• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.61-64
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• 2021

2016, 2017년 경주와 포항에서 발생한 규모 5.4 이상의 지진 당시 건물에 많은 피해가 속출함에 따라 지진 발생 시 건물 안전에 관한 관심이 증가하고 있다. 이러한 이유로 지진 등의 재난 상황 시 건물의 위험도를 신속하게 판단할 수 있는 방법론이 필요한 실정이다. 본 논문에서는 지진 등의 재난 상황 시 건물 안전에 위협이 될 수 있는 건물 기울기에 대한 위험도를 자이로 센서 데이터에 기반해 산출하는 시스템을 제안한다. 본 논문에서는건물 기울어짐 데이터를 확보함에 어려움이 있어 모의 거동 환경을 구축하여 데이터를 수집 및 분석하였다. 제안된 시스템은 자이로 센서로부터 수집된 실시간 기울기 데이터를 Mean Filter를 통해 데이터 평탄화 및 선형화를 수행 후 머신러닝 기법중 하나인 선형 회귀 알고리즘을 적용해 건물 기울기를 추정한다. 이후 국토교통부에서 고시한 건물 기울기 위험도 산출표를 바탕으로 측정된 기울기의 위험도를 산출한다. 해당 시스템은 실제 지진 등의 재난 발생 시 실시간 건물 기울기 위험 판단을 통해 신속한 재난 의사 결정에 도움이 될 것으로 기대된다.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.17 no.1
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• pp.43-52
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• 2009

LIDAR data, as the source of the 3D information of buildings, are used many modeling fields such as three-dimensional city models in urban planning and the visibility analysis of buildings. This study suggests a methodology, that is characterized by combining image-based and point-based process, for minimizing the user's intervention and automatically extracting building boundary only using the LIDAR data. Image processing methodology is firstly used to separate building and non-building regions from LIDAR data. Moreover, building regions are then classified main roof into remaining parts by the statistical analysis of height values, and the remaining parts are processed separately. Through the experimental results of study areas which exist many types of buildings, for example, apartment-type, stair-type, complex-type, etc. Approximately 90% building boundaries are automatically extracted by the proposed methodology.

• Journal of Korean Association for Spatial Structures
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• v.6 no.2 s.20
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• pp.77-83
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• 2006

The planning process of complex projects in tall building is characterized by the cooperation of many involved specialists and by a high degree of information exchange. In order to improve the quality of the structural design of tall buildings, information of different involved partners in the planning process has to be integrated. This paper aims to introduce a concept of the integrated structural design for the tall building using STEP(Standard for the Exchange of Product Model Data). In this study, the entities of mass, column shortening, and serviceability evaluation for structural design in tall buildings are proposed.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.391-392
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• 2018

대학교 캠퍼스를 방문하는 최초 방문자 대부분은 넓은 부지와 많은 건물들에 의해 혼란을 겪는 경우가 많다. 건물 명칭이 표기되어 있지만 목표건물의 위치를 쉽게 파악하기는 어렵다. 목표 건물의 위치를 파악 하였더라도 건물 내부에 대한 정보를 찾기는 더욱 힘들다. 4차 산업 혁명 시대의 급속한 발전으로 다양한 신기술이 등장하는 과정에서 증강현실(Augmented Reality) 기술이 대두되고 있다. 본 논문에서는 증강현실 기술을 이용하여 조선대학교의 건물 이름과 그 건물에 대한 정보를 제공하는 안내시스템 "See-Chosun" 어플리케이션을 제안하기로 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06b
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• pp.279-282
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• 2010

최근 단일 고해상도 위성영상과 건물과 지형에 대한 정보를 가지고 있는 수치지도(DEM:Digital Elevation Model)를 이용하여 3차원 영상으로 구축하는 연구가 많이 이루어지고 있다. 3차원영상을 구축하기 위해서는 건물과 지형의 위치, 크기, 형상에 관한 정보가 필요하나 위성영상만으로는 구하기가 어려워 수치지도를 활용한다. 본 논문에서는 수치지도를 이용하여 3차원 건물과 지형의 고도 정보를 추출하고, 위성영상과 Snake 모델을 이용하여 반자동으로 추가적인 건물 높이와 바닥면에 대한 정보를 추출하여, 3차원 영상을 생성 하는 방법을 제안한다.

• 한국지형공간정보학회:학술대회논문집
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• 2002.03a
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• pp.17-22
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• 2002

인공위성을 이용한 위치결정시스템인 GPS(Global Positioning System)는 mm 단위의 정밀도로 정적, 동적 위치관측이 가능한 시스템으로 현재 여러 분야에서 활용이 증가하고 있다. 특히 교량, 댐 등 안전이 요구되는 사회기반 시설물의 동적 거동을 기록하고 감시하는데 있어서 GPS가 새로운 관측시스템으로 주목받고 있으며 이를 실용화하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 GPS를 이용하여 건물의 거동상태를 점검 하는 것을 목적으로 하고 있다. 계절풍에 의한 초고층건물의 거동을 해석하기 위하여 건물 옥상에 GPS, 가속도계, 풍향계, 풍속계를 설치하였다. GPS와 가속도계로를 이용하여 건물의 변위 및 가속도를 5Hz로 관측하였다. GPS를 이용한 변위관측은 1시간, 1분, 1초 등의 간격으로 3차원 변위를 계산하였으며, 계산된 3차원 변위를 가속도계, 풍속계, 풍향계와 연계하여 해석하였다. 대상 건물에 대한 최대 변위를 관측한 결과 계절에 따라 큰 차이를 보였으며 건물의 안정성을 평가할 수 있는 척도인 건물의 고유 진동수의 경우 약 0.2Hz의 값을 얻을 수 있었다. 향후 모든 센서들을 통합하여 실시간으로 건물을 모니터링할 수 있는 시스템을 개발할 경우 건물의 안정성 해석 및 유지보수에 본 연구가 큰 기여를 할 수 있을 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.421-424
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• 2013

최근 문제가 되고 있는 전력 문제를 효율적으로 관리하기 위해 건물 에너지 관리 시스템이 주목받고 있다. 건물 에너지 관리 시스템은 관리자가 건물의 전력 소비량을 효율적으로 관리할 수 있도록 전력 소비량에 대한 모니터링 기능을 제공하는 시스템이다. 기존의 건물 에너지 관리 시스템은 과거, 현재, 미래의 전력 소비량을 통계 자료로 제공하고, 이를 토대로 전력 과부하 발생을 방지하였다. 그렇지만 기존의 시스템에 반응형 웹 디자인을 적용한 사례를 찾아보기 힘들며 온도 변화에 따른 전력 소비량을 고려하지 않기 때문에 정확한 부하 예측을 하기 어렵다는 단점이 있다. 본 논문에서 제안한 건물 에너지 관리 시스템은 반응형 웹 디자인을 적용하여 여러 모바일 기기로도 편리하고 효율적으로 건물을 관리할 수 있게 하였다. 또한, 건물에서 유지되어야 할 목표 온도, 건물 전력 소비량에 대한 과거 데이터와 기상청에서 제공하는 데이터를 통하여 부하 예측을 하고, 다양한 전력 소비량 통계 자료를 제공한다. 이를 통해 관리자는 효율적인 건물 에너지 관리를 할 수 있다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.39 no.5_4
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• pp.1097-1109
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• 2023

Urban is an area where small-scale changes to individual buildings occur frequently. An existing urban building database requires periodic updating to increase its usability. However, there are limitations in data collection for building changes over a wide urban. In this study, we check the possibility of detecting building changes and updating a building database by using satellite images that can capture a wide urban region by a single image. For this purpose, building areas in a satellite image are first extracted by projecting 3D coordinates of building corners available in a building database onto the image. Building areas are then divided into roof and facade areas. By comparing textures of the roof areas projected, building changes such as height change or building removal can be detected. New height values are estimated by adjusting building heights until projected roofs align to actual roofs observed in the image. If the projected image appeared in the image while no building is observed, it corresponds to a demolished building. By checking buildings in the original image whose roofs and facades areas are not projected, new buildings are identified. Based on these results, the building database is updated by the three categories of height update, building deletion, or new building creation. This method was tested with a KOMPSAT-3A image over Incheon Metropolitan City and Incheon building database available in public. Building change detection and building database update was carried out. Updated building corners were then projected to another KOMPSAT-3 image. It was confirmed that building areas projected by updated building information agreed with actual buildings in the image very well. Through this study, the possibility of semi-automatic building change detection and building database update based on single satellite image was confirmed. In the future, follow-up research is needed on technology to enhance computational automation of the proposed method.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.33 no.3
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• pp.1235-1242
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• 2013

This study deals with the BIM (Building Information Modeling)-based energy performance analysis implemented in EnergyPlus. The BIM model constructed at Revit is updated at Design Builder, adding HVAC models and converted compatibly with the EnergyPlus. We can obtain the input values about HVAC system and building environment such as HVAC system efficient, the number of air changes and energy consumption of equipment on applying GAs (Genetic algorithms). After modification about HVAC system, Optimization about HVAC system energy consumption can be analyzed. In order to maximize the building energy performance, a genetic algorithm (GA)-based optimization technique is applied to the modified HVAC models. Throughout the proposed building energy simulation, finally, the best optimized HVAC control schedule for the target building can be obtained in the form of "supply air temperature schedule". Throughout the supply air temperature schedule is applied to energy performance simulation, we obtained energy saving effect result on simulation.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.24 no.3
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• pp.341-348
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• 2020

The ability to extract useful information from an image, such as the human eye, is an interface technology essential for AI computer implementation. The building recognition technology has a lower recognition rate than other image recognition technologies due to the various building shapes, the ambient noise images according to the season, and the distortion by angle and distance. The computer vision based building recognition algorithms presented so far has limitations in discernment and expandability due to manual definition of building characteristics. This paper introduces the deep learning CNN (Convolutional Neural Network) model, and proposes new method to improve the recognition rate even by changes of building images caused by season, illumination, angle and perspective. This paper introduces the partial images that characterize the building, such as windows or wall images, and executes the training with whole building images. Experimental results show that the building recognition rate is improved by about 14% compared to the general CNN model.