우리나라의 교량은 대부분이 건설된 지 20년 이상이 지나 현재 노후화로 인하여 많은 문제점이 제기되고 있으며, 교량의 안전점검은 대부분 전문 인력의 주관적인 평가로 이루어지고 있다. 최근 교량 안전점검의 데이터의 체계적인 관리를 위해 BIM 등을 활용한 데이터 기반의 유지관리 기술들이 개발되고 있지만, BIM과 구조물의 유지관리 데이터를 연동을 위해서 영상정보를 직접 라벨링하는 수작업을 필요로한다. 따라서 본 논문에서는 이미지 기반의 자동 교량 구성요소 분류 네트워크를 개발하고자 한다. 본 연구에서 제안한 방법은 두 개의 CNN 네트워크로 구성되었다. 첫 번째 네트워크에서 특정 교량 이미지에 대하여 교량의 형식을 자동으로 분류한 뒤, 두 번째 네트워크에서 교량의 형식별로 구성요소를 분류함으로써 정확도와 효율성을 향상시키고자 한다. 본 연구에서 개발한 시스템을 검증한 결과, 847개의 교량 이미지에 대해서 98.1 %의 정확도로 교량의 구성요소를 자동으로 분류 할 수 있었다. 본 연구에서 개발한 교량의 구성요소 자동분류 기술은 향후 교량의 유지관리에 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 강박스교의 기본계획 단계부터 실시설계 단계까지를 범위로 하여, Building Information Modeling (BIM)을 위한 데이터 모델인 Industry Foundation Classes (IFC)를 통해 구성요소의 의미정보를 생성할 수 있는 방안을 제시하였다. IFC기반의 의미정보 생성에 필요한 항목을 정의하기 위해 강박스교 구성요소의 설계 단계별 분류를 수행하였고, 이를 구성요소의 기능에 따른 물리적 표현요소와 위상에 따른 공간적 표현요소로 구분하여 IFC 프레임워크 내의 사용자 정의 속성집합을 활용하여 IFC에서 지원하지 않는 추가적인 항목을 생성하였다. 추가적으로 생성한 사용자 정의 속성의 유효성을 검토하기 위해 BIM 소프트웨어와 본 연구에서 개발한 강박스교 구성요소 의미정보 입력 인터페이스를 통해 IFC기반의 강박스교의 정보모델을 생성하였고, 이를 기반으로 하여 의미정보 질의를 통한 구성요소의 식별이 가능함을 확인하였다. 또한 IFC기반 강박스교 정보모델을 통해 구성부재의 수량 및 물량 산출을 수행하고, 설계도서를 통해 산출한 수량 및 물량 산출 결과 값과의 비교를 통해 본 연구에서 제안한 방법이 실제 업무에서도 활용할 수 있음을 확인하였다.
건축물을 중심으로 개발된 데이터 스키마인 Industry Foundation Class(IFC)를 토목구조물에 적용하기 위하여 IFC 요소를 확장하는 노력이 진행되고 있지만, BIM소프트웨어에서 확장 IFC 기반의 정보모델을 생성하는 방법이 충분하지 않아 어려움이 따른다. 본 연구에서는 정보관리가 가능한 확장 IFC 기반의 철도 궤도부 정보모델을 생성하기 위하여 독립적인 선형중심의 철도 궤도부 요소모델을 생성하고, 생성된 모델을 기반으로 확장 IFC 기반의 모델을 생성하는 방법론을 제시하였다. 이를 위하여 첫째, 철도 궤도부 요소를 연속적 구조물과 비연속적 구조물로 분류하였다. 연속적 구조물은 선형 기반 소프트웨어에서 생성하였고 이산화된 선형정보 연계를 통해 비연속 구조물을 독립적인 객체로 생성하고 이들을 통합하여 철도 궤도부 정보모델을 생성하였다. 둘째, 철도 궤도부의 정보관리를 위한 분류체계 및 확장 IFC 스키마를 제시하였다. 마지막으로 속성정보와 User-interface를 활용하여 객체의 의미정보를 식별하여 확장 IFC 요소와 매핑하였다. 제시한 방법론을 통하여 오송 철도종합시험선로를 대상으로 정보관리가 가능한 확장 IFC 기반의 정보모델을 생성됨을 확인하고 실용성을 검증하였다.
인공지능 기술은 우수한 성능을 기반으로 다양한 분야에 적용되고 있지만 입력 데이터에 인간이 감지할 수 없는 적대적 섭동을 추가하여 인공지능 모델의 오작동을 유도하는 적대적 예제에 취약하다. 현재까지 적대적 예제에 대응하기 위한 방법은 세 가지 범주로 분류할 수 있다. (1) 모델 재학습 방법; (2) 입력 변환 방법; (3) 적대적 예제 탐지 방법. 이러한 적대적 예제에 대응하기 위한 방법은 끊임없이 등장하고 있지만 각 적대적 공격 유형을 분류하는 연구는 미비한 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 차원 축소와 군집화 알고리즘을 활용한 적대적 공격 유형 분류 방법을 제안한다. 구체적으로, 제안하는 방법은 적대적 예시로부터 적대적 섭동을 추출하고 선형 판별 분석(LDA)를 통해 적대적 섭동의 차원을 축소한 후에 k-means 알고리즘으로 적대적 공격 유형 분류를 수행한다. MNIST 데이터셋과 CIFAR-10 데이터셋을 대상으로 한 실험을 통해, 제안하는 기법은 5개의 적대적 공격(FGSM, BIM, PGD, DeepFool, C&W)을 효율적으로 분류할 수 있으며, 적대적 예제에 대한 정상 입력을 알 수 없는 제한적인 상황에서도 우수한 분류 성능을 나타내는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 영상 데이터에 대한 적대적 공격으로부터 생성된 적대적 예제로 인하여 발생할 수 있는 딥러닝 시스템의 오분류를 방어하기 위한 방법으로 분류기의 입력 영상에 백색 잡음을 가산하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 적대적이든 적대적이지 않던 구분하지 않고 분류기의 입력 영상에 백색 잡음을 더하여 적대적 예제가 분류기에서 올바른 출력을 발생할 수 있도록 유도하는 것이다. 제안한 방법은 FGSM 공격, BIM 공격 및 CW 공격으로 생성된 적대적 예제에 대하여 서로 다른 레이어 수를 갖는 Resnet 모델에 적용하고 결과를 고찰하였다. 백색 잡음의 가산된 데이터의 경우 모든 Resnet 모델에서 인식률이 향상되었음을 관찰할 수 있다. 제안된 방법은 단순히 백색 잡음을 경험적인 방법으로 가산하고 결과를 관찰하였으나 에 대한 엄밀한 분석이 추가되는 경우 기존의 적대적 훈련 방법과 같이 비용과 시간이 많이 소요되는 적대적 공격에 대한 방어 기술을 제공할 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구에서는 다양한 정수처리공법과 시설을 분류하여 정수장의 시설물 정보분할코드체계를 구축하였으며, 이것은 정수장 시설의 생애주기 동안 소요되는 유지관리비용, 에너지 사용비용 산정 및 배출된 환경오염원의 규명과 환경영향평가의 정량적 분석 등을 위한 정보를 통합하기 위한 전산시스템의 코드체계로 활용하게 된다. 건설공사의 정보는 많은 이질정보를 포함하고 있기 때문에 이를 통합해서 관리하기 위한 코드체계가 매우 중요하다. 또한 정수장 시설은 많은 프로세스를 포함한 시설물 설치공사가 주를 이루기 때문에 좀 더 세분화된 분활코드가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 국내에서 시도되지 않은 정수장 관련 분류체계를 건설공사 분류체계인 파셋 분류체계 표현방식을 활용하여 구축하였다.
Based on my attendance at the CIPA International Symposium(CIPA2023) organized by the International Scientific Committee on Heritage Documentation(ICOMOS), this paper explored research cases applying digital technologies, including BIM, to architectural heritage. The researches presented at this symposium were categorized into specific areas: data acquisition, data management, data sharing&experience. Through this classification, an analysis of research cases in architectural heritage utilizing digital technology was conducted. By categorizing the 43 academic papers from the CIPA2023 based on research themes, trends in the digital architecture field were analyzed, providing insights into future research directions for the digital acquisition, management, sharing, and experiential aspects of Korean architectural heritage. In conclusion, it is deemed necessary to reference and supplement the methodologies, including algorithms, workflows, and approaches developed in each study, to effectively apply methodologies suitable for the characteristics of Korean architectural heritage and its data.
본 연구는 기획단계, 설계단계 및 시공단계에서 사용가능한, 모듈러 강교량 상부구조 정보모델 생성의 효율성을 향상하기 위하여, 파라메트릭 모델링(parametric modeling)을 통해 상부모듈을 생성하고 이들을 조합할 수 있는 방안을 제시하였다. 파라메트릭 모델링을 적용하기 위한 요소 도출을 위하여 상부구조 구성요소 분류를 수행하였고, 분류된 요소를 결합 조건에 따라 13개의 종으로 구분하였다. 또한 모듈러 강교량 공장 제작 단위인 상부모듈의 조합을 통해 안정적인 상부구조 생성을 위한 세 가지 조합조건을 도출하였다. 파라메트릭 모델링을 통한 상부모듈 생성 시 구성요소 형상에 조합조건을 반영하는 변수를 도출하였다. 이를 본 연구에서 개발한 Building Information Model(BIM) 소프트웨어기반의 생성 인터페이스를 활용하여 타입과 변수에 따른 상부모듈 구성요소들을 생성하였다. 이때 생성된 상부모듈에는 상부구조로 조합하기 위한 정보를 반영하였으며, 이를 검증하기 위하여 Industry Foundation Classes(IFC) 기반의 정보모델을 생성하고, 반영한 속성정보를 확인함으로써 상부구조 생성에 활용할 수 있음을 확인하였다.
LIU, Yuhan;AFZAL, Muhammad;CHENG, Jack C.P.;GAN, Vincent J.L.
국제학술발표논문집
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The 8th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.157-166
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2020
Automated rebar fabrication, which requires effective information exchange between model designers and fabricators, has brought the integration and interoperability of data from different sources to the notice of both academics and industry practitioners. Industry Foundation Classes (IFC) was one of the most commonly used data formats to represent the semantic information of prefabricated components in buildings, whereas the data format utilized by rebar fabrication machine is BundesVereinigung der Bausoftware (BVBS), which is a numerical data structure exchanging reinforcement information through ASCII encoded files. Seamless transformation between IFC and BVBS empowers the automated rebar fabrication and improve the construction productivity. In order to improve data interoperability between IFC and BVBS, this study presents an IFC extension based on the attributes required by automated rebar fabrication machines with the help of Information Delivery Manual (IDM) and Model View Definition (MVD). IDM is applied to describe and display the information needed for the design, construction and operation of projects, whereas MVD is a subset of IFC schema used to describe the automated rebar fabrication workflow. Firstly, with a rich pool of vocabularies practitioners, OmniClass is used in information exchange between IFC and BVBS, providing a hierarchy classification structure for reinforcing elements. Then, using International Framework for Dictionaries (IFD), the usage of each attribute is defined in a more consistent manner to assist the data mapping process. Besides, in order to address missing information within automated fabrication process, a schematic data mapping diagram has been made to deliver IFC information from BIM models to BVBS format for better data interoperability among different software agents. A case study based on the data mapping will be presented to demonstrate the proposed IFC extension and how it could assist/facilitate the information management.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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