The use of drones and laser scanners have the potential to drastically reduce the time and costs of conventional techniques employed for field survey of cultural heritage buildings. Moreover, point cloud data can be utilized to create an as-built Building Information Model (BIM), providing a repository for consistent operations information. However, BIM creation is not a requisite for heritage buildings, and their technological possibilities and barriers have not been documented. This research explored the processes required to convert a heritage university building to a BIM model, using existing off-the-shelf software applications. Point cloud data was gathered from drones for the exterior, while a laser scanner was employed for the interior of the building. The point clouds were preprocessed and used as references for the geometry of the building elements, including walls, slabs, windows, doors, and staircases. The BIM model was subsequently created for the individual elements using existing and custom libraries. The model was used to extract 2D CAD drawings that met the requirements of Korea's heritage preservation specifications. The experiment showed that technical improvements were needed to overcome issues of occlusion, modeling errors due to modeler's subjective judgements and point cloud data cleaning and filtering techniques.
본 연구는 건축사시험에서 건축법규 체크를 자동화하는 방법을 제안하다. 건축법규 체크 자동화를 가능하게 하기위하여 필요한 빌딩데이터모델을 제안하고, 그와 함께 시험답안을 주어진 건축법규와 자동으로 비교하여 충족여부를 판단할 수 있는 평가모듈을 개발한다. 본 연구의 특징은 체계적인 평가가 가능하게 하였으며, 기존의 연구와 달리 필요한 경우에 적용 건축법규의 수를 시스템의 수정 없이 증가시킬 수 있는 방법을 제시하였다는 점이다.
Predicting building energy use can be useful to evaluate its energy performance. This study proposed empirical approach for predicting building energy use with regression analysis. For the empirical analysis, simple regression models were developed based on the historical energy consumption data as a function of daily outside temperature, the predicting equations were derived for different operational modes and day types, then the equations were applied for predicting energy use in a building. BY selecting a real building as a case study, the feasibilities of the empirical approach for predicting building energy use were examined. The results showed that empirical approach with regression analysis was fairly reliable by demonstrating prediction accuracy of $pm10%$ compared with the actual energy consumption data. It was also verified that the prediction by regression models could be simple and fairly accurate. Thus, it is anticipated that the empirical approach will be useful and reliable tool for many purposes: retrofit savings analysis by estimating energy usage in an existing building or the diagnosis of the building operational problems with real time analysis.
본 논문에서는 칼라 세그멘테이션, 에지 정합, 지각적 그룹핑 등을 사용하여 Lidar 데이터와 광학 영상의 정보 융합에 의한 새로운 구조물 검출 및 복원 알고리듬을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 두 가지 단계로 구성된다. 첫 번째로, 항공 Lidar 데이터로부터 초기 구조물 추출 결과와 영상의 칼라 세그멘테이션 결과를 사용하여 coarse building boundary를 추출한다. 두 번째로, coarse building boundary와 에지 정합 및 지각적 그룹핑에 의해 보다 정밀한 구조물 추출 결과인 precise building boundary를 추출한다. 본 논문에서 제안하는 알고리듬은 보다 신뢰성 있는 구조물 검출을 위해, 광학 영상으로부터 칼라 정보를 사용한다. 이를 통해, Lidar에 의해 획득된 붕괴된 형태의 구조물 외곽선을 보완한다. 또한, 인공지물의 특징으로서, 에지의 직선성 및 다면체 형태의 지붕모양을 반영함으로써 신뢰성 있는 구조물을 검출한다. 다중 센서 데이터에 대한 실험은 제안하는 알고리듬이 Lidar 단일 센서 결과에 비해 정밀하고 신뢰성 있는 결과를 보여준다.
Meteorological data is one of the important factors in the calculation of building energy demand. The purposes of this study are to review the limitations of the typical meteorological data of ECO2 program and to create the new typical meteorological data and then analyze the building energy demands for additional regions which are not included in the existing 13 region in the ECO2 program. The extended typical meteorological data to a total of 33 regions were based on IWEC(International Weather for Energy Calculations) data files and were created in the form applicable to the building energy efficiency rating certification system. As a result of comparing the heating energy demands of a representative region with the surrounding regions in each of five regions in Korea, the variance of Cv(RMSE) ranged from 36% to 344% and MBE ranged from -32% to 190% for the whole regions. This suggests that the difference of heating energy demand may vary greatly depending on the region where the meteorological data is used and the meteorological data of more detailed regions is needed for reliable calculation of building energy demand.
The information management system for urban planning, urban management and related decision making is increasing an importance in recent years. Especially, the information about 3D buildings in urban area is necessary for urban management related precise location based service. However, it takes a lot of time, effort, and costs to produce 3D modeling data of buildings. These problems have been found in many studies, but the research to solve these problems is still necessary. In this study, we have tested an efficient 3D modeling method of building to solve these problems. SketchUp was used to test 3D modeling methods with OSM(OpenStreetMap) data. The other 3D modeling method using a digital map was tested. The 3D modeling of building data was efficient using PlaceMaker, which can use OSM data. In addition, modeling was possible through simple editing of the digital map and automatic building generation. The efficiency of the research results is presented by comparing with the traditional method based on the regulation and the stadard man power issued by Korean government. These two 3D modeling methods of building tested through the study can be used as basic data for related research and work. Additional studies should be conducted to improve the accuracy of the building model and determine how to obtain height data efficiently.
Geospatial Information Systems (GIS) have been employed to systematically manage and design land use in urban areas. This has increased the need for more accurate vector and raster data. In Korea, l/l,000-scale digital maps are used as vector data for the facility management in urban areas. This has increased the need for large scale orthoimages. Orthoimages generated from aerial imagery can provide accurate information, making possible the more effective city management. However, there is a large problem in using the orthoimages, i.e., currently available conventional orthoimages have not been generated based on Digital Elevation Model (DEM) that takes into account the building heights. So this causes the displacements of building image in large scale orthoimages. The present study is an attempt to generate the large scale orthoimages based on building DEM. The semiautomatic building extraction method can detect building outlines by mouse clicking on either building roofs or corners. Building DEM, based on the outline and calculated building height, was used to produce the large scale orthoimages with the corrected building occlusion.
As the applications of 3D GIS rapidly increase, the need for acquisition and continuos update of urban models is increasingly emphasized. Particularly, building models has been considered as the most crucial component of urban models. Many researchers thus have focused on building extraction from mainly aerial photos or airborne LIDAR data but so far mostly failed to achieve satisfactory results in terms of both completeness and precision because of the intrinsic limitation of the sensory data themselves. Therefore, instead of the airborne sensors, we utilize a terrestrial LIDAR to generate precise and complete building models. This paper presents the overview of the sensors for data acquisition, describes data processing methods for building modelling from the acquired data and summerizes the experimental results.
Recently, many scan projects are gradually increasing for maintenance, construction. The scan data contains useful data, which can be generated in the target application from the facility, space. However, modeling the scan data required for the application requires a lot of cost. In example, the converting 3D point cloud obtained from scan data into 3D object is a time-consuming task, and the modeling task is still very manual. This research proposes Scan-to-Geometry Mapping Rule Definition (S2G-MD) which maps point cloud data to geometry for irregular building plane objects. The S2G-MD considers user use case variability. The method to define rules for mapping scan to geometry is proposed. This research supports the reverse engineering semi-automatic process for the building planar geometry from the user perspective.
The 1th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.725-730
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2005
The problem of managing digital design data including drawings, specifications and other technical data in building design and construction units is a real challenge, especially when there is a need to structure the design information across building design companies. The main difficulty in this information management is the shortage of unified rules (or standards) on how the digital design data should be gathered, archived, and preserved in the most efficient way for building design and construction units. The most important issue, which addressed in this work, is the standardized reference of all design data definitions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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