• 제목/요약/키워드: building information model

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기구축 공간데이터를 활용한 3차원 건물모델의 위치정합 기법 연구 - ICP 알고리즘 구현 중심으로 - (A Study on Position Matching Technique for 3D Building Model using Existing Spatial Data - Focusing on ICP Algorithm Implementation -)

  • 이재희;이인수;강지훈
    • 지적과 국토정보
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    • 제51권1호
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    • pp.67-77
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    • 2021
  • 최근 스마트시티, 디지털 트윈, 자율주행, 스마트 건설 등의 분야가 발전하면서 각 분야에서 생산되는 다양한 데이터를 서로 연결하기 위한 매개체로서 공간정보의 가치가 매우 중요해지고 있다. 특히 데이터의 최신성을 위해 공간정보의 신속한 구축과 갱신이 필요하다. 본 연구에서는 정밀한 위치정확도가 이미 검증된 기구축 공간데이터를 이용하여 지상기준점 없이 제작된 영상기반 3차원 건물모델의 위치를 정합시킬 수 있는 소프트웨어 프로토타입을 개발하였다. 이 소프트웨어를 실험대상지역에 적용한 결과, 지상기준점 없이 제작된 3차원 건물모델과 기구축 공간데이터가 높은 위치 정합률을 보여 최신의 3차원 공간데이터를 필요로 하는 분야에 적용될 수 있음을 확인하였다.

YOLO 신경망 기반의 UAV 영상을 이용한 건물 객체 탐지 분석 (Analysis of Building Object Detection Based on the YOLO Neural Network Using UAV Images)

  • 김준석;홍일영
    • 한국측량학회지
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    • 제39권6호
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    • pp.381-392
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    • 2021
  • 본 연구에서는 UAV (Unmanned Aerial Vehicle)로 촬영한 이미지를 활용하여 수치지도 지형지물 표준 코드에서 정의하고 있는 건물 8종에 대하여 딥러닝 기반의 객체 탐지 분석을 수행하였다. UAV로 촬영한 이미지 509매에 대하여 이미지 라벨링을 하였고 YOLO (You Only Look Once) v5 모델을 적용하여 학습 및 추론을 진행하였다. 실험 및 분석은 오픈소스 기반의 분석 플랫폼과 알고리즘을 적용하여 데이터를 분석하였으며 분석결과 88%~98%의 예측 확률로 건물 객체를 탐지하였다. 또한 학습데이터의 구축 및 반복 학습의 과정에서 건물 객체 탐지의 높은 정확도를 위해 필요한 학습 방식 및 모델 구축방식을 분석하였고, 학습한 모델을 다른 영상자료에 적용하는 방안을 모색하였다. 본 연구를 통해 고효율 심층 신경망과 공간정보데이터가 융합하는 모델을 제안하며 공간정보데이터와 딥러닝 기술의 융합은 향후 공간정보데이터 구축의 효율성, 분석 및 예측의 정확도 향상에 많은 도움을 제공할 것이다.

점진적 샘플링과 정규 상호정보량을 이용한 온라인 기계학습 공조기 급기온도 예측 모델 개발 (Development of Online Machine Learning Model for AHU Supply Air Temperature Prediction using Progressive Sampling and Normalized Mutual Information)

  • 추한경;신한솔;안기언;라선중;박철수
    • 대한건축학회논문집:구조계
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    • 제34권6호
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    • pp.63-69
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    • 2018
  • The machine learning model can capture the dynamics of building systems with less inputs than the first principle based simulation model. The training data for developing a machine learning model are usually selected in a heuristic manner. In this study, the authors developed a machine learning model which can describe supply air temperature from an AHU in a real office building. For rational reduction of the training data, the progressive sampling method was used. It is found that even though the progressive sampling requires far less training data (n=60) than the offline regular sampling (n=1,799), the MBEs of both models are similar (2.6% vs. 5.4%). In addition, for the update of the machine learning model, the normalized mutual information (NMI) was applied. If the NMI between the simulation output and the measured data is less than 0.2, the model has to be updated. By the use of the NMI, the model can perform better prediction ($5.4%{\rightarrow}1.3%$).

BIM 라이브러리 속성정보 통합관리 체계 개발에 관한 연구 (A Study on Development of Integrated Management System for BIM Property Information)

  • 신지혜;최중식;김인한;윤두영
    • 한국CDE학회논문집
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    • 제21권2호
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    • pp.130-142
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    • 2016
  • BIM library, as a systematic collection of BIM objects where the building information is stored, is a vital factor to construct the BIM based work environment. However, construction business is faced the problems relating BIM library such as the absence of the standard for establishing BIM library, the discontinuity of BIM library's compatibility and the lack of practice applicable BIM library. These problems cause the decreasing work efficiency and the recreating BIM model, by delivering inefficient information required in each stage and application field. The purpose of this study is to suggest the integrated management system for property information of BIM library in order to minimize the reworking and to manage information of each stage and application field when exchanging and sharing information. To achieve this, the BIM information classification, the criteria of property requirements for information exchange in BIM application field and the BIM library management system are developed. This study could contributes to ensuring the reliability and accuracy of results of BIM based analysis and to enhancing the speed of business process with sharing and exchanging building information utilizing a single BIM model.

도로 교량의 안전관리 네트워크 구축을 위한 계측자료의 객체 데이터베이스 설계 개념 (A design concept on object database of measurement data for building a safety management network of road bridges)

  • 박상일;안현정;김효진;이상호
    • 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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    • 한국전산구조공학회 2008년도 정기 학술대회
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    • pp.518-523
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    • 2008
  • In this study, we analyzed applicability of object database, designed the concept model based on object-oriented idea for measurement data management, and applied the design model to object database. The concept model composes three sub models Infrastructure managing information model, Infrastructure measurement data model, and Measurement unit model. The process to expand measurement data of new type was executed easily without changing database schema in object database. The process to expand measurement data of new type was executed easily without changing database schema in object database. Therefore, applicability of new technology to infrastructures for building a safety management network of road bridges could be increased with object database system.

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건물 골조수량 산출 시 BIM모델 기반 수량과 2D도면 기반 수량 차이 요인 분석 (Difference Factors Analysis of between Quantity Take-off Using BIM Model and Using 2D Drawings in Reinforced Concrete Building Frame)

  • 김광희
    • 한국건축시공학회지
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    • 제23권5호
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    • pp.651-662
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    • 2023
  • 최근에 BIM을 여러 건설관리 활동에 활용하는 연구가 활발히 진행되고 있으며, 3D모델 기반 견적은 3D모델의 속성 정보를 사용하여 자동으로 수행할 수 있다는 장점이 있어 이에 대한 관심이 증대되고 있다. 따라서 본 연구에서 한 건축물을 2D 도면 기반으로 수량을 산출하는 소프트웨어와 Revit 소프트웨어로 생성된 3D 모델에서 추출한 수량의 차이를 비교하고 그 원인을 알아보고자 하였다. 두 가지 방법의 산출한 수량의 차이는 거푸집이 가장 크고, 다음으로 철근과 콘크리트 수량 순으로 작았다. 이러한 차이가 발생하는 이유는 3D모델에서 수량 추출이 수량산출기준에 적합하지 않은 부분이 있고, 특히 거푸집의 경우 필요한 부분의 수량만 분리해 내는데 어려움이 있었다. 또한 철근수량은 부재별로 분리가 되지 않아 정확한 수량 비교와 차이 원인을 밝히는 것이 불가능하였다. 따라서 3D모델에서 수량산출에 필요한 수치정보만 가져오고 별도의 계산식을 적용하는 응용소프트웨어를 사용하는 것이 가장 합리적일 것으로 사료된다.

건설사업 입찰 텍스트의 BIM 수행 난이도 추론을 위한 딥러닝 모델 (A Deep Learning Model to Predict BIM Execution Difficulty Based on Bidding Texts in Construction Projects)

  • 김정수;문현석;박상미
    • 대한토목학회논문집
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    • 제43권6호
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    • pp.851-863
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    • 2023
  • 일정 규모 이상의 공공 건설 프로젝트에 대한 BIM(Building Information Model) 적용이 의무화됨에 따라 입찰단계에서부터 BIM 요구사항에 대한 관련 절차 및 기술에 대한 폭넓은 이해가 요구되고 있다. 그러나 대부분의 중소 시공 및 엔지니어링 기업은 BIM 수행역량이 낮고 관련 기존 업무 프로세스의 BIM 적용에 대한 이해 높지 않아, 입찰 요구사항에 대한 인지가 어렵고 입찰단계의 합리적인 의사결정이 쉽지 않다. 따라서 본 연구는 BIM 입찰문서 용어를 포함한 형태소 분석기를 딥러닝 모델에 결합하여 입찰문서의 BIM 요구사항의 난이도 판별 방법을 제시한다. 제안된 딥러닝 모델의 매개변수 영향이 조사되었으며 예측 결과의 타당성이 검토되었다. 그 결과, 제안된 모델이 시험 데이터에 대해 F1-score 0.83의 성능을 가지며, 모델의 판별 결과 또한 실제 BIM 수행 난이도를 타당하게 반영하고 있음을 보였다.

딥러닝을 활용한 BIM 객체정보기반의 벽마감 구조틀 부재 수량 예측모델에 관한 연구 (A Study on the Prediction Model of the Total Quantity of the Wall Finishing Structure Member Based on BIM Object Information Using Deep Learning)

  • 박도윤;윤석헌
    • 한국건축시공학회:학술대회논문집
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    • 한국건축시공학회 2022년도 봄 학술논문 발표대회
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    • pp.123-124
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    • 2022
  • The work of modeling and calculating the quantity of detailed parts requires a lot of time and effort. However, The information of BIM Model can be used to predict the amount of uncreated parts with Deep Learning. In this study, Deep Learning was used to predict the total length of the member of frame that was not created. As a result, it was confirmed that the error rate was inside or outside 3%. And predicting other components in this way will increase productivity in Architectural field.

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Understanding of the Sung-Rye-Moon Roof Structure and implementation of the traditional Bracket-set Design Modules for BIM tools

  • Park, Soo-Hoon;Ahn, Eun-Young
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제14권12호
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    • pp.1613-1620
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    • 2011
  • Roof structure of the traditional buildings in the Northeast Asia region including Korea contains the most complicated and crucial components of the building and therefore the issues such as cost down, productivity and the attempt to combine the traditional building methodology with contemporary building technology turn out to be vital to the survival of the old yet disconnected traditional building industry. One of the distinctive modern building technologies is handling life-cycle building information by constructing virtual buildings using BIM, building information modeling tools. In this paper we follow a procedure to implement some of the design modules to be applied in BIM tools which are platforms for constructing virtual building models. We focus on Gong-po components namely the bracket-sets which are the essential part that connects the middle parts to the top parts (the roof structure) which are considered to be the most elaborate parts of the traditional buildings. The target building to work with in this paper is the Sung-Rye-Moon which has special cultural and social meanings nowadays and we tested our understanding and the design modules such as the bracket-sets by constructing a virtual building model of Sung-Rye-Moon.

Rapid construction delivery of COVID-19 special hospital: Case study on Wuhan Huoshenshan hospital

  • Wang, Chen;Yu, Liangcheng;Kassem, Mukhtar A.;Li, Heng;Wang, Ziming
    • Advances in Computational Design
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    • 제7권4호
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    • pp.345-369
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    • 2022
  • Infectious disease emergency hospitals are usually temporarily built during the pneumonia epidemic with higher requirements regarding diagnosis and treatment efficiency, hygiene and safety, and infection control.This study aims to identify how the Building Information Modeling (BIM) + Industrialized Building System (IBS) approach could rapidly deliver an infectious disease hospital and develop site epidemic spreading algorithms. Coronavirus-19 pneumonia construction site spreading algorithm model mind map and block diagram of the construction site epidemic spreading algorithm model were developed. BIM+IBS approach could maximize the repetition of reinforced components and reduce the number of particular components. Huoshenshan Hospital adopted IBS and BIM in the construction, which reduced the workload of on-site operations and avoided later rectification. BIM+IBS integrated information on building materials, building planning, building participants, and construction machinery, and realized construction visualization control and parametric design. The delivery of Huoshenshan Hospital was during the most critical period of the Coronavirus-19 pneumonia epidemic. The development of a construction site epidemic spreading algorithm provided theoretical and numerical support for prevention. The agent-based analysis on hospital evacuation observed "arched" congestion formed at the evacuation exit, indicating behavioral blindness caused by fear in emergencies.