건축 프로젝트의 기획단계는 타 단계에 비해 프로젝트의 비용이나 성과에 미치는 영향력이 매우 크다. 또한 최근 건설프로젝트의 대형화 복합화 추세에 따라 건축 기획의 중요성은 더욱 증가하고 있다. 그럼에도 현재 기획단계의 업무는 체계적으로 관리되지 못하고 있는 실정이다. 이에 본 연구는 공간계획 및 검토, 비용검토, 발주자 요구사항 관리 등의 건축기획단계 업무를 지원하기 위한 BIM 기반의 시뮬레이션 시스템을 개발하는 것을 목적으로 하였다. 본 시스템은 공간 객체의 모델링뿐만 아니라, 객체 정보를 기반으로 하여 계획의 변경에 따른 공간면적 및 배치, 비용 등을 즉각적으로 검토할 수 있어 여러 대안의 검토가 용이하다. 또한 건축물 모델의 시각화된 정보와 정량적인 데이터를 제공함으로써 발주자와의 의사소통 도구로 사용할 수 있으며, 본 시스템에서 생성된 정보를 후속 단계로 전달하여 활용이 가능하다. 시스템을 이용하여 건축기획단계를 비롯한 프로젝트 전체의 업무를 지원하고 나아가 건축 프로세스의 선진화에 기여할 수 있을 것으로 생각된다.
연구목적: 본 논문은 지하공동구 내 CCTV에서 촬영된 영상에서 소화기를 탐지하기 위해 딥러닝 모델을 개발하는데 목적이 있다. 연구방법: 딥러닝 기반 지하공동구 내 소화기 탐지를 위해 다양한 소화기 이미지를 수집하였으며 CNN 알고리즘을 기반으로 하여 One-stage Detector 방식을 적용한 모델을 개발하였다. 연구결과: 지하공동구 내 CCTV 영상을 통해 10m 이내의 거리에서 촬영되는 소화기의 검출률은 96%이상으로 우수한 검출률을 보여준다. 다만 10m 이상의 거리에서는 육안으로도 확인하기 힘든 상태로, 소화기 객체 검출률이 급격하게 낮아지는 것을 확인하였다. 결론: 본 논문은 지하공동구 내 소화기 객체를 검출하는 모델을 개발하였으며, 해당 모델이 높은 성능을 보여 지하공동구 디지털트윈 모델 연동에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
Recently, starting with smart construction research, interest in technology that automates construction site management using artificial intelligence technology is increasing. In order to automate construction site management, it is necessary to recognize objects such as construction equipment or workers, and automatically analyze the relationship between them. For example, if the relationship between workers and construction equipment at a construction site can be known, various use cases of site management such as work productivity, equipment operation status monitoring, and safety management can be implemented. This study derives a real-time object detection platform architecture that is required when performing construction site management using deep learning technology, which has recently been increasingly used. To this end, deep learning models that support real-time object detection are investigated and analyzed. Based on this, a deep learning model development process required for real-time construction site object detection is defined. Based on the defined process, a prototype that learns and detects construction site objects is developed, and then platform development considerations and architecture are derived from the results.
Recently, BIM has been extended to infrastructures such as roads and bridges, and the demand for BIM standard development for ports is increasing internationally. Due to the low level of utilization of classification system and drawing standards compared to other infrastructures, and the closed nature of national security facilities, ports have insufficient level of connection and sharing environment among external systems or users. In addition, since the standardization of data for port facilities is not made, it is still necessary to establish an independent DB for each system and to ensure interoperability of data between these systems since it does not have a shared environment among similar data. Therefore, the purpose of this study is to develop and verify IFC, the international standard for BIM, in order to cope with the BIM environment and to be commonly used in the design, construction, and maintenance of port facilities. To this end, we build a standard schema with port-specific Express Notation according to buildingSMART International's standard development methodology. First, domestic and international reference model standards were analyzed to derive components such as space and facilities of port facilities. Based on this, the components of the port facility were derived through the codification, categorization, and normalization process developed by the research team. This was extended based on the port BIM object classification system developed by the research team. Normalization results were verified by designers and associations. Then, IFC schema construction was based on Express-G data modeling based on IFC 4 * 2 Candidate, which is a bridge candidate standard based on IFC4 (ISO16739), and IFC 4 * 3 Draft, which is developed by buildingSMART International. The final schema was validated using the commercialized validation tool. In addition, in order to verify the structural verification of the port IFC schema, the transformation process was verified by converting the caisson model into a Part21 file. In the future, this result will not only be used as a delivery standard for port BIM products, but will also be applied as a linkage standard between systems and a common data format for port BIM platforms when BIM is used in the maintenance phase. In particular, it is expected to be used as a core standard for data exchange in the port maintenance stage.
본 연구에서는 준설매립분야의 설계자동화를 위하여 준설토 투기장 설계 시 고려되는 상부 및 하부 구조물을 대상으로 Library를 구축하고, 이를 통합 관리할 수 있는 브라우저를 개발하였다. 개발 Library는 주요 단면제원을 변수화하여 형상의 가변성 확보가 가능한 파라메트릭 모델링 방법을 이용하여 작성하였으며, 작업환경에 맞게 표준횡단 및 패밀리 Library로 구분하여 작성하였다. 작성된 Library를 특성별로 구분하여 객체를 관리하고 BIM 기반 모델링 작업 시 객체의 적용이 간편하도록 C# 언어를 이용하여 브라우저를 개발하였다. 개발된 브라우저를 BIM 기반의 3차원 캐드 프로그램에 연동함으로써 간편하게 3차원 모델링, 도면작성 및 물량산출이 가능하고 신규 Library의 작성 및 관리 또한 가능하다.
The work of modeling and calculating the quantity of detailed parts requires a lot of time and effort. However, The information of BIM Model can be used to predict the amount of uncreated parts with Deep Learning. In this study, Deep Learning was used to predict the total length of the member of frame that was not created. As a result, it was confirmed that the error rate was inside or outside 3%. And predicting other components in this way will increase productivity in Architectural field.
The planning and design of healthcare architecture generally requires the participation and consultation of skilled experts since it has more complex space program than any other buildings. Therefore, the computer-based expert systems for the planning of healthcare architecture have been tried continuously. The recent development of BIM technologies and object-oriented CAAD systems is leading these attempts to realize gradually. Thus, this study attempts to verify whether the new evaluation model and system of the spatial layout, which are based on the validation of space program that developed in earlier studies, are applicable to real examples of design competition. Through this simulation, this study tries to find the possibility of expert systems for the planning of healthcare architecture and act as basic data for the development of new system for the integrated design environment based on BIM technologies in the near future.
The procedure of predicting the construction cost and selecting the best alternative is performed based on comparative review of each building case. In the case of office building, it is required continuously until design is complete, since the owner requirements are various and likely to change during the design process compared to a standardized apartment. However, since the comparison work for each alternative in practice uses only the unit construction cost, there is no correlation between the alternative and the final result, and it is difficult to quantitatively determine the effect of the determined design factor on the total construction cost. It is needed that a means to support the generation of design alternatives using similar building cases during the design phase. This paper proposes a BIM-based data replacing process to support creating and comparison of design alternatives of internal finishing for office building. When design alternatives are created through the proposed process, it is possible to compare several similar cases with current project under equivalent design circumstance. Because only some finishing properties are replaced while maintaining the shape information such as the length, height, and base constraint of the object to be replaced.
Kim, Seongyong;Yajima, Yosuke;Park, Jisoo;Chen, Jingdao;Cho, Yong K.
국제학술발표논문집
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The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.792-799
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2022
Building Information Modeling (BIM) technology is a key component of modern construction engineering and project management workflows. As-is BIM models that represent the spatial reality of a project site can offer crucial information to stakeholders for construction progress monitoring, error checking, and building maintenance purposes. Geometric methods for automatically converting raw scan data into BIM models (Scan-to-BIM) often fail to make use of higher-level semantic information in the data. Whereas, semantic segmentation methods only output labels at the point level without creating object level models that is necessary for BIM. To address these issues, this research proposes a hybrid semantic-geometric approach for clutter-resistant floorplan generation from laser-scanned building point clouds. The input point clouds are first pre-processed by normalizing the coordinate system and removing outliers. Then, a semantic segmentation network based on PointNet++ is used to label each point as ceiling, floor, wall, door, stair, and clutter. The clutter points are removed whereas the wall, door, and stair points are used for 2D floorplan generation. A region-growing segmentation algorithm paired with geometric reasoning rules is applied to group the points together into individual building elements. Finally, a 2-fold Random Sample Consensus (RANSAC) algorithm is applied to parameterize the building elements into 2D lines which are used to create the output floorplan. The proposed method is evaluated using the metrics of precision, recall, Intersection-over-Union (IOU), Betti error, and warping error.
BIM 기술은 기존 2D 기반 도면처리에서 나아가 3D 모델링을 통한 시설물의 전 생애주기에 발생하는 데이터를 포함한다. 이러한 특성상 하나의 건물은 그 데이터의 방대한 양으로 엄청난 크기의 파일을 생산한다. 대표 표준포맷인 IFC가 그 예로, 객체 기반의 형상정보 및 속성정보를 기반으로 상당한 데이터를 포함한 대용량 처리에 대한 이슈가 종종 발생하고 있다. 이는 렌더링 속도를 증가시키고, 그래픽 카드 용량을 많이 차지하기 때문에, 화면 가시화 측면에서 비효율적이다. 대용량 데이터의 경량화 문제는 프로그램의 프로세스와 품질 측면에서 필수적으로 해결되어야 한다. 본 연구는 국내 및 해외 연구사례에서 경량화에 관련된 다양한 시도를 확인하였다. 이를 기반으로 대용량 BIM 데이터를 효과적으로 컨트롤하고 가시화하기 위해, BIM 특성을 고려하여 최대한 활용할 수 있는 데이터의 경량화 기법을 제안하고 검증하였다. 이는 웹 기반 GIS 플랫폼 상에서 대용량 시설물 데이터를 운용하는데, 최적의 시설물 유형을 분석하고 객체 기반의 IFC 특성을 최대한 활용하여 사용자 측면에서 화면전환의 품질을 확보하고 프로세스 측면에서 효과적인 메모리 운영을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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