• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권12호
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• pp.60-68
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• 2019

효과적인 시설물 유지관리를 위해서는 유지보수공사 이력정보, 자재정보 등 다양한 유지관리 정보의 수집과 관리가 요구된다. 대형화, 복잡화 추세인 건축물들의 많아진 유지관리 업무량 해소를 위한 정보관리기술 및 시스템들의 도입에도 불구하고 유지관리정보들이 제대로 활용되지 않고 있다. 대안으로 BIM의 도입 및 활용 연구가 지속적으로 수행되고 있지만 설계단계에서 생성된 BIM 모델의 건축 유지관리 정보 미비로 인하여 실무에서 활용되지 못하고 있다. 본 연구는 건축물 관리자가 수행하는 BIM 기반의 스마트 유지관리 업무를 지원하기 위한 COBie 문서 프로토타입을 제안하였다. 다양한 유형의 유지관리 프로젝트 업무절차를 정형화하기 위해 BIM 기반 유지관리 기본 프로세스 모델을 점검업무와 유지보수업무로 구분하여 제시하고 단계별 유지관리 필요정보를 도출하였다. 설계단계에서 생성된 BIM 모델의 속성정보들 중 기본 프로세스 단계별 유지관리 필요정보에 해당하는 파라미터들을 도출하였으며, 이를 바탕으로 7개 스프레드시트로 구성된 COBie 문서 프로토타입을 제안하였다. 사례적용을 통해 유지관리 정보가 미포함된 KBIMS 라이브러리 기반의 설계단계 BIM 모델을 유지관리 단계에서 활용 가능한 것으로 확인하였다.

• 실천공학교육논문지
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• 제15권2호
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• pp.381-388
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• 2023

스프레드시트를 활용한 인공신경망 교육을 통해, 비전공자 학부생들은 인공신경망의 동작 원리을 이해하며 자신만의 인공신경망 SW를 개발할 수 있다. 여기서, 인공신경망의 동작 원리 교육은 훈련데이터의 생성과 정답 라벨의 할당부터 시작한다. 이후, 인공 뉴런의 발화 및 활성화 함수, 입력층과 은닉층 그리고 출력층의 매개변수들로부터 계산되는 출력값을 학습한다. 마지막으로, 최초 정의된 각 훈련데이터의 정답 라벨과 인공신경망이 계산한 출력값 간 오차를 계산하는 과정을 학습하고 오차제곱의 총합을 최소화하는 입력층과 은닉층 그리고 출력층의 매개변수들이 계산되는 과정을 학습한다. 스프레드시트를 활용한 인공신경망 동작 원리 교육을 비전공자 학부생 대상으로 실시하였다. 그리고 이미지 훈련데이터와 기초 인공신경망 개발 결과를 수집하였다. 본 논문에서는 12화소 크기의 소용량 이미지로 두 가지 훈련데이터와 해당 인공신경망 SW를 수집한 결과를 분석하고, 수집한 훈련데이터를 Orange 머신러닝 모델 학습 및 분석 도구에 활용하는 방법과 실행 결과를 제시하였다.