KCI등재
BIM 모델 내 공간의 시멘틱 무결성 검증을 위한 그래프 기반 딥러닝 모델 구축에 관한 연구 = Development of Graph based Deep Learning methods for Enhancing the Semantic Integrity of Spaces in BIM Models
저자
이원복 (서울과학기술대학교) ; 김시현 (서울과학기술대학교) ; 유영수 (서울과학기술대학교) ; 구본상 (서울과학기술대학교) ; Lee, Wonbok ; Kim, Sihyun ; Yu, Youngsu ; Koo, Bonsang
발행기관
학술지명
한국건설관리학회 논문집(Korean Journal of Construction Engineering and Management)
권호사항
발행연도
2022
작성언어
Korean
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
45-55(11쪽)
DOI식별코드
제공처
소장기관
BIM models allow building spaces to be instantiated and recognized as unique objects independently of model elements. These instantiated spaces provide the required semantics that can be leveraged for building code checking, energy analysis, and evacuation route analysis. However, theses spaces or rooms need to be designated manually, which in practice, lead to errors and omissions. Thus, most BIM models today does not guarantee the semantic integrity of space designations, limiting their potential applicability. Recent studies have explored ways to automate space allocation in BIM models using artificial intelligence algorithms, but they are limited in their scope and relatively low classification accuracy. This study explored the use of Graph Convolutional Networks, an algorithm exclusively tailored for graph data structures. The goal was to utilize not only geometry information but also the semantic relational data between spaces and elements in the BIM model. Results of the study confirmed that the accuracy was improved by about 8% compared to algorithms that only used geometric distinctions of the individual spaces.
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