[논문]건축물 에너지 분석 자동화를 위한 건축 자재명 온톨로지 구축

김가람; 김건우; 유동희; 유정호

doi:10.6106/kjcem.2011.12.5.137

건축물 에너지 분석 자동화를 위한 건축 자재명 온톨로지 구축
Development of Construction Material Naming Ontology for Automated Building Energy Analysis 원문보기

한국건설관리학회논문집 = Korean journal of construction engineering and management, v.12 no.5, 2011년, pp.137 - 145

김가람 (광운대학교 대학원 건축공학과) , 김건우 (국립한밭대학교 경상대학 경영학과) , 유동희 (육군사관학교 정보과학) , 유정호 (광운대학교 건축공학과)

초록
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다양한 이해관계자들이 참여하게 되는 현재 건설산업에서 표준 포맷을 사용한 Building Information Model (BIM) 데이터 교환은 건물 전 생애주기에 걸쳐 관련 실무자들에게 보다 효율적인 업무 환경을 제공해 줄 수 있다. 하지만, 설계 프로그램에서 Industry Foundation Class (IFC) 포맷의 파일을 사용하여 건축물 에너지 분석으로 데이터 교환 시 BIM 정보에서 추출된 자재 정보를 에너지 분석 도구에서 직접 사용할 수 없어 추가적인 데이터 입력 작업이 필요한 실정이다. 이에 따라 본 연구에서는 건축물 자재에 관련하여 에너지 분석 엔진인 DOE-2 의 기본 라이브러리에서 사용하고 있는 자재 라이브러리와 매칭될 수 있도록. IFC 파일에서 추출된 건축물 자재 표기명을 에너지 분석 프로그램의 자재 라이브러리 표기명과 자동으로 매칭 시키는 온톨로지를 구축하였다. 본 연구는 에너지 분석 시 분석 과정의 효율성 및 분석 결과에 대한 객관적인 신뢰도를 향상시키고, 건설사업에서 온톨로지 활용에 대한 개념연구로서 그 의의가 있다고 할 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

BIM Data exchange using standard format can provide a user friendly and practical way of integrating the BIM tools in the life cycle of a building on the currently construction industry which is participated various stakeholder. It used IFC format to exchange the BIM data from Design software to energy analysis software. However, since we can not use the material name data in the library of an energy analysis directly, it is necessary to input the material property data for building energy analysis. In this paper, to matching the material named of name of DOE-2 default library, rhe extracted material names from BIM file are inferred by the ontology With this we can make the reliable input data of the engine by development a standard data and also increase the efficient of building energy analysis process. The methodology can enable to provide a direction of BIM-based information management system as a conceptual study of using ontology in the construction industry.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구는 건축물 설계 과정에서 임의대로 입력되는 자재 명을 온톨로지를 활용하여 표준화 하고, 이 표준화된 자재 명에 의해 에너지 분석에 요구되는 자재 속성데이터를 연결시킬 수 있는 방법론을 제시하고자 한다.
, 2007). 본 연구에서는 DOE-2 엔진을 위한 여러 입력 정보 중 건축물 자재에 대한 데이터를 연구 범위로 한정하고 BIM기반 정보관리 차원에서 자재 데이터 교환의 효율성을 높이기 위한 방안을 제시하고자 한다.
본 연구에서는 건축물 자재 정보에 온톨로지를 적용하는 연구로서, 건축물 자재 중 콘크리트를 사용하여 자재 인식의 예시를 작성 하였다. IFO게서 파싱된 자재 관련 데이터들은 온톨로지의 ConstructionMaterial T$pe의 하위 클래스 중 하나로 맵핑된다.
본 연구에서는 설계단계에서 생성된 BIM 정보에서 건축물 자재에 대한 데이터를 건축물 에너지 분석 엔진 의 입력데이터로 직접 활용하기 위하여, 자재명 온톨로지 및 추론 규칙을 구축 - 활용하는 방안을 제안하였다. 현재 에너지 분석 프로세스에서 요구정보는 분석자가 수동으로 입력하고 있다.
이에 본 연구에서는 설계단계에서 생성된 BIM 정보에서 건축물 자재에 대한 데이터를 건축물 에너지 분석 엔진 의 입력데이터로 직접 활용하기 위하여, 자재명 온톨로지 및 표준 자재명 추론 규칙을 구죽 ■ 활용하는 방안을 제시한다. 이를 통해 3D CAD 프로그램으로 모델링된 자재정보를 시스템에서 정확하게 자동 인식 할 수 있고, 에너지 분석 업무 프로세스의 효율성을 향상 시킬 수 있을 것으로 기대된다.

제안 방법

또한, BIM 정보에서 건축물 자재 관련 데이터를 추출하기 위하여 Industry Foundation Class (IFC) 표준포맷의 자재 관련 데이터를 분석하였다. 그 후 분석된 내용을 기반으로 자재 타입에 따른 온톨로지 및 추론 규칙을 구축하였고, 마지막으로 추론을 통하여 온톨로지의 사례검증을 하였다. 본 연구에서 예시로 구축한 온톨로지는 DOE-2 자재 라이브러리에 포함되어 있는 자재 중 일부가 사용되었다.
먼저 기존연구고찰을 통하여 현재 에너지 분석 괴정에서 자재정보 인식에 대한 문제점을 분석하고, 에너지 분석에서 요구되는 자재의 속성정보를 파악하기 위하여 DOE-2엔진의 기본 자재 라이브러리를 분석하였다. 또한, BIM 정보에서 건축물 자재 관련 데이터를 추출하기 위하여 Industry Foundation Class (IFC) 표준포맷의 자재 관련 데이터를 분석하였다. 그 후 분석된 내용을 기반으로 자재 타입에 따른 온톨로지 및 추론 규칙을 구축하였고, 마지막으로 추론을 통하여 온톨로지의 사례검증을 하였다.
본 연구는 그림 1과 같은 절차를 통하여 진행되었다. 먼저 기존연구고찰을 통하여 현재 에너지 분석 괴정에서 자재정보 인식에 대한 문제점을 분석하고, 에너지 분석에서 요구되는 자재의 속성정보를 파악하기 위하여 DOE-2엔진의 기본 자재 라이브러리를 분석하였다. 또한, BIM 정보에서 건축물 자재 관련 데이터를 추출하기 위하여 Industry Foundation Class (IFC) 표준포맷의 자재 관련 데이터를 분석하였다.
본 연구에서 활용한 도구로는 온톨로지 및 추론 규칙 개발 도구로써, W* 3( 에서 개발 및 제공되는 표준 온톨로지 언어인 Web Ontology Language (OWL)와 Semantic Web Rule Language (SWRL)를 활용하기 위한 Protege v4.1籍 이용흐卜 였다.。叽은 W3C에 의해 개발 및 제공되고, DAML + OIL®에서 유래 된 표준 온톨로지 표현 언어이다 (McGuinness, D.
본 연구에서는 건축물 에너지 분석을 위한 자재 정보를 온톨로지를 이용하여 정의하였다. 즉, 현재 건축물 에너지 분석 프로세스에서 사용되는 자재명과 각 자재들의 속성을 온톨로지로 정의하여, 분석자가 임의대로 입력할 수 있는, 또는 설계자가 임의대로 표기한 자재 정보를 입력받아, 이에 해당하는 자재 온톨로지에 정의된 표준 자재 정보를 찾아서 에너지 분석에 사용할 수 있도록 하였다.
외1 인, 2004). 본 연구에서는 풍부한 표현력을 가지고 있으며 (Baader 외 3인, 2003), 정의된 개념들의 일관성과 개념들 사이의 포함 관계를 추론 하는데 있어 가장 효율적인 (Kim, G. 외1 인 , 2010) OWL DL을 사용하여 온톨로지를 구축 하였다. 또한, BIM 자재정보에 에너지 분석에서 요구되는 데이터를 추가하기 위하여 Protege v4.
예를 들어, 온톨로지에“Concrete HW 1401b 8in > 정의하고, 입력 받은 해당 자재 객체가 "Concrete HW 1401b 8* in의 조건과 일치 할 시, 이는 해당 자재로 컴퓨터가 인식할 수 있게 된다. 이를 위해 건축물 에너지 분석 분야에 사용할 개념적 온톨로지를 구축하였으며, 이는 자재 서술 온톨로지 (Material Description Ontology)^} 추론 규칙으로 활용되는 도메인 룰 (Domain Rules) 두 가지로 구성 된다.
이와 같은 프로세스의 비효율성 및 분석 결과의 신뢰성 저하를 해결하기 위하여, BIM정보에 포함되어 있는 자재명을 구성하고 있는 타입으로 해당 자재를 정의하는 온톨로지를 구축하였다. 이를 통하여 다양하게 표기될 수 있는 자재명을 타입 별로 인식하여 자동화 하였고, 콘크리트 자재 사례로 추론을 통한 온톨로지 검증을 수행하였다. 이를 통해 에너지 분석 프로세스에서 자재 인식과정을 자동화 하여, 에너지 분석 업무의 효율성을 향상하고, 에너지 분석 입력 정보의 수정 및 누락의 가능성을 줄여 분석 결과의 신뢰성을 향상 시킬 수 있도록 하였다.
또한, BIM 정보에 포함되어 있는 자재명은 설계자에 의해 다양하게 표기될 수 있어 에너지 분석 시 입력정보의 불확실성을 초래하게 된다. 이와 같은 프로세스의 비효율성 및 분석 결과의 신뢰성 저하를 해결하기 위하여, BIM정보에 포함되어 있는 자재명을 구성하고 있는 타입으로 해당 자재를 정의하는 온톨로지를 구축하였다. 이를 통하여 다양하게 표기될 수 있는 자재명을 타입 별로 인식하여 자동화 하였고, 콘크리트 자재 사례로 추론을 통한 온톨로지 검증을 수행하였다.
그 후, 자재 데이터는 Reansoner의 입력 데이터로 입력된다. 입력된 데이터와 미리 구축된 MDO Storage의 데이터를 활용하여온 톨로지 추론 작업을 실행한다. MDO Storage는 Resource Description Framework (RDF) 형식으로써, Ontology에서 활용되기 위한 주어(Subject), 속성(Property), 목적어(Object) 구조로 구성된 데이터 모델 구조로 이루어진 데이터 저장 수단을 의미한다 (Brickley 외1인, 2004).
이용하여 정의하였다. 즉, 현재 건축물 에너지 분석 프로세스에서 사용되는 자재명과 각 자재들의 속성을 온톨로지로 정의하여, 분석자가 임의대로 입력할 수 있는, 또는 설계자가 임의대로 표기한 자재 정보를 입력받아, 이에 해당하는 자재 온톨로지에 정의된 표준 자재 정보를 찾아서 에너지 분석에 사용할 수 있도록 하였다. 예를 들어, 온톨로지에“Concrete HW 1401b 8in > 정의하고, 입력 받은 해당 자재 객체가 "Concrete HW 1401b 8* in의 조건과 일치 할 시, 이는 해당 자재로 컴퓨터가 인식할 수 있게 된다.
본 연구가 기여하는 바는 다음과 같다. 첫째, 다양하게 표기되는 자재명을 온톨로지를 활용하여 컴퓨터에서 정확하게 인식 할 수 있도록 하였다. 둘째.

대상 데이터

그 후 분석된 내용을 기반으로 자재 타입에 따른 온톨로지 및 추론 규칙을 구축하였고, 마지막으로 추론을 통하여 온톨로지의 사례검증을 하였다. 본 연구에서 예시로 구축한 온톨로지는 DOE-2 자재 라이브러리에 포함되어 있는 자재 중 일부가 사용되었다. 구축된 온톨로지를 통하여 BIM정보에서 사용된 자재를 인식하고, 에너지 분석을 위한 속성값 추가 과정을 자동화 할 수 있다.

이론/모형

온톨로지 추론은 Protege v4.1에 포함되어 있는 HermiT Reasoner 1.3.3버전을 활용하였다. 그림 8과 같이, RDF 형식의 자재 정보 “Cone HW 1401b 8in” 는 ConstructionM&terial 클래스에서 Concrete-ConcreteHW-ConcreteHW1401b-Concrete HW1401b8.

성능/효과

분석자에 의히书 주관성이 개입될 수 있는 데이터 재입력 과정을 생략하여, 에너지 분석 과정을 일반화 히였다. 셋째, 자재 인식 괴정을 자동화함으로써, 에너지 분석 프로세스의 효율성을 향상시킬 수 있다.
이를 통하여 다양하게 표기될 수 있는 자재명을 타입 별로 인식하여 자동화 하였고, 콘크리트 자재 사례로 추론을 통한 온톨로지 검증을 수행하였다. 이를 통해 에너지 분석 프로세스에서 자재 인식과정을 자동화 하여, 에너지 분석 업무의 효율성을 향상하고, 에너지 분석 입력 정보의 수정 및 누락의 가능성을 줄여 분석 결과의 신뢰성을 향상 시킬 수 있도록 하였다.

후속연구

첫째, 본연구는 DOE-2 엔진에 초점을 맞추어 진행하였으나, 향후 Energy PLUS 엔진등 다른 분석 엔진을 사용하는 프로세스에 대한 연구가 진행될 필요가 있다. 둘째, 국내에서 주로 사용되는 자재 명을 분석하여 온톨로지를 구축하는 연구가 진행되어야 한다. 셋째, 다양하고 폭넓은 자재에 대한 사례검증을 통하여, 실무에 활용 될 수 있는 시스템으로 개발 되어야 한다.
이는, 자재 정보가 RDF형식으로 온톨로지의 클래스를 결정 지을 수 있는 데이터가 포함되어 있다면, 추론과정을 통하여 해당 자재가 온톨로지 특정 클래스의 인스턴스로 인식됨을 의미한다. 또한, 각 자재별 고유한 특성치를 인스턴스에 포함시켜, IFC에 포함되는 건축 자재 명에 대하여 기계가 이를 인식하고 해당 자재에 맞는 에너지 분석에서 요구되는 자재 데이터를 추가 시킬 수 있다.
둘째, 국내에서 주로 사용되는 자재 명을 분석하여 온톨로지를 구축하는 연구가 진행되어야 한다. 셋째, 다양하고 폭넓은 자재에 대한 사례검증을 통하여, 실무에 활용 될 수 있는 시스템으로 개발 되어야 한다.
규칙을 구죽 ■ 활용하는 방안을 제시한다. 이를 통해 3D CAD 프로그램으로 모델링된 자재정보를 시스템에서 정확하게 자동 인식 할 수 있고, 에너지 분석 업무 프로세스의 효율성을 향상 시킬 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구의 한계점과 향후 연구과제는 다음과 같다. 첫째, 본연구는 DOE-2 엔진에 초점을 맞추어 진행하였으나, 향후 Energy PLUS 엔진등 다른 분석 엔진을 사용하는 프로세스에 대한 연구가 진행될 필요가 있다. 둘째, 국내에서 주로 사용되는 자재 명을 분석하여 온톨로지를 구축하는 연구가 진행되어야 한다.

참고문헌 (18)

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원문보기 상세보기
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저자의 다른 논문 :

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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