International conference on construction engineering and project management
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2013.01a
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pp.274-278
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2013
Over the past several years, the building codes that govern commercial building construction have become increasingly prescriptive in nature, specifying detailed information related to the design and installation of the systems, while offering no reasoning behind their prescriptive measures. For example, metal stud framing is commonly used in commercial building construction to create bearing walls and non-bearing partition walls. BIM provides a powerful platform for developing and implementing "pre-planning" tools and methods to facilitate both engineering and administrative controls during construction. This paper discusses the use of BIM to enhance constructability for commercial building construction activities, specifically metal stud framing. Using specific real-world examples this paper demonstrates ways that BIM can be used to foresee potential construction issues and motivates and informs future uses of BIM technologies
International conference on construction engineering and project management
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2011.02a
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pp.107-110
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2011
The key role in safety management is to identify any possible hazard before it occurs by identifying any possible risk factors which are critical to risk assessment. This planning/assessment process is considered to be tedious and requires a lot of attention due to the following reasons: firstly, falsework (temporary structures) in construction projects is fundamentally important. However, the installation and dismantling of those facilities are one of the high risk activities in the job sites. Secondly, temporary facilities are generally not clearly delineated on the building drawings. It is our strong belief that safety tools have to be simple and convenient enough for the jobsite people to manage them easily and be flexible for any occasions to be occurred at various degrees. In order to develop the safety assessment system, this research utilizes the BIM technology and collects important information by importing data from BIM models and use it in the planning stage.
International conference on construction engineering and project management
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2024.07a
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pp.1041-1048
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2024
In this study, we aim to enhance the navigation method for autonomous systems, including various types of robots and UAVs. Previous work has made progress in enhancing the autonomous flight capabilities of UAVs through both simulation and real-world tests, yet it lacked detailed insights into the aspect of global route planning. To address this gap, we propose a novel method to automatically generate routes for autonomous robots using BIM and 3D city models. Specifically, we create a program that utilizes geometry and attribute information extracted from BIM and 3D City Model to compute the optimal route rapidly. The program automatically generates routes that optimize the efficiency of various autonomous robots by considering the conditions on the routes.
Aim: To investigate signaling pathways for reversal of EGF-mediated multi-drug resistance (MDR) in hepatocellular carcinoma (HCC) models. Materials and Methods: HCC MDR cell strain HepG2/adriamycin (ADM) and SMMC7721/ADM models were established using a method of exposure to medium with ADM between low and high concentration with gradually increasing concentration. Drug sensitivity and reversal of multi-drug resistance by EGF were determined and the cell cycle distribution and apoptosis were analyzed by flow cytometry. Phosphorylation of ERK1, ERK2, ERK5 and expression of Bim were detected by Western blotting. Results: The results showed that HepG2/ADM and SMMC7721/ADM cells were resistant not only to ADM, but also to multiple anticancer drugs. When used alone, EGF had no anti-tumor activity in HepG2/ADM and SMMC7721/ADM cells in vitro, while it increased the cytotoxicity of ADM. EGF induced cell apoptosis and G0/G1 phase cell cycle arrest in HepG2/ADM And SMMC7721/ADM cells, while enhancing activity of p-ERKs and up-regulated expression of BimEL. Conclusions: EGF might enhance the chemosensitivity of HepG2/ADM and SMMC7721/ADM cells via up-regulating p-ERKs and BimEL protein.
Jong-Hyeok Park;Sang-Hyun Yoo;Soo-Hee Han;Kyeong-Jun Kim
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.19
no.1
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pp.119-126
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2024
In building information model (BIM), it is difficult to train an artificial intelligence (AI) model due to the lack of sufficient data about individual projects in an architecture firm. In this paper, we present a methodology to correctly train an AI neural network model based on a large language model (LLM) to predict the steel structure product weight ratios in BIM. The proposed method, with the aid of the LLM, can overcome the inherent problem of limited data availability in BIM and handle a combination of natural language and numerical data. The experimental results showed that the proposed method demonstrated significantly higher accuracy than methods based on a smaller language model. The potential for effectively applying large language models in BIM is confirmed, leading to expectations of preventing building accidents and efficiently managing construction costs.
This study aims to simplify the rebar quantity estimation process during the detailed design stage of buildings by addressing identified issues in the existing rebar quantity estimation process and establishing a BIM-based simplification method. To validate the applicability of the proposed method, it was applied to a case study of 'K' High School, with the results compared to rebar quantities from shop drawings to assess usability in real projects. It showed an error rate of 1.4% for SHD22S and 2.63% for HD10 among the types of rebar used in the case model. SHD22S, used as the main rebar in the columns, exhibited this error due to differences in the calculation method for splice and anchorage lengths. HD10, used as stirrup rebar in the columns, showed errors due to the omission of hook length considerations in the simplified estimation formula. Although these discrepancies resulted in cumulative errors of 10 to 20 meters, the error rates of 1.4% and 2.63% respectively fall within the generally accepted rebar overage rate of 5%, suggesting that this method is sufficiently accurate for quantity estimation during the detailed design stage. This study presents a method for efficiently estimating rebar quantities based on BIM during the detailed design stage. While traditional 2D quantity estimation and BIM-based methods often suffer from inefficiencies due to repetitive tasks and high modeling complexity, the proposed method assumes BIM models at LOD200, which are less complex and automate most of the structural information required for rebar quantity estimation, thereby reducing repetitive tasks. However, to further minimize errors, especially those related to hook and anchorage length calculations, additional research is needed to refine the estimation process and expand its applicability to the entire building's rebar quantity estimation.
Building Information Modeling (BIM) models are a powerful tool for preserving and using architectural history. Manually creating information models for such a significant number and variety of architectural monuments as Dong drum towers is challenging. The building logic based on "actual measurement construction" was investigated using the metamodel idea, and a metamodel-based automated modeling approach for the wood framework of Dong drum towers was presented utilizing programmable algorithms. Metamodels of fundamental frame kinds were also constructed. Case studies were used to verify the automated modeling's correctness, completeness, and efficiency using metamodel. The results suggest that, compared to manual modeling, automated modeling using metamodel may enhance the model's integrity and correctness by 5-10% while also reducing time efficiency by 10-20%. Metamodel and construction logic offer a novel way to investigate data-driven autonomous information-based modeling.
Seo, Min Jo;Park, Kyung Kyu;Lee, Seung Been;Kim, Si Uk;Choi, Won Jun;Kim, Chee Kyeung
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2023.11a
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pp.239-240
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2023
Construction site management involves overseeing tasks from the construction phase to the maintenance stage, and digitalization of construction sites is necessary for digital construction site management. In this study, we aim to conduct research on object recognition at construction sites using drones. Images of construction sites captured by drones are reconstructed into BIM (Building Information Modeling) models, and objects are recognized after partially rendering the models using artificial intelligence. For the photorealistic rendering of the BIM models, both traditional filtering techniques and the generative adversarial network (GAN) model were used, while the YOLO (You Only Look Once) model was employed for object recognition. This study is expected to provide insights into the research direction of digital construction site management and help assess the potential and future value of introducing artificial intelligence in the construction industry.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.11
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pp.510-518
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2020
With the promotion of digitalization in the construction industry, BIM has become an indispensable technology. On the other hand, it has not been actively utilized in practice because of the difficulty of BIM modeling. The reason is that 3D modeling is less productive not only because of the difficulty of learning BIM software but also the modeling work is done manually. Therefore, this study proposes a method and system that can improve the productivity of BIM-based modeling. For this reason, in the study, a slit caisson, which is a typical structure of a port, was selected as a development target, and various parameters were derived through interviews with experts so that it could be used in practice. This study presents a UI construction plan that considers user convenience for efficient management and operation of diverse and complex parameters. Based on this, this study used visual programming and Excel VBA to develop a BIM-based design automation system for slit caissons. The developed system can use many parameters to quickly develop slit caisson models suitable for various design conditions that can contribute to BIM-based modeling and productivity improvement.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.12
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pp.60-68
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2019
For effective building maintenance, the collection and management of various maintenance date such as work history information and material information is required. Despite the introduction of information management technologies and systems to reduce the amount of maintenance work of buildings, which have become larger and more complex, the maintenance information is not being utilized properly. As an alternative, research on the introduction and utilization of BIM is being conducted continuously. However, the BIM models generated at the design phase are not utilized in practice due to a lack of architectural maintenance information. This study proposed a COBie document prototype to support BIM-based smart maintenance tasks performed by building managers. In order to formalize various types of maintenance work procedures, a BIM-based maintenance process model is presented in two categories: inspection and maintenance. Among the BIM attribute data of the BIM model generated at the design phase, the parameters corresponding to the maintenance necessary information for each basic process are derived. Based on this, we proposed a COBie document prototype consisting of seven spreadsheets. The results of a case study confirmed that the KBIMS library-based BIM model created at the design phase without the maintenance information can be used at the maintenance phase.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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