• 한국건설관리학회논문집
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• 제13권3호
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• pp.43-55
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• 2012

최근 건설 산업에서 이슈가 되고 있는 BIM의 신뢰성을 판단하기 위한 방안으로 BIM 품질 검증 방안이 대두되고 있다. 그러나 현재 BIM 품질 검증은 부재간의 간섭체크, 공간 배치 등 3D Model을 검토하는 것에 국한되어 있으며, 구조, 설비, 견적과 같은 각 분야별 BIM기반 작업 결과물의 검증 방안은 부재한 실정이다. 특히 BIM기반 견적분야에서는 수량 산출의 근거인 산출식이 출력되지 않아 BIM기반 물량산출 결과물을 신뢰하지 못하는 현상이 발생하였다. BIM기반 견적 작업 결과물의 신뢰성을 향상시키기 위해 제조업에서 정의하고 있는 신뢰성 개념을 분석하고, 다년간 BIM기반 물량산출 수행 경험을 토대로 BIM기반 견적 또는 물량산출 작업의 신뢰성에 영향을 미치는 요인을 도출한 결과, 모델링 방법 및 BIM Tool의 특징에 따라 BIM기반 물량 데이터가 달라지는 것을 알 수 있었다. 따라서 본 연구에서는 BIM 기반 견적 모델링 시 모델링 방법에 따른 결과값의 분석과 IFC 파일 교환을 통해 데이터의 신뢰성을 높이는 올바른 모델링 방법 및 데이터 검증 방안을 제시하고자 한다.

• 한국BIM학회 논문집
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• 제6권3호
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• pp.49-56
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• 2016

As project opportunities for the Architecture, Engineering and Construction (AEC) industry have grown more complex and larger, the utilization of Building Information Modeling (BIM) technologies for three-dimensional (3D) design and simulation practices has been increasing significantly; the typical applications of the BIM technologies include clash detection and design alternative based on 3D planning, which have been expanded over to the technology of construction management in the AEC industry for virtual design and construction. As for now, commercial BIM software has been operated under a single-user environment, which is why initial costs for its introduction are very high. Cloud computing, one of the most promising next-generation Internet technologies, enables simple Internet devices to use services and resources provided with BIM software. Recently in Korea, studies to link between BIM and cloud computing technologies have been directed toward saving costs to build BIM-related infrastructure, and providing various BIM services for small- and medium-sized enterprises (SMEs). This study addressed development of the usage metering functions of BIM software under cloud computing architecture in order to archive and use BIM data and create an optimal revenue structure so that the BIM services may grow spontaneously, considering a demand for cloud resources. For the reason, we surveyed relevant cases, and then analyzed needs and requirements from AEC industry. Based on the relevant cases, customizing for cloud BIM and design for the development was performed. We also surveyed any related-law to support cloud computing-based BIM service. Finally, we proposed herein how to optimally design and develop the usage metering functions of cloud BIM software.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.59-68
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• 2021

최근 급속도로 성장하고 있는 인공지능 기술이 자율운항선박과 같은 해상 환경에서도 적용되기 시작하면서 디지털 영상에 특화된 CNN 기반의 모델을 적용하는 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 해상 서비스의 경우 인적 과실을 줄이기 위해 충돌 위험이 있는 부유물을 감지하거나 선박 내부의 화재 등 여러 가지 기술이 접목되기에 실시간 처리가 매우 중요하다. 그러나 기능이 추가될수록 프로세서의 제품 가격이 증가하는 문제가 존재해 소형 선박의 선주들에게는 비용적인 측면에서 부담이 된다. 또한 대형 선박의 경우 자율운항선박의 시스템을 감안할 때, 연산 속도의 성능 향상을 위해 복잡도가 높은 딥러닝 모델의 성능을 개선하는 방법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 딥러닝 모델에 경량화 기법을 적용해 정확도를 유지하면서 고속으로 처리할 수 있는 방법에 대해 제안한다. 먼저 해상 부유물 검출에 적합한 영상 전처리를 진행하여 효율적으로 CNN 기반 신경망 모델 입력에 영상 데이터가 전달될 수 있도록 하였다. 또한, 신경망 모델의 알고리즘 경량화 기법 중 하나인 학습 후 파라미터 양자화 기법을 적용하여 모델의 메모리 용량을 줄이면서 추론 부분의 처리 속도를 증가시켰다. 양자화 기법이 적용된 모델을 저전력 임베디드 보드에 적용시켜 정확도와 처리 속도를 사용하는 임베디드 성능을 고려하여 설계하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법 중 정확도 손실이 제일 최소화되는 모델을 활용해 저전력 임베디드 보드에 비교하여 기존보다 최대 4~5배 처리 속도를 개선할 수 있었다.