[국내논문] 기계학습활용 건축설계지침 문장 내 논리규칙 구성요소 자동추출과 설계품질 검토도구 연계방안(심사완료)

구분 : 논문 | 저자 : 김진성, 송재열, 이진국

성과코드	2-양-B-1-2	연구기관	연세대학교
성과명	기계학습활용 건축설계지침 문장 내 논리규칙 구성요소 자동추출과 설계품질 검토도구 연계방안	버전
성과형식		연구기관 연락처	leejinkook@yonsei.ac.kr
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성과구성	ABSTRACT: This paper aims to extract a predicate-argument structure from given building design require ment for automate building design rule-checking. Ruic-making that e<>ver.; the transl at ion of natural language into computer readable format is a ke y process of rule-checking. Previous studies for rule-making focused on trai1sla tion mechanismor useful interfacesuch as visual programing language. However, a ta.sk of rule-making •• been manually "°':dt'.cted and depends on pro얻a mmcrand rule e.xper.ts. Thcr':!' '.e,this pa er d,scribesan deep learning-ha,핵 design regulation analysis for automation in rule making. This paper cla.ssifies logical ele ments of dt>Sig n r여 uircmcnts and their semantic roles. Prcd1cate-argument structure for rule checking is defined. lJsmg a bidirectional LSTM with condit10nal random field model is tram여 to rccog111ze o bj ect, pro perty and method that arc compone.nts of rule.-checkmg rulesel. Key Word.: Automated rule checking, Building information m(저eli ng, Deep learning, Design requirements, L-0eic rule comoonc.nt
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