[소프트웨어(S/W)] NSL 기반 딥러닝 그래프 합성을 통한 BIM 부재 자동 분류 3차원 기하 딥러닝 모델

구분 : 소프트웨어(S/W) | 저자 : 구본상, 유영수, 이고은, 이우진, 김인한

성과코드	2-양-A-5-2-①	연구기관	서울과학기술대학교
성과명	NSL 기반 딥러닝 그래프 합성을 통한 BIM 부재 자동 분류 3차원 기하 딥러닝 모델	버전
성과형식		연구기관 연락처	bonsang@seoultech.ac.kr
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성과정의
성과구성	본 BIM 부재 자동 분류 모델은 구글에서 개발한 Neural Structured Learning (NSL) 알고리즘을 기반을 (1)딥러닝 모델 그래프와 부재 간 (2)관계정보 데이터 기반 그래프를 합성하여 BIM 부재 자동분류가 가능하도록 고안되었음. - 구체적으로 본 모델에서 NSL 알고리즘 구동을 위한 기반 딥러닝 모델은 다층 퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron, 이하 MLP)이며, MLP와 합성할 관계정보는 IFC 포맷으로 작성된 BIM 모델에서 추출한 부재 간 관계정보를 활용할 수 있음. - 위 과정의 결과로 본 모델은 최종적으로 부재 별 예측된 IFC 클래스를 출력하며, 이를 통해 사용자는 보유하고 있는 설계 BIM 모델과 모델에서 출력된 IFC클래스를 상호비교함으로써 IFC 무결성을 보장할 수 있음.
사용주체		사용단계
사용용도
사용환경	LINUX, Ubuntu
적용된 KBIMS

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