• 한국전산구조공학회논문집
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• 제34권1호
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• pp.9-18
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• 2021

최근 건설시장에 4차 산업혁명기술의 급속한 확산과 도입, 적용이 트랜드로 부각되고 있다. BIM 기술은 4차 산업혁명 기술의 근간을 이루는 다차원 정보체계이다. 이러한 정보기반체계를 활용한 하천분야도 유지관리를 위한 현행화 방안 등 적극적인 연구검토가 되고 있다. 최근 하천 전문가들의 하천분야 BIM도입 효과에 필요성을 반영하여 적극적인 연구와 현행화 작업을 해야 된다. 그리고 첨단기술을 반영한 시설물 유지관리 정보체계를 활성화하고 관리계획 수립 및 운영을 위해서는 다양한 정보체계를 구축하기 위한 도구 및 지원소프트웨어의 개발이 반드시 필요할 것으로 전망된다. 하천시설의 유지운영을 위한 연구로 기본적으로 기존 도면자료를 이용하여 3차원 정보모델을 구축하고 이를 활용한 손상을 점검하고 정보화하며 보수보강을 위한 자료로 활용토록 하는 것이다. 이는 기존 도면방식에 없는 정보체계를 하천시설물을 3D 모델링과 함께 유지관리정보를 속성으로 구축하는 방법을 연구하여 유지운영을 위한 점검, 손상 관리를 보다 효과적이고 활용성이 높은 관리방안을 제시하고자 하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제28권4호
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• pp.393-400
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• 2015

본 연구는 기획단계, 설계단계 및 시공단계에서 사용가능한, 모듈러 강교량 상부구조 정보모델 생성의 효율성을 향상하기 위하여, 파라메트릭 모델링(parametric modeling)을 통해 상부모듈을 생성하고 이들을 조합할 수 있는 방안을 제시하였다. 파라메트릭 모델링을 적용하기 위한 요소 도출을 위하여 상부구조 구성요소 분류를 수행하였고, 분류된 요소를 결합 조건에 따라 13개의 종으로 구분하였다. 또한 모듈러 강교량 공장 제작 단위인 상부모듈의 조합을 통해 안정적인 상부구조 생성을 위한 세 가지 조합조건을 도출하였다. 파라메트릭 모델링을 통한 상부모듈 생성 시 구성요소 형상에 조합조건을 반영하는 변수를 도출하였다. 이를 본 연구에서 개발한 Building Information Model(BIM) 소프트웨어기반의 생성 인터페이스를 활용하여 타입과 변수에 따른 상부모듈 구성요소들을 생성하였다. 이때 생성된 상부모듈에는 상부구조로 조합하기 위한 정보를 반영하였으며, 이를 검증하기 위하여 Industry Foundation Classes(IFC) 기반의 정보모델을 생성하고, 반영한 속성정보를 확인함으로써 상부구조 생성에 활용할 수 있음을 확인하였다.

• 한국BIM학회 논문집
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• 제11권3호
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• pp.12-21
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• 2021

Existing real estate markets are monopolized because they are capital intensive and have information asymmetry. However, with the advent of the Fourth Industrial Revolution, technology is converging in various industries based on information technology (IT), and the real estate market is also developing a new field called "PropTech". According to this trend, new PropTech technologies are emerging in various real estate services sectors in Korea, but the electronic contract system, which accounts for the largest portion of the real estate industry, is still cited as a complex identification process and long processing time. Therefore, in this paper, we propose an improvement plan for the current electronic contract system through the introduction of blockchain technology, which is drawing attention with the development of PropTech, and explore the possibility of introduction by producing an experimental model of blockchain-applied electronic contract system in a programming language.

• 한국지반공학회논문집
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• 제37권11호
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• pp.107-118
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• 2021

Scan-to-BIM은 라이다(Light Detection And Ranging, LiDAR)로 구조물을 계측하고 이를 바탕으로 3D BIM(Building Information Modeling) 모델을 구축하는 방법으로 정밀한 모델링이 가능하지만 많은 인력과 시간, 비용이 소모된다는 한계를 가진다. 이러한 한계를 극복하기 위해 포인트 클라우드 데이터를 대상으로 딥러닝(Deep learning) 알고리즘을 적용하여 구조물의 객체 분할(Semantic segmentation)을 수행하는 연구들이 진행되고 있으나 학습 데이터에 따라 객체 분할 정확도가 어떻게 변화하는지에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 딥러닝을 통한 철도 터널의 객체 분할에 학습 데이터를 구성하는 철도 터널의 크기, 선로 유형 등이 어떤 영향을 미치는지 확인하기 위해 매개변수 연구를 수행하였다. 매개변수 연구 결과, 학습과 테스트에 사용한 터널의 크기가 비슷할수록, 단선 터널보다는 복선 터널로 학습하는 경우에 더 높은 객체 분할 성능을 보였다. 또한, 학습 데이터를 두 가지 이상의 터널로 구성하면 전체 정확도(Overall Accuracy, OA)와 MIoU(Mean Intersection over Union)가 적게는 10%에서 많게는 50%가량 증가하였는데 이로부터 학습 데이터를 다양하게 구성하는 것이 효율적인 학습에 기여할 수 있음을 확인하였다.

• 국제학술발표논문집
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• The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.920-927
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• 2009

Many schedule delays and cost overruns in interior construction are caused by a lack of understanding in detailed and complicated interior works. To minimize these potential impacts in interior construction, a systematic approach for project managers to detect discrepancies at early stages and take corrective action through use of visualized data is required. This systematic implementation is still challenging: monitoring is time-consuming due to the significant amount of as-built data that needs to be collected and evaluated; and current interior construction progress reports have visual limitations in providing spatial context and in representing the complexities of interior components. To overcome these issues, this research focuses on visualization and computer vision techniques representing interior construction progress with photographs. The as-planned 3D models and as-built photographs are visualized in a 3D walk-through model. Within such an environment, the as-built interior construction elements are detected through computer vision techniques to automatically extract the progress data linked with Building Information Modeling (BIM). This allows a comparison between the as-planned model and as-built elements to be used for the representation of interior construction progress by superimposing over a 3D environment. This paper presents the process of representing and detecting interior construction components and the results for an ongoing construction project. This paper discusses implementation and future potential enhancement of these techniques in construction.

• 한국BIM학회 논문집
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• 제10권3호
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• pp.54-62
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• 2020

There is growing consensus among planners and policymakers that brownfield remediation has positive impacts on neighborhoods in terms of housing prices, public health, and environmental quality. However, there is a limited understanding of how brownfield redevelopments spatially affect neighborhood housing turnover and stability. This paper addresses the spatial impacts of brownfield redevelopments on neighboring housing turnover in Cuyahoga County, Ohio. This study examines housing turnover before and after the remediation of brownfield sites countywide and in housing submarkets stratified by household income. Based on housing sales data between 1996 and 2007, the extended Cox Hazard model with the difference-in-difference approach is employed to clarify the causal relationships between brownfield redevelopments and neighboring housing turnover. Additionally, along with the results of the previous study examining impacts of brownfield remediation on nearby housing prices, this paper estimates the change of neighborhood stability due to brownfield redevelopments based on both attributes of housing prices and turnovers.

• 한국BIM학회 논문집
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• 제10권2호
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• pp.21-28
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• 2020

As the number of aging bridges increases, more studies are being conducted on developing effective and reliable methods for the assessment and maintenance of bridges. With the advancement in new sensing systems and data learning techniques through AI technology, there is growing interests in how to evaluate bridges using these advanced techniques. This paper presents a CNN(Convolution Neural Network) deep learning based technique for evaluating the damage existence and for estimating the damage location in PSC bridges using static strain data. Simulation studies were conducted to investigate the proposed method with error analysis. Damage was simulated as the reduction in the stiffness of a finite element. A data learning model was constructed by applying the CNN technique as a type of deep learning. The damage status and its location were estimated using data set built through simulation. It was assumed that the strain gauges were installed in a regular interval under the PSC bridge girders. In order to increase the accuracy in evaluating damage, the squared error between the intact and measured strains are computed and applied for training the data model. Considering the damage occurring near the supports, the results of error analysis were compared according to whether strain data near the supports were included.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.327-336
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• 2017

최근 실외 및 실내 공기의 질에 대한 사람들의 관심이 증가하면서 다양한 관련기기들이 사용되고 있다. 실내 환경의 여러 요소 중 특히 사람들의 쾌적감에 직접 영향을 주는 온열 환경과 눈에 보이지 않는 실내 공기 환경의 시각화는 그러한 이유로 매우 중요하게 부각되고 있다. 본 연구는 거주자가 공기 질 등과 같은 실내 환경 상태를 기존의 숫자나 그래프 등 보다 쉽고 직관적으로 파악하는 것을 지원하기 위하여 기존의 실내 환경 시각화 사례들을 분석하고 이를 보완하기 위한 개선방법을 모색하여 보다 효과적인 웹 및 건물정보모델기반 시각화 방법을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제시하는 해당 실내 환경 시각화 과정은 크게 네부분으로 구성된다. 이는 건물 모델 데이터 생성, 실내 환경 데이터 생성, 시각화 표현 요소 생성, 데이터 매핑 및 시각화 결과 생성 과정으로 요약될 수 있다. 생성된 시각화 결과는 다양한 실내 환경 요소의 동시 파악을 지원할 뿐만 아니라, 대상 공간의 기하학적 모델과 측정된 실내 환경 데이터를 연계하여 시각화함으로써 실내 환경 상태의 파악이 직관적이며 즉각적이다. 본 논문은 IoT 등의 기술로 즉각적이고 자동화된 실내 환경 관리시스템의 개발방향과는 별개로, 실내 환경 데이터를 적절히 가공함으로써 사용자 및 관리자 등에게 관련 시각정보를 효율적으로 제공하는 접근방법을 모색하는 것을 목적으로 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권11호
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• pp.1670-1675
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• 2021

건설산업 영역의 스마트 건설 기술 도입이 빠르게 진행되고 있다. BIM(Building Information Modeling), 드론, 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷 기술 등 스마트 건설 기술을 활용하여 시공 현장의 재해율을 낮추고 시공 기간을 단축시키는 효과를 가져온다. 건설 시공 현장 관리를 위한 디지털 트윈 플랫폼을 도입하기 위해서는 실제 시공 현장을 가상의 공간과 동일하게 구축하여 실시간으로 현장 관리를 가능하게 한다. 디지털 트윈 가상공간 구축방법은 시공 전주기 데이터를 수집 및 가공을 하고 3D 모델 파일을 이용하여 시각화 한다. 본 논문에서는 디지털 트윈 공간을 구성하는 3D 모델링을 3차원 공간 데이터를 기반으로 자동생성하여 효율적인 디지털 트윈 공간을 구축하는 모델링 자동화 기법을 소개한다.

• 한국측량학회지
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• 제38권6호
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• pp.623-633
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• 2020

사람들이 실내공간에서 소비하는 시간이 증가함에 따라, 실내공간을 대상으로 하는 서비스들에 대한 수요가 지속적으로 증가하고 있다. 실내공간정보 서비스를 제공하기 위해서는 실내공간정보를 구축하는 것이 우선적으로 이루어져야 하며 본 연구에서는 기 구축되어 있는 BIM (Building Information Management) 데이터로부터 실내공간정보 국제표준 데이터인 IndoorGML을 생성하는 방법을 제안하였는데 대표적인 BIM 데이터 자료인 IFC (Industry Foundation Class) 데이터를 IndoorGML로 변환하기 위하여 IFC 객체들의 특성을 조사하고, IndoorGML로 변환이 필요한 객체들을 선별하였으며 실내공간의 표현과 내부통행에 제약을 주는 객체로 구분하였다. 또한 개발된 변환도구를 이용하여 빔서버(BIMserver) 깃헙(github)에서 제공하는 데이터 셋 일부와 서울시립대학교 21세기관 IFC모델을 IndoorGML의 PrimalSpaceFeatures 데이터로 구축하는 실험을 수행하였다. 각각의 IFC 데이터를 IndoorGML로 변환한 결과 기하정보를 손실 없이 IndoorGML문서가 생성되었으며, IndoorGML이 가지고 있는 특징인 NavigableBoundary가 정확하게 생성되는 결과를 보였다. 추후, 다양한 형태의 IfcStair 객체를 변환하는 방법에 대한 추가적인 연구가 필요하며, 프라이멀 스페이스(PrimalSpace) 데이터를 이용하여 듀얼 스페이스(DualSpace) 데이터인 MultiLayeredGraph를 자동 생성하는 방법에 대한 개발이 필요하다.