초록 ▼

□ 연구개요
건축설계의 품질을 검토하기 위해서는 전문가의 지식이 요구되나 갈수록 고도화되고 있는 건축설계 정보에 반영되는 설계 지식의 습득과 축적에는 현실적으로 여러 가지 어려움과 한계가 존재함. 본 연구는 기존 건축물의 설계정보에 이러한 전문가의 경험지식이 충분히 반영되었다는 전제 하에, 머신러닝을 통해 BIM(건축물 정보 모델링) 데이터로부터 공간용도 품질과 관련된 전문가 지식을 추출하고 지식베이스에 저장하여 확보한 뒤 이를 전문가시스템 엔진으로 시험 건축물을 대상으로 추론하여 BIM 건축설계의 공간시설 품질을 측정하고 평

□ 연구개요
건축설계의 품질을 검토하기 위해서는 전문가의 지식이 요구되나 갈수록 고도화되고 있는 건축설계 정보에 반영되는 설계 지식의 습득과 축적에는 현실적으로 여러 가지 어려움과 한계가 존재함. 본 연구는 기존 건축물의 설계정보에 이러한 전문가의 경험지식이 충분히 반영되었다는 전제 하에, 머신러닝을 통해 BIM(건축물 정보 모델링) 데이터로부터 공간용도 품질과 관련된 전문가 지식을 추출하고 지식베이스에 저장하여 확보한 뒤 이를 전문가시스템 엔진으로 시험 건축물을 대상으로 추론하여 BIM 건축설계의 공간시설 품질을 측정하고 평가하는 방안을 연구함.

□ 연구목표대비 연구결과
(1) 건축설계 품질정보의 지식화를 위한 머신러닝의 요소기술 연구 : 총 360여개의 공간시설로 구성된 24개 건축물을 BIM 데이터로 변환하여 J-Graph 공간 네트워크를 생성하고, 총 12,000 여개의 공간특성을 추출한 뒤 이를 머신러닝으로 학습하여 결정트리를 생성함. 그리고 IF-THEN 규칙으로 표현되는 지식을 추출하고 자 결정트리로부터 총 2,500 여개의 규칙으로 구성된 64개의 룰셋을 생성함. (2) 건축설계 품질측정을 위한 머신러닝과 전문가시스템의 연동기술 연구 : 추출된 규칙들은 특성의 유형 별로 지식베이스에 저장하고 시험용 건축물에 선택적으로 적용하여 품질정보를 측정하고자 전문가시스템을 활용함. 추론 결과는 개별 규칙의 결론부에 정의된 점수가 누적되어 특성 별로 단일의 혼돈행렬(confusion matrix)을 형성함. 또한 머신러닝부터 추론까지의 결과를 확인할 수 있도록 사용자용 인터페이스를 개발함. (3) 건축설계 품질측정을 위한 전문가시스템의 구현기술 연구 : 선행적 단계로서 4개의 건축물을 대상으로 혼돈행렬로부터 표준편차를 계산하여 공간배치의 전반적인 유사성을 측정하여 한 건축물에 타 건축물들의 특성이 얼마나 반영되는가를 상대적으로 비교 측정함. 다음 단계로서 20개의 일반주택을 대상으로 15개의 학습용 건축물에서 추출한 지식을 5개의 시험용 건축물에 적용하여 획득한 혼돈행렬로부터 정확도(accuracy)를 측정하고, 이를 지식의 예측 성공률로 가정하고 건축물에 특정 지식이 어느 정도 반영하고 있는지를 판단함. 그 결과 각 건축물의 공간용도 별 지식의 반영수준을 비교하고 평균 정확도를 비교하여 전반적인 수준을 비교함. 이를 통해 기존 설계에 반영된 경험적 지식의 반영 수준을 정량적으로 측정하여 여러 건축물을 상대적으로 평가할 수 있는 방안을 제시함.

□ 연구개발결과의 중요성
첫째, 품질개선에 따른 건축설계 BIM 정보의 효용성 증대 : 그 동안 구체화되지 못했던 전문가 설계경험 지식을 활용하여 BIM 설계품질의 수준을 더욱 높일 수 있으며, 이를 통해 건축물 전 생애에 걸친 설계정보의 통합과 공유라는 BIM의 효용성을 증대시킬 수 있음. 둘째, 건축설계 BIM 데이터 품질검토의 효율성 증대 : 자동적으로 품질관련 전문가 지식이 구축하여 선택적으로 적용함으로써 설계품질 측정을 위한 추가적인 정보입력 업무를 덜어주고 사용자에게 의미 있는 품질만을 측정할 수 있게 되어 보다 효율적인 BIM 품질검토의 수행이 가능함. 셋째, 전문가 설계경험 지식의 확보 및 보존과 활용성 증대 : 그 동안 표현하기 어렵거나 사장되었던 전문가 지식을 찾아낼 뿐 아니라 지식을 축적시켜 향후 BIM 데이터를 활용한 다양한 응용분야에 설계 경험을 확대하여 적용할 수 있음.

(출처 : 연구결과 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발 과제의 개요 ... 4
• 2. 연구수행 내용 및 연구결과 ... 4
• 2.1 건축설계 품질정보의 지식화를 위한 머신러닝의 요소기술 연구 (1차 년도) ... 4
• 2.2 건축설계 품질측정을 위한 머신러닝과 전문가시스템의 연동기술 연구 (2차 년도) ... 9
• 2.3 건축설계 품질측정을 위한 전문가시스템의 구현기술 연구 (3차 년도) ... 11
• 2.4 결론 ... 14
• 3. 연구개발결과의 중요성 ... 15
• 4. 참고문헌 ... 15
• 5. 연구성과 ... 16
• 끝페이지 ... 16