• 한국강구조학회 논문집
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• 제25권5호
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• pp.509-518
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• 2013

본 연구는 지속가능한 구조설계 정보의 인터페이스 모듈의 개발에 관한 것으로 구조해석 S/W인 Midas/Gen과 BIM S/W인 Tekla Structures를 대상으로 한다. 모듈의 개발은 기존 연구의 내용을 근간으로 기능과 적용성을 개선하였다. 기존 연구에서 모델 정보를 양방향으로 교환하는데 있어 기능적으로 문제가 없었지만, 구조해석모델과 실시설계 모델의 특성 차이로 적용성이 제한적이고 일회적이라는 문제점을 가지고 있었다. 본 연구에서는 기존 연구에서 발생하는 문제점을 분석하고, 그에 대한 해결책을 제시하였으며, 이를 반영하여 인터페이스 모듈의 적용성을 개선하고자 하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제31권6호
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• pp.339-346
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• 2018

건축물을 중심으로 개발된 데이터 스키마인 Industry Foundation Class(IFC)를 토목구조물에 적용하기 위하여 IFC 요소를 확장하는 노력이 진행되고 있지만, BIM소프트웨어에서 확장 IFC 기반의 정보모델을 생성하는 방법이 충분하지 않아 어려움이 따른다. 본 연구에서는 정보관리가 가능한 확장 IFC 기반의 철도 궤도부 정보모델을 생성하기 위하여 독립적인 선형중심의 철도 궤도부 요소모델을 생성하고, 생성된 모델을 기반으로 확장 IFC 기반의 모델을 생성하는 방법론을 제시하였다. 이를 위하여 첫째, 철도 궤도부 요소를 연속적 구조물과 비연속적 구조물로 분류하였다. 연속적 구조물은 선형 기반 소프트웨어에서 생성하였고 이산화된 선형정보 연계를 통해 비연속 구조물을 독립적인 객체로 생성하고 이들을 통합하여 철도 궤도부 정보모델을 생성하였다. 둘째, 철도 궤도부의 정보관리를 위한 분류체계 및 확장 IFC 스키마를 제시하였다. 마지막으로 속성정보와 User-interface를 활용하여 객체의 의미정보를 식별하여 확장 IFC 요소와 매핑하였다. 제시한 방법론을 통하여 오송 철도종합시험선로를 대상으로 정보관리가 가능한 확장 IFC 기반의 정보모델을 생성됨을 확인하고 실용성을 검증하였다.

• 국제학술발표논문집
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• The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.1075-1084
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• 2022

The use of Hi-Tech in cultural heritage preservation and the promotion of cultural heritage values in general, particularly artifacts, opens new opportunities for attracting tourists while also posing a challenge due to the need to reward high-quality excursions to visitors historical and cultural values. Building Information Modeling (BIM) and Hi-Tech in new building management have been widely adopted in the construction industry; however, Historic Building Information Modeling (HBIM) is an exciting challenge in 3D modeling and building management. For those reasons, the Scan-to-HBIM approach involves generating an HBIM model for existing buildings from the point cloud data collected by Terrestrial 3D Laser Scanner integrated with Virtual Reality (VR), Augmented Reality (AR), contributes to spatial historic sites simulation for virtual experiences. Therefore, this study aims to (1) generate the application of Virtual Reality, Augmented Reality to Historic Building Information Modeling - based workflows in a case study which is a monument in the city; (2) evaluate the application of these technologies to improve awareness of visitors related to the promotion of historical values by surveying the experience before and after using this application. The findings shed light on the barriers that prevent users from utilizing technologies and problem-solving solutions. According to the survey results, after experiencing virtual tours through applications and video explanations, participant's perception of the case study improved. When combined with emerging Hi-Tech and immersive interactive games, the Historic Building Information Modeling helps increase information transmission to improve visitor awareness and promote heritage values.

• 대한토목학회논문집
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• 제41권2호
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• pp.181-189
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• 2021

건설현장에서 가상현실 BIM객체의 활용성을 높이기 위해서는 실제 이미지와의 이질감을 해소시켜야 하며, 공정관리 분야 적용시에는 가상현실 공정모습과 실제 공정모습간의 괴리감을 감소시킬 필요가 있다. 연구에서는 이러한 부분을 해소하기 위해 AR (Augmented Reality)과 3D 프린팅 기술이 연계된 4D 모델기반 공정관리 시제품을 구성하여 두 기술이 연동된 4D모델의 활용 가능성을 검토한다. 입체적인 3D 출력물과 AR객체를 접목하여 시공 공정 시뮬레이션을 구현하면 단순한 가상현실기반 4D 모델과 비교시 실체적 이미지기반의 정보로 보다 직관적인 공정 정보를 제공할 수 있다. 이를 위해 연구에서는 3D 프린팅 출력물에 마커를 이용하여 후속공정이 4D 모델로 시뮬레이션되는 AR구현 체계의 방법론 및 시스템 구성의 적정성을 검토한다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제27권4호
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• pp.289-296
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• 2014

철근 공사에는 원청 건설사, 골조 전문건설사, 배근시공도 작성자, 철근 가공장, 감독/감리사, 구조설계자 등 다수의 업무 주체가 참여하고 있으나 이들간의 합리적인 협업이 이루어질 수 있는 업무 프로세스가 구축되어 있지 않아 비효율을 초래할 가능성이 높다. 특히 철근공사는 RC골조 품질에 결정적 영향을 주는 업무이지만 참여 주체간 원활한 협업 부재로 인하여 골조의 품질 저하, 생산성 감소, 공기 지연 등 많은 문제를 야기하고 있다. 그러므로 RC골조공사는 혁신이 매우 시급한 분야라 하겠다. 최근 BIM은 건설산업의 기술 환경 패러다임을 전환시키는 기술로 인식되고 확산되고 있다. 그런데 3차원 모델 상에서 방대한 양의 철근상세정보를 모델링하기 위해서는 많은 시간과 노력이 소요되고, 모델링 후에도 데이터량의 방대함으로 인하여 프로그램 성능이 원활하게 발현되지 않기에 BIM 기술의 확산에도 불구하고 배근 설계와 시공과 관련하여 BIM 기술이 활용되고 있지 않은 상황이다. 본 기술은 3차원 BIM 환경 하에서 골조상세정보 모델링과 배근상세설계, 정밀물량산출 및 공사관리까지를 지원하는 Rebar HUB를 개발하여 RC 골조 설계 및 공사 프로세스를 합리화할 수 있는 실용적 기술 개발을 목표로 하였다.

• 한국측량학회지
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• 제38권1호
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• pp.35-41
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• 2020

3D 레이저 스캐너는 대상물에 대한 많은 양의 데이터를 빠른 시간 내에 취득할 수 있는 효과적인 방법으로 최근 측량, 변위측정, 대상물의 3차원 데이터 생성, 실내공간정보 구축, BIM (Building Information Model) 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 3D 레이저 스캐너를 통해 취득되는 점군데이터의 활용을 위해서는 정합과정을 거쳐 많은 측점에서 취득한 데이터를 통일된 좌표체계를 가진 하나의 데이터로 만드는 과정이 필요하다. 따라서 정합 방법에 따른 점군데이터의 정확도에 대한 분석적 연구가 필요하다 이에 본 연구에서는 3D 레이저 스캐너를 통해 취득되는 점군데이터의 정합방법에 따른 정확도를 분석하고자 하였다. 3D 레이저 스캐너를 통해 연구대상지의 점군데이터를 취득하고, 자료처리를 통해 ICP (Iterative Closest Point) 와 형상정합 방법에 의해 점군데이터를 정합하였으며, 토털스테이션 측량성과와 비교하여 정확도를 분석하였다. 정확도 평가 결과 ICP와 형상정합 방법은 각각 토털스테이션 성과와 0.002~0.005m, 0.002~0.009m의 차이를 나타내었다. 각각의 정합 방법은 실험결과 모두 0.01m 미만의 편차를 나타내어 1:1,000 수치지형도의 허용정확도를 만족하였으며, ICP 및 형상정합을 이용한 점군데이터의 정합이 공간정보 구축에 충분히 활용 가능함을 제시하였다. 향후 형상정합 방법에 의한 점군데이터의 정합은 3D 레이저 스캐너를 활용한 공간정보 구축 과정에서 타겟의 설치를 줄임으로써 생산성 향상에 기여할 것이다.

• 한국BIM학회 논문집
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• 제11권2호
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• pp.43-53
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• 2021

The 'public agency oil joint purchase system' was introduced to lower public sector oil prices and contribute to the stability of the overall consumer oil market. The present study used spatial regression to analyze the factors affecting domestic gasoline price, focusing on the impact of potential implicit collusion among gas stations in determining domestic gasoline prices. Also, this study investigated the effect the location characteristics of the market convention gas stations and government offices on the pressure of price competition in the market and the gasoline price at general gas stations. To summarize the results of the spatial lag model (SLM), the individual characteristics of gas stations such as convenience stores (+), self-fuelling (-), commercial areas (+), subway stations (+), population density (-), and sales (-) are correlated to gasoline prices at gas stations, and the institutional location factors of gas stations (+) affected the average of 9 won per liter, 11 won per liter. In order to solve these problems, the establishment of a monitoring system reflecting the location characteristics of the region and the ongoing review of the system should be carried out. In addition, separate, expanded and promotional measures should be prepared for the convenience of general and public oil buyers.

• 한국BIM학회 논문집
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• 제11권1호
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• pp.39-46
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• 2021

Urban residents in crowded complexes are making increasing civil complaints about noise and demanding pleasant and comfortable residential environments. Because noise is one of the most important factors related to urban residents' dissatisfaction with their living environments, the present study investigates the direct and indirect effects of noise-related outdoor environmental factors on residential level satisfaction, using noise level data from 29 noise-measuring stations in Seoul. From 62 multi-family apartment complexes near these stations, the authors collected GIS-based environmental attribute data, as well as survey data including the residents' personal characteristics and indicators designed to measure latent psychological characteristics: noise sensitivity and residential noise level satisfaction. This study then utilized structural equation models to analyze the direct variables influencing the latent variables of noise sensitivity and residential noise level satisfaction, as well as the complex relationships among all variables. The result showed that residents who are exposed to less noise, possibly due to living in apartments facing relatively quiet roads, protected by soundproof walls, or surrounded by densely planted trees, tend to be less noise sensitive, which makes them more satisfied with the ambient noise level. Therefore, critical outdoor environmental variables can be used to reduce noise sensitivity and improve residential noise level satisfaction.

• 한국BIM학회 논문집
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• 제11권2호
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• pp.24-32
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• 2021

Recently, starting with smart construction research, interest in technology that automates construction site management using artificial intelligence technology is increasing. In order to automate construction site management, it is necessary to recognize objects such as construction equipment or workers, and automatically analyze the relationship between them. For example, if the relationship between workers and construction equipment at a construction site can be known, various use cases of site management such as work productivity, equipment operation status monitoring, and safety management can be implemented. This study derives a real-time object detection platform architecture that is required when performing construction site management using deep learning technology, which has recently been increasingly used. To this end, deep learning models that support real-time object detection are investigated and analyzed. Based on this, a deep learning model development process required for real-time construction site object detection is defined. Based on the defined process, a prototype that learns and detects construction site objects is developed, and then platform development considerations and architecture are derived from the results.

• 한국BIM학회 논문집
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• 제6권2호
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• pp.29-38
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• 2016

Road bridges are deteriorating gradually, and it is forecasted that the number of road bridges aging over 30 years will increase by more than 3 times of the current number. To maintain road bridges in a safe condition, current safety conditions of the bridges must be estimated for repair or reinforcement. However, budget and professional manpower required to perform in-depth inspections of road bridges are limited. This study proposes an estimation model for safety rating of road bridges by analyzing the data from Facility Management System (FMS) and Yearbook of Road Bridges and Tunnel. These data include basic specifications, year of completion, traffic, safety rating, and others. The distribution of safety rating was imbalanced, indicating 91% of road bridges have safety ratings of A or B. To improve classification performance, five safety ratings were integrated into two classes of G (good, A and B) and P (poor ratings under C). This rearrangement was set because facilities with ratings under C are required to be repaired or reinforced to recover their original functionality. 70% of the original data were used as training data, while the other 30% were used for validation. Data of class P in the training data were oversampled by 3 times, and Repeated Incremental Pruning to Produce Error Reduction (RIPPER) algorithm was used to develop the estimation model. The results of estimation model showed overall accuracy of 84.8%, true positive rate of 67.3%, and 29 classification rule. Year of completion was identified as the most critical factor on affecting lower safety ratings of bridges.