• 대한토목학회논문집
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• 제41권3호
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• pp.277-288
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• 2021

IFC 정보의 시멘틱 무결성 확보를 위해 BIM 부재와 IFC 엔티티 간 매핑 검증이 필요하다. 이와 관련된 기존 연구들은 기하정보 기반으로 학습시킨 기계학습 알고리즘을 활용하여 BIM 부재 인식 및 분류를 통해 매핑 검증을 실시하였으나, 유사한 기하특성을 가진 부재를 구분하지 못한다는 한계점이 존재하였다. 이에 본 연구는 BIM 모델의 주요 부재를 인공신경망 기반으로 자동 분류하되, 부재 간 관계정보를 삽입하여 분류성능을 향상시키는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 기존 특성 외에 구조화된 신호를 함께 학습하는 NSL 프레임워크를 활용하여 8개의 BIM 부재를 분류하는 모델을 구축하였으며, 그 결과 기하정보 기반 인공신경망 모델과 대비하여 부재 간 관계정보를 삽입한 NSL 모델의 분류정확도가 현저히 상승한 것을 확인하였다.

• 한국CDE학회논문집
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• 제21권3호
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• pp.325-333
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• 2016

This paper aims to classify objects and their properties represented in Korea Building Act sentences for applying to BIM-enabled automated code compliance checking task. In order to conduct automated code compliance checking, it is necessary to develop translation process of converting the building act sentences into computer-executable forms. However, since Korea building act sentences are written in natural language, some of requirements are ambiguous to translate explicitly. In this regard, the building act sentences regarding building permit requirements are analyzed focusing on the regulation-specific objects and related properties representation from noun phrases within the scope of this paper. From 1977 building act sentences and attached reference regulations, 1200 regulation-specific objects and about 220 related properties are extracted and classified. In the application for the classification, object-property database is implemented and some of application using the database and the regulation-specific classification is suggested to support to generate rule set written in computable codes.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2014년도 추계 학술논문 발표대회
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• pp.222-223
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• 2014

According to the improvement of IT technology, an enhanced efficiency of management system in the construction industry is expected since a quotation system with BIM (Building Information Modeling) technique effectively estimates construction materials. For an enhanced efficiency of management system, related guidelines, standards, and manuals based on BIM are required, but the lack of this information causes difficulty to utilize in practice. In the paper, the satisfaction analysis was performed in order to promote the completeness of construction estimating manager that can be presented criteria and details of BIM-based quantity-takeoff, classification criteria.

• 한국BIM학회 논문집
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• 제7권1호
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• pp.18-27
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• 2017

Although Industry Foundation Classes (IFC) provide standards for exchanging Building Information Modeling (BIM) data, authoring tools still require manual mapping between BIM entities and IFC classes. This leads to errors and omissions, which results in corrupted data exchanges that are unreliable and thus compromise the validity of IFC. This research explored precedent work by Krijnen and Tamke, who suggested ways to automate the mapping of IFC classes using a machine learning technique, namely anomaly detection. The technique incorporates geometric features of individual components to find outliers among entities in identical IFC classes. This research primarily focused on applying this approach on two architectural BIM models and determining its feasibility as well as limitations. Results indicated that the approach, while effective, misclassified outliers when an IFC class had several dissimilar entities. Another issue was the lack of entities for some specific IFC classes that prohibited the anomaly detection from comparing differences. Future research to improve these issues include the addition of geometric features, using novelty detection and the inclusion of a probabilistic graph model, to improve classification accuracy.

• 한국철도학회논문집
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• 제18권4호
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• pp.344-353
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• 2015

최근 BIM의 활용이 시각적인 3D모델링 이외에 일정 및 공사비 시뮬레이션, 시각적 공사현황관리, 증강현실적용 등으로 확장되면서, 이에 따른 다양한 BIM기능들이 개발되고 있다. 그러나 개발되는 기능들에 대해 명확한 분류기준과 지식정보가 부족하여, 공사프로젝트에 필요한 기능들을 파악하는데 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 서로 다른 BIM기능의 특성을 반영하여 BIM기능요소 분류체계를 구성하고, 이를 기반으로 BIM기능을 발주할 수 있는 발주모형 구성 방안을 제시하고자 한다. 이로써, 철도시설사업에 적용할 수 있는 BIM기능을 분석하여 실무적 활용성을 높이고자 하였으며, 사례적용을 통해 활용성을 검증하고 있다.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2011년도 추계 학술논문 발표대회
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• pp.147-148
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• 2011

This study applied BIM(Building Information Modeling) technology for Long-life Housing within exterior, interior and building equipment. There has many changes and depression infill material after construction. Therefore to understand establishment of repair and replacement cycle is necessity. In addition, the method of classification is necessary because of construction equipment efficiency. On this study, we will find how can we manage them and establish the repair and repairment cycle by applying BIM technology.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권12호
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• pp.6176-6186
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• 2012

건축분야에서는 IFC 표준과 BIM 적용에 대한 다수의 연구 및 적용 사례가 있으나 토목분야는 미흡한 실정이다. 또한, 최근 공공 발주기관에서 토목사업에 BIM 도입을 계획하고 있으나 국가차원에서 BIM 표준 및 납품체계가 마련되지 않아 이에 대한 요구가 증가하고 있다. 이에 토목분야에 대한 BIM과 IFC 국제표준의 현황을 분석하고 토목분야의 표준과 납품체계 구축을 위해 토목분야 BIM 개발을 위한 로드맵을 수립한다. 또한 토목분야에 대한 BIM의 단계적 개발 및 적용을 위하여 도로건설분야에 대한 BIM 도입 연구를 우선 수행하고, 현행 도로건설공사를 대상으로 건설정보 분류체계를 확장 적용한 BIM 정보모델을 작성하고 분석한다.

• 터널과지하공간
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• 제33권4호
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• pp.209-227
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• 2023

정부는 건설산업의 생산성 혁신을 위해 BIM 기반 스마트 건설기술 활성화방안을 지속적으로 발표하고 있다. 설계단계에서는 BIM 데이터와 다른 첨단기술을 융합하여 설계 자동화와 최적화 수행을 목표로 한다. 국내 해저터널 사업인 남해 서면-여수 신덕 국도 건설공사 기본설계에서는 터널설계 프로세스에 따라 3D 공간정보를 이용한 터널설계 자동화 기술을 개발하여 BIM 기반의 설계를 수행하였다. 터널의 선형설계에 제너레이티브 디자인 기법을 사용하여 만 여건 이상의 케이스를 36시간 내에 도출하고, 설계자가 정의한 목적함수의 정량적 평가를 수행하여 설계자가 요구하는 조건의 최적 선형을 도출했다. AI 기반의 지반분류와 3D Geo Model을 구축하여 최적 선형의 경제성 및 안정성을 평가하였다. AI 기반의 지반분류는 시추 코어 1공당 약 30종의 지반분류를 수행하여 그 정밀도를 향상시켰고, 3D Geo Model의 경우 시공 중 추가되는 지반 데이터를 누적할 수 있다는 점에서 그 활용도를 기대할 수 있다. 3D 발파설계의 경우 Dynamo 상에서 노선상의 모든 보안물건을 검토하여 최적 장약량을 5분 만에 도출하고, 직관적이고 편리한 시공관리를 위해 3D 공간상에 설계 결과를 시각화함으로서 시공 중에 직접 활용할 수 있도록 했다.

• 국제학술발표논문집
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• The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.752-759
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• 2022

The instantiation of spaces as a discrete entity allows users to utilize BIM models in a wide range of analyses. However, in practice, their utility has been limited as spaces are erroneously entered due to human error and often omitted entirely. Recent studies attempted to automate space allocation using artificial intelligence approaches. However, there has been limited success as most studies focused solely on the use of geometric features to distinguish spaces. In this study, in addition to geometric features, semantic relations between spaces and elements were modeled and used to improve space classification in BIM models. Graph Convolutional Networks (GCN), a deep learning algorithm specifically tailored for learning in graphs, was deployed to classify spaces via a similarity graph that represents the relationships between spaces and their surrounding elements. Results confirmed that accuracy (ACC) was +0.08 higher than the baseline model in which only geometric information was used. Most notably, GCN was able to correctly distinguish spaces with no apparent difference in geometry by discriminating the specific elements that were provided by the similarity graph.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제18권3호
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• pp.95-104
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• 2017

최근 건설 분야의 BIM 도입에 따라 BIM 기술의 발전 그리고 특허 정보는 지속적으로 증가하고 있으나 종합적이고 객관적 자료에 근거한 국내외 BIM 기술의 동향을 파악하는 연구는 매우 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 한 중 일 미의 BIM 관련 특허 정보를 활용하여 기술 수준을 분석하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 윕스온(WIPSON)에서 제공하는 BIM 관련 특허 정보를 출원 대상별로 수집한 결과 한국 73건, 중국 206건, 일본 31건, 미국 59등 총 369건인 것으로 나타났다. 이는 BIM의 국내외 기술 동향의 목적을 관찰할 수 있다. 연도별 기술 진입 분석을 실시한 결과, 물리학(G 섹션)에서 시작하여, 전기(H섹션), 처리 조작(B섹션), 그리고 고정 구조물(E섹션)까지 점차적으로 기술이 확대되고 있는 것을 알 수 있다. 또한 한 중 일 미 BIM 특허와 관련하여 포트폴리오 분석 결과 발전기 단계에 위치하고 있는 것으로 나타났으며, 이를 통해 국가별 BIM 기술 수준을 객관적으로 파악할 수 있다. 본 연구 결과를 통해 향후 특허 개발 시 방향 설정과 차별화 전략 등을 기본 자료 및 참고 자료로 활용할 수 있을 것으로 기대한다.