건축 프로젝트에서 BIM 도입이 활성화되고 있으나 단순 반복적인 모델링 작업과 잦은 설계 오류는 BIM의 실무 활성화의 방해요소로 잔존해 있다. 특히, 건축 내부 마감부재는 가장 많은 상세화 요구사항을 포함하고 있는 만큼 설계품질 확보를 위해 모델링 효율성 증대 및 설계 오류 해결이 중요하다. 효율성 증대를 위한 방안으로 최근 실무에서는 BIM 소프트웨어에 특화된 비주얼 프로그래밍 툴을 활용한 모듈을 개발하여 일련의 반복적인 모델링 작업을 자동화하는 시도가 이루어지고 있다. 그러나 기존의 모듈 개발은 실무적 요구사항을 반영하지 않고 단순히 반복 작업을 대체하는 것에만 집중하고 있기 때문에, 실무 활용도가 떨어지거나 적용 결과물에 대한 전면적인 재검토가 필요한 문제점이 존재하였다. 본 연구는 실무에서 인력 투입량이 가장 많으면서도 오류가 빈번하게 발생하는 벽, 바닥, 천장 부재를 대상으로 비주얼 프로그래밍 기반 자동 상세화 모듈을 구축하였다. 성능 검증을 위해 구축된 모듈을 계획설계 단계의 근린생활시설 BIM 모델에 적용하였으며, 검토 결과 실무적 요구사항이 적절히 반영되었고 수작업 모델링에서 발생하는 오류사항이 적절히 해결된 것으로 확인되었다.
This research suggests a novel visualization approach utilizing Generative AI to render photorealistic architectural alternatives images in the early design phase. Photorealistic rendering intuitively describes alternatives and facilitates clear communication between stakeholders. Nevertheless, the conventional rendering process, utilizing 3D modelling and rendering engines, demands sophisticate model and processing time. In this context, the paper suggests a rendering approach employing the text-to-image method aimed at generating a broader range of intuitive and relevant reference images. Additionally, it employs an Text-to-Image method focused on producing a diverse array of alternatives reflecting architects' styles when visualizing the exteriors of residential buildings from the mass model images. To achieve this, fine-tuning for architects' styles was conducted using the Low-Rank Adaptation (LoRA) method. This approach, supported by fine-tuned models, allows not only single style-applied alternatives, but also the fusion of two or more styles to generate new alternatives. Using the proposed approach, we generated more than 15,000 meaningful images, with each image taking only about 5 seconds to produce. This demonstrates that the Generative AI-based visualization approach significantly reduces the labour and time required in conventional visualization processes, holding significant potential for transforming abstract ideas into tangible images, even in the early stages of design.
화재는 높은 비정형성으로 인해 딥러닝 모델을 이용한 영상인식 분야에서도 좋은 성능을 내기가 어려운 대상 중 하나이다. 특히 지하공동구 내 화재는 딥러닝 모델의 학습을 위한 화재 데이터 확보가 어렵고 열약한 영상 조건 및 화재로 오인할 수 있는 객체가 많아 화재 검출이 어렵고 성능이 낮다. 이러한 이유로 본 연구는 딥러닝 기반의 지하공동구 내 화재 탐지 모델을 제안하고, 제안된 모델의 성능을 평가하였다. 기존 합성곱 인공신경망에 GoogleNet의 Inception block과 ResNet의 skip connection을 조합하여 어두운 환경에서 발생되는 화재 탐지를 위한 모델 구조를 제안하였으며, 제안된 모델을 효과적으로 학습시키기 위한 방법도 함께 제시하였다. 제안된 방법의 효과를 평가하기 위해 학습 후 모델을 지하공동구 및 유사환경 조건의 화재 문제와 화재로 오인할 수 있는 객체를 포함한 이미지에 적용해 결과를 분석하였다. 또한 기존 딥러닝 기반 화재 탐지 모델의 정밀도, 검출률 지표와 비교함으로써 모델의 화재 탐지 성능을 정량적으로 평가하였다. 제안된 모델의 결과는 어두운 환경에서 발생되는 화재 문제에 대해 높은 정밀도와 검출률을 나타내었으며, 유사 화재 객체에 대해 낮은 오탐 및 미탐 성능을 가지고 있음을 보여주었다.
지하공간을 구성하고 있는 지중구조물, 지반, 암반 등 다양한 구성 요소 중에 지질공학적 측면을 포함한 모든 정보에 대한 모델 구축은 현실적으로 어려운 과정이며, 현재 진행형인 분야이다. 본 연구에서는 지질공학적인 정보모델 구축 과정이 비교적 쉬운 상용 소프트웨어를 활용하여 제주도 일부 지역 대상의 3차원 지질정보모델, 동굴형상정보모델, 도로 주변 현황 정보모델까지 한 번에 디지털화하는 과정이 포함되어 있다. 제주도에 존재하는 수많은 자연동굴 중에 도로와 교차하는 위치 중 제주도 한림 재암천굴을 대상으로 CaveBIM 기반의 디지털 트윈 구축에 관한 연구를 수행 중이다. 본 연구에서는 3D 레이저 스캐너를 사용한 동굴 형상 정보모델링, 지질 정보 및 지구물리탐사 자료를 활용한 3D 지질 모델링, 드론을 활용한 재암천굴 상부 도로 주변 현황 정보모델링 등의 개별 데이터 구축과 통합을 통해서 디지털화하는 과정을 포함하고 있다. 본 연구에서는 한림-제주 지역에 대한 전역모델(GSM) 및 재암천굴에 대한 국부모델(LSM)을 구축하였다. 또한 재암천굴에 대한 LSM 구축 시 교차검증을 수행하여 결과를 비교 및 분석하였다.
조달청은 2016년부터 공공공사 전 사업으로 BIM 발주를 확대할 계획이어서 BIM 설계의 중요성이 증가하고 있다. 이에 따라, BIM 설계의 품질을 확보하는 방안 법규검토의 중요성 또한 증가하고 있다. 본 연구에서는 장애인 노인 임산부 등의 편의증진보장에 관한 법률을 대상으로 실무의 건축계획 과정에서 빈번하게 검토되는 항목을 중심으로 최적화된 룰셋 정의서를 개발하였다. 법규조항을 선정하는 과정으로는 프로젝트 법규검토서를 활용한 빈도 분석, 함수화 가능도 분석, 모델 검토 가능성 분석을 제시하였다. 모델 검토 시나리오 작성에 따라 룰셋 정의서를 개발하였으며, 실제 프로젝트에서 구현을 통해 적용성 및 정합성 분석을 수행하였다. 본 연구를 수행한 결과, 자동법규검토에서는 경제성 및 활용성을 확보할 수 있는 항목의 선정이 중요함을 확인할 수 있었다. 향후 연구에서는 대상 법규 조항 선정의 항목 세분화가 필요하며, 실무자 검증을 통해 좀 더 실질적인 항목 도출이 요구된다. 또한 자동법규검토에서 발생할 수 있는 모델링 요구사항, 소프트웨어 간 호환성 문제 등의 변수를 확인하고 룰셋의 논리를 검증하는 사례 연구가 수행되어야 한다.
본 연구는 철골 구조물의 실시설계 단계에서 활용 가능한 접합부 설계자동화 시스템의 프로토타입 개발에 관한 것으로 보 이음 마찰접합부를 대상으로 한다. 연구에서 접합부 구조설계를 위하여 한국강구조학회에서 발간된 고력볼트 표준접합 설계편람에서 제시하고 있는 표준설계법 및 접합부 표준화 원칙을 검토하고, 수정 보완하였으며, 이를 근간으로 접합부 구조해석 알고리즘을 작성하였다. 작성된 알고리즘을 토대로 접합부 구조설계를 수행하고, 도출된 구조설계 결과로부터 실시설계 단계의 BIM 모델링 소프트웨어에서 접합부 모델을 자동 생성할 수 있는 설계자동화 시스템을 개발하였다. 개발 시스템의 적용성 및 효율성을 검증하기 위하여 개발 시스템으로부터 도출된 접합부 설계 결과(라이브러리 D/B)와 설계편람에서 제시하고 있는 설계 일람표를 비교 검토하였다. 또한 샘플 모델을 대상으로 개발 시스템을 적용하였으며, 접합부 구조설계 결과와 BIM 모델링 소프트웨어와 연동하여 자동 생성된 모델 및 상세도의 속성을 비교 검토하였다.
최근 도심지 고밀화에 따른 공간의 효율적 이용이 요구됨에 따라 대규모의 고층 사무공간이 증가하고 있으며, 이와 함께 주거, 상업, 문화 등 다양한 기능을 밀접하게 연관시킨 고층 복합시설도 점차 늘어가고 있다. 이러한 대형 건설, 프로젝트는 긴 공사기간이 소요되어 공사비 예측이 쉽지 않으며, 막대한 비용이 투입되기 때문에 비용 예측의 중요성이 더욱 증대되고 있다. 이러한 상황에서 최근 극심한 경제변화에 따른 건설자재가격의 변동은 자재비를 포함한 공사비 예측을 어렵게 만드는 주요 원인이다. 따라서 본 연구는 건설자재단가 시계열자료를 활용, 미래의 자재단가 예측을 위한 시계열모델을 구축하고 복잡한 모델 프로세스를 간소화하는 자재별 최적 예측모델 도출시스템을 구축한다. 또한 Building Information Modeling(BIM)의 접근을 통해 자재의 투입시기 및 투입물량을 분석, 시계열모델을 통해 예측한 자재단가 예측 값과 조합함으로써 총 자재비를 포함하는 BIM기반 공사원가 예측 시계열모델을 제시한다. 본 연구는 시계열모델의 하나인 Autoregressive Integrated Moving Average(ARIMA)모델에 대한 예측력 비교를 통해 자재단가 예측을 위한 적합모델을 도출하였다. BIM기반의 원가예측 시계열모델은 자재의 투입시기별 자재단가 변동치를 예측함으로써 급변하는 경제 환경 변화에 대처할 수 있는 도구가 될 것이다.
BIM(Building Information Modeling)과 같은 기법이 건축물 생산 과정에 널리 사용되면서 건축 모델을 현실감 있게 체험할 수 있는 방법의 필요성이 커지고 있다. 본 논문에서는 시각적 인지를 고려한 가상 건축물의 스테레오 내비게이션 방법을 제안한다. 먼저 스테레오 건축물을 내비게이션할 때 발생할 수 있는 시각적 불편함에 대해 분석하고, 이를 해결하기 위해 가상 카메라 간격을 자동으로 조절하는 방법을 개발한다. 또한 각 사용자의 깊이감에 대한 최소한의 자극 차이(Just Noticeable Difference)를 측정하고 그 결과를 가상 카메라의 간격과 움직임을 조절하는데 적용한다. 제안된 방법은 사용자에게 적합한 스테레오 콘텐츠를 생성함으로써 다양한 건축 응용에 사용될 수 있다.
Bao, Quy Lan;Tran, Si Van-Tien;Nguyen, Truong Linh;Park, Chansik
국제학술발표논문집
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The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.1187-1193
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2022
A construction site is a highly complex and constantly changing environment, where hazardous areas are difficult to detect if workers lack sufficient knowledge and awareness. Thus, frequent worker safety training is required. Numerous studies on using virtual reality (VR) for safety training were published. While they demonstrate the potential for improving the skills necessary to avoid accidents in the construction industry, they remain difficult to apply at actual construction sites. VR requires specialized hardware and software, limiting workers' access and restricting workers' participation in training sessions. As a result, this paper proposes multiple platforms for immersive virtual reality safety training (VRMP) based on Industry Foundation Classes (IFC) and web technologies such as immersive web (WebXR). The VRMP is compatible with mobile and desktop devices currently by workers and demonstrates scenario models familiar to workers. Also, it reduces development time by utilizing Building Information Models (BIM). Additionally, The VRMP collects data from workers in a virtual environment to assess each worker's safety level, assisting workers in effectively and comfortably gaining a better understanding and raising their awareness. This paper develops a case study based on the VRPM in order to assess its effectiveness.
BIM 및 AR 기술은 실제 구조물에 3D 모델 및 정보를 투영하여 현장 내 필요 데이터에 손쉽게 접근할 수 있게 한다는 점에서 건설 산업의 생산성을 증진시킬 수 있을 것으로 평가되어왔다. 그러나 건설 품질관리 업무 내 AR 기술을 적용하기 위한 선행 연구는 대부분 건설 프로젝트 전반을 대상으로 수행되어 총괄적 현장관리 방안에 불과하며, 철근과 같은 부재 단위의 품질관리 내 AR을 적용한 일부 연구 사례 또한 단순 투영에만 집중되어 구체적인 품질점검이 불가한 것으로 확인되었다. 이에 본 연구에서는 철근 부재에 특화된 실무 적용 가능 수준의 BIM 기반 AR 품질관리 시스템 개발을 최종 목적으로 하였다. 본 시스템 개발을 위해 철도 건설 현장에서 활용하는 품질점검 리스트의 철근 점검 항목을 분석하고, 이들을 효과적으로 대응할 수 있는 AR 요소기술 4가지를 개발 및 탑재하였다. 실제 철도 교량 구조물을 대상으로 개발된 시스템을 검증하였으며, 그 결과 투영 안정성 저하 문제가 도출되었다. 이는 모델 경량화(simplification) 및 AR 기기 하드웨어 성능 향상을 통해 해결하였으며, 최종적으로 시스템이 정상적으로 구동되는 것을 확인하였다. 이후 현장 품질 전문가를 대상으로 개발된 철근 품질점검 시스템의 실무 적용성 평가를 실시하였으며, 현행 철근 점검 방식 대비 AR 시스템 활용 시 점검 효율성이 증가할 것으로 평가되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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