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정점데이터기반 분할기법을 활용한 BIM모델의 활용 방안 연구
A Study on the Utilization of BIM Model using Vertex Data-based Division Method 원문보기

LHI journal of land, housing, and urban affairs, v.14 no.1, 2023년, pp.123 - 134  

황재영 (경상국립대학교 토목공학과) ,  이재희 (경상국립대학교 토목공학과) ,  강인석 (경상국립대학교 토목공학과)

초록
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설계단계에서 작성된 BIM모델은 후속 단계 전환을 통한 사전검토 및 공정관리 등에 활용될 수 있다. 그러나 실제 BIM적용 사례들의 경우 설계단계와 시공단계의 활용 목적성 등의 차이로 인해 설계단계의 모델의 활용이 아닌 시공단계에 적합한 새로운 모델을 작성하는 등 추가 작업이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 시공단계에서 재작성 없이 설계단계 BIM모델의 재활용 방안으로 객체 분할을 제안하며, 이를 위해 객체의 기본요소인 정점 데이터를 기반으로 분할 면을 생성하여 객체 분할에 활용하는 방법론을 제시한다. 또한 실제 BIM모델에 적용 및 분할 객체의 4D CAD 시스템 연동과 기존 분할 방법과의 비교를 통해 활용성을 검증한다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

The BIM (Building Information Modeling) model created in the design stage can be used for prior review and schedule management for the construction stage. However, in the case of actual BIM application cases, additional work is required, such as creating a new model suitable for the construction sta...

주제어

표/그림 (17)

참고문헌 (12)

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  2. 김대영.김종원.이혜영(2009), "적응형 정점 군집화를 이용한 메쉬 분할", 「컴퓨터그래픽스학회논문지」, 15(3): 19~26. 

  3. 양동석(2017), "활용성을 고려한 BIM 설계 오류 검증 시스템 개발", 「LHI Journal」, 8(1): 23~29. 

  4. 유영무.김병규.박정준(2021), "딥러닝을 활용한 철도 터널 객체 분할에 학습 데이터가 미치는 영향", 「한국지반공학회논문집」, 37(11): 107~118. 

  5. 윤수원.김성아.최종문.금대연.조찬원(2015), "건축설계 BIM 모델의 시공단계 활용성 향상을 위한 BIM 운영 방안 제시-시공전단계 BIM 적용 사례를 중심으로", 「한국 BIM 학회논문집」, 5(4): 1~10. 

  6. 이승수.이민주.정종윤.서종원(2014), "선형기반 시설물을 위한 Flexible BIM 시스템의 설계", 「대한토목학회논문집」, 34(2): 677~685. 

  7. 황재영(2023), "BIM모델의 시공단계 활용을 위한 정점데이터 기반 모델분할 방안 연구", 석사학위논문, 경상국립대학교. 

  8. Aung, P. P. W., W. Choi, A. S. Kulinan, G. Cha and S. Park (2022), "Three-dimensional Engine-based Geo-Metric Model Optimization Algorithm for BIM Visualization with Augmented Reality", Sensors, 22(19): 7622. 

  9. Koura, O. M. (2021), "Interface for Developing 3D Edge Vertices from 2D Orthogonal Drawings for Prismatic Objects", International Journal of Applied Engineering Research, 16(5): 351-356. 

  10. Li, W., H. Zhao, C. He and D. Lin (2021), "Joint Semantic-geometric Learning for Polygonal Building Segmentation", Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 35(3): 1958~1965. 

  11. Nash, C., Y. Ganin, S. A. Eslami and P. Battaglia (2020), "Polygen: An Autoregressive Generative Model of 3D Meshes", International Conference on Machine Learning, 7220~7229. 

  12. Qi, C. R., H. Su, K. Mo and L. J. Guibas (2017), "PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation", Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 652~660. 

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