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

구분 : 국내학술발표 | 저자 : 구본상, 유영수, 이고은, 김시현

성과코드	2-양-A-5-2-②	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: 최근 건설산업 내 건설정보모델링(Building Information Modeling, 이하 BIM) 기술의 도입과 확산이 급속히 진행되고 있음에 따라 BIM 환경 구축을 위한 상용 소프트웨어가 다수 개발되고 있다. 이에 개별 BIM 소프트웨어 간 데이터 교환이 중요한 문제로 대두되었으며, 상호호환성 확보를 위해 국제 ISO 표준 모델인 IFC (Industry Foundation Classes) 포맷이 지속적으로 개발되고 있다. 그러나 IFC 기반 데이터 교환 시 구조적 난해성으로 인해 3차원 객체의 형상정보 손실 및 부정확한 속성정보 전달 등의 문제점이 존재한다. 본 문제의 해결을 위해 기계학습 기반 BIM 부재 자동 분류를 통해 시멘틱 정합성을 검증하는 연구가 진행된 바 있으나, 두 개 이상의 모델을 병합하여 기존 분류모델의 성능 향상 방법론을 제시한 사례는 드문 것으로 조사되었다. 이에 본 연구에서는 3차원 기하 딥러닝 기반 자동 인식 모델인 MVCNN (Multi-View CNN)과 그래프 학습 기반으로 부재의 구조적 패턴 정보를 학습하는 CRF-RNN (Conditional Random Field as Recurrent Neural Networks) 모델을 병합하여 BIM 부재 자동 분류 모델을 구축함으로써 학습모델의 성능 향상 방법론을 제시하고자 하였다. 그 결과 문, 벽체, 창호의 3개 부재를 구축한 병합모델에 적용 시 분류 정확도 95.9%로 기존 MVCNN 모델 대비 7.2%의 성능이 향상되는 것을 확인할 수 있었다. Keywords: BIM, IFC, 시멘틱 추론, 3D 딥러닝, CRF-RNN
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