• 제목/요약/키워드: BIM 팀구성

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건설산업의 BIM 적용능력 제고를 위한 BIM 프로세스 개발에 관한 연구 (A Study on the Development of the BIM Process for Improvement of the BIM Application Ability of the Construction Industry)

  • 김지원;이민철;최정민;옥종호
    • 한국건설관리학회:학술대회논문집
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    • 한국건설관리학회 2008년도 정기학술발표대회 논문집
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    • pp.738-743
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    • 2008
  • 최근들어 BIM 기술은 건설프로젝트의 전 생애주기동안 생산성 향상을 위하여 활용되고 있는 바, 건설의 각 분야에서 적용함에 있어 프로젝트 별 (간섭체크용, 모델해석용, 공정 및 물량산출용, 공사현장용, 협업용 등) BIM 프로세스의 정립은 필수적 요소이다. 하지만 국내에서 프로젝트 별 BIM 프로세스가 정립되어 있는 사례 및 해당 연구는 아직 마련되어 있지 않은 실정이다. 본 연구에서는 건설사업 초기단계에서의 BIM 어플리케이션 설정 방법, BIM 팀구성 방법, 패밀리설정 방법, 모델링방법 연구를 통하여 BIM 프로세스 구축을 제안하고, Pilot Study 모델을 통한 기초설정 및 모델링 작업, 물량검토, 중립적인 포맷방식인 IFC $2{\times}3$ 버전을 활용한 정보교환 등을 실시하여 정립된 BIM 프로세스의 적용능력을 검토하여 국내 BIM 가이드라인 구축의 초석을 마련하고자한다.

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해외의 BIM 가이드라인 사례연구 (Case Study of BIM Guideline on Other Countries)

  • 김길채
    • 건축사
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    • 통권487호
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    • pp.63-68
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    • 2009
  • 건축시장에서도 지식정보화로 등장한 BIMtleofmf 맞이하게 되었다. BIM(Building Information Modeling)은 전통적인 건축의 2D해석방법을 보다 실물 그대로의 형태로 가상의 디지털 공간에 구현하는 방법이다. 이는 건축시장 전반에 일대 지각변동이 야기될 전망이다. 건축사사무소의 경우 설계 프로세스의 변화, 디자인팀 구성의 변화, 저작권과 관련된 계약의 변화, 건축사의 역할의 변화 등 많은 변화가 대기하고 있는 실정이다. 최근에는 우리 건축시장에도 BIM으로 발주되기 시작하고 있다. 이에 대한 준비가 없이는 많은 혼란과 대가를 치러야 되는 상황으로 몰리고 있는 안타까운 실정이다. 건축은 건축이라는 큰 주제를 가지는 여러 전문집단이 함께 협업(collaboration)하여 이루어 가는 행위들로 볼 수 있다. 여러 관계자간의 상호 밀접한 협업과 분명한 역할 분담이 요구된다. 따라서 이에 대한 대비를 해나가야 한다. 이에 대한 방법으로 국외의 BIM 가이드라인을 조사 분석하고 장단점을 파악하여 국내 건축시장의 전통적이며 지역적 특성을 반영하는 국내 BIM 가이드라인을 만드는 과정에서 조사된 주요 해외 사례를 살펴보고자 한다. 이를 통하여 건축사 여러분들과 함께 고민하고 준비하는 기회를 지면을 통하여 갖고자 한다. 많은 관심과 성원을 기대하며${\cdots}$.

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딥러닝을 활용한 이미지 기반 교량 구성요소 자동분류 네트워크 개발 (Image-Based Automatic Bridge Component Classification Using Deep Learning)

  • 조문원;이재혁;유영무;박정준;윤형철
    • 대한토목학회논문집
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    • 제41권6호
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    • pp.751-760
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    • 2021
  • 우리나라의 교량은 대부분이 건설된 지 20년 이상이 지나 현재 노후화로 인하여 많은 문제점이 제기되고 있으며, 교량의 안전점검은 대부분 전문 인력의 주관적인 평가로 이루어지고 있다. 최근 교량 안전점검의 데이터의 체계적인 관리를 위해 BIM 등을 활용한 데이터 기반의 유지관리 기술들이 개발되고 있지만, BIM과 구조물의 유지관리 데이터를 연동을 위해서 영상정보를 직접 라벨링하는 수작업을 필요로한다. 따라서 본 논문에서는 이미지 기반의 자동 교량 구성요소 분류 네트워크를 개발하고자 한다. 본 연구에서 제안한 방법은 두 개의 CNN 네트워크로 구성되었다. 첫 번째 네트워크에서 특정 교량 이미지에 대하여 교량의 형식을 자동으로 분류한 뒤, 두 번째 네트워크에서 교량의 형식별로 구성요소를 분류함으로써 정확도와 효율성을 향상시키고자 한다. 본 연구에서 개발한 시스템을 검증한 결과, 847개의 교량 이미지에 대해서 98.1 %의 정확도로 교량의 구성요소를 자동으로 분류 할 수 있었다. 본 연구에서 개발한 교량의 구성요소 자동분류 기술은 향후 교량의 유지관리에 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.