본 논문은 건축 설계 분야에 생성형 AI를 통합하는 연구로, 특히 텍스트 기반의 파라메트릭 모델 생성 및 최적화에 초점을 맞추고 있습니다. 기존 AI의 한계를 극복하고자 GPT-4.1을 기반으로 한 새로운 생성형 AI인 Text2VP GPT를 제시합니다. Text2VP GPT는 그래프 기반의 시각적 프로그래밍 워크플로우, 파라미터, 그리고 상호 연결을 자동화하며, 상세한 문서, 구체적인 지침, 그리고 예시 기반의 몇 번의 학습을 통해 사용자 의도를 정확하게 반영하고 상호 작용적인 파라미터 조정을 가능하게 합니다. 실험 결과, Text2VP는 기능적인 파라메트릭 모델 생성에 효과적임을 보였으나, 복잡한 모델일수록 오류율이 증가하는 경향을 보였습니다. 본 연구는 시각적 프로그래밍과 파라메트릭 모델링 분야에서 생성형 AI의 잠재력을 강조하며, 복잡한 모델링 작업 관리를 위한 향후 개선 방향을 제시합니다. 궁극적으로 Text2VP는 설계자들이 Grasshopper와 같은 전문 플랫폼에 대한 깊은 교육 없이도 파라메트릭 모델을 쉽게 생성하고 수정할 수 있도록 지원하는 것을 목표로 합니다.
