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Jong Gwang Kim

Architectural Designer & AI Researcher,measuring the synthetic-to-real gap in BIM data.

M.S.|AI · Korea University|2023.09 – 2026.02
B.Arch|Architecture · Korea University|2015.03 – 2022.02
Associate|HAEAHN Architecture|2021.12 –
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I work as an architectural designer on housing redevelopment projects, and I studied deep learning on BIM graphs during my master's. While training classification models, I ran into a shortage of real BIM training data. I tried to fill it with synthetic datasets, and found that models trained on synthetic BIM often fail to transfer to real buildings. My current research measures where and why this gap occurs, using pre-registered experiments. I am interested in making synthetic construction data that can be trusted across the building lifecycle, from design to construction.

Design Automation

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실무의 반복 작업을 알고리즘으로 대체하는 실험들.

2025

Parking Layout Automation

법정 주차대수, 차로 폭, 램프 조건을 입력받아 지하주차장 배치 대안을 생성하는 Grasshopper 알고리즘. 기획설계 단계의 대안 검토 속도를 높였다.

GrasshopperParkingAlternatives
2022

Mass Modeling from Site Plan

2D 배치도의 주동 외곽선과 층수 정보를 읽어 3D 주동 매스를 자동 생성하는 Grasshopper 알고리즘. 계획설계 대안 스터디 시간을 단축했다.

Grasshopper3D MassingSite Plan
2022

Drawing Registration Algorithm

실측 도면 스캔본을 기준 좌표에 정합해 정확한 위치의 배치도로 변환하는 알고리즘. 리모델링 현황조사의 수작업 트레이싱을 대체했다.

RegistrationSite SurveyAutomation

Publications

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BIM 그래프 데이터와 학습 데이터 신뢰성에 대한 연구.

2026SubmittedJournal · KCI

생성형 BIM 데이터셋의 요소 분류 학습 유효성

합성 데이터로 학습한 모델의 실물 BIM 이전 성능과 격차 요인을 사전 등록 실험으로 측정

대한건축학회 논문집

Synthetic BIMTransfer Gap
2026Master's Thesis

BIM 요소 분류를 위한 지도 및 자기지도 그래프 신경망 성능 비교

실물 BIM 그래프에서 지도·자기지도 학습의 분류 성능 비교

고려대학교

GNNBIMSelf-Supervised
2025Conference

GNN 기반 건축설계 초기 단계 도시 맥락 피드백 프레임워크

설계 초기 단계에 주변 도시 데이터를 정량 피드백으로 제공

한국CDE학회 하계학술대회

GNNUrban ContextEarly Design