터의 구성 방식을 정리하고, 층별·공간별 파라미터를 비용 추정 모델로 연결하는 방향으로 진행되었습니다. 이후 설계안 생성과 평가를 동시에 수행하기 위해 파라메트릭 파사드의 패턴 탐색에 유전 알고리즘을 적용하고, 반응력·에너지 관점의 검증 체계를 마련했습니다. 최근에는 floorplan을 생성적으로 추론하는 GAN 기반 접근을 도입하여 건물 자재 재고 산정처럼 계획 단계에서 필요한 정량 지표로 적용 범위를 확장하고 있습니다. 현재는 설계 자동화 기술개발 과제를 통해 실사용 절차 관점의 통합을 강화하고 있습니다.
활용 가능성
활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.
관련 논문
구분
제목
Parametric Method and Building Information Modeling-Based Cost Estimation Model for Construction Cost Prediction in Architectural Planning
Genetic Algorithm-Driven Optimization of Pattern for Parametric Facade Design Based on Support Position Data to Increase Visual Quality
Building-level material stock calculation method based on the room-specific material intensity and floorplan inferred by generative adversarial networks (GANs)
관련 프로젝트
구분
제목
인공지능 기반의 건축설계 자동화 기술개발
인공지능 기반의 건축설계 자동화 기술개발