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학술논문

딥러닝 기반 노후 건축물 리모델링 시 BIM 적용을 위한 포인트 클라우드의 건축 객체 자동 분류 기술 개발

이용수 2

영문명
Development of Deep Learning-based Automatic Classification of Architectural Objects in Point Clouds for BIM Application in Renovating Aging Buildings
발행기관
한국BIM학회
저자명
김태훈(Kim, Tae-Hoon) 구형모(Gu, Hyeong-Mo) 홍순민(Hong, Soon-Min) 추승연(Choo, Seoung-Yeon)
간행물 정보
『KIBIM Magazine』13권 3호, 96~105쪽, 전체 10쪽
주제분류
공학 > 건축공학
파일형태
PDF
발행일자
2023.09.30
4,000

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이 학술논문 정보는 (주)교보문고와 각 발행기관 사이에 저작물 이용 계약이 체결된 것으로, 교보문고를 통해 제공되고 있습니다.

1:1 문의
논문 표지

국문 초록

영문 초록

This study focuses on developing a building object recognition technology for efficient use in the remodeling of buildings constructed without drawings. In the era of the 4th industrial revolution, smart technologies are being developed. This research contributes to the architectural field by introducing a deep learning-based method for automatic object classification and recognition, utilizing point cloud data. We use a TD3D network with voxels, optimizing its performance through adjustments in voxel size and number of blocks. This technology enables the classification of building objects such as walls, floors, and roofs from 3D scanning data, labeling them in polygonal forms to minimize boundary ambiguities. However, challenges in object boundary classifications were observed. The model facilitates the automatic classification of non-building objects, thereby reducing manual effort in data matching processes. It also distinguishes between elements to be demolished or retained during remodeling. The study minimized data set loss space by labeling using the extremities of the x, y, and z coordinates. The research aims to enhance the efficiency of building object classification and improve the quality of architectural plans by reducing manpower and time during remodeling. The study aligns with its goal of developing an efficient classification technology. Future work can extend to creating classified objects using parametric tools with polygon-labeled datasets, offering meaningful numerical analysis for remodeling processes. Continued research in this direction is anticipated to significantly advance the efficiency of building remodeling techniques.

목차

1. 서론
2. 노후 건축물 리모델링에 활용할 객체 분류 기술에 관한 선행연구 분석
3. 포인트 클라우트 데이터 기반 건축 객체 자동 분류 데이터세트 및 네트워크 구축
4. 노후 건축물 리모델링을 위한 건축 객체 자동 분류 모델 개발
5. 결론
감사의 글
References

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APA

김태훈(Kim, Tae-Hoon),구형모(Gu, Hyeong-Mo),홍순민(Hong, Soon-Min),추승연(Choo, Seoung-Yeon). (2023).딥러닝 기반 노후 건축물 리모델링 시 BIM 적용을 위한 포인트 클라우드의 건축 객체 자동 분류 기술 개발. KIBIM Magazine, 13 (3), 96-105

MLA

김태훈(Kim, Tae-Hoon),구형모(Gu, Hyeong-Mo),홍순민(Hong, Soon-Min),추승연(Choo, Seoung-Yeon). "딥러닝 기반 노후 건축물 리모델링 시 BIM 적용을 위한 포인트 클라우드의 건축 객체 자동 분류 기술 개발." KIBIM Magazine, 13.3(2023): 96-105

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