인공지능 기반 모듈러 설계 업무 자동화 연구 : GAN과 파라메트릭 기반 통합 프레임워크를 중심으로 = A Study on AI-Based Modular Design Automation : An Integrated Framework Using GAN and Parametric Design

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study proposes an integrated design framework combining Generative Adversarial Network （GAN）-based generative design with Grasshopper parametric verification, applied to the conversion of non-residential buildings into youth housing through modular remodeling. A five-stage design process was developed encompassing modular unit definition and dataset construction, GAN-based floor plan generation, OpenCV post-processing and vectorization, Grasshopper-based 3D modeling and regulatory verification, and environmental performance evaluation using Ladybug and Honeybee plugins with UDI and EUI metrics. The Pix2PixHD model was trained across three iterative sessions using a dataset expanded from 80 to 1,344 pairs through data augmentation, generating a total of 57 floor plan alternatives. Vectorization accuracy achieved F1-Scores of 90.2% for walls and 80.5% for columns. Process reliability was validated through a dual verification framework combining LLM-based qualitative assessment and repeatability testing. The framework was applied to the Gangnam Post Office in Seoul as a non-structural remodeling design proposal, demonstrating the practical applicability of AI-based design automation to real-world architectural projects. This research presents a replicable methodology for accelerating youth housing supply through the adaptive reuse of existing non-residential buildings.

국문 초록 (Abstract)

급속한 도시화와 인구 집중으로 인한 주거 공급 부족 문제가 심화되는 가운데, 청년층의 주거 불안정은 사회적 문제로 주목받고 있다. 신규 택지 확보의 한계와 기존 건설 방식의 비효율성으로 인해 공급 속도가 수요를 따르지 못하는 상황에서, 기존 비주택 건축물을 주거로 전환하는 용도 변경 리모델링과 모듈러 공법이 대안적 접근으로 주목받고 있다.
이에 본 연구는 GAN（Generative Adversarial Network） 기반 생성형 설계와 Grasshopper 파라메트릭 검증을 결합한 통합 설계 프레임워크를 제안하고, 이를 서울 강남우체국의 비주택 전환형 청년안심주택 리모델링 설계에 실증적으로 적용하는 것을 목적으로 한다.

연구는 먼저 모듈러 공법의 현황과 필요성, GAN의 건축설계 적용 가능성, 파라메트릭 디자인의 설계 자동화 사례를 이론적으로 검토하고, 국내외 설계 사례 분석을 통해 프레임워크 구성에 필요한 방법론적 시사점을 도출하였다. 이를 바탕으로 5단계 통합 자동화 파이프라인을 설계하고 실제 대상지에 실증 적용하여 프레임워크의 유효성을 검증하였다.
본 연구가 제안하는 프레임워크의 핵심 구성은 다음과 같다.
첫째, 입력 모듈에서는 Semantic Masking 기반 라벨링으로 학습용 이미지 쌍을 구축하고, 데이터 증강을 통해 80쌍에서 1,344쌍으로 데이터셋을 확장하였다.
둘째, 생성 모듈에서는 Pix2PixHD 모델로 3회의 반복 학습을 수행하여 57개의 평면 대안을 생성하고, 학습 회차에 따른 품질 향상을 실험으로 확인하였다.
셋째, 변환 모듈에서는 OpenCV 기반 후처리 및 벡터화 파이프라인을 구축하여 벽체 F1-Score 90.2%, 기둥 F1-Score 80.5%의 추출 정확도를 달성하고 DXF 형식으로 출력하였다.
넷째, 모델링 모듈에서는 Grasshopper를 활용해 모듈러 유닛의 반복 배열과 3D 모델링을 자동화하고, 건축 법규 기준을 파라메트릭 알고리즘으로 검증하였다.
다섯째, 평가 모듈에서는 Ladybug·Honeybee 기반 UDI·EUI 시뮬레이션으로 5개 대안 중 최적안을 선정하였으며, LLM 기반 정성 평가와 SSIM 기반 반복성 테스트를 결합한 이중 검증으로 프레임워크의 신뢰성을 입증하였다.

결론적으로 본 연구는 GAN의 설계 가능성 탐색과 파라메트릭의 다변수 최적화를 단일 워크플로우로 통합하여, 평면 생성부터 최종 대안 선정까지의 전 과정을 자동화하는 프레임워크를 구축하였다는 데 의의가 있다. 이는 청년주택에 한정되지 않고 반복적 구조 특성을 지닌 다양한 건축 유형으로 확장 적용될 수 있을 것으로 기대한다.

목차 (Table of Contents)

• 제1장 서 론 1
• 제1절 연구의 배경 및 목적 1
• 제2절 연구의 범위 및 방법 3
• 1. 연구의 범위 3
• 2. 연구의 방법 4
• 제2장 연구에 관한 이론적 배경 7
• 제1절 모듈러 공법의 개념 및 특징 7
• 1. 모듈러 공법의 현황 분석 7
• 2. 모듈러 공법의 필요성 11
• 3. 모듈러 설계의 단위 구성 원리 15
• 제2절 GAN과 건축디자인 16
• 1. 인공지능의 건축설계 적용 16
• 2. GAN의 개념 및 특징 21
• 3. GAN의 건축설계 적용 및 선행연구 25
• 제3절 파라메트릭 디자인 29
• 1. 파라메트릭 디자인의 개념 및 특징 29
• 2. 파라메트릭 디자인의 건축설계 적용 및 선행연구 33
• 제4절 종합적 검토 : 인공지능 기반 모듈러 설계 업무 자동화 37
• 제3장 인공지능 기반 설계 사례 분석 40
• 제1절 GAN 기반 설계 사례 분석 42
• 1. GC-GAN 기반 모듈러 고층 주거 평면 자동 생성 연구 43
• 2. 그래프 cGAN 기반 주거 평면 자동 생성 연구 47
• 3. FloorplanGAN 기반 벡터 주거 평면 자동 생성 연구 52
• 제2절 파라메트릭 기반 설계 사례 분석 57
• 1. 파라메트릭 알고리즘을 이용한 고층 주거 단지 배치 방법 개발 연구 58
• 2. 아파트 최적 배치 자동화 연구 63
• 3. 헤이다르 알리예프 센터 69
• 4. 항저우 이스포츠 센터 73
• 제4장 인공지능 기반 모듈러 설계 업무 자동화 프레임워크 77
• 제1절 GAN과 파라메트릭 디자인 통합 자동화 프레임워크 79
• 1. 입력 모듈 : 모듈러 유닛 정의 및 데이터 구축 80
• 2. 생성 모듈 : GAN 학습 및 평면 생성 84
• 3. 변환 모듈 : 평면 후처리 및 벡터화 92
• 4. 모델링 모듈 : 파라메트릭 기반 디자인 설계 100
• 5. 평가 모듈 : 파라메트릭 기반 성능평가 및 대체안 선정 105
• 제2절 프레임워크 실증 및 평가 방법 109
• 1. LLM 기반 시뮬레이션 보조적 정성 평가 110
• 2. 반복성 테스트를 통한 일관성 검증 113
• 제 3절 통합적 제안 115
• 제5장 인공지능 기반 비주택 전환형 청년주택 리모델링 설계 계획안
• 116
• 제1절 대상지 선정 및 분석 117
• 1. 리모델링 대상 건물 선정 및 분석 117
• 2. 대상지 선정 및 분석 118
• 제2절 건축계획 121
• 1. 공간 구성 및 프로그램 전략 121
• 2. GAN을 통한 평면 생성 124
• 3. 파라메트릭 기반 3D 모델링 및 성능 평가 127
• 4. 설계 결과물 128
• 5. 종합설계 137
• 6. 모형 및 패널 140
• 제6장 결론 142
• 참 고 문 헌 144
• ABSTRACT 148