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국내 건축 프로젝트 사례조사를 통한 MEP 간섭 유형 분류
신민소,김태완,손보식 한국CDE학회 2022 한국CDE학회 논문집 Vol.27 No.3
Since BIM software cannot be detected for clashes in consideration of constructability, experts visually check and review each time. To improve these points, this research has been conducted, such as defining clash with space and modeling it, but there is no classification data on actual clash, making it difficult to select the research direction. Therefore, the purpose of this study is to provide data on what clash practitioners should look for more closely and to inform researchers what clash they should do more to study. This study defined MEP clash types by interviewing one CM company and two MEP designers to organize considerations for the production of MEP clash classification tables and extract clash data from clash review reports. Through the defined clash type, the clash in the clash review report was classified and the distribution was confirmed. As a result of confirming the distribution, the types of clash that directly collide between members and the types of clash that members invade the space for users were the most common. also, it was derived that the field that causes the most clash is the field of machinery.
BIM 기반 MEP 설계 프로세스의 문제점 및 해결방안
신민소(Shin, Min-So),최영철(Choi, Young-Cheol),최지한(Choi, Ji-Han),김태완(Kim, Tae-Wan) 대한건축학회 2021 대한건축학회 학술발표대회 논문집 Vol.41 No.2
Recently, the use of BIM has continued to increase. However, MEP field lacks guidance compared to architectural and structural fields, resulting in poor accuracy due to various causes such as modeling errors and clash redundancy in the MEP clash detection. Thus, in this paper, we identified the problems derived from the basic investigation and interview of BIM-based MEP design processes and reviewed the domestic and international literature to investigate four solutions: MEP workspace definition, relevant and irrelevant clash detection automation, auto pipe-routing, and clash coordination automation. This will play a role in reducing the time for basic investigation for researchers seeking to address future MEP design processes and clash coordination issues.
위성 자료와 수치모델 자료를 활용한 스태킹 앙상블 기반 SO2 지상농도 추정
최현영,강유진,임정호,신민소,박서희,김상민 대한원격탐사학회 2020 大韓遠隔探査學會誌 Vol.36 No.5
Sulfur dioxide (SO2) is primarily released through industrial, residential, and transportation activities, and creates secondary air pollutants through chemical reactions in the atmosphere. Long-term exposure to SO2 can result in a negative effect on the human body causing respiratory or cardiovascular disease, which makes the effective and continuous monitoring of SO2 crucial. In South Korea, SO2 monitoring at ground stations has been performed, but this does not provide spatially continuous information of SO2 concentrations. Thus, this research estimated spatially continuous ground-level SO2 concentrations at 1 km resolution over South Korea through the synergistic use of satellite data and numerical models. A stacking ensemble approach, fusing multiple machine learning algorithms at two levels (i.e., base and meta), was adopted for ground-level SO2 estimation using data from January 2015 to April 2019. Random forest and extreme gradient boosting were used as based models and multiple linear regression was adopted for the meta-model. The cross-validation results showed that the metamodel produced the improved performance by 25% compared to the base models, resulting in the correlation coefficient of 0.48 and root-mean-square-error of 0.0032 ppm. In addition, the temporal transferability of the approach was evaluated for one-year data which were not used in the model development. The spatial distribution of ground-level SO2 concentrations based on the proposed model agreed with the general seasonality of SO2 and the temporal patterns of emission sources. 이산화황(SO2)은 대기 중 화학 반응을 통해 2차 대기오염물질을 생성하는 전구체로, 주로 산업활동이나주거 및 교통 활동 등을 통해 배출된다. 장기간 노출 시 호흡기 질환이나 심혈관 질환 등을 유발하여 인체 건강에 부정적인 영향을 미칠 수 있기 때문에 이에 대한 지속적인 모니터링이 필요하다. 우리나라에서는 SO2에 대해 관측소 기반의 모니터링이 수행되고 있으나 이는 공간적으로 연속적인 정보를 제공하는 데에 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 위성자료와 수치모델 자료를 융합하여 일별 13시를 타겟으로 하는 1 km의 고해상도로공간적으로 연속적인 SO2 지상농도를 산출하였다. 2015년 1월부터 2019년 4월까지의 기간 동안 남한 지역에대하여 스태킹 앙상블 기법을 이용하여 SO2 지상농도 추정 모델을 개발하였다. 스태킹 앙상블 기법이란 여러가지 기계학습 기법을 두 단계로 쌓는 방식으로 융합하여 단일 모델 대비 더 향상된 성능을 도출하는 방법이다. 본 연구에서는 베이스 모델로는 RF (Random Forest)와 XGB (eXtreme Gradient BOOSTing) 기법이, 메타모델로는 MLR (Multiple Linear Regression) 기법이 사용되었다. 구축된 모델의 교차검증 결과 메타 모델은 상관계수(R) = 0.69와 root-mean-squared-error(RMSE) = 0.0032 ppm의 결과를 보였으며 이는 베이스 모델의 평균 대비 약 25% 향상된 안정성을 보였다. 또한 모델 구축에 사용되지 않은 기간에 대한 예측 검증을 수행하여 모델의 일반화 가능성을 평가하였다. 구축된 모델을 이용하여 남한 지역의 SO2 지상농도 공간분포를 분석한 결과일반적인 계절성과 배출원의 변화를 잘 반영하는 패턴을 보임을 확인하였다.