• 한국BIM학회 논문집
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• 제12권2호
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• pp.12-25
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• 2022

To increase the usability of Building Information Modeling (BIM) in construction projects, it is critical to ensure the interoperability of data between heterogeneous BIM software. The Industry Foundation Classes (IFC), an international ISO format, has been established for this purpose, but due to its structural complexity, geometric information and properties are not always transmitted correctly. Recently, deep learning approaches have been used to learn the shapes of the BIM elements and thereby verify the mapping between BIM elements and IFC entities. These models performed well for elements with distinct shapes but were limited when their shapes were highly similar. This study proposed a method to improve the performance of the element type classification by using an Ensemble model that leverages not only shapes characteristics but also the relational information between individual BIM elements. The accuracy of the Ensemble model, which merges MVCNN and MLP, was improved 0.03 compared to the existing deep learning model that only learned shape information.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.1259-1273
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• 2012

최근의 웹에서 유비쿼터스로의 지식정보화사회의 급속한 진행에 의한 IT와 컴퓨팅기술에 있어서의 빅데이터 시대라는 새로운 패러다임 도래는 한국 정부 및 각국 정부에 있어, 전자정부 및 국가정보화 추진에 있어서의 주목할 만한 전환점이 되고 있다. 따라서 본 연구는 미래예측방법으로 많이 활용되고 있는 시나리오 플래닝 방법론을 적용하여 한국 전자정부 및 국가정보화 발전의 바람직한 미래상을 도출하였다. 곧 빅데이터 시대에 합당한 한국 전자정부 및 국가정보화의 상대적 미래우위전략을 찾고자, 정부의 빅데이터인 공공데이터의 활용에 대한 발전방안을 모색하였으며, 그 결과 한국의 전자정부 및 국가정보화에 부합하는 공공데이터를 활용한 대국민공개강화 전략을 도출하였다. 또한 '인간의 이해'보다는 '기계의 이해'를 지향하는 시멘틱웹 기술과 함께하는 링크드데이터 기술의 적용 아래에서의 개발을 제안하였다.