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[국가R&D연구보고서] 3차원 딥러닝과 확률그래프모형을 이용한 건축 BIM 모델 부재·공간 정합성 검토 및 지능적 부재 추천 시스템 개발
Applying Deep Learning and Probabilistic Graphical Models for BIM Model Authentication and Intelligent Component Recommender System Development 원문보기

보고서 정보
주관연구기관 서울과학기술대학교
연구책임자 구본상
보고서유형최종보고서
발행국가대한민국
언어 한국어
발행년월2024-03
과제시작연도 2023
주관부처 과학기술정보통신부
Ministry of Science and ICT
연구관리전문기관 한국연구재단
National Research Foundation of Korea
등록번호 TRKO202400007969
과제고유번호 1711188512
사업명 개인기초연구(과기정통부)
DB 구축일자 2024-09-19
키워드 모델 정합성.인공지능.간섭 검토.온톨로지.BIM.Model Integrity.Artificial Intelligence.Clash Detection.Ontology.

초록

□ 연구개요
본 연구는 BIM 활용성 증대를 위해 인공지능 기반 BIM 정합성 검토모델을 구축하고, 기존 간섭 검토 업무의 한계점을 해결하기 위해 인공지능 및 온톨로지 기반 방법론을 제시하였으며, 3단계로 구분하여 연구를 수행하였음. 구체적으로 1단계에서는 3차원 기하 딥러닝 기반 BIM 부재 정합성을, 2단계에서는 그래프 특화 딥러닝을 활용하여 BIM 공간객체의 정합성을 검토하였음. 마지막 3단계에서는 정합성이 확보된 BIM 모델을 대상으로 온톨로지와 인공지능을 연계하여 복합 공종 BIM 모델 간 간섭 유형을 분류 및 탐색하

목차 Contents

  • 표지 ... 1
  • 연구결과 요약문 ... 2
  • 목차 ... 3
  • 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
  • 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 5
  • 1) 1단계: 다각도 이미지 및 기하정보 기반 BIM 부재 정합성 검토모델 구축 ... 5
  • 2) 2단계: 공간의 특성변수를 활용한 그래프 기반 BIM 공간 정합성 검토모델 구축 ... 8
  • 3) 3단계: 온톨로지 기반 복합 공종 간 간섭 유형 자동 분류 및 탐색모델 구축 ... 11
  • 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 수준 ... 15
  • 1) 정성적 연구개발성과(연구개발결과) ... 15
  • 2) 세부 정량적 연구개발성과 ... 16
  • 3) 목표 달성 수준 ... 16
  • 4) 목표 미달 시 원인 분석 ... 16
  • 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도(연구개발결과의 중요성) ... 16
  • 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 18
  • 6. 자체점검표 ... 19
  • 7. 참고문헌 ... 19
  • 끝페이지 ... 41

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