• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권6호
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• pp.451-462
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• 2009

최근 고해상도 위성 영상의 보급에 따라 이를 활용한 서비스가 증가하고 있다. 특히, $Google\;Earth^{TM}$와 $Virtual\;Earth^{TM}$와 같은 전 지구 차원 의 3차원 가시화 서비스나 최근 일부 도시에 대하여 제공되고 있는 3차원 GIS 서비스는 지형과 지물에 대한 사실적인 기하정보를 제공하고 있다. 이러한 서비스들은 도시 개발 계획의 수립, 도로망의 개선, 엔터테인먼트 사업, 군사 시뮬레이션, 재난 및 재해 관리 등의 다양한 분야에 활용이 가능하다. 이러한 활용을 위해서는 고해상도 위성 영상을 이용하여 지형 및 지물 정보를 효과적으로 추출하는 연구가 요구된다. 본 논문 에서는 단일 위성 영상으로부터 건물의 3차원 모델을 추출하기 위한 요구사항을 살펴본 뒤 이를 기반으로 효과적인 모델 추출을 위한 시스템 을 제안한다. 제안하는 시스템은 영상의 특징 정보와 건물, 위성, 태양의 기하 관계를 이용하여 최소한의 사용자 조작으로 건물의 3차원 모델을 추출한다. 마지막으로 실제 위성 영상으로부터 건물의 3차원 모델 추출을 수행하고 효과적으로 3차원 모델을 획득할 수 있음을 보인다.

• 한국CDE학회논문집
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• 제11권2호
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• pp.115-127
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• 2006

At the initial design stage, the generation process of the production material information of a building block and the simulation process of the block erection, which are required to perform the production planning and scheduling, have been manually performed by using 2D drawings, data of parent ships, and design experiences. To make these processes automatic, the accurate generation method of the production material information and the convenient simulation method of the block erection using the 3D CAD model, which was generated from the initial hull structural design system early developed by us, were proposed in this study. For this, a 3D CAD model for a whole hull structure was generated first, and the block division method for dividing the 3D CAD model into several building blocks was proposed. The generation method of the production material information for calculating the weight, center of gravity, painting area, joint length, etc. of a building block was proposed as well. Moreover, the simulation method of the block erection was proposed. Finally, to evaluate the efficiency of the proposed methods for the generation of the production material information and the simulation of the block erection, these methods were applied to corresponding processes of a deadweight 300,000 ton VLCC (Very Large Crude oil Carrier). As a result, it was shown that the production material information of a building block can be accurately generated and the block erection can be conveniently simulated in the initial design stage.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제18권2호
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• pp.364-373
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• 2022

연구목적: 본 논문은 지하공동구의 초기 화재 감지를 위해 CCTV를 활용한 AI 연기 객체 감지 모델을 개발하는데 목적이 있다. 연구방법:비정형성이 높은 연기 객체의 감지 성능을 제고하기 위해 화재 감지에 특화된 딥러닝 객체 감지 모델을 지하공동구 연기 감지에 특화되도록 학습시켰고, 학습데이터셋의 정제 및 학습 중 Gradient explosion 완화 등 감지 성능 개선을 위한 방법들을 적용해 모델 결과를 비교하였다. 연구결과: 결과는 제안된 방법을 통해 모델 성능을 향상시켰고 mAP 등의 지표를 평가를 통해 개발 모델이 우수한 성능을 보유하고 있음을 보여준다. 최종 모델은 지하공동구 환경의 연기에 대해 미탐이 낮은 반면 오탐이 다수 발견되는 성능을 보였다. 결론: 본 논문의 모델은 지하공동구 관리시스템과 연계를 통해 보완함으로써 지하공동구의 연기 객체 감지에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2012년도 추계 학술논문 발표대회
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• pp.237-238
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• 2012

As a way to improve productivity and integrated project delivery in construction industry, BIM(building Information Modeling) using IT technique is being studied and applied recently. S-BIM application Process was established that enable efficient work through Structural BIM detailed Model in consideration of the collaboration among relevant fields. This study has the objective applying S-BIM technique to enable effective Cost Analysis in initial design phase and presenting the method for practical works using Construction Cost Analysis Process based on S-BIM.

• 한국지리정보학회지
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• 제18권2호
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• pp.1-15
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• 2015

인류의 문명의 시작된 이래 도시유역의 침수는 거주민과 해당지역의 시설에 화학적이고 물리적인 피해를 입혀왔다. 최근의 연구는 도시홍수와 침수를 해석을 위한 모델과 지형자료의 통합에 관한 연구가 주를 이뤄왔다. 그러나 2차원 모델의 구축과정에 많은 시간이 소요되고 높은 데이터 처리기술을 요구하는 경향이 있다. 게다가 건물의 격자화 과정에서 의도치 않는 격자가 발생하게 되어 해석결과의 신뢰도를 떨어뜨리기 때문에 고해상도의 데이터 구득과 모형을 구축하더라도 건물의 처리기법에 따라 해석결과가 달라진다. 따라서 2차원 침수해석모형의 건물의 자료를 입력 시에는 이러한 왜곡현상을 최소화 할 수 있도록 건물의 일반화 처리 혹은 건물의 직교성 확보 등의 전처리가 필요하다. 이에 본 연구의 목적은 2차원 침수해석결과의 신뢰도를 향상시킬 수 있는 건물의 일반화 기법을 개발하고 건물의 일반화에 따른 영향을 검토하는데 있다. 연구결과, 도시지역의 2차원 침수해석결과의 신뢰도를 향상시키기 위해서는 각종 수치지도로부터 DBM(Digital Building Model)을 생성하고 본 연구에서 제안한 방법 Aggregation-Simplification을 적용하여 건물의 일반화를 수행하는 것이 바람직하며 각 기법의 임계값은 대상지역의 건물의 공간적인 특성을 고려하여 설정하되 건물의 평균 간격과 건물 간격의 표준편차를 더한 값을 초과하지 않는 것이 바람직한 것으로 나타났다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권9호
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• pp.1217-1232
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• 2009

본 논문에서는 실외에서 촬영된 비교정 영상으로부터 3차원 건물 구조를 복원하는 반자동화 방법론을 제안한다. 사용자는 관심있는 건물을 임의의 위치에서 촬영한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 먼저, 입력영상에 대하여 SIFT 알고리즘을 이용하여 특징점과 대응점을 추출한다. 두 번째로, 각 영상에 존재하는 선과 소실점을 추정하고, 추정된 소실점으로 추출한 선들을 그룹화 한다. 다음으로, 각 영상 간의 관계를 대응점의 개수로 정의한 인접 그래프를 이용하여 입력 영상에 대한 순서를 정의하여, 각 영상을 촬영한 카메라의 위치 정보를 보정한다. 최종적으로 추정한 카메라의 정보와 각 영상에서 그룹화된 선을 이용하여 건물의 대략적인 3차원 구조를 복원한다. 하프 에지(half-edge) 자료 구조와 오일러 연산자(Euler operator)를 이용한 상세 모델링을 수행함으로써 완성된 건물 구조를 복원할 수 있다. 본 논문에서는 자동으로 추출된 기하학적 정보를 이용하여 최소한의 사용자 입력으로 건물을 복원 할 수 있도록 하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권1호
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• pp.74-89
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• 2021

For higher-level requirements of urban planning and management and the recent development of "digital earth" and "digital city", it is urgent to establish protocols for the construction of three-dimensional digital city models. However, some problems still exist in the digital technology of the three-dimensional city model, such as insufficient precision of the three-dimensional model, not optimizing the scene and not considering the constraints of building codes. In view of those points, a method to interactively simulate a virtual city scene based on building codes is proposed in this paper. Firstly, some constraint functions are set up to restrict the models to adhere to the building codes, and an improved directional bounding box technique is utilized to solve the problem that geometric objects may intersect in a virtual city scene. The three-dimensional model invocation strategy is designed to convert two-dimensional layouts to a three-dimensional urban scene. A Leap Motion hardware device is used to interactively place the 3D models in a virtual scene. Finally, the design and construction of the three-dimensional scene are completed by using Unity3D. The experiment shows that this method can simulate urban virtual scenes that strictly adhere to building codes in a virtual scene of the city environment, but also provide information and decision-making functions for urban planning and management.

• 국제학술발표논문집
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• The 7th International Conference on Construction Engineering and Project Management Summit Forum on Sustainable Construction and Management
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• pp.32-41
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• 2017

Accidents on offshore oil and gas platforms (OOGPs) usually cause serious fatalities and financial losses considering demanding environment platforms locate and complex topsides structure platforms own. Evacuation planning on platforms is usually challenging. The computational tool is a good choice to plan evacuation by emergency simulation. However, the complex structure of platforms and varied evacuation behaviors usually weaken the advantages of computational simulation. Therefore, this study developed a simulation model for OOGPs to evaluate different evacuation plans to improve evacuation performance by integrating building information modeling (BIM) and agent-based model (ABM). The developed model consists of four parts: evacuation model input, simulation environment modeling, agent definition, and simulation and comparison. Necessary platform information is extracted from BIM and then used to model simulation environment by integrating matrix model and network model. During agent definition, in addition to basic characteristics, environment sensing and dynamic escape path planning functions are also developed to improve simulation performance. An example OOGP BIM topsides with different emergent scenarios is used to illustrate the developed model. The results showed that the developed model can well simulate evacuation on OOGPs and improve evacuation performance. The developed model was also suggested to be applied to other industries such as the architecture, engineering, and construction industry.

• 국제학술발표논문집
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• The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.1346-1351
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• 2009

In this paper we propose a framework for an Object Relational IFC Server (OR-IFC Server). Enormous amounts of information are generated in each project. Today, many BIM systems are developed by various CAD software vendors. Industry Foundation Classes (IFC) developed by International Alliance for Interoperability (IAI) is an open standard data model for exchanging data between the various BIM tools. The IFC provides a foundation for exchanging and sharing of information directly between software applications and define a shared building project model. The IFC model server is a database management system that can keep track of transactions, modifications, and deletions. It plays a role as an information hub for storing and sharing information between various parties involved in construction projects. Users can communicate with each other via the internet and utilize functions implemented in the model server such as partial data import/export, file merge, version control, etc. IFC model servers using relational database systems have been developed. However, they suffered from slow performance and long transaction time due to a complex mapping process between the IFC structure and a relational-database structure because the IFC model schema is defined in the EXPRESS language which is object-favored language. In order to simplify the mapping process, we developed a set of rules to map the IFC model to an object-relational database (ORDB). Once the database has been configured, only those pieces of information that are required for a specific information-exchange scenario are extracted using the pre-defined information delivery manual (IDM). Therefore, file sizes will be reduced when exchanging data, meaning that files can now be effectively exchanged and shared. In this study, the framework of the IFC server using ORDB and IDM and the method to develop it will be examined.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.119-126
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• 2024

건물 정보 모델(BIM: Building Information Model)은 관련 기업의 개별화된 프로젝트와 학습 데이터양 부족으로 인해 인공지능(AI: Artificial Intelligence) 기반 BIM 애플리케이션 개발이 쉽지 않다. 본 연구에서는 데이터가 제한적인 상황에서 BIM의 강구조물 부재 중량비를 예측하기 위해 사전 학습이 된 대형 언어 모델을 기반으로 신경망을 학습하는 방법을 제시하고 실험하였다. 제안된 모델은 대형 언어 모델을 활용하여 BIM에 내재하는 데이터 부족 문제를 극복할 수 있어 데이터의 양이 부족한 상황에서도 성공적인 학습이 가능하며 대형 언어 모델과 연계된 신경망을 활용하여 자연어와 더불어 숫자 데이터까지 처리할 수 있다. 실험 결과는 제안된 대형 언어 모델 기반 신경망이 기존 소형 언어 모델 기반보다 높은 정확도를 보였다. 이를 통해, 대형 언어 모델이 BIM에 효과적으로 적용될 수 있음이 확인되었으며, 향후 건물 사고 예방 및 건설 비용의 효율적인 관리가 기대된다.