KCI등재
Levenshtein Distance를 활용한 문자열 유사도 기반의 BIM 속성정보 CFD 매칭 알고리즘 = CFD Matching Algorithm for BIM Attribute Data based on String Similarity Using Levenshtein Distance
For attribute data matching between BIM and CFD, this study proposed a BIM attribute information matching algorithm based on string similarity using levenshtein distance.
Considering the versatility of BIM and CFD models, algorithms were developed for IFC and OpenFOAM, which are open-source technologies. The algorithm consists of three modules.
First of all, BIM attribute data extraction algorithm was established to extract attribute information from BIM. In addition, in order to input CFD of accurate property information, a database of property information on building materials was established. To implement a matching algorithm based on string similarity, the levenshtein distance algorithm, which calculates the editing distance between two strings, was applied. A matching algorithm was designed to convert the edit distance to similarity and input the attribute data of the selected optimal material to the CFD model. The attribute data of the material with the highest degree of similarity was input into the CFD model. Validation of the developed algorithm was conducted to evaluate the accuracy. As a result of validation, the BIM attribute information extraction algorithm was evaluated with an accuracy of about 99.1%. The matching algorithm accurately matched all materials belonging to the IFC to the CFD model. Therefore, the accuracy of the algorithm proposed in this study was validated.
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