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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
김진성 (연세대학교) 송재열 (연세대학교) 이진국 (연세대학교)
저널정보
(사)한국CDE학회 한국CDE학회 논문집 한국CDE학회 논문집 제25권 제4호
발행연도
2020.12
수록면
425 - 433 (9page)
DOI
10.7315/CDE.2020.425

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This paper aims to extract a predicate-argument structure from a given building design requirement for building design rule-checking apps. Rule-making that covers the translation of natural language into computer-readable format is a key process of rule-checking. Previous studies for rule-making focused on translation mechanism or user-friendly tools such as ruleset manager and visual programming language. However, the rule-making task has been manually conducted and depends on programmers and rule experts. Therefore, this paper describes a deep learning-based design regulation analysis for automation in rule making. This paper classifies logical elements of design requirements and their semantic roles. Predicate-argument structure for rule checking is defined. Using a bidirectional LSTM (Long Short-term Memory) with conditional random field, a model is trained to extract logic rule components such as object, property and method that are components of rule-checking rulesets.

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 선행연구 고찰
3. 기계학습 기반 건축설계지침 내 논리 규칙 구성요소 추출 접근방법
4. 논리규칙 구성요소 자동추출 구현
5. 결론
References

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