공간정보 Big Data Deep Learning

내진설계정보 / 실내공간정보를 이용한 알고리즘

기존 수동 방법 < 초록소프트㈜의 내진설계정보 / 실내공간정보 를 이용한 알고리즘

건축물 내진성능평가 핵심정보(구조 BIM) 플랫폼 구축을 위해 여러 정보들을 이용하지만
현 국내 건축업계 특성상 BIM이 적용되어 있지 않은 건축물이 대다수이므로
CAD 도면파일에서 일일히 정보수치를 추출하여 내진설계관련 필요 정보 플랫폼을 구성해야합니다.
이를 효율적으로 처리하기 위해 딥러닝 이미지 인식을 이용하여 CAD 도면 파일로부터 정보를 추출하는 모델이 필요합니다.

설계자는 디자인된 3D 모델을 2D 도면을 통해 표현하고 다른 사람들은 2D 도면을 다시 3D 모델로 형상화하여 설계도면을 이해해야합니다.
사람은 2D 도면의 선을 보고 무엇이 벽인지, 무엇이 마감인지 이해하지만,
CAD 프로그램은 무엇이 벽인지, 마감인지 구분할 수 없고 도면의 정보를 선, 원, 호, 글자등의 형상정보나 텍스트로서만 인지하기 때문에
2D CAD로부터 얻을 수 있는 정보는 거의 없고, 철저히 사람에 의해 해석되어야하기 때문에 많은 인력과 시간이 소요됩니다.

건축설계도를 활용한 건물 내진성능해석 기본정보 추출 알고리즘

건축물 내진성능 평가 핵심 정보(구조 BIM) 플랫폼 구축 함에 있어 국내 건축업계 특성상 BIM이 적용되지 않은 건축물들이 대다수이기 때문에 어려움이 있었습니다.
그에 따라 BIM이 아닌 CAD 파일로부터 일일이 수치 정보를 가져와 내진설계 관련 필요 정보들을 추출하였습니다.
CAD 도면은 작성자 또는 건축 사무소에 따라 작성 기준이 다를 수 있기 때문에 CAD 파일을 이미지화하여
이미지 인식으로 각 수치 정보(부재별 좌표와 사이즈)를 머신 러닝으로 학습하고 구축한 딥러닝 모델로부터
많은 시간이나 전문가의 도움 없이도 CAD 파일에서 필요한 수치 정보를 추출할 수 있는 알고리즘을 개발하였습니다.

CAD 자료의 3차원 실내공간 정보 표준포맷 변환을 위한 알고리즘

실내공간 정보 구축 및 갱신하고, 이 정보를 바탕으로 이동 경로와 대피로를 파악하기 위해 일반 대피로 파악이나
소방관, 경찰이 내부 구조를 신속하게 알 수 있도록 도움을 주기 위한 프로젝트입니다.
앞서 내진성능해석과 마찬가지로 수집할 수 있는 정보들은 CAD 파일이 대부분이기 때문에
CAD 파일로부터 이동경로를 체크하기 위한 정보 벽, 기둥, 출입구, 바닥 등의 정보를 추출합니다.
CAD 파일명으로부터 실내공간 정보가 포함된 파일을 분류하고 작성된 CAD 파일로부터 레이어명을 추출하여
벽, 기둥, 출입구 등을 구분해 해당 레이어를 제외하고 필요 없는 레이어를 삭제합니다.
여기서 얻은 필요한 정보만을 가지고 다음 작업에 쓸 수 있는 전처리 모델 알고리즘 개발하였습니다.