인공지능을 활용한 BIM 건축공간설계의 정량적 비교방안 - 결정트리와 전문가시스템 중심으로

권오철; 조주원

doi:10.7315/CDE.2020.036

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자료유형: 학술저널

저자정보: 권오철 (대림대학교) 조주원 (큐빅라인)

저널정보: (사)한국CDE학회 한국CDE학회 논문집 한국CDE학회 논문집 제25권 제1호

발행연도: 2020.3

수록면: 36 - 44 (9page)

DOI: 10.7315/CDE.2020.036

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This study is to measure the qualitative feature of a building space design based on the space usage knowledge extracted by machine learning from space paths in other building designs. This will suggest a way to compare quantitatively the related expert knowledge embedded in building designs. The space paths are extracted from BIM data and processed by machine learning algorithm to produce decision trees, from which sets of rule are deduced. These rules are to be stored in a knowledgebase and then inferred by an expert system engine for multiple building designs. Analyzing the results, we could measure how much the specific knowledge of space usage is reflected in a certain building design. And by comparing these measured values, we could find the level of similarity among the designs in terms of that knowledge. This study could be a basic research for relative evaluation of building designs based on the related expert knowledge obtained by machine learning technologies.

#BIM #Machine learning #Decision tree #Expert system #Rule #Space path #Knowledge base

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Gilpin, L. et al., 2018, Explaining Explanations: An Overview of Interpretability of Machine Learning. 2018 IEEE 5th International Conference on Data Science and Advanced Analytics (DSAA), pp.80-89.

Duval, A., 2019, Explainable Artificial Intelligence (XAI), MA4K9 Scholarly Report, Mathematics Institute, The University of Warwick.

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Nunez, P. et al., 2018, Machine Learning in BIM, IBIM Building Twice S.L.

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