I. 서 론
1. 연구 배경과 목적
2. 연구 방법 및 범위
II. 배경
1. BIM과 공간객체 정보기반 설계
2. 사용자 정보기반 공간객체 모델링
III. 공간객체기반 상세모델링 자동화 접근
1. 사용자/공간객체 연계정보 및 모델링 자동화 모듈
2. 객체 배치 모델링 모듈 구성
IV. 사용자 신체특성기반 BIM 모델링
1. 고령자 주거공간 구성 객체
2. 고령자 주거공간 BIM모델 구축 테스트
V. 결 론
I. 서 론
1. 연구 배경과 목적
건물정보모델링(BIM: Building Information Modeling)은 건물의 설계, 시공, 유지관리를 통합적으로 수행하는 기술로 공간객체 기반의 파라메트릭 모델링을 통해 건물 구성 요소의 정보를 활용한다(Shin et al., 2016). BIM 모델은 초기 설계 단계에서 시공 및 운영 단계로 발전하면서 점차 고도화되며 낮은 LOD(low level of detail) 공간 모델에서 점진적으로 세부 요소를 포함하는 높은 LOD(high level of detail) BIM 모델로 발전한다(Volk et al., 2014). 아울러 초기설계 과정에서 사용자 요구사항을 반영하는 것은 중요한 요소로, 특히 고령자와 같이 특정 신체적 제한이 있는 경우 요구사항 반영의 중요성은 더욱 커진다. 이러한 맥락에서 다양한 디자인 분야에서는 사용자 중심 설계(UCD: User-Centered Design) 개념을 도입하였으며, 설계 분야에서도 사용자의 신체적 특성을 반영하고 최종 사용자가 설계과정에 참여할 수 있도록 하는 연구가 지속적으로 이루어져 왔다(Mao et al., 2005; Kim et al., 2007; Kim & Park, 2010). 사용자 요구사항을 반영하지 못한 설계는 안전 문제를 초래할 수 있으며, 이는 부적절한 공간 설계로 인해 발생하는 사고와 부상의 주요 원인으로 지적되고 있다(Camilloni et al., 2011; Kivimäki et al., 2020).
따라서 본 연구는 공간객체와 사용자 신체특성을 활용한 상세 BIM 모델링 자동화 방법을 제안한다. 해당 방법은 기존의 수동적 설계방식과 달리 설계정보를 체계적으로 전달하고, 공간객체를 기반으로 내부 컴포넌트 배치를 자동화하여 설계 효율성을 높이는 방법이다. 이를 통해 설계 소요시간을 절감하고, 구축된 매핑테이블 내 데이터를 활용하여 사용자 요구를 효과적으로 반영할 수 있는 신뢰도 높은 정보를 제공함으로써 맞춤형 상세설계를 지원한다.
2. 연구 방법 및 범위
본 연구는 사용자 중심 설계와 BIM 자동설계 기술의 통합이 이뤄진 공간 설계 접근방법을 제안하기 위해 자동설계 지원 도구의 구조를 논리적으로 구축하고 다양한 시나리오를 기반으로 해당 도구를 활용한 테스트를 진행한다. 자동설계 지원 도구는 신뢰성 있는 설계정보를 제공하기 위해 선행연구를 기반으로 구축된 사용자/객체 연계 매핑 테이블을 전반적으로 활용하였으며, 체계적인 정보 제공 방식에 대한 논리를 구성하였다<Figure 1>. 이후, 만들어진 지원 도구가 다양한 사용자를 대상으로 활용 가능 여부를 확인하고자 시나리오별 실증 테스트를 수행했다. 특히 본 연구는 설계대안을 이미지로 생성하는 선행 연구(Lee et al., 2024)의 설계 도구 내 활용을 위한 후속 연구로, 노화로 인한 다양한 신체적 제약을 경험하는 고령자를 대상으로 진행된다. 고령자 개별마다 상이하게 발생하는 노화에 적절한 공간제공을 진행함으로써 일상생활 내 안전사고를 예방하고자 했으며, 공간적 범위는 고령자들이 장시간 생활하는 주거공간 중 특히 사고가 빈번히 발생하는 욕실과 주방에 초점을 맞추고 있다. 이러한 접근을 통해 고령자 공간 설계 가이드라인을 기반으로 정확한 설계를 지원하고, 사용자 맞춤형 자동화 공간 구성 지원도구를 개발하여 설계과정의 효율성과 정확성을 향상시킬 수 있도록 한다.
II. 배경
1. BIM과 공간객체 정보기반 설계
BIM은 건축물의 설계, 시공, 유지보수를 포함한 전체 생애주기를 디지털로 표현하는 통합적인 방법론이다. 단순히 3D 모델링을 넘어 건축 구성요소의 물리적, 기능적 특성을 포함하는 데이터 중심의 설계 도구로, 정보 격차를 줄이고 효율성을 극대화한다. BIM에서 공간객체는 핵심 구성요소로써 설계과정 중 객체 속성정보를 활용하여 효율적인 공간구성과 자동화된 설계 도구 활용을 가능하게 하며, 이러한 공간객체는 크게 두 가지로 분류할 수 있다. 첫째, BIM 설계 도구의 핵심 요소로서 상호작용 및 다양한 기능을 수행하는 객체와 둘째, 환경 변화에 따른 수정이 불필요하여 매개변수 기능이 요구되지 않는 객체이다(Sacks et al., 2018). 본 논문은 환경 변화에 따른 수정이 불필요한 객체에 초점을 맞춰 진행되었다. 여기서 목표로 하는 high-LOD는 BIM 모델의 품질과 정확도를 평가하는 지표인 LOD(Level of Development)의 높은 단계를 의미한다. 미국 건축가 협회(AIA)가 정의한 설계 상세 수준은 다섯 단계로 구분되어 있으며 low-LOD 모델을 high-LOD 모델로 변환하기 위해서는 상당한 수작업이 요구된다.
본 연구에서는 해당 과정을 자동화하고 공간 정보와 사용자 요구사항을 활용한 효율적인 모델링 지원도구를 개발해 고수준의 공간 모델링이 가능한 실질적인 설계 방법을 제안한다. 이에 따라 기존 설계 자동화 연구를 살펴보면, Sheijani et al.(2024)은 모듈형 인테리어 평면도 라이브러리를 활용하여 다양한 사무실 모듈형 평면도를 자동 생성하는 연구를 수행했다. Lee et al.(2021)은 2D CAD 데이터를 기반으로 BIM 데이터를 활용하여 거푸집을 자동 설계하는 소프트웨어를 개발했으며, Song and Lee(2020)은 공간 정보 학습모델을 사용하여 조명 장비를 적절히 배치하는 인테리어 설계 객체의 자동 모델링 방법을 제안했다. 최근 Lee et al.(2024)은 다양한 공간설계 대안 이미지를 구축하고자 생성형 AI를 기반으로 추가 모델 학습을 진행하여 적은 시간으로 실제 모델링을 진행하지 않더라도 공간의 설계안을 얻을 수 있는 연구를 수행했다. 이처럼 모델링 과정을 단순화하여 설계 과정의 효율성을 증진시키기 위한 연구는 지속해서 이루어져 왔으며, BIM 설계도구 내 활용된 자동화 기술은 현재까지 건축 구조와 관련된 자동화 기술 개발 중심으로 진행됐다. 이에 따라 실내에 위치하는 설비객체 자동화와 관련된 연구는 미비한 것으로 확인되며, 본 연구에서 진행하고자 하는 BIM 객체기반 상세설계 자동화 지원도구 개발은 실내건축 분야에서의 체계화된 기준을 기반으로 다양한 사용자에게 적합한 공간제공을 위해 활용될 수 있을 것으로 기대해 볼 수 있다.
2. 사용자 정보기반 공간객체 모델링
사용자 정보기반 공간객체 모델링은 사용자의 특성과 요구사항을 반영하여 공간을 설계하는 방법론으로, 특히 의료 분야에서 발전된 Evidence-Based Design(EBD) 개념을 기반으로 한다. EBD는 공간 환경적 요소가 사용자에게 미치는 영향을 분석하고, 이를 설계에 반영하는 접근 방식이다(Berry et al., 2004). 의료 시설에 해당 개념을 반영하고자 음향 및 시각적 환경과 같은 환경적 요소들이 공간 사용자에게 미치는 영향을 분석하고, 해당 데이터는 공간개선 및 발전을 위해 활용되며 연구가 진행되었다(Ulrich et al., 2010).
특히 본 논문에서 대상으로 하는 고령자를 위해서도 안전한 공간 계획과 관련된 다양한 연구들이 지속적으로 수행됐다. Kuoppamäki et al.(2021)은 비디오 녹화를 통해 주방 공간 사용 행태를 관찰하여 고령자를 위한 보조 기술을 개선하는 연구를 수행했으며, Porto and Rezende(2017)와 Demirbilek and Demirkan(2004)은 고령 사용자의 안전한 공간 사용을 위한 유니버설 디자인의 적용을 위해 사용자 참여가 포함된 연구를 진행했다. 또한 Oh(2020)는 일반적으로 사용되는 주방 레이아웃과 고령자를 위한 안전한 주방에 관한 연구를 수행했으며, Lee et al.(2006)과 Bonenberg et al.(2019)은 노화 특성과 주방 영역에 따라 설치될 수 있는 안전설비들을 조사하고 신체특성별로 분류하는 연구를 진행했다.
사용자 정보기반 설계 자동화를 위해서는 사용자의 신체적 특성과 관련된 논리적 근거를 바탕으로, 필요한 공간 시설물에 대한 정보가 요구된다. 이러한 정보를 기반으로 구축된 건축 데이터는 자동화된 설계의 기초로써 적절한 공간 모델링을 가능하게 하는 지원도구를 구축할 수 있다. 현재 공간 내 행태와 안전설비 관련한 지침 및 선행연구는 충분히 존재하지만, 실내 설계에서 이를 실용적으로 적용할 수 있는 대안은 부족하다. 따라서 본 연구에서 제공되는 지원도구를 통해 사용자/공간객체 데이터를 활용한 설계정보 제공을 진행하며 궁극적으로 상세한 BIM 모델링을 가능하게 한다.
III. 공간객체기반 상세모델링 자동화 접근
1. 사용자/공간객체 연계정보 및 모델링 자동화 모듈
본 연구에서 제안하는 설계 프로세스는 사용자 정보와 BIM 객체를 연계하는 정보체계를 기반으로 한다. 이 체계는 각 BIM 객체가 어떤 사용자와 연관되어 있는지를 명시하며, 사용자의 요구사항에 따라 필요한 정보를 효과적으로 제공할 수 있다. 선행된 연구에서 구축한 해당 체계는 아래 3가지 기준에 따라 설비들을 구분하고 이는 사용자의 요구사항을 정확히 반영하기 위한 기본정보로, 객체 속성정보를 상세히 구성한다.
∙ 사용자 신체 특성과 안전 객체 간의 상관관계: 사용자 신체특성에 적합한 객체를 반영하기 위한 정보
∙ 안전 객체의 기능적 요소: 사용자가 공간 내 보완하고자 하는 부분을 입력하면, 객체 기능을 기반으로 설비를 제공하기 위한 정보
∙ 안전 객체의 공간 위치 정보: 자동화 설계 시 적절한 위치 선정을 위한 정보
이와 같은 매핑체계는 향후 다양한 사용자군으로 확장될 수 있도록 설계되어 이를 통해 시스템의 범용적 활용이 가능해질 뿐만 아니라, 전체 시스템의 핵심 정보 구조를 체계적으로 구축할 수 있는 기반이 마련되었다.
구축된 매핑테이블은 시스템을 구성하는 세 가지 모듈 중 실내건축 정보가 생성형 AI를 통해 활용되며 모델링을 위한 객체정보를 종합적으로 정의하는 “Intelligent Object Modeling Module”에서 주로 활용된다<Figure 2>. 해당 모듈은 설계를 위한 상세한 정보를 텍스트와 이미지의 형태로 제공하며 공간 내 객체 구성을 사용자에게 적합하게 제공하기 위해 활용된다. “Object DB & Management Module”은 BIM 객체의 메타데이터, 사용자 요구사항, Parametric BIM object file, 객체 간 관계 등을 구축하고 관리하는 모듈이며, “BIM-authoring Platform API Handler”는 “Intelligent Object Modeling Module”이 제공한 최종 객체 정보를 실제 모델링으로 구현하는 모듈로써 활용된다. 각 모듈에서 생성되어 송출되는 데이터를 상호운용하며 자동화된 상세설계 가능 시스템을 제공한다.
2. 객체 배치 모델링 모듈 구성
본 연구에서 제안하는 BIM 자동화 시스템의 핵심 모듈인 “Intelligent Object Modeling Module”은 사용자 맞춤형 공간 설계를 위한 체계적인 프로세스로 구성된다<Figure 3>. 본 연구에서는 각 모듈 간의 상호 작용과 전체 시스템의 흐름을 보다 명확하게 설명하고자 하며, 해당 모듈은 정보 분석 및 설계 대안 생성, 객체 검증, 그리고 객체 최적화 배치의 세 가지 주요 단계로 구성된다. 각 단계의 세부 프로세스는 다음과 같다.
첫째, 정보 분석 및 설계 대안 생성 단계에서는 입력 데이터로 제공되는 low-LOD BIM 모델과 사용자 요구사항을 종합적으로 분석하여 공간설계에 필요한 텍스트 정보를 도출한다. 이 과정에서 활용되는 LLM(Large Language Model)은 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술을 통해 사전 구축된 공간설계 관련 문서를 참조하며, 이를 통해 단순한 언어 모델 기반의 응답이 아닌 신뢰성 있는 설계정보를 제공할 수 있도록 한다. 이후, 도출된 텍스트 정보를 바탕으로 사전 학습된 이미지 생성 AI 모델(Chae et al., 2023; Chae et al., 2024)을 활용하여 다양한 설계 대안 이미지를 생성하며, 설계자는 텍스트와 이미지 두 가지 형태의 정보를 기반으로 공간 내 객체 정의를 수행할 수 있다. 최종적으로, 텍스트 및 이미지 정보 간 상호 검증 과정을 거쳐 보다 신뢰성 높은 객체 선정이 이루어진다.
둘째, 객체 검증 단계에서는 선정된 객체가 실제 사용자 요구사항에 부합하는지를 검토하기 위해 매핑 테이블 기반의 검증 과정이 수행된다. “Object DB & Management Module”을 통해 BIM 객체들의 실제 모델링 가능 여부를 확인하며, DB 내 해당 객체파일의 유무를 검토한다. 또한, 선정된 객체들의 물리적 규격, 재질, 설치 조건 등을 분석하여 실제 설계 환경에서 구현 가능한지를 평가하며, 이를 통해 객체의 전반적인 속성정보를 정확하게 반영할 수 있도록 한다. 본 단계는 시스템 내에서 실질적으로 구현 가능한 설계 방안을 도출하기 위한 핵심적인 과정으로, 사용자 요구사항과 공간 제약을 동시에 고려하여 검증이 이루어진다.
마지막으로, 최적화 배치 단계에서는 입력된 low-LOD BIM 모델의 공간 정보를 기반으로 각 객체의 최적 배치 대안을 도출한다. 본 과정에서는 다양한 설계 요소들이 종합적으로 고려된다. 우선, 공간의 물리적 제약 조건을 분석하여 벽체 위치, 기둥, 창문, 출입구 등의 고정 요소들과의 관계를 평가한다. 또한, 객체 간의 상호 관계성을 분석하여 기능적으로 연관된 객체들이 적절한 거리와 배치로 구성되도록 최적화한다. 이러한 다각적 분석을 통해 도출된 최적 배치 방안은 최종적으로 “BIM-authoring Platform API Handler”로 전송되며 이를 기반으로 실제 high-LOD BIM 모델로 구현된다. 이를 통해 사용자의 요구사항과 공간 효율성을 고려한 고품질의 설계 결과물이 제공될 수 있다.
IV. 사용자 신체특성기반 BIM 모델링
1. 고령자 주거공간 구성 객체
본 연구에서 구축한 설계 시스템의 성능 테스트를 위해서는 사용자의 요구사항(신체특성)과 부합하는 객체들이 연계된 정보체계 DB가 필수적이다. 즉, III-1에서 제시한 기준을 바탕으로 “Intelligent Object Modeling Module” 내 User/object mapping table이 구축되어야 한다. 이와 관련된 연구는 사용자별 지속적인 데이터 구축이 필요한 분야로, 본 연구에서는 선행연구에서 개발된 매핑 테이블을 활용하여 시스템 검증을 진행하고자 한다(Chae et al., 2023; Chae et al., 2024). 노화가 진행된 고령자를 대상으로 구축된 매핑테이블을 함축적으로 정리한(<Table 1>, <Table 2>)의 설비객체들이 공간 내 구성되는지 확인함으로써 시스템에서 제공하는 정보가 적합한지 확인할 수 있다. 또한, 제공된 정보 외에도 <Table 1>, <Table 2>에 기재된 다양한 객체 중 보조기구 사용자를 위한 일부 객체는 설치 시 보조기구의 활동공간이 필수적으로 고려되어야 합니다. 이는 사용자에게 원활한 이동과 접근성을 보장할 수 있습니다. 미국 장애인법(ADA)에 따르면, 휠체어 사용자는 최소 32인치(약 81 cm) 너비의 출입구와 공간 내 180도 회전하기 위해서는 직경 60인치(약 152 cm)의 명확한 공간 또는 T자형 공간이 필요합니다.
주방 공간은 조리, 수납 등 다양한 활동이 이루어지는 공간으로, 욕실보다 더 개방적이고 넓은 사용공간이 특징이다. 이러한 특성에 따라, 단순히 기본적인 설비 배치를 넘어 다양한 배치 유형에 대응할 수 있는 설계 솔루션이 요구된다. 이러한 접근 방식은 주방을 대상으로 상이한 배치에 따른 시스템의 공간구성 능력을 비교하고자 하였다.
Table 1.
Necessary Safety Equipment for Elderly Users’ Spaces _Kitchen
반면 욕실 공간의 경우, 기본적으로 변기, 세면대, 샤워 공간으로 구성되어 공간 내 객체의 배치 변화가 상대적으로 제한적인 특성을 보인다. 이러한 고정적 특성을 고려하여, 본 연구에서는 욕실 공간에 대해 설비 배치구조의 다양성보다는 사용자의 특성과 필요에 따른 설비 구성의 질적 변화에 초점을 맞추어 검증을 진행하여 시스템이 변화를 적절히 반영한 설계 솔루션을 제시할 수 있는지를 중점적으로 비교 분석하였다. 이러한 접근 방식은 공간의 고유한 특성을 반영하면서 사용자 중심의 최적화된 설계 대안을 도출하는 시스템의 성능과 공간의 기본 구조는 유지하면서 사용자의 특수한 요구사항을 반영하는 시스템의 유연성을 검증할 수 있다.
Table 2.
Necessary Safety Equipment for Elderly Users’ Spaces _Bathroom
2. 고령자 주거공간 BIM모델 구축 테스트
테스트 진행한 여섯 가지 사례는 체계적인 비교를 통해 시스템 효과를 분석하였다. 공간의 고유특성을 반영하며 사용자와 공간에 따른 생성 결과 변화를 확인하기 위해 서로 다른 공간을 대상으로 테스트를 수행했다. 본 연구에서 수행한 두 가지 시나리오의 비교표는 입력, 출력 그리고 건축 지식을 기반으로 설계를 위한 객체 정보를 정의하여 시나리오마다 차별화된 내용을 생성하는 “Intelligent Object Modeling Module” 결과 데이터를 분석하는데 초점을 맞추었다. <Figure 4>는 진행 과정을 시각적으로 나타낸 자료로, 각 모듈의 프로세스와 모듈에서 생성되는 데이터의 결과물을 확인할 수 있다.
주방을 대상으로 테스트한 결과는 <Table 3>에 제시되어 있으며, 보조기구를 사용하는 고령자의 주방을 대상으로 노화에 따른 보편적 신체특성에 적합한 안전설비를 포함한 BIM 모델과 설계정보가 생성되었음을 확인할 수 있다. CASE1, 2는 동일한 신체특성을 적용하더라도 입력되는 요구사항(주방 공간의 크기, 형태)에 따라 공간구성이 달라질 수 있음을 확인하였다. Galley형과 Single wall형 주방에 대해 ‘근골격계 노화 사용자(보조기구 사용자)’라는 동일한 신체특성을 적용한 결과, 각 주방 레이아웃의 특성에 맞춰 동일한 안전설비들이 다른 방식으로 배치되는 것을 확인하였다.
Table 3.
Test Results of BIM Model Construction for Elderly Living Spaces _Kitchen
욕실을 대상으로 한 테스트 결과<Table 4>에서 상이한 신체적 노화 특성을 가진 사용자를 입력했을 때의 변화를 확인하였다. CASE 3(근골격계 노화 사용자_보조기구 사용자)와 CASE 4(감각신경계 노화 사용자)를 비교한 결과, 공간의 목적과 크기가 동일하더라도 사용자 특성에 따라 설비 구성이 달라지는 것을 관찰할 수 있었다. 근골격계 노화 사용자의 경우, 지지 기능이 강화된 설비가 추가되었으며, 감각신경계 노화 사용자의 경우 체온 유지 기능이 포함된 설비가 적용되었다.
Table 4.
Test Results of BIM Model Construction for Elderly Living Spaces _Bathroom
이러한 테스트를 통해 본 연구에서 제안하는 시스템이 공간의 형태와 사용자 특성에 따라 적절한 설비를 자동 배치할 수 있음을 확인하였으며 설계의 유연성과 사용자 맞춤형 설계 대응력을 검증하였다. 이는 향후 다양한 사용자 데이터를 축적할 경우, 현재의 정보 제공 및 모델링 능력을 넘어 요구사항에 따른 다양한 설계 대안 제시가 가능할 것이다.
V. 결 론
본 연구는 사용자 정보기반의 자동화된 상세 BIM 모델링 접근방법을 제안하였다. 해당 방식은 생성형 AI(LLM, Image Gen AI)와 공간객체 기반 자동화 시스템을 활용하여 다양한 사용자 요구사항을 설계에 통합하는 접근방식을 따른다. 특히, 사용자-객체 간 정보체계를 확립하는 사용자-객체 매핑 테이블을 도입하여, 사용자 요구사항에 최적화된 공간객체를 체계적으로 제공할 수 있도록 상세한 시스템 구성 아키텍쳐를 제시한다.
본 시스템은 BIM 객체 데이터를 종합 관리하는 “Object DB & Management Module”, 공간 내 구성 객체를 정의하는 “Intelligent Object Modeling Module”, 그리고 정의된 객체의 실제 모델링을 수행하는 “BIM-authoring Platform API Handler”의 세 가지 주요 모듈로 구성된다. 시스템의 핵심 요소인 “Intelligent Object Modeling Module”은 사전 학습된 생성형 AI 모델을 활용하여 사용자 요구사항에 대응하는 이미지/텍스트 정보를 제공하고 분석하여 필요한 객체 정보를 도출한다. 이후 상호 검증 과정을 통해 필요 객체 정보를 확립하고, 최적의 BIM 객체 배치 방안을 모델링 가능한 코드 형식으로 변환하여 “BIM-authoring Platform API Handler”로 전송한다. 시스템의 유효성을 검증하기 위해 고령 사용자를 대상으로 두 가지 시나리오에 대한 시연을 수행하였다. 각 테스트는 사용자의 신체적 특성(보조기구 사용 근골격계 노화/감각신경계 노화 사용자)과 공간 유형(욕실, 주방)에 따라 진행되었으며, 각 상황에 적합한 BIM 객체가 자동으로 선택되어 모델링된 상세 high-LOD BIM 모델이 도출되는 것을 확인하였다.
본 연구의 주요 기여도는 다음과 같은 관점에서 논의될 수 있다. 공간 사용자 관점에서는 사용자 요구사항 기반의 공간 구현이 가능해져, 특히 특수한 신체적 요구사항을 가진 사용자에게 맞춤형 설계를 통한 공간의 안전성/편의성 향상이 가능해졌다. 설계자 관점에서는 시스템 DB에 포함된 다양한 설계 전문성을 활용하여 특정 사용자 그룹에 대한 전문지식이 부족하더라도 최적화된 설계 솔루션을 도출할 수 있도록 한다. 또한, 본 연구는 실내건축 분야에서 BIM 기반 상세설계의 새로운 패러다임을 제시했다는 점에서 의의가 있다. 기존 접근방식에서 벗어나 사용자 요구사항 기반 설계와 자동화 기술을 효과적으로 통합하였으며, 특히 생성형 AI를 활용한 설계 방법론을 제시함으로써 건축설계 자동화 발전에 기여할 것으로 기대된다.
향후 연구에서는 관련 BIM 객체와 연계정보 데이터베이스의 확장을 통해 더 넓은 범위의 설계 공간에 대한 자동화 설계 지원이 가능할 것이다. 또한, 본 연구에서 개발된 시스템의 실효성을 객관적으로 검증하여 시스템 활용을 통한 시간 효율성, 공간 활용성, 설계 결과 품질 비교 등 시스템의 실무활용에 기여할 수 있는 연구를 지속적으로 진행할 필요가 있다.
