BIM(건설정보모델링)을 건설사업 전반에 적용하려는 정부정책 이후 업계는 이를 적극적으로 도입, 활용하려는 동향을 보이고 있다. BIM 도입은 모델 객체들을 표준에 맞춰 라이브러리로 구축하여 반복 사용함으로써 업무량을 줄이고 데이터의 정합성과 호환성, 일관된 품질을 확보함으로써 촉진될 수 있다. 이에 국내 건축과 토목분야, 해외 조경분야에서는 이미 상당수의 BIM 라이브러리 표준화 연구를 수행하고 이를 토대로 지침을 마련하였다. 현재 국내 조경분야에서도 BIM에 관한 기초연구 및 도입을 시도하고 있으나 산업현장 적용에 어려움이 많아 확산이 지연되고 있다. 이는 표준화된 라이브러리 사용으로 BIM 설계업무의 효율성을 향상시킴으로써 개선될 수 있으므로 본 연구는 이에 대한 논의의 시발점을 마련함과 동시에 조경실무에서 라이브러리를 제작할 때 참고할 수 있는 객체의 기준을 제시하고자 하였다. 조경 BIM 라이브러리 표준화는 객체분류와 속성정보 도출이라는 두 가지 측면에서 모색되었다. 먼저 국내 건설정보분류체계, 물품분류체계, 조경설계기준, 조경공사표준시방서, 그리고 노르웨이 조경가협회의 BIM 객체분류체계를 참고로 객체분류를 시도하였다. 그 결과 조경객체는 조경식재, 조경시설물, 조경구조물, 조경포장재, 관수 및 배수시설의 5개 대분류하에 교목, 관목, 지피초화류, 옥외시설물, 옥외조명시설, 계단 및 경사로, 옥외벽체, 옥외구조물, 포장재, 경계석, 관수시설, 그리고 급배수시설을 포함하는 12개의 중분류로 나뉘었다. 다음으로 조경객체에 탑재될 속성정보를 도출하고 구조화하였다. 이를 위해 KBIMS(한국 BIM 표준)의 공통 속성정보를 항목에 포함하였고 객체의 종류에 따라 달라지는 객체 속성정보를 영국 조경협회의 PDT(제품정보 템플릿)를 참고하여 추가하였다. 이로써 공통 속성정보에 식별, 보급, 분류체계, 공급정보가 포함되었고, 객체 속성정보에 명명, 규격, 설치 또는 시공, 성능, 지속가능성, 유지관리에 관련된 정보들이 포함되었다. 본 연구는 조경객체의 라이브러리 표준화 방안을 제시함으로써 모델링의 업무 효율성 및 분야 간 BIM 모델의 데이터 정합성을 향상시킴으로써 조경 BIM 도입의 토대를 마련했다는 데에 의의가 있다.
It has become mandatory to designs by BIM in construction. It is urgent to make accurate decisions through the linkage between complex and various types of data in projects. In particular, block-chain based data sharing process (using BIM files, general construction submitted files) is essential to support reliable decision making in complex data flood systems. Prior to developing data sharing system based on block-chain, in this paper, a data linkage method is proposed so that practitioners can simultaneously utilize existing construction information and BIM data. Examples are shown based on the construction classification system and file expression, and incentive strategies are explored through a survey so that heterogeneous information can be used at the same time in overall projects.
Recently, the application of BIM for port & harbour facilities has been increasing, as it is widely applied to the infrastructure field both at domestic and abroad. However, the port and harbour projects still have very poor facilities information management system and the application level of BIM is very low compared to other facilities. Even if BIM is applied for those project, it is very difficult to determine in advance what information is needed without an accurate understanding of the business process. The purpose of this study is to develop a BIM framework for port & harbour facilities and to examine its applicability. To do this, we structured the classification of the port & harbour facilities and constructed object-based classification system based on ISO12006-3 standard. We also derived the BIM framework requirements from the viewpoint of process, standard, interface, and information, and confirmed the linkage of the BIM object classification system in the framework item. The applicability of the BIM framework for inspection process cases of port & harbour was examined. Accordingly, this study can solve requirement setting method, which is the non - procedural and non - systematic project information, in the BIM application process of the port & harbour project with the BIM framework. In addition, the framework is expected to be integrated into the system to play a key role in the selection of project objectives, and the ability to clearly identify the information requirements required by the BIM manager to perform the project.
국토교통부는 '제6차 건설기술진흥 기본계획'에서 2020년까지 500억 원 이상의 도로사업에 BIM 설계 의무화를 공표하였다. 이에 따라 주요 공공 발주자들은 각 기관의 실정에 맞는 BIM을 시행하기 위해 다각적인 시도를 꾀하고 있다. 그러나 BIM을 효과적으로 수행할 수 있는 기술지침과 표준분류체계 제시가 미흡하여 실무자들이 제대로 된 BIM 설계와 건설이 어렵고, 발주기관의 BIM 정보축적도 곤란해지게 된 상황이다. 도로의 특성은 선형을 따라 끊임없이 변화가 이루어지는 토공과 같은 비정형 대상과 교량, 터널등과 같이 초대형 구조물 대상 그리고 표지판, 방음벽 등과 같은 도로시설물들이 산재해 있어 방대한 정보들을 체계적으로 관리하여야 한다. 이를 위해서 다각적인 표준체계가 개발되고 보급되어야 함에도 불구하고 실무적으로 사용가능한 방안에 대한 연구가 미흡한 상황이다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하고자 국제표준에 부합되고 다차원의 정보체계를 수용할 수 있도록 도로분야의 BIM 표준객체분류체계를 개발하여, 실무자들이 손쉽게 활용할 수 있고 보다 효과적인 BIM 표준정보환경을 제공하고자 한다.
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.
In order to maximize the use of BIM, all data related to individual elements in the model must be correctly assigned, and it is essential to check whether it corresponds to the IFC entity classification. However, as the BIM modeling process is performed by a large number of participants, it is difficult to achieve complete integrity. To solve this problem, studies on semantic integrity verification are being conducted to examine whether elements are correctly classified or IFC mapped in the BIM model by applying an artificial intelligence algorithm to the 2D image of each element. Existing studies had a limitation in that they could not correctly classify some elements even though the geometrical differences in the images were clear. This was found to be due to the fact that the geometrical characteristics were not properly reflected in the learning process because the range of the region to be learned in the image was not clearly defined. In this study, the CRF-RNN-based semantic segmentation was applied to increase the clarity of element region within each image, and then applied to the MVCNN algorithm to improve the classification performance. As a result of applying semantic segmentation in the MVCNN learning process to 889 data composed of a total of 8 BIM element types, the classification accuracy was found to be 0.92, which is improved by 0.06 compared to the conventional MVCNN.
In case of applying the BIM method in the civil engineering of irregularly shaped structure, BIM method began to be introduced in the current building engineering area compared with the expected effects of the relatively high construction productivity has been recognized. In this paper, I have developed quantity calculation algorithms applying it to earthwork and bridge construction, tunnel construction, retaining wall construction, culvert construction and implemented BIM based 3D-BIM Modeling quantity calculation. Structure work in which errors occurred in range between -6.28% ~ 5.17%. Especially, understanding of the problem and improvement of the existing 2D-CAD based of quantity calculation through rock type quantity calculation error in range of -14.36% ~ 13.07% of earthwork quantity calculation. It's benefit and applicability of BIM method in civil engineering. In addition, routine method for quantity of earthwork has the same error tolerance negligible for that of structure work. But, rock type's quantity calculated as the error appears significantly to the reliability of 2D-based volume calculation shows that the problem could be. Through the estimating quantity of earthwork based 3D-BIM, proposed method has better reliability than routine method. BIM, as well as the design, construction, maintenance levels of information when you consider the benefits of integration, the introduction of BIM design in civil engineering and the possibility of applying for the effectiveness was confirmed. In addition, as the beginning phase of information integration, quantity document automation program has been developed for activation of BIM. And automatically enter the program code number, linkage and manual volume calculation program, quantity document automation programs, such as the development is now underway, and step-by-step procedures and methods are presented.
With Building Information Modeling(BIM) becoming the de facto standard for data sharing in the AEC industry, additional needs have increased to ensure the data integrity of BIM models themselves. Although the Industry Foundation Classes provide an open and neutral data format, its generalized schema leaves it open to data loss and misclassifications This research applied deep learning to automatically classify BIM elements and thus check the integrity of BIM-to-IFC mappings. Multi-view CNN(MVCC) and PointNet, which are two deep learning models customized to learn and classify in 3 dimensional non-euclidean spaces, were used. The analysis was restricted to classifying subtypes of architectural walls. MVCNN resulted in the highest performance, with ACC and F1 score of 0.95 and 0.94. MVCNN unitizes images from multiple perspectives of an element, and was thus able to learn the nuanced differences of wall subtypes. PointNet, on the other hand, lost many of the detailed features as it uses a sample of the point clouds and perceived only the 'skeleton' of the given walls.
The Architecture, engineering & construction (AEC) industry domains have grown more complex and larger. BIM is a digital representation of a building to facilitate the exchange and development of construction information integration and interoperability. Industry Foundation Classes (IFCs), under development by International Alliance for Interoperability (IAI), represent the part of buildings or elements of a process. IFC has been adopted as a central information repository in order to deliver integrated information. BIM softwares could open the IFC file, recognize standard objects. However, sometimes, information distortion or information loss occurs during information exchange. As project participants exchange BIM information by using BIM softwares they will need a reliable and efficient exchange of information. This paper suggests the BIM object information compatibility problems among BIM softwares and classify the BIM object information compatibility problems.
시설물 전생애주기에 걸쳐 정보가 공유되고 피드백 될 수 있는 BIM(Building Information Modeling) 기술의 등장은 유지보수 관리자들에 게 가장 필요한 유지관리점검 도구의 의미를 지님과 동시에, 정보모델을 기반으로 주요 기술영역 및 사업주체간 원활한 의사소통이 가능해지도록 한다. 효율적인 지하철 터널의 유지관리를 위해서는 체계적으로 조직된 데이터가 필수적이다. 이 논문에서는 건설정보분류체계에 기반하고 유지관리 업무의 점검 단위를 고려한 분류체계를 개발하였다. 이를 통해 기존의 유지관리 프로세서에 정보모델링 프로세서를 도입하여 유지관리 작업의 흐름을 최적화하고 표준화하는 방안을 제안하였다. 또한 기존 유지관리 업무 프로세서의 불필요한 절차 및 시간을 효율적으로 절감하여 시설물의 총 생애주기비용을 절감하고 객체의 수선교체시 소요되는 시간을 절감하였다. 게다가 터널정보 모델링 프로세서 모델을 유지관리 정보의 이력관리에 도입하여 기존 정보관리보다 체계적인 관리가 가능하도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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