본 연구는 건축 부재 사용량 예측을 위한 인공지능 기반의 학습모델을 설계 및 구현하는 방법에 대하여 기술하였다. 인공지능(Artifical intelligence : AI) 은 기술의 발전에 힘입어 다양한 분야에서 폭넓게 활용되고 있지만, 건축설계분야 데이터의 특수성 및 빅데이터 수집의 어려움으로 인해 현장 활용도가 매우 저조한 상태이다. 따라서 건축설계분야에서 인공지능 기술을 도입할 수 있도록 건축 부재 단위의 AI문제를 발굴해 내었으며, 해당분야 데이터가 가지는 특이성을 해결하기 위한 새로운 전처리 기법을 고안하였다. 고안된 전처리 기법을 토대로 인공지능 모델을 구현하였고, 구현된 인공지능 모델의 건축 부재 사용량 예측 정확도가 실제 산업에 사용할 수 있는 수준임을 확인하였다.
연구목적:현재 국내 소방시설설계의 경우 낮은 설계단가와 업체 간 과열 경쟁으로 고급 인력에 대한 확보가 어려워 건축물의 화재안전성능을 향상시키는데 한계가 있다. 이에 이러한 문제를 해소하고 선도적인 소방엔지니어링 기술을 확보하기 위해 AI 기반 소방설계솔루션을 연구하였다. 연구방법: 기존 소방설계에 많이 사용되는 AutoCAD를 통해 기본 설계 및 실시 설계에 필요한 절차를 프로세스화 하고 YOLO v4 객체 인식 딥러닝 모델을 통해 AI기술을 활용하였다. 연구결과:소방시설에 대한 설계프로세스를 통해 설비의 결정과 도면 설계 자동화를 진행하였다. 또한 문 및 기둥에 대한 이미지를 학습시켜 인공지능이 해당 부분을 인식하여 경계구역 선정, 배관 및 소방시설을 설치하는 기능을 구현하였다. 결론:인공지능 기술을 기반으로 건축물 화재방호 설비에 대한 기본 및 실시 설계 도면 작성 시 인적 및 물적 자원을 저감시킬 수 있을 것으로 확인되었으며 선행적인 기술 개발을 통해 인공지능 기반 소방설계에 기술력을 확보하였다.
최근 진화 알고리즘을 이용하여 건축, 예술. 항공 기계 분야의 제품을 설계하려는 시도가 다양하게 이루어지고 있으며, Digenetics는 진화 체커 프로그램을 컴퓨터 전시회에서 공개하고 판매에 들어갔다 게임은 상업적으로도 가치가 높은 소프트웨어 산업분야의 중요한 영역이고, 인공지능 분야의 중요한 연구대상이다. 반면, 다양한 전문지식과 고속의 하드웨어만을 이용한 인공지능 구현의 한계로 인해 상업화되는데 어려움이 있었다. 진화 알고리즘은 개체의 우수성을 평가할 수 있는 방법만으로도 훌륭한 게임 플레이어를 생성해 낼 수 있어 많은 관심을 끌고 있다. 본 논문에서는 종분화의 일종인 크라우딩 알고리즘을 이용하여 다양한 체커 전략을 생성한 후 결합을 통해 일반 유전자 알고리즘을 이용한 전략에 비해 높은 성능을 냈다.
본 논문는 개폐식 대공간 구조물의 지진하중에 대한 동적응답을 줄이기 위한 목적으로 파라메트릭 설계 기법을 적용한 TMD에 관한 연구이다. 인공지능 알고리즘을 이용하여 감쇠장치의 설치 위치를 자동 탐색하는 컴포넌트를 개발하였다. 이는 구조물의 동적응답을 실시간으로 확인하고, 구조물의 감쇠장치 최적의 위치를 찾을 수 있을 있다. 또한, 여러 대안에 대한 감쇠장치 질량의 최적 값을 찾아주며, 지붕의 열린 상태와 닫힌 상태에 모두 효과적으로 적용될 수 있는 설계안을 찾을 수 있다.
최근 몇 년간 생물학적 발생에 대한 구조 및 둥작원리의 모델링에 대한 빠른 진전이 일어나고 있다. 세포자동자(cellular automata CA)와 린드마이어-시스템(L-system)은 다세포의 대표적인 발생/발달 모델이다. L-시스템은 식물의 그래픽 표현에 적용되어 오고 있으며 CA는 인고생명의 연구모델과 인공두뇌의 건축 등의 분야에 적용되어 오고 있다, 현재까지 CA와 L-시스템의 발생규칙은 설계자의 설계에 의존하고 있다. 그러나 진화연사방법을 도입하면 CA와 L-시스템을 자동으로 설계할수 있다. 발생규칙의 진화를 위해서는염색체의 코트화가 필요하다. DNA 코딩방법은 유전자의 중복과 여분을 가지고 있으며 규칙의 표현에 적합한 코딩방법이다. 본 논문에서는 CA와 L-시스템의 규칙을 진화시키기 위한 DNA 코딩 방법을 제안한다.
This paper presents the recent research developments identified through a review of literature on the application of artificial intelligence in developing automated designs of fire protection facilities. The literature review covered research related to image recognition and applicable neural networks. Firstly, it was found that convolutional neural network (CNN) may be applied to the development of automating the design of fire protection facilities. It requires a high level of object detection accuracy necessitating the classification of each object making up the image. Secondly, to ensure accurate object detection and building information, the data need to be pulled from architectural drawings. Thirdly, by applying image recognition and classification, this can be done by extracting wall and surface information using dimension lines and pixels. All combined, the current review of literature strongly indicates that it is possible to develop automated designs for fire protection utilizing artificial intelligence.
Urbanization and the increase in building scale have amplified the complexity of M.E.P design. Traditional design methods face limitations when considering intricate pathways and variables, leading to an emergent need for research in automated design. Initial algorithmic approaches encountered challenges in addressing complex architectural structures and the diversity of M.E.P types. However, with the launch of OpenAI's ChatGPT-3.5 beta version in 2022, new opportunities in the automated design sector were unlocked. ChatGPT, based on the Large Language Model (LLM), has the capability to deeply comprehend the logical structures and meanings within training data. This study analyzed the potential application and latent value of LLMs in M.E.P design. Ultimately, the implementation of LLM in M.E.P design will make genuine automated design feasible, which is anticipated to drive advancements across designs in the construction sector.
4차 산업혁명 시대에 건설산업은 전통적인 업무 방식에서 디지털 프로세스로 전환하고 있다. 특히, 건설산업의 특성으로 인해 업무 절차의 변경에는 어려움이 따르며, 점진적인 디지털 전환 및 시행착오가 발생하고 있다. 건설현장의 안전관리 분야도 역시 이 흐름을 따라 모든 데이터의 디지털화와 자동화를 목표로 연구 및 시도가 활발히 진행되고 있다. 그러나 최근의 통계에 따르면, 건설업 안전사고는 계속해서 발생하고 있으며, 안전사고 사망자 수도 줄지 않고 있다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 건설공사 안전관리 종합정보망의 빅데이터를 대규모 언어모델 인공지능을 통해 분석하였다. 분석된 결과는 실시간으로 업데이트가 가능한 상세설계모델로부터 위치정보와 공간적 특성을 반영하여 안전관리가 필요한 현장모델링에 정보를 맵핑하였다. 해당 연구를 통해 건설현장 안전관리 데이터의 디지털화를 통한 시설물 및 근로자의 안전을 강화하고, 건설사고 예방 및 효과적인 교육 지시를 위한 빅데이터 기반 안전관리 플랫폼 개발을 목표로 한다.
최근 건축구조물의 복잡화, 다양화로 인하여 화재발생시 유독가스의 심각성과 공간의 특수성으로 인하여 대형 참사가 발생될 위험이 더욱 커짐에 따라 인명피해와 직접적으로 연결되는 피난탈출에 있어서 조속한 대책 마련이 시급한 실정이다. 기존 방식의 고정식 단방향을 표시하는 피난유도등은 효율적인 인명 대피 및 구조가 이루어지지 못하기 때문에 화재 발생 시 빠른 피난이 가능하도록 화재감지기와 연동하여 위험에 처한 피난자들을 탈출시키고 화재의 발생위치를 정확히 파악하여 초기 진압할 수 있는 시스템 구축이 절실히 요구된다. 이러한 점에 착안하여 ID를 가지는 화재 감지기 및 수신반과 연동하여 화재가 발생하면 화재가 발생된 방향의 반대 방향으로 모든 유도등의 방향을 제어하여 안전한 비상출입구로 사람들을 유도시키고 화염 및 연기의 방향과 속도를 계산하여 초기진압 및 최적 대피로로 방향을 표시하는 인공지능형 방향성 유도등 개발에 본 연구의 목적이 있다.
가상현실은 제4차 산업혁명 시대 신산업으로 꼽히는 기술 중 하나이다. 본 연구에서는 가상현실 공간설계의 교육적 가능성을 확인하고 교육적 활용을 위한 툴로서 3D 컴퓨터 그래픽 제작 소프트웨어인 블렌더와 3D 객체를 웹에서 쉽게 렌더링해주는 자바스크립트 라이브러리 three.js를 이용한 건축 내외장재 시뮬레이션 프로그램의 프로토타입을 개발 및 제안하였다. 본 연구에서 제안한 방식으로 학습자들은 자유도 높은 가상공간 공간설계가 가능하여 조형놀이의 형태로 학습을 즐길 수 있을 것으로 기대된다. 후속 연구로는 본 연구에서 구현한 프로토타입과 같은 방식으로 가상현실 공간설계 시뮬레이션을 할 수 있는 교육 프로그램 개발 및 효과성 검토를 실시할 것을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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