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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
권오철 (대림대학교) 조주원 (큐빅라인)
저널정보
(사)한국CDE학회 한국CDE학회 논문집 한국CDE학회 논문집 제26권 제1호
발행연도
2021.3
수록면
1 - 11 (11page)
DOI
10.7315/CDE.2021.001

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This study is to extract and express the space function expert knowledge embedded in existing house designs in the form of rules and suggest a way of applying these rules to measure the knowledge level in other house designs. For this purpose, we utilize BIM data to express the space layout into J-Graph and extract the space features related to functionality or usage. Machine learning is applied to these features to get decision trees, from which series of rules are generated. These rules are used to anticipate the space usage for test house designs. We interpret the resulting accuracy to be the level of knowledge reflected to a house design and suggest this could be a way of assessing the space layout plans of buildings.
#BIM #Machine Learning #Decision Tree #Expert System #Rule #Space Layout Assessment

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 선행연구 고찰
3. 이론적 배경
4. 지식의 습득
5. 지식의 적용
6. 결론
References

참고문헌 (19)

참고문헌 신청
Schmidt III, R. and Austin, S., 2016, Adaptable Architecture: Theory and Practice, Routledge: Abingdon, UK. google schola Hillier, B. and Hanson, J., 1984, The Social Logic of Space, Cambridge University Press. google schola Park, I., 2015, The Trend of Space Syntax Studies and Research Problem Types, Journal of the Architectural Institute of Korea, 31(9), pp.29-38. google schola https://www.buildingsmart.org google schola Qolomany, B. et al., 2019, Leveraging Machine Learning and Big Data for Smart Buildings: A Comprehensive Survey, IEEE Access, 7, pp.90316-90356. google schola

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