생성형 BIM 데이터셋의 요소 분류 학습 유효성
합성 데이터로 학습한 모델의 실물 BIM 이전 성능과 격차 요인을 사전 등록 실험으로 측정
대한건축학회 논문집

Portfolio
Architectural Designer & AI Researcher,measuring the synthetic-to-real gap in BIM data.
Statement
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.
Practice
재개발·재건축 실무에서 수행한 대표 프로젝트.
Experiments
실무의 반복 작업을 알고리즘으로 대체하는 실험들.
법정 주차대수, 차로 폭, 램프 조건을 입력받아 지하주차장 배치 대안을 생성하는 Grasshopper 알고리즘. 기획설계 단계의 대안 검토 속도를 높였다.
2D 배치도의 주동 외곽선과 층수 정보를 읽어 3D 주동 매스를 자동 생성하는 Grasshopper 알고리즘. 계획설계 대안 스터디 시간을 단축했다.
실측 도면 스캔본을 기준 좌표에 정합해 정확한 위치의 배치도로 변환하는 알고리즘. 리모델링 현황조사의 수작업 트레이싱을 대체했다.
Research
BIM 그래프 데이터와 학습 데이터 신뢰성에 대한 연구.
합성 데이터로 학습한 모델의 실물 BIM 이전 성능과 격차 요인을 사전 등록 실험으로 측정
대한건축학회 논문집
실물 BIM 그래프에서 지도·자기지도 학습의 분류 성능 비교
고려대학교
설계 초기 단계에 주변 도시 데이터를 정량 피드백으로 제공
한국CDE학회 하계학술대회