[국내학술발표] 기계학습기반 설계 검토를 위한 BIM 객체 자동 인식 기술

구분 : 국내학술발표 | 저자 : 구본상, 정래규, 유영수, 전해인

성과코드	2-양-A-5-1-②	연구기관	서울과학기술대학교
성과명	기계학습기반 설계 검토를 위한 BIM 객체 자동 인식 기술	버전
성과형식		연구기관 연락처	bonsang@seoultech.ac.kr
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성과정의
성과구성	ABSTRACT: 건설산업에서 BIM 사용 증가에 따라 다수의 응용 소프트웨어가 개발되어 사용되고 있다. 이와 함께, 다수의 BIM 소프트웨어 간 데이터 공유를 위해 필요한 상호 운용 표준인 IFC(Industry Foundation Classes)의 중요성이 증대되고 있다. 그러나, IFC 스키마 구조는 범용적이고, 건설 관련 다수 도메인에서 필요로 하는 객체 및 관계정보를 표현할 수 있다는 장점이 있으나, 그 구조가 방대하고 복잡하기 때문에 데이터 교환 시 누락, 오류 등이 발생하는 문제점이 있다. 이에 본 연구에서는 기계 학습 모델을 적용하여 BIM 객체를 자동 인식 및 분류하는 모델을 구축함으로써 시멘틱 정보의 무결성을 검증하는 방법론을 구축 및 제시하고자 하였다. 본 연구에서는 기하정보 기반의 기계학습 모델인 SVM과 컴퓨터 비젼 분야에서 높은 성과를 보인 두가지 딥러닝 기법인 MVCNN(Multi-View CNN), PointNet을 활용하여 개별 BIM 부재의 하위 유형 분류를 자동화하였다. 그 결과 SVM은 정확도 0.52로 다소 낮게 나타난 반면, MVCNN과 PointNet은 각각 0.92와 0.94로 나타남에 따라, 3차원 형상 기반의 분류 모델 성능이 더 뛰어난 것으로 확인되었다. Keywords: BIM, IFC, Machine Learning, Deep Learning
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