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자료유형
학술저널
저자정보
구본상 (서울과학기술대학교 건설시스템공학과) 신병진 (서울과학기술대학교 건설시스템공학과)
저널정보
한국BIM학회 한국BIM학회논문집 한국BIM학회논문집 제7권 제1호
발행연도
2017.1
수록면
18 - 27 (10page)

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Although Industry Foundation Classes (IFC) provide standards for exchanging Building Information Modeling (BIM) data, authoring tools still require manual mapping between BIM entities and IFC classes. This leads to errors and omissions, which results in corrupted data exchanges that are unreliable and thus compromise the validity of IFC. This research explored precedent work by Krijnen and Tamke, who suggested ways to automate the mapping of IFC classes using a machine learning technique, namely anomaly detection. The technique incorporates geometric features of individual components to find outliers among entities in identical IFC classes. This research primarily focused on applying this approach on two architectural BIM models and determining its feasibility as well as limitations. Results indicated that the approach, while effective, misclassified outliers when an IFC class had several dissimilar entities. Another issue was the lack of entities for some specific IFC classes that prohibited the anomaly detection from comparing differences. Future research to improve these issues include the addition of geometric features, using novelty detection and the inclusion of a probabilistic graph model, to improve classification accuracy.
#기계학습 #이상탐지분석

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