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논문

BIM 간섭 정보의 의미론적 탐색 위한 LLM 및 Graph RAG 기반 지능형 모듈 개발

연도

5차

분류

구성기술2

연구기관

서울과학기술대학교
Seoul National University of Science and Technology

구분2

학술발표

논문명

BIM 간섭 정보의 의미론적 탐색 위한 LLM 및 Graph RAG 기반 지능형 모듈 개발
Development of an Intelligent Module for Semantic Exploration of BIM Clash Information based on LLM and Graph RAG

학술지명

2025 한국BIM학회 정기학술대회
2025 한국BIM학회 정기학술대회

ISSN

학술지 볼륨번호

게재일

논문페이지

주저자명

신동욱
Donguk Shin

교신저자명

구본상
Bonsang Koo

공동저자명

유영수, 이원복, 이현우, 성윤재
Youngsu Yu, Wonbok Lee, Hyunwoo Lee, Yoonjae Sung

논문 초록

Building Information Modeling (BIM) 설계 프로세스는 공종별(건축, 구조, 설비 등)로 분리되어 수행되며, 이들 모델이 실시설계 단계에서 통합되는 과정에서 다수의 간섭이 발생한다(Baek et al., 2021). 실무에서는 Autodesk Navisworks, Solibri Model Checker 등 상용 소프트웨어를 활용해 간섭 검토를 수행하지만, 이들 언어 모델 (Large Language Model, LLM)을 활용한 대화형 간섭 정보 탐색 모듈을 개발하였다. BIM 모델의 간섭 정보를 시멘틱 지식그래프 (semantic knowledge graph) 형태로 구조화하고, 이를 Graph Retriever-Augmented Generation (Graph RAG) 방식으로 연계함으로써, LLM이 정확하고 일관된 정보를 기 반으로 의미론적 탐색을 수행할 수 있도록 구현하였다. 이를 위해 LOD 350 수준의 실시설계 건축, 구조, 설 비 공종의 BIM 모델 기반으로 지식그래프를 구축하고, 이를 Graph RAG의 참조 DB로 활용하였으며, 최종적 으로 실무 활용성을 고려하여 Autodesk Navisworks의 애드인(add-in) 형태로 모듈을 개발하였다.

첨부파일

BIM 간섭 정보의 의미론적 탐색 위한 LLM 및 GraphRAG 기반 지능형 모듈 개발.pdf