• 한국건축시공학회지
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• 제13권1호
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• pp.66-74
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• 2013

In the early stages of a construction project, the most important thing is to predict construction costs in a rational way. For this reason, many studies have been performed on the estimation of construction costs for apartment housing and office buildings at early stage using artificial intelligence, statistics, and the like. In this study, cost data held by a provincial Office of Education on elementary schools constructed from 2004 to 2007 were used to compare the multiple regression model with an artificial neural network model. A total of 96 historical data were classified into 76 historical data for constructing models and 20 historical data for comparing the constructed regression model with the artificial neural network model. The results of an analysis of predicted construction costs were that the error rate of the artificial neural network model is lower than that of the multiple regression model.

• 국제학술발표논문집
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• The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.375-381
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• 2022

Safety accidents are of concern during construction projects, even given the recent innovations in digital technologies. These projects remain focused on overcoming specific and limited applications on construction sites. For this reason, the development of an inclusive safety management system has become crucial. This study aims to build a Big Data platform to inform decisions on how to proactively eliminate worker hazards on construction sites. The platform consists of about 100,000 real records and a real-time monitored database featuring various safety indices, such as workers' altitudes, heart rates, and fatigability during construction, which are determined through various wearable devices. The data types are customized and integrated by a research team in accordance with the characteristics of a specific project using hypertext transfer protocol (HTTP). The results can be helpful as efficient tools to ensure successful safety management in complex construction situations. This study is expected to provide three significant contributions to the field, including real-time fatigability analysis and tracking of workers on-site; providing early GPS-based warnings to workers who might be accessing dangerous spaces or places; and monitoring the workers' health indices, based on details from 100,000 cases.

• 한국BIM학회 논문집
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• 제14권2호
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• pp.35-49
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• 2024

IFC, a neutral standard data model for BIM, ensures data interoperability across BIM applications but struggles with adapting to diverse construction standards across countries and regions. In practice, the standard IFC schema does not include the entity and attribute information necessary for reviewing Korean Construction Standards. To overcome this, this study developed an extended IFC schema that incorporates design and construction standards data specifically for bridge. The extended IFC schema defines entities for representing types of bridges, structures, and elements, and Psets for containing relevant standards information. This schema is customized to be compatible with both Korean Design Standards (KDS) and Korean Construction Specifications (KCS). Additionally, based on the extended IFC schema, a specialized extension module was developed, capable of embedding design and construction standards data by element within IFC Physical File. Through this module, the necessary design and construction standards were inserted into specific elements.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제5권2호
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• pp.153-161
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• 2004

대형 건설프로젝트의 효율적인 운용을 위해서는 프로젝트 각 분야간의 유기적인 관리체계가 필수적이라 할 수 있다. 대형 건설프로젝트의 관리업무 중 일정, 비용, 자재, 노무관리업무는 상호 유기적 종합관리를 가능하게 하는 업무들이며 이들을 종합적으로 $분석\cdot평가$할 수 있는 데이터 중심의 정보교환체계가 필수적이라 할 수 있다. 건설프로젝트관리의 $비용\cdot일정관리$업무에서 발생하는 자료의 중요성 및 활용빈도는 타 관리보다 높으며 건설공사의 효과적인 수행에 미치는 영향이 크다. $비용\cdot일정$ 통합데이터 통합관리를 통한 건설프로젝트관리체계를 수립하는 것은 생산성 측면과 자료 활용도 측면에서 더욱 효과적이라 할 수 있다. 본 논문에서는 $비용\cdot일정$ 통합 데이터베이스를 기반으로 하고 비용, 일정, 자재, 노무관리에 관련된 현장업무 분석을 통하여 대형건설공사의 프로세스 및 데이터 모델링을 통한 제반 필요정보의 분석 및 구조화를 제시하고자 한다.

• 국제학술발표논문집
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• The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.808-813
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• 2022

This study presents the problems of data imbalance, varying difficulties across target objects, and small objects in construction object segmentation for far-field monitoring and utilize compound loss functions to address it. Construction site scenes of assembling scaffolds were analyzed to test the effectiveness of compound loss functions for five construction object classes---workers, hardhats, harnesses, straps, hooks. The challenging problem was mitigated by employing a focal and Jaccard loss terms in the original loss function of LinkNet segmentation model. The findings indicates the importance of the loss function design for model performance on construction site scenes for far-field monitoring.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2010년도 춘계 학술논문 발표대회 2부
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• pp.95-97
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• 2010

Current trends in the Korean construction industry, including the aging of the workforce, a lack of new Korean construction workers, and an inflow of unskilled foreign labor, have caused a range of problems, including quality deterioration, reduced productivity, insufficient understanding of the function and difficulties in communication, to name a few. Yet while countermeasures to these problems should be based on accurate and diverse fundamental data, including the current status of demand and supply of domestic and foreign construction workers, the perception of construction workers, studies on these questions have, thus far, been scarce. For these reasons, this study was conducted using a questionnaire for managers and workers on construction sites, to secure fundamental data relating to construction workers. The findings of the survey showed that it is urgent to prepare measures to educate, train and foster human resources, considering the aging of the construction workforce and the lack of an inflow of new construction workers.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권4D호
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• pp.661-670
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• 2006

건설 공정계획을 수립함에 있어 시뮬레이션의 제한적인 활용은 시뮬레이션 관련 데이터의 수집과 모델 구축의 어려움에 그 원인을 두고 있다. 본 연구에서는 시뮬레이션 관련 데이터 수집과 분석을 통하여 건설 장비 운영 특성 데이터 축적과 데이터 분포 특성 분석 방법론을 제시하였다. 실제 현장에서 측정한 건설 장비 운영 데이터를 확률 통계적 기법을 적용하여 데이터의 분포 특성을 분석하였으며, 이러한 데이터 축적 및 데이터베이스(DB)화는 시뮬레이션 입력 데이터의 지원과 건설 장비 운영 계획에 다시 사용되어 건설 관련 정보의 효율적 활용이 가능하다.

• Spatial Information Research
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• 제20권6호
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• pp.129-137
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• 2012

극한(寒)지에서 건설사업을 수행하기 위해서는 건설의 초기 단계인 기획, 설계단계부터 지형자료와 같은 현지에 대한 기반 데이터가 반드시 요구되며, 필요에 따라 수시로 현지조사를 수행할 필요가 있다. 그럼에도 극한지는 지역적 특성상 대부분 원거리에 있고 접근이 용이하지 않다는 특성이 있으며, 특히 남극과 같은 특수지역은 현지 조사를 수행하는 것 자체가 어렵고, 현지조사를 수행한다 해도 현지를 방문할 수 있는 인원이 매우 제한적이어서 대부분은 현장을 모르고 건설에 참여하게 됨으로써 의사결정 오류나 설계 오류 등이 발생할 확률이 높아지게 된다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제를 해결고자 남극 장보고기지 건설지 주변을 연구대상지로 선정하여 원격탐사를 통해 광역적 지형데이터와 노출지반 암석분류데이터를 구축하는 방법과 건설부지에 대해서는 정밀 지형데이터를 구축하는 방법 등을 살펴보았다. 또한, 3차원 GIS 기술을 통해 이러한 데이터를 통합적으로 관리하고 가시화함으로써 모든 건설참여자가 현장 감각을 익히고 수시로 필요한 분석을 수행할 수 있도록 하는 방법을 제시하고자 하였다. 이를 통해 건설사들이 실제 극한지 건설공사를 수행하고자 할 때 현지 공간데이터를 DB화하고 3차원 가시화함으로써 건설환경을 필요시 마다 분석할 수 있어 의사결정이나 설계 등 건설 업무를 지원할 수 있을 것으로 기대한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제42권1호
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• pp.127-134
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• 2022

현재 국내 건설업에서는 꾸준히 증가하는 건설재해를 예방하기 위해 다양한 정책적 노력과 연구가 활발하게 진행되고 있다. 기존 연구에서 건설재해 예방을 위해 개발한 예측 모델의 경우, 주로 정형데이터만을 활용하였기에 건설현장의 다양한 특성을 충분히 고려하지 못한 예측 결과가 도출되었다. 따라서, 본 연구에서는 정형데이터와 텍스트 형식의 비정형데이터를 동시에 활용하여 건설현장의 특성을 충분히 고려할 수 있는 기계학습 기반 건설재해 사전 예측 모델을 개발하였다. 본 연구는 기계학습을 위해 건설공사 안전관리 종합정보망(CSI)의 최근 3년간 건설재해 데이터 6,826건을 수집하였다. 수집된 데이터 중 정형데이터의 학습은 5가지 알고리즘의 성능 분석을 통해 Decision forest 알고리즘을 사용하였고 비정형데이터의 학습은 BERT 언어모델을 사용하였다. 정형 및 비정형데이터를 동시에 활용한 건설재해 예측 모델의 성능 비교 결과, 정형데이터만을 활용한 경우보다 약 20 % 향상된 95.41 %의 예측정확도가 도출되었다. 본 연구 결과, 비정형데이터를 동시에 활용함으로써 예측 모델의 효과적인 성능 향상을 확인하였으며, 보다 정확한 예측을 통한 건설재해 저감을 기대할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권11호
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• pp.1670-1675
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• 2021

건설산업 영역의 스마트 건설 기술 도입이 빠르게 진행되고 있다. BIM(Building Information Modeling), 드론, 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷 기술 등 스마트 건설 기술을 활용하여 시공 현장의 재해율을 낮추고 시공 기간을 단축시키는 효과를 가져온다. 건설 시공 현장 관리를 위한 디지털 트윈 플랫폼을 도입하기 위해서는 실제 시공 현장을 가상의 공간과 동일하게 구축하여 실시간으로 현장 관리를 가능하게 한다. 디지털 트윈 가상공간 구축방법은 시공 전주기 데이터를 수집 및 가공을 하고 3D 모델 파일을 이용하여 시각화 한다. 본 논문에서는 디지털 트윈 공간을 구성하는 3D 모델링을 3차원 공간 데이터를 기반으로 자동생성하여 효율적인 디지털 트윈 공간을 구축하는 모델링 자동화 기법을 소개한다.