• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2021년도 봄 학술논문 발표대회
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• pp.255-256
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• 2021

The performance measurement of construction projects has traditionally been evaluated as a prerequisite for successful project completion. Considering this importance, the UK and the US are operating quantitative performance measurement systems for construction projects. However, in the case of Korea, there is a limit to the use of existing methods due to the limitation of data collection. Recently, in consideration of the domestic situation, research is being conducted to measure the quantitative performance of a project by using big data including progress and project attribute information. Therefore, this study aims to present the design direction of a performance monitoring system using Quality Function Deployment.

• 건축구조
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• 제22권4호
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• pp.43-50
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• 2015

• 건설관리
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• 제23권5호
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• pp.4-8
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• 2022

• 건설관리
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• 제25권3호
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• pp.46-47
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• 2024

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2020년도 봄 학술논문 발표대회
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• pp.40-41
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• 2020

As the capacity of the 3d scanner developed, the reverse engineering using the 3d scanner is emphasized in the construction industry to obtain the 3d geometric representation of buildings. However, big size of the indoor point cloud data acquired by the 3d scanner restricts the efficient process in the reverse engineering. In order to solve this inefficiency, several pre-processing methods simplifying and denoising the raw point cloud data by the rough standard are developed, but these non-standard methods can cause the inaccurate recognition and removal the key-points. This paper analyzes the correlation between the accuracy of wall recognition and the density of the data, thus proposes the proper method for the raw point cloud data. The result of this study could improve the efficiency of the data processing phase in the reverse engineering for indoor point cloud data.

• 한국건축시공학회지
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• 제11권2호
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• pp.171-180
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• 2011

최근 국내외에서 건축물의 고층화 및 비정형화 추세 속에서 BIM기술이 활발히 이루어지고 있으나 설계단계의 BIM 데이터가 시공현장에 적극적으로 재활용되지는 못하고 있다. 건설 회사들의 주요 관심사는 공정 및 공사비 관리 등 여러 분야인데 BIM기술이 활발히 사용되기 위해서는 BIM 데이터가 이러한 용도로 활용될 수 있도록 올바르게 작성되어야 한다. 이를 위해서는 특히 BIM데이터를 건물 부재별로 수량을 올바르게 산출할 수 있도록 기준을 설정하여 BIM데이터를 작성하는 것이 필요하며 작성된 BIM데이터가 올바르게 만들어졌는지를 품질관리 차원에서 확인하는 것이 필요하다. 본 연구는 BIM기술이 건설현정의 공정 및 공사비 관리에 활용에 매우 중요한 물량산출을 올바르게 할 수 있도록 BIM데이터의 품질을 확보할 방안에 대한 제시를 목적으로 수행되었다.

• 한국건축시공학회지
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• 제21권6호
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• pp.665-676
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• 2021

노후 건축물의 수가 증가함에 따라, 건물의 안전진단, 유지 보수에 대한 중요성이 증가하고 있다. 기존 외관 조사는 점검자의 주관적인 판단이 수반되어 평가 결과가 다르고 객관성과 신뢰성이 떨어진다. 따라서 본 연구는 기존 연구를 통해 기실시된 외관 조사 및 상태 평가 프로세스의 한계를 제시하였으며, UAV, Laser Scanner를 통해 3D Point Cloud 데이터를 수집하였다. 또한, Reverse Engineering 기술을 이용하여 3D 모델을 생성한 후 객관적인 상태평가 데이터를 취득하였다. 이후 기존의 정밀검사 데이터와 정밀 안전진단 데이터를 활용하여 DNN 구조를 생성하고, 고정밀도 측정 장치를 이용하여 얻은 상태평가 데이터를 적용하여 객관적인 건물안전등급을 산출하였다. 자동화된 프로세스는 20개의 노후된 건축물에 적용되며 동일 면적 건축물 기준 수작업으로 실시되는 안전진단의 시간에 비해 약 50% 감소하였다. 이후 본 연구에서는 안전등급 결과값과 기존값을 비교하여 안전등급 산출과정의 정확성을 검증하고 약 90%의 높은 정확도를 가진 DNN을 구축하였다. 이는 향후 노후 건물의 안전등급 산정의 신뢰성이 향상되고 비용과 시간을 절약해 경제성이 향상될 것으로 기대된다.

• 건축사
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• 통권566호
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• pp.92-97
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• 2016

지난 두 회에 걸쳐 흔히 사람들이 이야기하는 파라메트릭 디자인의 전형에 가까우며 현재의 건축 및 시공 기술로 충분히 구현이 가능한 두 예를 살펴보았습니다. 조금 지루하다고 여기셨을 분들을 위해 앞으로 몇 회간은 시뮬레이션(simulation)에 대해 이야기를 해 볼까 합니다. 시뮬레이션은 단어가 의미하는 것처럼 실제의 현상을 모방하는 과정을 의미하며 이미 많은 분야에서 다양한 목적을 위해 사용되고 있습니다. 쉽게 머릿속에 떠오르는 시뮬레이션은 아마도 영화나 컴퓨터 게임에서 자연현상이나 물리적 법칙에 의한 사물의 거동 등을 본뜨고자 하는 목적의 특수효과를 위한 시뮬레이션, 과학자들이 자연의 현상의 이해 및 예측, 혹은 가설의 검증 등을 위해 사용하는 시뮬레이션, 엔지니어들이 물체의 물리적 화학적 거동을 시험해 보기 위해 사용하는 시뮬레이션 등이 아닐까 생각합니다. 시뮬레이션은 기본적으로 어떠한 현상에 대한 이해를 바탕으로 그러한 현상을 만들어 내는 법칙을 찾아내어 이를 디지털 모델화 하여야 합니다. 몇 회 전에 말씀드렸던 것처럼, 실험에 실험을 거듭하여 가장 영향력이 큰 변수를 찾아내고 미처 이해하지 못한 변수들을 보강하기 위해 도입하는 상수 등으로 이러한 과학적인 법칙을 도출하게 됩니다. 싸고 막강한 성능의 컴퓨터 및 데이터 저장방법 등을 등에 업은 빅 데이터(Big Data)를 통한 방법론이 이미 통계 및 확률의 분야에서 전통적인 알고리듬에 바탕을 둔 시뮬레이션에 우위를 점하고 있는 상황이긴 하지만, 개인적인 생각으로는 항상 다른 분야에 비해 기술적으로 한발 뒤쳐질 수밖에 없는 건축의 보수적인 속성 및 좀 더 많은 것에 대해 컨트롤을 하고 싶어 하는 많은 건축인들의 애착 등을 고려해 보았을 때 건축에서의 시뮬레이션이라는 영역은 아직도 알아야할 가치가 많다고 생각됩니다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.533-535
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• 2021

본 연구가 기존 연구와 구별되는 점은 다음과 같다. 첫째, IoT 기술을 활용하여 클라우드 기반으로 시스템을 구축함으로써 인터넷 연결이 되는 어느 곳에서나 건축물의 상태를 실시간으로 모니터링 할 수 있도록 시스템을 구축했다는 것이다. 둘째, 계측된 시계열 센서 데이터를 인공지능(LSTM)과 통계적(ARIMA) 방법을 이용하여 미래를 예측하는 모델을 개발하고 제안한 예측 모델의 실효성을 건축물 축소모형을 이용하여 실험적으로 검증하였다. 셋째, 또한 다수의 센서 데이터를 융합하여 건축물의 구조적 변형을 시각화함으로써 보다 입체적으로 건축물을 상태를 분석하는 방법에 대해 제안하고 실제 지진피해 건축물 사례를 통해 제안한 방법의 효용성을 입증하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제24권4호
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• pp.127-135
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• 2021

본 연구는 지상 라이다에 의해 획득된 두 가지 유형의 한국전통양식의 건축물에 대한 스캔 데이터로부터 3차원 모델을 생성하는 일련의 처리과정을 제시하고 전통건축물, 문화재, 고고학적 유적지 등을 수치적으로 기록·문서화하기 위한 3D 측량방법을 평가하는데 목적을 두었다. 지상레이저실측을 통한 수치적인 기록화를 필요로 하는 대부분의 고건축물이나 문화재 등은 모든 방향에서 데이터를 취득할 필요성이 있다. 본 논문에서는 대상물 주위의 다중 지점에서 데이터를 획득하여 통합하는 과정을 제시하였다. 또한 레이저 스캔 데이터로부터 건축물의 외부와 내부 양면을 동시에 자동적으로 재구성하는 접근법을 제시하였다.