[국내논문] 설계품질 자동검토도구를 위한 시각지능기반 BIM 객체 인식 구현

구분 : 논문  |  저자 : 김진성, 이진국

성과코드 2-양-B-2-3-1 연구기관 연세대학교
성과명 설계품질 자동검토도구를 위한 시각지능기반 BIM 객체 인식 구현 버전
성과형식 연구기관 연락처 leejinkook@yonsei.ac.kr
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성과구성 Abstract
This paper presents an approach and implementation of auto-classification of unclassified objects in BIM models using deep learning for design rule-checking systems. The validation of required data in BIM models is an important task while BIM applications have proved their benefits in various architecture domains. To handle the problem related to the data quality check, which tends to rely on a manual way, previous studies related to checking and validating BIM objects for ensuring data integrity of BIM instances have been proposed. As a part of the studies, this paper applies convolutional neural networks to the pre-checking of BIM models for the design rule-checking application. We have trained BIM object recognition model and developed a stand-alone application. A plug-in of the design rule-checking software has developed and demonstrated with practical rule-checking execution. It is confirmed to enable to successfully execute rule-checking by utilizing the result values of auto-classification. We expect this approach and implementation to help validation of BIM data and contribute to the practical use of not only rule-checking but also other BIM-based applications.
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