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과제기본정보

인공지능 기반의 건축설계 자동화 기술개발2년차

사업개요
사업개요에 대한 사업명, 분류코드(기술분류), 과제명, 주관연구기관, 총괄연구 책임자(성명, 소속, 전화번호), 총 연구기간, 당해연도 연구기간 정보제공
사업명 인공지능 기반의 건축설계 자동화 기술개발 과제번호 22AATD-C163269-02
국가과학표준분류 1순위 건설 교통 | 시설물 설계 해석기술 | 설계 정보화기술 적용분야 건설업
2순위 건설 교통 | 시설물 설계 해석기술 | 건축 실용화대상여부 비실용화
3순위 건설 교통 | 시설물 설계 해석기술 | 설계 표준화기술 과제유형 응용
과제명 인공지능 기반의 건축설계 자동화 기술개발
주관연구기관 경북대학교산학협력단
총괄연구 책임자 성명 추승연
소속 경북대학교산학협력과 직위 정교수
전화번호 053-950-5591 FAX 053-950-5591
총 연구기간 2021-04-01 ~ 2025-12-31
당해연도 연구기간 2022-01-01 ~ 2022-12-31

(단위:원)

년도별 정부출연금, 기업부담금, 계 정보제공
년도 정부출연금 기업부담금
현금 현물 소계
2차년도 5,503,000,000 54,256,000 355,995,000 410,251,000 5,913,251,000
과제기본정보의 연구개발개요, 최종목표, 연구내용 및 범위 정보제공
연구개발개요 □ 비전 : 인공지능 기반 건축설계 자동화 및 지능화를 통한 건축 생태계 혁신
□ 개요 : 건축설계 분야의 인공지능 기술 접목을 통한 설계 단계 전반에 자동화/ 지능화 프로세스 도입 및 생산성 향상

□ 최종 연구개발 목표
● 계획 및 설계 빅데이터 기반 지능형 설계 환경 구축
● 건축설계 자동화를 통한 생산성 향상
● 지능형 건축 설계 행정 서비스 제공 통한 건축 프로세스 혁신

□ 정량적 목표
● 의사결정 30%이상 자동화 : 기획업무 및 계획설계단계에서 이루어지는 의사결정의 30% 이상을 자동화
● 상세화 80%이상 자동화 : 대부분의 품과 시간이 투입되는 중간, 실시설계 단계에서 완성도 80% 이상의 상세설계 초안 생성을 자동화
●건축인허가 검토 90% 자동화 : 허가 프로세스 중 신청 및 승인, 적법성 검토, 협의 및 보완 업무에 대하여 90% 이상을 자동화
최종목표 □ 구성기술1 정형 건축물의 계획설계 지원 설계자동화 기술개발
● 1-A 지능형 공간계획 및 계획설계 제안 기술개발
● 1-B 지능형 설계를 위한 설계지식 빅데이터 구축 기술개발

□ 구성기술2 설계 생산성 향상을 위한 지능형 상세설계 자동화 기술 개발
● 2-A 인공지능 기반 건축구조체 상세설계 자동화 기술 개발
● 2-B 인공지능 기반 건축 상세설계 자동화 기술개발
● 2-C 상세설계 가치평가 및 지능형 buildability 검토 기술개발
● 2-D 설계도서 생성 자동화 기술 개발

□ 구성기술3 설계 품질검토 자동화를 위한 지능형 설계 서비스 보급?활용 기술개발
● 3-A 지능형 설계적법성 평가 및 건축행정 서비스 지원 기술개발
● 3-B 지능형 설계인증 분석 및 평가 자동화 기술개발
● 3-C 지능형 건축설계 정보표준 및 서비스 운영보급 기술 개발
연구내용 및 범위 <1단계>
(구성기술1) 1단계 목표 : 건축설계 데이터 구축 및 기획/계획 지원기술 개발
□ 1-A
● 법규기반 건축 범위/매스 생성 기술 개발 및 POE 지표, 데이터 구축
● 건축공간배치 생성, 모델링, 사업성 분석 DB구축 및 기술 개발
□ 1-B
● 건축계획/설계 이종 데이터 체계화, 요소기술, 빅데이터 수집 및 관리 기술개발

(구성기술2) 1단계 목표 : 상세설계 자동화 및 설계안 검토기술 프로토타입 개발
□ 2-A
● 흙막이 상세 초안 80% 수준 자동설계 인공지능 모델 개발
● 인공지능 모델 탑재 흙막이 상세 자동설계 BIM시스템 개발 및 검증
□ 2-B
● 건축 마감 및 설비 위주 상세설계 사례 및 기술 요구사항 분석 및 검증
● 건축 마감 정합성 알고리즘 구축 및 모듈화
□ 2-C
● BIM기반 상세견적 자동화 지원 및 공기평가 기술, 물리적 buildability 및 다차원 시뮬레이션 기반 설계가치 검토 프로토타입, 시험기술 개발
□ 2-D
● 중간설계단계 설계도면 분류 및 BIM 도면 자동 생성을 위한 규칙기반 학습 모델 및 모듈 개발

(구성기술3) 1단계 목표 : 건축행정서비스 지원기술 및 설계 서비스 지원기술 프로토타입 개발
□ 3-A
● 설계 적합성 평가 데이터 자연어 처리 기술개발 및 평가로직 업데이트용 데이터 추출
□ 3-B
● 설계 적합성 평가 데이터 자연어 처리 기술개발 및 평가로직 업데이트용 데이터 추출
□ 3-C
● 설계자동화 로드맵 및 정보표준 프레임워크 개발, 통합서비스 모델설계 및 공동 데이터환경 프로토타입 구축, 테스트베드 설계


<2단계>
(구성기술1) 2단계 목표 : 건축설계 빅데이터 및 인공지능 기반 기획/계획설계 자동화 기술 개발
□ 1-A
● 건축계획기초현황 DB기반 건축 범위/매스 생성 기술 및 POE 평가 시스템 개발
● 건축계획 데이터 생성, 모델링, 사업성 분석 DB구축 및 기술 개발
□ 1-B
● 건축계획/설계 정성/정량데이터, 건물객체데이터, 인간객체 및 행동 데이터, 건축환경 O&M 데이터 이종 데이터구축 및 지능정보기술 연계 기술개발
● 건축계획/설계 빅데이터 및 지능정보기술 초기설계 활용 지원 기술개발

(구성기술2) 2단계 목표 : 상세설계 자동화 및 설계안 검토기술 고도화
□ 2-A
● 건축골조 상세 초안 80% 수준 자동설계 인공지능 모델 개발
● 인공지능 모델 탑재 건축골조 상세설계 BIM시스템 개발 및 검증
□ 2-B
● 건축 마감 상세화 알고리즘 구축 및 모듈화
● 건축 설비 정합성 및 상세화 알고리즘 구축 및 모듈화
● 마감/설비 모듈 최종 검증
□ 2-C
● BIM기반 개산/상세견적 및 공사기간 분석 자동화 시스템, 물리적 buildability 및 다차원 시뮬레이션 기반 설계가치 검토 실용화 기술 개발
□ 2-D
● 중간 및 실시설계단계 설계도서 분류 및 BIM 도서 자동생성을 위한 BIM 데이터기반 학습 모델 및 모듈 개발

(구성기술3) 2단계 목표 : 건축행정서비스 지원기술 고도화 및 설계 서비스 보급활용 기술 개발
□ 3-A
● 설계정보 무결성 확보를 위한 모델 보완 모듈 및 지능형 건축행정 서비스지원 기술개발
□ 3-B
● 설계인증별 평가를 위한 룰기반 인공지능 학습모델 및 통합평가 자동화 시스템 개발
□ 3-C
● 제도정책(안), 정보표준 요소 및 프레임워크 운영관리 체계 개발, 건축설계자동화 지원 API 보급 및 시험 서비스체계 구축, 테스트베드 운영 및 분석관리
건설기술연구개발사업 주요내용
건설기술연구개발사업 주요내용의 구분, 연구개발목표, 연구개발 내용 및 방법 정보제공
구분 연구개발목표 연구개발 내용 및 방법
2차년도 □ 1-A
● 건축관련 법규 수집 및 분석 자동화 방법론 개발
● 건축 범위 및 매스생성 방법론 개발
● 건축 범위 및 매스생성 모듈 개발
● 건축도면관련 데이터 수집 및 처리를 위한 DB 구축
● 면적 기반 사업성 분석 방법론 개발 및 계획설계 데이터의 3D 객체화
● 거주 후 평가(POE) 지표 개발 및 온라인 데이터 취합 플랫폼 구축/운용안 도출

□ 1-B
● 설계지식 정성데이터 정량화 및 논리체계 분석 방법 개발
● 인공지능 학습을 위한 계획 및 초기설계 비정형 설계데이터 전처리 모듈 개발
● 인간객체 데이터 정의서 및 DB구축 모듈 개발
● 건물 O&M데이터 취득 모듈 개발
● 건축설계 이종데이터 표준화 및 데이터 모델링
● 건축설계 이종데이터의 활용분야 및 학습모델 별 분류체계 구축
● 지능정보기술기반 설계요구사항 분석 모듈
● NLP 등을 활용한 비정형 빅데이터 내 설계 정보 추출 모듈

□ 2-A
● 공공개방데이터 개별 건축물 데이터 수집 및 DB화
● 흙막이 상세설계 인공지능 모델 1차 개발
● 흙막이 자동설계 인공지능 모델 개념검증 (PoV: Proof of Concept)
● 공종별 (흙막이, 골조, 마감, 기계설비) 상세설계 모델 사례 수집 및 분석
● 흙막이 상세설계 실무 프로세스 및 기술요구사항 정의
● 인공지능 기반 흙막이 자동설계 개념의 실무적용가능성 검토
● 흙막이 공법 자동설계 BIM 시스템 작동 프로세스와 UI 설계
● 흙막이 관련 BIM 라이브러리 필요정보 분석 및 구축
● 흙막이 공법 자동설계 BIM 시스템 실현가능성 검증 (PoC)

□ 2-B
● 설계사무소 상세 설계 요구 사항 분석
● 공종별 BIM 객체/모델 사례 수집
● 건축 마감 사전 정합성 검토 알고리즘 구축
● 건축 마감 사전 정합성 검토 및 상세화 적용 기술 조사

□ 2-C
● BIM 모델 기반의 중간설계 단계 공사비 분석 자동화 방안 개발
● BIM기반의 상세설계 견적 자동화 지원 및 공기평가 방안 개발
● 설계가치 평가 룰셋 모델 개발
● 다차원 설계가치 통합평가 모델 및 요소기술 개발

□ 2-D
● BIM Data Set 기준 마련을 위한 설계단계별 도면 요구사항 분석 및 2D 기반 설계도서 데이터 추출 알고리즘개발
● BIM Data Set 정의 및 객체 분류 기준(안) 제시
● 인공지능기반 BIM 데이터 학습모델 분석 보고서

□ 3-A
● 설계 적합성 평가 요구정보 데이터 수집 및 논리규칙 DB구축
● 설계 적합성 평가로직 업데이트용 데이터 추출
● 설계 적합성 평가 최적화 기반기술 정의
● 설계 적합성 평가 논리규칙 체계 연동 기술 개발

□ 3-B
● 설계인증 평가별 인공지능 기술적용 프로세스 수립
● 설계인증 정보 데이터 분석
● 설계인증별 평가용 룰 분석
● 설계인증 최적평가를 위한 기반기술 정의
● 설계인증 평가 룰 연동 기술

□ 3-C
● 건축설계 환경변화 시나리오 도출
● 설계자동화 정보표준 프레임워크 개발
● 실증 지원체계 설계 및 공통 템플릿 개발
● 설계자동화 통합서비스 모델설계
● 모듈배치 프로토타입 설계안에 따른 현장 적용기술 검토 및 공간별 유닛모듈 BIM 라이브러리 현장 적용 검토
□ 1-A
● 건축관련 법규를 자동으로 수집 및 분석하여 건축범위 및 매스 생성 모듈과 연계하는 방법론 개발
● 건축계획 기초현황 중 건축법규 룰기반 건축 범위 및 매스를 생성하는 매스생성 방법론 기반의 모듈 개발
● 건축공간배치의 구성원리를 학습할 수 있는 건축도면관련 데이터의 수집 및 처리를 위한 DB 구축
● 사업성 분석을 위한 실무 워크플로우 분석 및 면적 기반 사업성 분석 알고리즘 개발
● 계획설계 데이터 3D 객체화 알고리즘 개발
● 국내외 거주자 만족도 및 사용특성 관련 POE(거주 후 평가) 평가지표 및 설계 활용성 분석
● 주거/근생 용도 관련 평가 세부 지표 개발 및 예비조사 및 타당성 검토
● 온라인 플랫폼 적용/운영 및 데이터셋 활용 방안 도출

□ 1-B
● 설계지식 정성데이터 분석 방법을 개발하고, 이를 통해 정성데이터의 논리체계 요소 도출
● 계획 및 초기설계 설계 이종데이터 수집 및 인공지능학습을 위한 데이터 처리 모듈 개발
● 설계초기단계에 필요한 인간객체, 인간행동 데이터 분류 및 DB구축 모듈
● 인공지능 활용을 위한 IoT센서기술기반 건물 O&M 데이터(온,습도, 실내 공기질, 조도 등) 취득 모듈 개발
● 건축설계 이종데이터 분석을 통한 데이터 표준 정의
● 건축설계 이종 데이터 모델링
● 건축설계 이종데이터 활용분야 별 분류체계
● 설계요구사항 데이터 수집 및 전처리 모듈
● 인공지능 기반 설계요구사항 분석 모듈
● 건축설계 비정형 빅데이터 전처리 모듈
● NLP 반 비정형 빅데이터 학습 모델


□ 2-A
● 공공개방데이터 개별 건축물 데이터 수집 DB화
● 흙막이 상세설계 수집사례의 데이터화, 전처리
● 흙막이 상세설계 인공지능 모델 1차 개발
● 부분 샘플을 통한 인공지능 기반 흙막이 상세 자동설계 개념검증(PoC)
● 흙막이 상세설계 BIM 모델 사례 분석
● 흙막이 상세설계 프로세스를 반영한 BIM 자동화 설계도구 작동 프로세스 정의
● 흙막이 BIM 자동화 설계 도구 UI설계
● 흙막이 관련 BIM 라이브러리 필요정보, 효율적 구축방법 분석
● 흙막이 관련 BIM 라이브러리 구축

□ 2-B
● 소규모 샘플을 통한 인공지능 기반 흙막이 상세 자동설계 BIM시스템 개념검증(PoC)
● 설계사무소 위주 상세 설계 내 요구사항 분석을 위한 실무 조사 및 현행 분류체계 및 기준 조사
● 설계 사무소 상세 설계 단계 BIM 객체 및 모델 사례 DB 구축(건축 마감 및 설비 중심으로 BIM 객체 및 건축 BIM 모델 수집 및 DB화)
● 건축 마감에 필요한 부재 및 공간 여부 사전 검토를 위한 적정 알고리즘 선정 및 시험 구동
● 인공지능 기반 건축 마감 정합성 검토 및 상세화를 위한 딥러닝(CNN, GAN, GCN) 및 패러매트릭 디자인 등 적정 적용 기술 조사

□ 2-C
● BIM 모델을 활용하여 공사비 자동분석 방안 도출
● 상세설계 견적 자동화 지원 방안 도출
● 기능가치, 공사비, LCC 대안검토 항목 및 지표 개발
● 다차원 통합 검토를 위한 설계 및 IFC 기초기술 개발

□ 2-D
● 건축, 구조, 설비 공사 분야 대상 기본, 실시 설계 단계별(LOD별) 도면 생성자동화를 위한 정보 요구사항 분석
● 설계도서 분류 및 자동 생성을 위한 규칙/학습 기반 모델 분석
● 기본(중간), 실시설계단계 건축, 구조, MEP 도서 데이터 확보
● 설계도서 DB 구축 방법 및 활용 계획 보고서
● 개방형 BIM 성과물 연계 및 확장
● 설계단계 및 도서별 BIM Data Set 요구정보 정의
● BIM Data Set: BIM 모델 데이터와 그로부터 추출된 정보, view, 도면, 문서 등의 모든 정보를 포함하는 집합체
● 개방형 BIM 성과물 연계 및 확장
● 객체인식, GAN(Generative adversarial network ), NLP (Natural Language Processing) 등 인공지능 기반 학습 모델 분석 및 활용 검토

□ 3-A
● 설계 적합성 평가 요구정보 데이터 수집 및 논리규칙 DB 구축
● 설계 적합성 평가로직 업데이트용 데이터 분석
● 설계 적합성 평가 최적화 기반기술 개발
● 설계 적합성 평가 논리규칙 및 인공지능 학습모델 연동 기술 개발

□ 3-B
● 설계인증 평가별 인공지능 기술적용 프로세스 수립 및 설계인증 평가를 위한 지표 개발
● 설계인증 정보 데이터 분석
● 설계인증별 평가항목 생성을 위한 룰 DB 구축
● 설계인증 평가 최적화 기반기술 개발
● 설계인증 평가 룰 연동 기술 개발

□ 3-C
● 미래 설계환경의 기술적 제도적 변화 예측 및 본 사업 통합시나리오 도출
● 지능형 설계를 위한 정보 표준의 구성체계 연구
● 실증 절차 마련 및 기관별 연구공유를 위한 템플릿 개발 배포
● 설계자동화 통합서비스 보급 대상, 방법 등을 위한 시나리오 개발
● 모듈배치 프로토타입 설계안 및 유닛모듈 BIM 라이브러리에 따른 현장 적용기술 검토
연구성과 기술적 기대성과 □ 기술적 효과
● 건축산업 관점에서 설계 효율혁신으로 디자인 역량 및 경쟁력 강화
● R&D분야 관점에서 국제수준의 자동화 기술확보로 수출 및 유관기술 개발 촉진
● 정부행정 관점에서 세움터 인허가 요소기술확보로 BIM도입 추진 기여
사회 경제적 파급효과 □ 경제적 효과
● 계획설계 관점에서 최적 계획안 도출로 공사비 및 LCC저감
● 상세설계 관점에서 신속정확한 설계 및 체계적 공사비계획으로 설계비용 절감 및 공사비 증가방지
● 설계평가 관점에서 정확한 평가 및 오류방지로 발주관리 및 행정업무 소요시간 절감

□ 사회적 효과
● 건축산업 관점에서 새로운 건축 서비스 직능 발굴로 신규 일자리 창출
● 국가산업 관점에서 민간 건축서비스 수준 발전으로 건축물 디지털트윈의 4차산업혁명 환경구축 편입
● 정부행정 관점에서 최적 건축 인허가행정 효율화로 대민 행정서비스 확대 및 강화
활용방안 □ 활용방안
● Open API를 제공하고 시범 데이터 및 기술을 포털을 통하여 공개
● 연구사업 이후 개발업체 또는 제3의 업체를 통하여 제품화 모색
● 유관 R&D사업에 요소기술을 제공하여 지속적 연구개발 활용
● 민간 BIM데이터 품질 검증을 위한 품질센터 구축 모색
● 건축평가와 관련된 시스템은 국가 정보시스템(세움터 등)에 적용을 위한 모듈로 제공
● 건축행정 지원을 위한 표준 기반 평가서비스는 세움터와 행정기관의 시스템에 활용 가능
● BIM정보표준 프레임워크를 공개하여 BIM관련 연구개발에 활용유도
● API등 공동기술을 포털을 통하여 공개하되 유상서비스를 발굴하여 지속적 무상공개 방안 마련
핵심어
핵심어의 구분, 핵심어, 핵심어1~핵심어5 정보제공
핵심어 핵심어1 핵심어2 핵심어3 핵심어4 핵심어5
국문 건축설계 자동화 빅데이터 인공지능 건축서비스
영문 Architectural Design Automation Big Data Artificial Intelligence Architectural Service
최종보고서
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