[국내학술발표] Neural Structured Learning 기반 그래프 합성을 활용한 BIM 부재 자동분류 모델 성능 향상 방안

구분 : 국내학술발표 | 저자 : 유영수, 구본상, 이고은, 김시현, 이우진

성과코드	2-양-A-5-2-③	연구기관	서울과학기술대학교
성과명	Neural Structured Learning 기반 그래프 합성을 활용한 BIM 부재 자동분류 모델 성능 향상 방안	버전
성과형식		연구기관 연락처	bonsang@seoultech.ac.kr
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성과정의
성과구성	ABSTRACT: Industry Foundation Classes (IFC)는 BIM 소프트웨어 간 개별 객체의 정보를 교환할 수 있도록 해주는 중추적인 역할을 담당하고 있으나, 구조적 난해성 때문에 데이터 교환 시 무결성이 보장되지 않는 문제가 발생한다. 본 문제의 해결을 위해 기계학습 기반 BIM 부재의 기하정보 학습을 통한 부재식별 자동화 연구가 다수 진행된 바 있으나, 부재 간의 연결정보를 시멘틱 추론에 활용한 사례는 드문 것으로 조사되었다. 이에 본 연구에서는 Neural Structured Learning (NSL)을 활용하여 다층 퍼셉트론 모델과 부재 간 연결정보 그래프를 합성하여 딥러닝 모델의 자동 분류 성능 향상 방법론을 구축하고자 하였다. 그 결과 부재 간 연결정보 합성 시 기존 다층 퍼셉트론 모델 대비 분류 정확도가 2.63% 향상되는 것을 확인할 수 있었다. Keywords: BIM, IFC, 시멘틱 추론, 딥러닝, NSL
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