• Proceedings of the Korean Institute Of Construction Engineering and Management
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• 2008.11a
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• pp.738-743
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• 2008

Recently BIM is utilized to improve productivity for Life Cycle Cost of construction projects. Therefore, the establishment of BIM process by each construction project is a necessary element. However, cases and the pertinent researches that BIM process by each project is established are still not enough in Korea. The study proposed construction of BIM process through how to set up BIM application, how to organize a BIM team, how to set up a family and modeling method in the early stage. To achieve the purpose, the study examined application ability of BIM process by carrying out basic setting and modeling work through pilot study model, examination of the amount of materials and information interchange with IFC. The study attempted making a foundation of domestic BIM guideline construction through the above examination.

• Korean Architects
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• s.487
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• pp.63-68
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• 2009

건축시장에서도 지식정보화로 등장한 BIMtleofmf 맞이하게 되었다. BIM(Building Information Modeling)은 전통적인 건축의 2D해석방법을 보다 실물 그대로의 형태로 가상의 디지털 공간에 구현하는 방법이다. 이는 건축시장 전반에 일대 지각변동이 야기될 전망이다. 건축사사무소의 경우 설계 프로세스의 변화, 디자인팀 구성의 변화, 저작권과 관련된 계약의 변화, 건축사의 역할의 변화 등 많은 변화가 대기하고 있는 실정이다. 최근에는 우리 건축시장에도 BIM으로 발주되기 시작하고 있다. 이에 대한 준비가 없이는 많은 혼란과 대가를 치러야 되는 상황으로 몰리고 있는 안타까운 실정이다. 건축은 건축이라는 큰 주제를 가지는 여러 전문집단이 함께 협업(collaboration)하여 이루어 가는 행위들로 볼 수 있다. 여러 관계자간의 상호 밀접한 협업과 분명한 역할 분담이 요구된다. 따라서 이에 대한 대비를 해나가야 한다. 이에 대한 방법으로 국외의 BIM 가이드라인을 조사 분석하고 장단점을 파악하여 국내 건축시장의 전통적이며 지역적 특성을 반영하는 국내 BIM 가이드라인을 만드는 과정에서 조사된 주요 해외 사례를 살펴보고자 한다. 이를 통하여 건축사 여러분들과 함께 고민하고 준비하는 기회를 지면을 통하여 갖고자 한다. 많은 관심과 성원을 기대하며${\cdots}$.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.41 no.6
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• pp.751-760
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• 2021

Most bridges in Korea are over 20 years old, and many problems linked to their deterioration are being reported. The current practice for bridge inspection mainly depends on expert evaluation, which can be subjective. Recent studies have introduced data-driven methods using building information modeling, which can be more efficient and objective, but these methods require manual procedures that consume time and money. To overcome this, this study developed an image-based automaticbridge component classification network to reduce the time and cost required for converting the visual information of bridges to a digital model. The proposed method comprises two convolutional neural networks. The first network estimates the type of the bridge based on the superstructure, and the second network classifies the bridge components. In avalidation test, the proposed system automatically classified the components of 461 bridge images with 96.6 % of accuracy. The proposed approach is expected to contribute toward current bridge maintenance practice.