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학술저널
저자정보
이민형 (미래환경플랜건축사사무소) 서민정 (광운대학교) 엄미현 (광운대학교) 박창영 (미래환경플랜건축사사무소) 최창호 (광운대학교)
저널정보
한국건축친환경설비학회 한국건축친환경설비학회 논문집 한국건축친환경설비학회 논문집 제17권 제1호
발행연도
2023.2
수록면
48 - 60 (13page)

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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.
#Levenshtein 거리 #문자열 유사도 #건물정보모델링 #속성정보 #매칭 알고리즘 #Levenshtein distance #String similarity #Building Information Model #Attribute data #Matching algorithm

목차

ABSTRACT
서론
문자열 유사도를 활용한 BIM 속성정보 매칭 연구 사례 분석
Levenshtein distance를 이용한 속성정보 매칭 방법 개발
BIM 속성정보 매칭 알고리즘 정확도 검증
결론
References

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