• 국제학술발표논문집
• /
• The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
• /
• pp.430-434
• /
• 2015

Safety education at the tertiary level prepares students to enter construction industry with adequate safety knowledge; then accidents can be prevented proactively. However, safety subject has not been paid adequate attention in universities and most institutional safety programs consider safety matters in isolation. Meanwhile, anatomical theory in the medicine field has been successfully adopted and proved potential advantageous in various scientific disciplines. With this regard, this study proposes a visualization based Building Anatomy Model (BAM) for construction safety education, which utilizes the anatomical theory in order to improve student's safety knowledge and practical skill. This BAM consists of two modules: 1) Knowledge Acquisition Module (KAM) aims to deliver safety knowledge to students through building anatomy models; 2) Practical Experience Module (PEM) where students safely perform construction activities by using the system to improve safety skill. The system trial is validated with virtual scenarios derived from real accidents cases. This study emphasizes the visualization based building anatomy model would be a powerful pedagogical method to provide effectively safety knowledge and practical skill for students, as a result, safety competence of students would be enhanced.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
• /
• 한국건축시공학회 2022년도 봄 학술논문 발표대회
• /
• pp.73-74
• /
• 2022

Concrete structures occupy the largest proportion of modern infrastructure, and concrete structures often have cracking problems. Existing concrete crack diagnosis methods have limitations in crack evaluation because they rely on expert visual inspection. Therefore, in this study, we design a deep learning model that detects, visualizes, and outputs cracks on the surface of RC structures based on image data by using a CNN (Convolution Neural Networks) model that can process two- and three-dimensional data such as video and image data. do. An experimental study was conducted on an algorithm to automatically detect concrete cracks and visualize them using a CNN model. For the three deep learning models used for algorithm learning in this study, the concrete crack prediction accuracy satisfies 90%, and in particular, the 'InceptionV3'-based CNN model showed the highest accuracy. In the case of the crack detection visualization model, it showed high crack detection prediction accuracy of more than 95% on average for data with crack width of 0.2 mm or more.

• 국제학술발표논문집
• /
• The 5th International Conference on Construction Engineering and Project Management
• /
• pp.279-286
• /
• 2013

This paper introduces a new method for identification of building energy performance problems. The presented method is based on automated analysis and visualization of deviations between actual and expected energy performance of the building using EPAR (Energy Performance Augmented Reality) models. For generating EPAR models, during building inspections, energy auditors collect a large number of digital and thermal imagery using a consumer-level single thermal camera that has a built-in digital lens. Based on a pipeline of image-based 3D reconstruction algorithms built on GPU and multi-core CPU architecture, 3D geometrical and thermal point cloud models of the building under inspection are automatically generated and integrated. Then, the resulting actual 3D spatio-thermal model and the expected energy performance model simulated using computational fluid dynamics (CFD) analysis are superimposed within an augmented reality environment. Based on the resulting EPAR models which jointly visualize the actual and expected energy performance of the building under inspection, two new algorithms are introduced for quick and reliable identification of potential performance problems: 1) 3D thermal mesh modeling using k-d trees and nearest neighbor searching to automate calculation of temperature deviations; and 2) automated visualization of performance deviations using a metaphor based on traffic light colors. The proposed EPAR v2.0 modeling method is validated on several interior locations of a residential building and an instructional facility. Our empirical observations show that the automated energy performance analysis using EPAR models enables performance deviations to be rapidly and accurately identified. The visualization of performance deviations in 3D enables auditors to easily identify potential building performance problems. Rather than manually analyzing thermal imagery, auditors can focus on other important tasks such as evaluating possible remedial alternatives.

• 한국측량학회지
• /
• 제27권1호
• /
• pp.701-711
• /
• 2009

건물의 형태가 고층화되고 대규모의 복합공간을 이루게 되면서 건물의 실내공간은 더욱 복잡하고 다양한 활동들이 일어나는 공간으로 새롭게 인식되고 있기 때문에, 실내공간을 3차원으로 모델링하여 위치정보를 기반으로 다양한 분야에서 활용될 수 있도록 할 필요가 있다. 본 연구에서는 GIS 표준 웹서비스 기술과 3차원 시각화 기술을 화재 대피 시설물 관리 상권 분석과 같은 건물과 관련된 어플리케이션에 활용하여 효율적인 의사결정을 내릴 수 있도록 3차원 실내모델의 정보를 제공할 수 있도록 하였다. GIS 표준 웹 서비스를 활용하여 건물정보를 공유할 수 있도록 건물의 3차원 실내공간을 효율적으로 모델링하고 시각화하기 위한 방안을 제시하기 위해 실내모델의 다양한 구성요소들을 분할하여 모델링 된 공간데이터베이스의 지정된 데이터테이블에 저장하고, 각각을 GIS 웹 서버를 이용하여 웹서비스 할 수 있도록 설정하였다. 3차원 그래픽 렌더링 엔진을 이용하여 GIS 웹서비스로 전달되는 실내모델을 동적으로 재구성함으로써 효율적으로 3차원 시각화할 수 있는 모듈을 개발하여 다양한 어플리케이션에 활용할 수 있는 방안을 제시하였다.

• 지질공학
• /
• 제25권3호
• /
• pp.395-401
• /
• 2015

터널 시공 중 획득되는 굴진면 조사와 계측자료 등은 암판정의 기초자료로 터널 안정성 및 경제성과 밀접한 관련이 있다. 하지만 국내에서는 이러한 자료에 대한 체계적 관리가 부족한 실정이며 자료의 효율적 활용 및 관련 전문가의 수도 부족하다. 따라서 자료의 체계적 관리 및 효율적 활용, 한정된 전문가를 효과적으로 활용할 수 있는 방안 마련이 필요한 실정이다. 이에 본 연구에서는 BIM기반 데이터 시각화를 통해 터널 설계 및 시공관련 정보를 온라인 상에서 효율적으로 제공하기 위한 연구를 수행하였으며 그 결과로 통합 3D 터널모델 생성 모듈과 웹뷰어 모듈을 개발하였다. 개발 기술은 국내 ○○터널 설계 및 시공 자료를 통해 구현성능을 검증하였으며 향후 연구방향 및 시스템 개선방안을 도출하였다.

• Spatial Information Research
• /
• 제20권2호
• /
• pp.1-11
• /
• 2012

기존의 건축계획 및 설계과정에서는 건축물 내 외부의 공간감을 확인하기 위해 건물모형을 제작하였으나 건물모형은 비교적 많은 제작 시간과 노력이 들며 건물의 내부 정보를 파악하기에 어려움이 따른다. 이를 보완하기 위해 기존 설계, 계획 과정과 그에 대한 가시화 방법으로써 CAD툴을 사용하여 건물 모형으로는 파악하기 어려운 건물 내부 정보를 가시화 할 수 있었지만, 건물모형에서 확인할 수 있는 부피감을 확인하기에는 부족함이 존재한다. 기본적으로 CAD는 설계에 목적을 두고 만들어진 프로그램이며 일반적인 가시화 환경인 2차원 모니터 화면상에서 3차원 건물을 보여주게 되므로 공간에 대한 인지적 몰입감을 만족시키기에는 부족하다. 본 논문에서는 BIM 형상정보 데이터를 일련의 소프트웨어로 가공하여 증강현실 컨텐츠로 변환하는 과정을 소개한다. 이는 건축계획 및 설계과정에서 형상정보가 수정될 경우 최종 가시화까지 소요되는 비용과 시간을 단축시킬 수 있다. 또한 BIM 형상정보를 증강현실기법을 이용하여 3차원 인지공간에서 가시화함으로써 3차원 건물의 내 외부 공간정보를 분석하기가 용이하다. 또한 건물의 내 외부 정보를 증강현실 환경에서 효과적으로 조작할 수 있도록 건축 요소의 제거, 슬라이스컷 등 다양한 인터랙션을 제안한다.

• 한국BIM학회 논문집
• /
• 제14권2호
• /
• pp.13-24
• /
• 2024

This research suggests a novel visualization approach utilizing Generative AI to render photorealistic architectural alternatives images in the early design phase. Photorealistic rendering intuitively describes alternatives and facilitates clear communication between stakeholders. Nevertheless, the conventional rendering process, utilizing 3D modelling and rendering engines, demands sophisticate model and processing time. In this context, the paper suggests a rendering approach employing the text-to-image method aimed at generating a broader range of intuitive and relevant reference images. Additionally, it employs an Text-to-Image method focused on producing a diverse array of alternatives reflecting architects' styles when visualizing the exteriors of residential buildings from the mass model images. To achieve this, fine-tuning for architects' styles was conducted using the Low-Rank Adaptation (LoRA) method. This approach, supported by fine-tuned models, allows not only single style-applied alternatives, but also the fusion of two or more styles to generate new alternatives. Using the proposed approach, we generated more than 15,000 meaningful images, with each image taking only about 5 seconds to produce. This demonstrates that the Generative AI-based visualization approach significantly reduces the labour and time required in conventional visualization processes, holding significant potential for transforming abstract ideas into tangible images, even in the early stages of design.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
• /
• 한국건축시공학회 2023년도 봄 학술논문 발표대회
• /
• pp.285-286
• /
• 2023

The visualization of information serves as a valuable tool for facilitating communication and exchange of opinions among stakeholders by conveying information in an intuitive and clear manner. As a preliminary study of visualization for construction field, this study proposed a model for generating three-dimensional floor layout using 360-degree panoramic cameras. The model integrates the layouts by calculating normal vectors of the plane which has openings, and applying translation and rotation matrices between the normal vectors. The results of this study can contribute to improving communication in construction sites by incorporating visualization, and further to the digital transformation of the construction industry.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제17권2호
• /
• pp.327-336
• /
• 2017

최근 실외 및 실내 공기의 질에 대한 사람들의 관심이 증가하면서 다양한 관련기기들이 사용되고 있다. 실내 환경의 여러 요소 중 특히 사람들의 쾌적감에 직접 영향을 주는 온열 환경과 눈에 보이지 않는 실내 공기 환경의 시각화는 그러한 이유로 매우 중요하게 부각되고 있다. 본 연구는 거주자가 공기 질 등과 같은 실내 환경 상태를 기존의 숫자나 그래프 등 보다 쉽고 직관적으로 파악하는 것을 지원하기 위하여 기존의 실내 환경 시각화 사례들을 분석하고 이를 보완하기 위한 개선방법을 모색하여 보다 효과적인 웹 및 건물정보모델기반 시각화 방법을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제시하는 해당 실내 환경 시각화 과정은 크게 네부분으로 구성된다. 이는 건물 모델 데이터 생성, 실내 환경 데이터 생성, 시각화 표현 요소 생성, 데이터 매핑 및 시각화 결과 생성 과정으로 요약될 수 있다. 생성된 시각화 결과는 다양한 실내 환경 요소의 동시 파악을 지원할 뿐만 아니라, 대상 공간의 기하학적 모델과 측정된 실내 환경 데이터를 연계하여 시각화함으로써 실내 환경 상태의 파악이 직관적이며 즉각적이다. 본 논문은 IoT 등의 기술로 즉각적이고 자동화된 실내 환경 관리시스템의 개발방향과는 별개로, 실내 환경 데이터를 적절히 가공함으로써 사용자 및 관리자 등에게 관련 시각정보를 효율적으로 제공하는 접근방법을 모색하는 것을 목적으로 한다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
• /
• 제11권1호
• /
• pp.63-70
• /
• 2009

3차원 지리정보시스템(GIS: Geographical Information System)은 실세계의 다양한 3차원 현상을 처리, 분석, 표현하는 기술을 적용한 지리정보시스템으로써, 지형, 시설물 등을 3차원 지리정보 데이터로 구축하고 가상현실(VR: Virtual Reality) 등의 시각화 기술과 연동하여 도시, 교통, 환경, 재해, 해양 등의 다양한 분야에서 활용할 수 있도록 하는 시스템이다. 본 논문에서는 3차원 지리정보시스템의 실시간 정보 제공을 극대화하기 위한 3차원 지리정보 기반 비디오 시각화 기술 및 이를 위한 3차원 건물정보 데이터 구축 기술을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 3차원 지리정보 기반 비디오 시각화 기술은 네트워크 비디오 카메라의 실시간 비디오 스트림을 3차원 지리정보에 투영(Projection)하여 지형, 시설물 등에 텍스처 매핑하는 기술로써 3차원 지리정보에 기반한 실시간 비디오 정보를 제공할 수 있다. 또한, 본 논문에서는 3차원 투영 텍스처 매핑(3D Projective Texture Mapping)을 위해 항공영상과 LiDAR 데이터를 융합하여 반자동으로 수치건물모형(DBM: Digital Building Model)을 추출할 수 있는 기술을 개발하였다. 본 논문에서 제안하는 기술은 기존의 3차원 지리정보시스템이 제공하는 정적인 시각정보를 실시간 비디오 정보로 대체함으로써 위치에 기반한 현재의 시각적 정보를 의사결정에 즉시 반영할 수 있고 더 나아가서는 지리정보 기반 지능형 상황인지 서비스를 제공할 수 있는 기반이 될 수 있다.