The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.289-293
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2015
The construction industry has been evolving with the development of information technology. According to this trend, the current industry changes from 2d drawings to Building Information Modeling(BIM). Current studies on the BIM-based estimation have problems such as Quantity Take-Off(QTO) specificity toward a particular software, the uncertainty of the amount in accordance with the model quality. These studies focus on QTO based on BIM rather than schematic estimation. In addition, studies on the connection with the QTO and unit cost for schematic estimation are insufficient. The purpose of this study is to propose schematic estimation process by utilizing construction codes and QTO in architectural object BIM libraries. Construction codes are classified in detail in order to input codes inside each. This study has connected unit cost and construction classification codes that obtain from BIM model. The results of this study will be helpful in decision-making and communication for schematic estimation of the design phase. It will improve the efficiency and reliability problems of existing schematic estimation.
The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.752-759
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2022
The instantiation of spaces as a discrete entity allows users to utilize BIM models in a wide range of analyses. However, in practice, their utility has been limited as spaces are erroneously entered due to human error and often omitted entirely. Recent studies attempted to automate space allocation using artificial intelligence approaches. However, there has been limited success as most studies focused solely on the use of geometric features to distinguish spaces. In this study, in addition to geometric features, semantic relations between spaces and elements were modeled and used to improve space classification in BIM models. Graph Convolutional Networks (GCN), a deep learning algorithm specifically tailored for learning in graphs, was deployed to classify spaces via a similarity graph that represents the relationships between spaces and their surrounding elements. Results confirmed that accuracy (ACC) was +0.08 higher than the baseline model in which only geometric information was used. Most notably, GCN was able to correctly distinguish spaces with no apparent difference in geometry by discriminating the specific elements that were provided by the similarity graph.
For the past three years, the importance of automatic research has been increased. It was proved in previous research that the number of conducted research using 'Database' technique was the largest, but the amount of increase was the largest in research on 'BIM'. In consequence, it is predicted the research on 'BIM' will become a center of automation in construction. Therefore, the purpose of this paper is to examine trends though classifying into each construction phase and developed extent of techniques related to professionalization and integration with other techniques within a range of 'Automation in Construction Journal' which has the biggest level of awareness in construction field.
This study applied BIM(Building Information Modeling) technology for Long-life Housing within exterior, interior and building equipment. There has many changes and depression infill material after construction. Therefore to understand establishment of repair and replacement cycle is necessity. In addition, the method of classification is necessary because of construction equipment efficiency. On this study, we will find how can we manage them and establish the repair and repairment cycle by applying BIM technology.
According to the improvement of IT technology, an enhanced efficiency of management system in the construction industry is expected since a quotation system with BIM (Building Information Modeling) technique effectively estimates construction materials. For an enhanced efficiency of management system, related guidelines, standards, and manuals based on BIM are required, but the lack of this information causes difficulty to utilize in practice. In the paper, the satisfaction analysis was performed in order to promote the completeness of construction estimating manager that can be presented criteria and details of BIM-based quantity-takeoff, classification criteria.
The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.637-638
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2015
There has been growing interests in life-cycle project management in the construction industry. A lot of attention is given to Building Information Modeling (BIM) which stores and uses a variety of construction information for the life cycle of project management. However, due to the additional workload arising from BIM, its expected effects versus its input costs are still under discussion in practice. As an attempt to address this issue, one of previous studies suggested an automated linking process by developing Standard Classification Numbering System (SCNS) and Geometry Breakdown Structure (GBS) to enhance the efficiency of integration process of BIM objects, cost, and schedule. Though SCNS and GBS facilitates identifying all different dataset, making object sets and linking schedule activities still needs to be manually done without having an automated tool. In this context, the purpose of this paper is to develop and validate a fully automated integration system for 3D-objects, cost, and schedule. A prototype system for single family homes (Hanok) was developed and tested in order to verify its efficiency.
본 연구에서는 토목분야의 다양한 상용 BIM 모델링 설계 소프트웨어의 사용자들에게 상호 호환성과 상호 운용성을 보장하기 위해 BIM 국제 표준 파일 포맷인 IFC 파일로의 파일 변환 프로세스를 새롭게 설계하여 제시한다. 제안된 프로세스는 상용 BIM 모델링 소프트웨어를 위한 add-in 방식의 컨버터(Converter)를 사용하여, 변환되는 IFC 파일의 3차원 객체 형상 정보에 수량 산출식 코드 속성과 토목 분야 CBS/OBS/WBS 표준분류체계 속성으로 구성되는 추가적인 속성들을 삽입한다. 또한, 개방형(Open) 웹 기반 수량, 공정(4D) 및 공사비(5D) 관리를 위한 IFC 파일의 통합 활용 프로세스를 추가로 설계하고 구축한다. 이러한 작업을 통해 토목 분야의 BIM 모델링 설계 단계에서 최종적인 시공 단계에 이르는 개방형 웹 기반 수량, 공정(4D) 및 공사비(5D)의 연계적 활용에 대한 새로운 프로세스를 제시하는 것이 본 연구의 궁극적인 목적이다.
Although Industry Foundation Classes (IFC) provide standards for exchanging Building Information Modeling (BIM) data, authoring tools still require manual mapping between BIM entities and IFC classes. This leads to errors and omissions, which results in corrupted data exchanges that are unreliable and thus compromise the validity of IFC. This research explored precedent work by Krijnen and Tamke, who suggested ways to automate the mapping of IFC classes using a machine learning technique, namely anomaly detection. The technique incorporates geometric features of individual components to find outliers among entities in identical IFC classes. This research primarily focused on applying this approach on two architectural BIM models and determining its feasibility as well as limitations. Results indicated that the approach, while effective, misclassified outliers when an IFC class had several dissimilar entities. Another issue was the lack of entities for some specific IFC classes that prohibited the anomaly detection from comparing differences. Future research to improve these issues include the addition of geometric features, using novelty detection and the inclusion of a probabilistic graph model, to improve classification accuracy.
As construction projects become bigger, PMIS is being used as a project collaboration tool for project participants, owners, designers, inspectors and contractors. As the data type used in PMIS is usually text and most PMIS have no standard information classification system, there is a problem with data usability, such as the capacity for data search and analysis. BIM uses Objects and Properties, and this information might be used for relating with other construction information. As such, BIM technologies can be used with PMIS to enhance the data usability. The web environment is very convenient for multiple users, but the problem is that the data transfer speed is low for big files such as BIM model files. In this study, we suggested a Virtual Technology (VT) application to enhance the performance of BIM data exchange in PMIS, and tested and analyzed its efficiency when it is used to integrate BIM and PMIS in the web environment. The results of the study showed that VT can be used to enhance the efficiency of BIM data exchange in the web environment.
최근 건설 프로젝트가 대형화, 복잡화, 전문화되면서 다양한 참여자들 사이에서 발생하는 방대한 양의 정보 활용이 중요해 지고 있다. 발생되는 다양한 정보 중 일정정보는 건설프로젝트의 중심적인 정보이다. 건설현장 관련 참여자간 일정정보교환 미흡은 공기지연, 품질하자와 같은 건설생산성 저해 요인을 유발한다. 현재, 건설 산업에서는 건축물의 전 생애 주기 동안 필요한 데이터를 생산하고 관리하는 BIM(Building Information Modeling)에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 연구는 BIM을 기반으로 건설공사의 일정정보를 체계적으로 관리 할 수 있는 일정관리 정보 체계를 구축하는 것이다. 이를 위해 BIM적용 일정관리 업무 프로세스를 구축하였으며, 일정정보를 구축하기 위한 작업분류체계를 도출 하였다. 또한 일정정보 구축에 필요한 속성 중 BIM모델에서 추출 할 수 있는 정보를 도출하고, 일정관리에 필요한 속성정보와 연계하여 일정을 생성 하고 공사 진행 시점별 일정관리를 위한 필요 정보를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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