2022년 12월 25일 일요일

건물 에너지 분석 시뮬레이션을 위한 프톨레미 기반 BCVTB 사용 방법

이 글은 에너지 해석 및 예측 시뮬레이션에 많이 사용되는 프톨레미 기반 BCVTB 사용 방법에 대한 내용을 공유한다.


레퍼런스
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2022년 12월 18일 일요일

2023년 3D 비전 기술 최신 동향 소개

3D 비전 기술은 산업 프로세스 개선을 지원하는 현대 자동화의 핵심 중 하나이다. 이 기술을 통해, 제품을 분류하고, 품질 관리를 위한 객체를 검사, 결함 확인 등 인간보다 더 빠르고 효율적으로 작업을 처리할 수 있다. 

2D 비전 기술의 주요 한계는 Z 차원에서 물체 모양을 인식하거나 거리를 측정할 수 없다는 것이다. 보다 복잡한 작업을 자동화할 수 있는 3D 정보의 필요성이 여기에 있다. 

트랜드
인공지능의 궁극적인 목표는 AGI(Artificial General Intelligence)를 달성하는 것이다. AGI는 인간과 마찬가지로 모든 지적 작업을 이해하고 수행할 수 있는 AI이다. 

‍Multimodal Learning은 AGI 방향을 향한 전략 중 하나로 간주된다. 이 모델은 여러 유형의 데이터를 처리할 수 있다. 다양한 소스(예. 이미지, 텍스트, 오디오, 센서 데이터)에서 정보를 처리하고, 캡처하면 AI 에이전트가 개념적 이해를 생성하고, 주변 환경을 전체적으로 인식할 수 있다.

관련 예로는 이미지와 캡션 사이의 유사성을 모델링하도록 훈련된 OpenAI의 CLIP(Contrastive Language-Image Pre-traning) 모델과 Meta의 FLAVA(Foundational Language And Vision Alignment Model), data2vec가 있다. 
CLIP 모델 개념도
FLAVA 모델로 생성된 이미지 예시(참고)
Facebook(Meta)의 data2vec 개념도(참고)

자기 지도 학습
SSL(Self-Supervised Learning)은 레이블(label)이 지정되지 않은 데이터에서 의사 레이블을 자동으로 생성하는 기술이다. 이 레이블은 '세상에 대한 일반적인 직관'을 모델에 가르치고 제공하는 것을 목표로 한다. 

GPT-3, BERT, BLOOM 과 같은 거대 NLP(자연어 처리) 모델은 훈련을 위해, 자기 지도 방식을 사용한다. 이를 통해, NLP 분야의 혁신을 일으키고 있다.

Diffusion 모델 기반 ‍Text to Image
2022년 가장 인기 있는 트렌드는 텍스트 to 이미지 Diffusion 모델일 것이다. DALL-E 2, Imagen 과 같은 모델은 뉴스 헤드라인을 장식하고 있다. 이러한 모델은 자연어 문장에서 자연스러운 원본 이미지를 생성할 수 있다.
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시맨틱 텍스트 인코더. CLIP과 같은 이미지-텍스트 쌍에 대해 훈련된 텍스트 인코더는 임의의 입력 문장 의미를 캡처하는 역할을 한다. 고차원 임베딩 공간에 텍스트 시퀀스를 투사하여 이러한 특징을 캡처한다.

가우시안 노이즈로부터 이미지 생성 확산 모델. 확산 모델은 순수한 노이즈에서 새로운 이미지를 생성한다.


3D 장면 인식(3D Scene Perception) 및 객체 탐지
3D 장면 인식은 자율 주행뿐만 아니라 증강 현실 애플리케이션과 같이 현실 조건에서 동작하는 자율 로봇 시스템을 만들기 위한 조건이다. 

3D로 물체를 감지함으로써 크기, 거리 및 방향에 대한 정보를 얻다. 그런 다음 이 정보를 내비게이션 모델에서 활용하여, 장면에서 객체 움직임을 예측하고 로봇의 경로 계획을 지원한다.
3차원 객체 탐지 예시(objectron)
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현재 가장 널리 사용되는 훈련 방법은 이미지 기반, 라이다 센서 데이터 기반, 혹은 두 데이터 소스를 퓨전(fusion)하여, 다중 모달 데이터 세트를 만드는 방법이 있다. 

아직, 3D 객체 감지는 초기 단계에 있다. 그러나 벤치마킹 데이터 세트(예. KITTI, objectron 데이터 세트 등) 확산 및 연구 노력으로 기술이 점차 개선되고 있다.

NeRF(Representing Scenes as Neural Radiance) 기반 3D 장면 표현
‍2020년 "NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis" 논문이 출판되었다. 그 이후로 많은 연구 논문들은 3D 장면 뷰 합성을 위해 이 기술을 이용하였다. 이 기술은 컴퓨터 그래픽, 증강 현실 및 의료 응용 분야에서 매우 유망한 기술이다.

이 기술의 목표는 주어진 입력들에 대한 3차원 모델 표현을 합성하는 것이다. 주어진 입력은 카메라 위치 방향, 시야각(θ, φ), 공간 좌표 (x, y, z)이다. NeRF는 이 5D 공간을 단일 볼륨 밀도 σ, 종속, RGB 색상 c에 매핑한다. 

NeRF 기반 3차원 모델 재생성
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마무리
이외에도, CAM, Grad CAM++, RISE, SHAP Gradient Explainer과 같이 인기있는 비전 딥러닝 모델이 있다. 관련 소프트웨어 도구 및 라이브러리에는 ELI5, interpretML, tootorch, tf-explain , shap이 포함된다. 


참고 - 역사의 시작
1960년대 컴퓨터 비전의 아버지인 MIT 전자공학 박사 래리 로버츠(Larry Lawrence Roberts)는 2D 사진에서 3D 기하학적 정보를 도출하는 방법과 컴퓨터가 단일 2D 이미지에서 3D 모델을 생성하는 방법을 연구했다. 그는 3차원 비전 연산에 필수적인 동차좌표계, 좌표행렬변환식, 좌표변환연산자 등을 수학적으로 증명하고, 관련 기술을 개발했다(Machine Perception of 3D Solids, 1963). 
래리 로버츠의 3차원 비전 기술 연구 일부(Computer Vision and AI Revolution)

참고로, 그는 1967년까지 MIT에서 근무하다, ARPA(아르파넷)에 채용되어 프로그램 관리자로 일했다. 그는 여기서 전자 메일, 패킷 통신 등 다양한 개념을 기술적으로 발전시킨다. 그는 1973년 ARPA를 떠났고, 여러 회사를 설립했다. 

이 기술은 3차원 컴퓨터 그래픽스 모델링 분야를 개척한 이반 서더랜드 박사의 스캐치패드 개발 등으로 이어진다. 


레퍼런스
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스마트시티를 위한 알리바바의 시티 브레인 프로젝트

이 글은 최근 ABrief에서 소개한 알리바바의 시티 브레인(City Brain)프로젝트 기술을 좀 더 자세히 알아본다.

알리바바(Alibaba)는 중국의 아마존이다. 미래에는 도시가 인공 지능으로 제어 될 수 있다. 알리바바는 이런 세계를 꿈꾸고 있다. 

매일 매일 우리는 수많은 데이터를 생산하고 있다. 이 데이터를 이용해, 사용자 위치를 ​​Google지도와 공유하면 애플리케이션은 실시간으로 해당 데이터를 사용해 트래픽 흐름을 모니터링하고, 사용자에게 최상의 경로를 제공할 수 있다.

City Brain 프로젝트의 시작

Alibaba의 City Brain 프로젝트는 Zhejiang 성 항저우시에서 시작되었다. 이 결과는 쿠알라 룸푸르까지 확장될 예정이다. City Brain은 인공 지능(AI)이 도시를 제어하도록 한다. 많은 양의 데이터가 수집되어 슈퍼 컴퓨터 알고리즘으로 처리된 다음 도시의 각 시스템으로 전달된다.

ET City Brain(Alibaba)

항저우 프로젝트 사례는 교통 문제에 초점이 맞춰져 있다. 항저우는 2015 년 중국에서 5 위, 탐톰(TomTom)의 세계적인 혼잡도 순위에서 전세계 30 위를 차지했다. 정부는 이를 ​​줄이기 위해 Alibaba 클라우드 컴퓨팅 플랫폼과 협력했다.

항저우 City Brain은 교통국, 대중 교통 시스템, 매핑 앱 및 수십만대 카메라 데이터를 사용해 교통 상황을 모니터링함으로써 시작되었다. Alibaba는 Xiaoshan 지역에서 104개 신호등 교차점을 제어 할 수 있었고, 결과적으로 이 구역 교통 속도는 운영 첫해에 15 % 증가했다. 뿐만 아니라 도로 사고가 자동 감지되므로, 더 빨리 대응할 수 있으며 불법 주차가 실시간으로 추적된다.

Alibaba City Brain AI

Public Safety based on Brain AI

이 성공 후 City Brain은 2017년 Hangzhou시 나머지 지역에 적용되었다. 이 시스템은 교통 상황을 지속적으로 모니터링하여 경찰에 보고하기 위해 충돌이나 사고 흔적을 스캔한다.


플랫폼의 해외 진출

알리바바는 자체 클라우드 플랫폼 기술을 개발하여, 발전시켜 나가고 있다. 이 기술은 Elastic Computing, Auto Scaling, Container Service, Database, Security 등을 지원한다. 이를 기반으로 Brain AI 프로젝트를 구현하고 있다. 

알리바바 클라우드 머신러닝 연구원 Wanli Min은 "우리는 말레이시아를 클라우드 컴퓨팅, 인공 지능 , 빅데이터 기술 공공 및 민간 시장을 엄청난 잠재력을 가진 국가로 보고 있다." 엄청난 양의 교통 데이터가 도시의 다양한 데이터 소스에서 수집되어 말레이시아 City Brain AI에 전달될 것이다." 

Min은 말한다. "앞으로 말레이시아 시티 브레인은 말레이시아 기업, 신생 기업, 연구 기관을 위한 개방형 혁신 플랫폼이 될 것이다."

Help Our City Think Deeply: City Brain(AlibabaTech)(Malaysia City Brain)

Alibaba City Brain AI는 항저우시의 모든 차량을 볼 수 있다. 이 시스템은 트래픽 비디오를 지속적으로 모니터링하고, 충돌이나 사고 징후가 없는 지 경찰에게 보고한다.

Alibaba는 중소기업과 협력하여 데이터 머신러닝 리소스를 판매할 계획이다. 이를 위해, 회사는 이미 Tianchi라는 프로젝트에서 77개 국가 및 지역 120,000명 개발자및 2,700개 학술 기관 기업과 협력하고 있다.

Alibaba 도시 데이터 수집으로 개인 정보 보호 감시에 대한 우려가 제기되었다. 기술 윤리에 종사하는 사회 과학자인 Gemma Galdon Clavell은 말한다. 

"명시된 용도 뿐만 아니라 미래까지도 감독하거나 통제 할 수 없다." 

남은 문제들

그녀는 이 프로젝트가 프로파일링 및 상업 활동에 가치가 있을 것이라는 것은 분명하다.

"City Brain은 공공 인프라와 서비스를 위해, 개인 용도 데이터를 채취하게 된다."

"우리는 계약사항을 확인할 필요가 있지만, 경험한 바에 따르면 도시는 민간 계약자에게 모든 것을 제공하고, 데이터는 계약으로 보호하지 않고 있다."

클라 벨(Clavell)은 이런 종류 프로젝트가 데이터로 인한 문제 가능성을 가지고 있음을 말하면서, 특히, 해킹될 수 있는 중앙 집중화된 시스템 의존 방식으로 진행되고 있다고 언급한다. 

"우리는 WannaCry같은 바이러스로 시스템이 대규모로 감염된 후, 병원이 폐쇄되는 것처럼, 인간의 삶에 크게 영향을 미치는 것을 보았다."

연결된 도시 - 스마트시티

Alibaba는 전 세계 다른 도시로 프로젝트를 확장하는 것을 고려하고 있다. 

"모든 도시는 City Brain이 데이터 리소스를 완전히 연결할 수 있는 한 스마트 시티(Smart City)가 될 잠재력이 있다."

Clavell은 "이 기술은 아직 존재하지 않다." 라고 말합니다. "대중에서 얼굴 인식은 아직 효과가 없으며, 비상 대응 위한 대용량 데이터 마이닝은 루머 확산, 거짓말 및 소음 같은 문제를 야기하는 것으로 밝혀졌다. 관리자는 이 기술을 보유하고 있음에도 불구하고 전통적인 방법으로 돌아간다."

Alibaba는 기술과 이를 사용하는 사람들이 빠르게 이 문제를 해결할 수 있는 방법을 찾고 있다. Alibaba에서 인공 지능을 관리하는 Xian-Sheng Hua는 2017년 세계 AI에서 "중국에서는 사생활 문제에 대한 관심이 적어서 더 빨리 움직일 수 있었다. 쿠알라 룸푸르에서 두바이의 성공은 시작일 뿐이다."고 말했다.

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자율주행, VR, 스마트시티 관점에서 본 NVIDIA GTC 2018 컨퍼런스

이 글은 자율주행, VR, 스마트시티 관점에서 바라본 NVIDIA GTC 2018 컨퍼런스를 요약한다. 

GTC 2018 Keynote (NVIDIA)

NVIDIA 는 3차원 게임 그래픽 가속 프로세스를 개발하는 회사였다. 이를 GPU(Graphic Process Unit)이라 하는 데, 병렬 프로세싱을 통해, 게임 화면을 구성하는 최소 단위인 픽셀을 수학적으로 계산하여, 실시간으로 3차원 그래픽을 렌더링할 수 있다.

이 기술은 인공지능 전문가 등 수치해석에 많은 시간이 소모되는 분야에서 주목을 받게된다. 많은 연구자들이 GPU를 이용해, 딥러닝, 가상현실, 증강현실 등 수치연산이 크게 필요한 분야에 적용하였고, 매우 훌륭한 결과를 얻었다. 

NVIDIA는 현재 무인자율차와 같이 인공지능과 관련된 모든 영역에서 강력한 영향력을 행사하고 있다. 핵심 기술을 기반으로 인공지능 플랫폼을 개발해 오픈하였으며, 클라우드 기반으로 수많은 전세계 개발자들이 자신의 영역에서 서비스를 개발하고 있다. 

NVIDIA는 매년 이들을 위한 GTC 컨퍼런스를 개최하고 있다. 이 컨퍼런스에는 그래픽, 가시화, 가상현실, AI, IoT, 빅데이터, 머신러닝 등 모든 기술을 발표하고 공유한다. 


2018년 올해 발표된 몇몇 기술을 살펴보자. 

자율주행 시뮬레이션 드라이브 시스템

자율주행 시뮬레이션 주행 테스트 시스템을 공개하였다. NVIDIA DRIVE constellation은 엔비디아 드라이브 심(sim)과 페가수스(pegasus)를 기반으로 한다. 

엔비디아 오토모티브 부문 부사장 겸 제너럴 매니저인 롭 송거(Rob Csongor)는 “자율주행차 서비스를 배포하려면 고객에게 필요한 안전성 및 신뢰성을 확보하기 위해 수십억 마일의 주행 거리를 테스트하고, 이를 검증하는 솔루션이 필요하다. 가상 시뮬레이션을 통해 실제 도로에서보다 훨씬 적은 시간과 비용으로 맞춤형 시나리오 및 간혹 발생하는 코너 사례 등 수십 마일 분량을 테스트함으로써, 알고리즘의 우수성을 높일 수 있다”라고 말했다.

NVIDIA Drive SIM 데모(GTC 2018)

드라이브 심(DRIVE Sim) 소프트웨어는 사진처럼 실제 같은 데이터 스트림을 생성해 다양한 종류의 테스트 환경 만들어낸다. 폭풍우 및 눈보라 등 다양한 날씨, 하루 중 다양한 시간 대에 나타나는 운전 중 눈부심 또는 야간의 시야 제한, 다양한 종류의 도로 표면 및 지형 등을 시뮬레이션 할 수 있다. 또한, 위험한 상황을 시뮬레이션 하여 실제 운전자의 위험은 피하면서 자율주행차의 대응력을 시험해볼 수도 있다.

AI 기반 렌더링

AI 기반 이미지 렌더링 기술을 통해, 노이즈를 획기적으로 줄인 Iray 사례가 발표되었다. 이제는 다음과 같이 실제 사진과 거의 구분하기 어렵다. 

AI Denoising 기술(migenius)

Iray는 Sketchup에도 응용되었는 데ㅏ 사실적인 렌더링을 클라우드 컴퓨팅으로 처리할 수 있다. 예측 렌더링 기술도 소개되었다. 건축물 표면의 재질이 빛에 반응하는 효과는 매우 일반화된 수학적 계산 모델로 처리된다. 이를, 인공지능적으로 구현해, 빛의 영향을 사실적으로 렌더링할 수 있다. 

가상세계에서 상호작용

Holodeck기술은 가상세계에서 객체를 두고, 서로간의 상호 작용을 시뮬레이션해준다. 에이전트가 시뮬레이션하면서 자동차를 디자인할 수도 있고, 사람이 개입해 함께 협업할 수 있다. 

NVIDIA의 Holodeck 3D VR 기술(NVIDIA)

스마트시티

스마트시티는 비전이지만, 이를 구현하기 위한 기술은 비지니스 차원에서 큰 투자가 이뤄지고 있다. NVIDIA Metropolis는 CIM(City Information Model. 도시 정보 모델)을 구현하고 있다. NVIDIA의 스마트시티는 좀 더 안전하고 스마트한 도시를 만드는 것이 목적이다. AI를 적용해, 도시를 캡쳐한 데이터를 분석하고, 공공 안전, 교통, 주차 관리, 법 집행 등 도시 서비스에 필요한 정보를 제공한다. 예를 들어, NVIDIA의 인텔리전트 비디오 분석 기술은 객체를 구분하고, 행동을 분석해 예측한다. 

NVIDIA의 메트로폴리스 플랫폼 기반 스마트 시티 구현(NVIDIA)

마무리

아직 이런 기술들은 개발 진행중에 있는 것들이만, 큰 잠재력이 있는 것이다. NVIDIA의 좋은 점은 HW/SW 핵심 기술을 모두 확보하고 그 위에 플랫폼을 구현해 나간 거의 유일한 회사라는 것이다. 물론, 구글 등의 도전이 있지만, 아직은 이와 같은 핵심 기술을 모두 보유하고 있는 업체는 거의 없다. 많은 개발자들이 참여할 수 있는 플랫폼 생태계를 만들고, 전개하는 이 과정은 매우 훌륭하다. 

레퍼런스

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BIM 기반 디자인 코드 검사 자동화 기술 레퍼런스 소개

제대로 만들어진 BIM 디지털 모델은 복잡한 건축물 코드 검사에도 유용하다. 이미 이와 관련해 많은 기술과 유용한 도구가 있지만, 이런 기술을 사용하는 실질적인 지침을 설명한 책은 드물었다. 

BIM Automated Code Checking and Compliance Process 책은 건축 법규와 실무 표준에 대한 시공 문서 검사 프로세스 자동화 최근 트랜드를 다루고 있다. BIM 기술이 건축, 엔지니어링 및 건설 영역에서 실무를 크게 혁신시키는 방법을 분석한다. 이 책은 규정 및 표준에 대한 건물 디자인 문서 준수 여부를 검증하는 프로세스를 컴퓨터화하는 방법을 소개한다. 여기에는 도메인 지식 표현, 모델 표현 작성 및 자동화된 코드 검사 시스템이 포함된다. 

이 책은 5개 탭터로 구성되며, 코드 준수 개념 및 방법, 도메인 지식 표현, BIM 활용 방법, 코드 검사 플랫폼 및 시스템 및 인공지능을 이용한 혁신적인 방법을 소개한다.

자세한 내용은 다음 링크를 참고한다. 

AECbytes, 2018.5, Building Information Modeling: Automated Code Checking and Compliance Processes

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2022년 12월 11일 일요일

해외 선진국 인프라 디지털트윈 연구개발 사례 소개

이 글은 최근 해외 선진국 인프라 디지털트윈 연구개발 사례에 대한 간략한 소개이다.

머리말
건물정보모델링(BIM)을 통해 조직은 자산의 디지털 표현을 생성하고 정보를 관리할 수 있다. 이 기술은 잘 활용하기에 따라 프로젝트의 설계 및 건설 단계에 새로운 일관성과 효율성을 가져올 수 있다.

BIM 프로세스는 설계 및 건설 단계의 3D 정보 모델링에 널리 채택되었지만 자산의 수명 주기 전반에 걸쳐 사용되기에는 한계가 있다. 설계 및 건설 단계를 넘어, 인프라 디지털트윈 채택을 통해 애플리케이션을 확장하여, 미래에 대비할 필요가 있다.

오늘날 시설, 제조 시스템, 센서 및 기타 IoT 장치의 데이터는 디지털 모델과 통합된다. 인더스트리 4.0과 같은 트렌드에서 제안한 바와 같이 이러한 이기종 데이터 세트에서 얻은 통찰력은 건물, 시설물, 인프라에서 일어나는 일을 더 잘 이해할 수 있도록 한다. 이는 효율성과 성능을 개선하는 데 없어서는 안 될 요소가 되었다.

디지털 트윈은 사용자에게 구축된 자산에 대한 인사이트를 제공한다. 이를 위해서는, 자산 표현이 디지털이어야 한다. 또한, 시간이 지남에 따라 변화할 수 있도록, 데이터는 동적이어야 한다. 이를 위해서는 현실 세계 변화와 동기화하기 위한 실용적인 솔루션이 필요하다. 

BIM은 설계, 구성 및 운영을 지원하는 자산의 상세한 3D 모델을 제공한다. 따라서 디지털 트윈에 필요한 중요한 정보를 보유하고 있다. 정기적으로 업데이트되는 현실 데이터, IoT 센서 데이터에 "실제 모델"을 연결하는 것이 "Live" 디지털 트윈의 기초이다.

인프라 디지털 트윈은 실제 객체와 양방향으로 연결된다. 건물, 인프라, 도시에서 들어오는 실시간 데이터를 사용할 수 있을 뿐만 아니라, 정보나 명령을 인프라로 다시 보내 실시간으로 작업에 영향을 미칠 수 있다.

인프라 디지털 트윈의 적용은 다양한 사용 사례로 확장될 수 있다. 

예측적 유지보수
예측 유지 관리 시나리오에서 디지털 트윈은 데이터를 생성하고 사용 가능한 센서 데이터와 결합하여 예측 유지 관리 알고리즘을 실행할 수 있다. 유지 보수 회사는 이를 사용하여 시스템의 어떤 구성 요소가 예상대로 수행하는지 정확하게 예측할 수 있다. 이를 바탕으로 기술자 할당을 최적으로 계획할 수 있으며, 필요한 예비 부품은 사전에 자동으로 주문된다.

시설물 운영 관리
점유 패턴과 에너지 소비를 이해하는 것은 에너지 유틸리티를 관리하는 데 필수적이다. 시설 수명 주기 동안 CO2 발생은 점점 더 중요해지고 있다. 라이브 디지털 트윈으로 이런 의사결정 정보를 좀 더 쉽게 얻을 수 있다. 


디지털트윈 기술연구사례 1 - DUET 프로젝트

DUET(Digital Urban European Twins) 프로젝트는 이름에서 알 수 있듯이 유럽 도시의 디지털 트윈, 즉 가상 복제본을 생성하여 도시를 보다 잘 설계, 운영 및 관리할 수 있도록 하는 데 중점을 둔다. 

유럽 ​​연합 Horizon 2020 연구 혁신 프로그램에서 자금을 지원하는 프로젝트로, 중요한 정책 결정을 내리기 전에 시 공무원이 변화의 실제 영향을 이해할 수 있도록 함으로써 도시 정책 결정을 개선하는 것을 주요 목표로 한다. 

프로젝트 컨소시엄

예를 들어, 도시 설계를 실제로 구현하기 전에 디지털 트윈에서 가상으로 아이디어를 테스트할 수 있다. 시 행정에 관련된 여러 정부 기관 간의 사일로를 허물고 이들 간의 협력을 개선한다.

DUET 플랫폼에서 도시의 음영 영역 시각화.

시 공무원, 학계, 연구원, 데이터 모델링 전문가, 디지털 트윈 기술 전문가 등 다양한 배경을 가진 유럽 전역의 여러 조직이 DUET 이니셔티브에 참여하고 있다. 3D 도시 모델을 개발하고, 도시 계획 시뮬레이션 솔루션을 제공하는 회사인 Virtual City Systems 이 참여하고 있다. 

프로젝트 구현에는 지도, 토폴로지, 3D 모델, 교통, 날씨, 소음 등 다양한 도시 데이터 세트를 가져올 수 있는 기본 플랫폼이 포함된다. 벨기에, 그리스, 체코 등 유럽 각 주요 국가 도시에 대한 사용 사례가 구현되었다. 예를 들어 대기 오염 연구(아테네) 등 사용 사례의 전체 목록은 https://citytwin.eu 에서 탐색할 수 있다 .

건물 인프라 자산의 경우 BIM 모델과 디지털 트윈의 주요 차이점은 BIM 모델은 정적인 반면 디지털 트윈은 동적이라는 것이다. 센서, IoT 장치, 리얼리티 캡처 장치, 카메라 등의 사용("A Digital Twin for a Health Care Facility using IoT and Edge Computing Devices" 참조), 물리-가상 시스템 연결성 등은 큰 차이점이다. 

DUET 프로젝트를 위해 구축된 기술 플랫폼은 개방적이고 유연하며 확장 가능하게 설계되었다. 이 플랫폼은 데이터 다양성을 고려한다. 이 플랫폼은 IoT, 교통, 소음, 온도, 공해 등과 같은 다양한 데이터 소스를 추가 구성할 수 있는 기능이 포함된다. 

DUET 플랫폼의 소프트웨어 아키텍처(https://www.digitalurbantwins.com/technical-approach) 

DUET 플랫폼은 클라우드 기반이며 웹 브라우저를 통해 액세스할 수 있다. 그래픽 뷰어 왼쪽에 있는 패널에서 콘텐츠를 켜고 끌 수 있는 옵션을 제공한다. 

플랫폼에 연결할 특정 데이터 세트 선택

이 플랫폼을 기반으로 다양한 스마트시티 서비스가 개발되고 있다. Pilsen시의 공원에 태양광 사용 장비를 설치하는 경우, 태양광이 충분한 위치를 검색할 필요가 있다. 도시 감시 카메라의 경우 시야각 측면에서 이상적인 설치 위치를 찾는 것도 중요하다. DUET 플랫폼은 다음 두 가지 요구 사항에 모두 사용되었다.

태양광 장비 설치 위치 식별하기 위한 마커 배치

카메라 객체의 시야 탐색

플랫폼은what-if 분석을 지원한다. 이 기능을 적용한 사례 중 하나는 다리 폐쇄가 겐트 시에 미칠 교통량에 대한 영향을 예측하는 것이다. 이 구현에서는 DUET를 Ghent 트래픽 모델에 연결해야 했다. 이 기능을 통해, 이전과 이후의 트래픽을 표시할 수 있을 뿐만 아니라, 트래픽이 증가한 거리와 감소한 거리를 보여주는 델타 맵도 표시할 수 있었다. 또한, 폐쇄로 인한 트래픽 경로 재지정 외에도 플랫폼은 공기 및 소음 모델과 연동하여, 소음 및 대기 오염에 대한 변화의 영향을 제공할 수 있다.

DUET 기반 도로 폐쇄 영향 시뮬레이션(교통량, 대기질, 소음)

디지털트윈 기술연구사례 2 - smartBRIDGE 함부르크 프로젝트

smartBRIDGE 함부르크 프로젝트가 언급하는 교량은 독일 함부르크에 있는 사장교인 Köhlbrand 교량으로, 함부르크에서 가장 잘 알려진 랜드마크 중 하나이다. 총 길이가 3.6km인 이 다리는 독일에서 두 번째로 긴 다리로 매일 약 36,000대 차량이 다리를 건너고 있다. 

기존의 검사 유지 관리 프로세스는 문제가 발생하면 문제를 해결한다 점에서 "반응적"이다. 함부르크 항만청은 교량을 실시간으로 모니터링하여 가능한 모든 문제를 감지하고, 수정하는 예측적 유지 관리를 적용하고자 하였다. 

교량 디지털 트윈을 생성하려면, 생성할 교량의 BIM 모델이 필요했다. BIM 개념이 존재하지 않았던 1970년대 초반에 다리가 건설되었기 때문에 처음부터 BIM 모델을 만들었다. Köhlbrand 교량의 BIM 모델은 여러 BIM 응용 프로그램에서 생성되었다. 기존 교량의 3차원 형상을 스캔한 리얼리티 캡처, 항공 UAV 이미지 촬영, 라이다 스캔, Scan to BIM 기술 등으로 교량의 "실제 모델"을 개발하였다.
3차원 스캔, 리얼리티 캡쳐, Scan to BIM 변환(octavius, 2021.10)

BIM 실행 계획(BIM Execution Plan)에는 객체 분류, LOD 정의, 협업 방법, 상호 운용성 정의, BCF(BIM Collaboration Format) 활용 방안 등을 포함하였다.

교량 BIM 모델 생성 애플리케이션 및 프로세스.

BIM 모델을 동적 디지털 트윈으로 변환하기 위해 다른 주요 데이터 소스와 통합되었다. 

첫 번째는 식별된 교량 위치에 배치된 센서에서 실시간 데이터를 수집하고 분석하는 IoT 시스템이었다. 이러한 센서는 500개가 넘고 각 물리적 센서에는 BIM 모델에 해당하는 디지털 센서가 있다. 
IoT 센서 기반 교량 디지털트윈

두 번째는 전통적으로 수집된 교량 검사 및 유지 관리 데이터였다. 집계 데이터는 운영 및 유지 관리에 사용되는 교량의 자산 관리 시스템에서 사용할 수 있다.
기존 유지보수 이력 데이터

smartBRIDGE 함부르크 프로젝트 팀은 이 데이터를 시각화하기 위한 브라우저 기반 인터페이스를 개발했다. 각 센서를 포함하여, 각 개별 객체 요소의 세부 정보까지 드릴다운할 수 있다. 센서가 실시간으로 데이터를 캡처하기 때문에 교량 엔지니어는 언제든지 교량의 정확한 상태를 확인할 수 있다.

디지털 트윈은 자동 유지보수 알림을 설정할 수 있어야 한다. 예를 들어, 구조 응력을 모니터링하는 센서 데이터를 디지털 트윈과 연결해 놓고 모니터링할 수 있다. 해당 센서 판독값이 특정 임계값을 초과하는 경우 알림을 발행하도록 경고가 설정되었다. 

디지털 트윈은 수행 중인 분석에 영향을 미치는 모든 변수를 시뮬레이션하여 what-if 분석을 지원한다. 교량 사장교 부분에서 상태가 심각해질 수 있는 와이어 파손수가 시뮬레이션될 수 있다. 이를 통해, 미래에 발생할 수 있는 잠재적인 시나리오에 맞게 교량을 개선할 수 있다.
가상 시뮬레이션

결론

건축, 도시 설계와 관련된 흥미로운 통계는 의사 결정과 관련된 데이터의 80%가 사용되지 않는다는 것이다. 디지털트윈을 통해, 더 많은 건물 도시 데이터를 가져오고, 시각화하고, 분석하여, 더 나은 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있을 것이다.

앞서 언급된 사례를 보면 알겠지만, 인프라 산업 분야를 위한 디지털트윈을 구현하기 위해서는 건설 도메인 엔지니어 뿐 아니라, 디지털 전환 도구 사용 경험이 풍부한 전문가 조직이 필수적이라는 것을 알 수 있다. IT분야에서 요구사항을 신속히 파악하고 시장 진입을 하고 싶을 때 보통 플랫폼 전략을 사용한다. 

전통산업인 건설분야에서 할 수 있는 일이라고는 요구사항 정리밖에 없을 때, 디지털 전환의 혜택은 이런 IT 플랫폼 기업이 가져갈 것이다. 현재도 건설 디지털 전환 R&D 비용은 이런 전문가 조직에 대한 아옷소싱, 인프라 구축 비용으로 지출된다. 건설 엔지니어링 산업이 근본적으로 변화되지 않는 이상, 이 현상은 더욱 심화될 것이라 본다. 이제, Silo화된 프로세스에 매몰된 분야는 디지털 전환의 물결에서 변화할 것인지 침몰할 것인지 선택을 강요받고 있는 것 같다.


레퍼런스

부록 - 솔류션 
Bentley 설계 소프트웨어인 OpenBuildings Designer를 통해 사용자는 건설 프로젝트에서 실제 설계 시나리오에 대한 워크플로우 유연성을 제공하는 BIM 소프트웨어를 사용할 수 있다.

Bentley의 iTwin 플랫폼을 사용하여, 전문가는 3D 디지털 인프라 트윈을 생성하여 건설을 시뮬레이션한 다음, 수명 주기 동안 성능을 모니터링하고 최적화할 수 있다. 
Bentley iTwin Platform

이외 Autodesk Forge, Cesium 등이 널리 알려져 있다. 대부분의 디지털트윈 플랫폼은 특정 어플리케이션 서비스를 개발하기 위한 Open API, Tool, SDK를 제공한다. 이를 이용해, 다양한 목적의 디지털트윈 서비스를 구현한다.
구현 예시
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BIM principle, podcast, blog 방문자 통계

posted Dec 21, 2014, 1:21 AM by Taewook Kang   [ updated Jul 17, 2021, 10:08 AM ]

안녕하세요. 이 글은 본 웹 사이트 글쓰기 및 Podcast 방송의 시작과 현재에 대한 요약입니다. 

2020년 4월 현재 시점 통계입니다. 운영 중인 본 사이트와 핸즈온 블로그 월별 방문자수는 약 13,000명(2020.4.21. BIM principle 월별 사용자는 약 4천명)이며, Podcast 방송 전체 다운로드 수는 27,053회입니다. 

Maker blog (2021.7)

아래는 글쓰기 및 방송 히스토리입니다.

1. 글쓰기와 방송의 시작

2011년 BIM의 원리란 책을 출간한 후 부터, 전문서 내용에 대한 상세한 설명을 하기 위해 Podcast, Blog를 시작하였습니다. 이후, BIM, 건설, 건축이 융합하는 지점과 관련된 컴퓨터 그래픽스, 소프트웨어 공학을 함께 다루고, 이를 나눔함으로써 지식을 공유하고, 오픈소스화함으로써 이와 관련된 기술 공학 및 사회 분야에 작은 메시지를 전달하기 위해 노력하고 있습니다.

Blog Hit number(19,736 per month. 2021.4.6)

2. Podcast 방송 호스팅 서비스

방송이나 글쓰기 모두 어느 누구의 후원을 받지 않고, 개인의 시간과 노력으로 만들어지고 있습니다. 이와 관련해, 지속적인 활동을 위해, 가능한 개방형 플랫폼을 활용하기 위해 노력하고 있습니다.

몇몇 국내 호스팅 서비스를 사용해 보았으나, 지속성 면에서 큰 문제가 있었습니다. 

  • iBlug 사례

iBlug의 호스팅 서비스 종료로 인해, 향후 방송 계획을 공지 드립니다.

국내의 지속적이지 않은 호스팅 서비스로 인해, 다른 대안을 살펴보고 있는 중이며, 지금 살펴보고 있는 것은 오랜 기간동안 안정적인 서비스를 하고 있는 Archive.org 등입니다. 

iBlug의 방송 컨텐츠는 모두 다운로드하였고, 향후 2~3주 동안 호스팅 서버로 이전할 계획입니다. 안타깝지만, 리플 및 로그 등은 모두 삭제될 것 같습니다.

5개월동안 진행된 시즌 2를 기억하기 위해, 지금까지 얼마나 많은 다운로드 및 관심도가 있었는 지를 공유하도록 하겠습니다.이후, 모든 컨텐츠는 Archive.org로 이전합니다 - 2014

이런 실수를 하지 않도록, 지금은 개방형 플랫폼을 사용하고 있습니다.

3. 청취 및 조회 기록 통계

방송 및 공유하는 글에 대한 방향성과 영향을 분석해 가끔 관련 통계치를 정리하고 있습니다.

iBug 한달 다운로드 요청수(2014년)

iBlug는 딱 한달간만 통계치를 제공하고 있습니다. 11월에서 12월 중 한달 다운로드 통계는 465 다운로드가 있었습니다. 짧게 간단하게 들을 수 있는 15분 방송 컨셉으로 진행하고 있지만, 공학기술 방송 치고는 꽤 많은 다운로드입니다. 보통 한달동안 통계는 300~400 사이였습니다(참고로 마지막 피크치는 보관용 다운로드 액티비티였습니다). 

Google 애널리틱스에 의하면, 1년동안 6,500명의 사용자가 이 사이트의 게시글을 참고하였으며, 접속한 세션 수는 8,700명이었습니다. 세션을 유지하며 글을 본 시간은 평균 1분 48초입니다(2011년 말부터 시작하였으므로, 이후 6년 간 각 게시물에 대한 전체 뷰는 대략 40,000 ~ 50,000 뷰 정도 되는 듯 합니다). 

1년간 사용자 수 및 세션 수(2016. Google Analytics, 구글 사이트 분석, https://analytics.google.com)

  • 방송 관련 Google Feedbunner 통계 

2017년 8월 사용자수는 7,200명으로 꾸준히 증가하고 있습니다.


4. 국가별 다운로드 통계

아래는 국가별 다운로드 횟수입니다. 역시 우리나라가 압도적입니다. 그럼에도 미국(US), 영국(GB)에서도 관심이 있었던 것을 알 수 있습니다. 해외에 거주하시는 한국분들인이 들으셨을 듯 합니다. 참고로 BIM principle site 통계(Google Analytics, 구글 사이트 분석, https://analytics.google.com)에서는 최근 한달 페이지 뷰가 932이고, 89%가 한국이며, 나머지가 해외였습니다. 한국에서는 서울이 57.8%, 경기도가 19.51% 몰려 있었습니다.


5. 에피소드 별 통계

에피소드 중 가장 인기 있었던 것은 BIM관련 최신 소식, BIM에 대한 질문, BIM의 정체?, 객체 지향 등등 이었습니다. Podcast방송은 2011년 2월부터 첫 방송을 했던 것으로 기억합니다. 그때부터, BIM과 관련이 높은 소프트웨어 공학, 그래픽스 기술을 함께 방송하였습니다. 지금 언급된 방송편은 최근것도 있지만, 2011년도 방송 초기 것들이 꽤 있었습니다. 이런 내용을 보았을 때, BIM에 대한 개념적 내용이나, 최근 트랜드 기술등에 관심도가 높았다는 것을 추측해 볼 수 있습니다. 


다른 방송들에 대한 기간 및 지역 다운로드 패턴은 BIM podcast와 유사합니다. 다른 방송의 한달간 다운로드 수는 267개(Software engineering. NumPy & SciPy 등 상위),  152개(Graphics engineering, Reverse engineering 상위) 입니다. 평균치는 각 방송 별로 200~300, 100~200이였습니다. 비록 한달동안의 방송 키워드이긴 하지만, 최근 유행하는 빅데이터, 역설계 등 관련 기술에 대한 관심도가 높았던 것을 알 수 있습니다. 참고로, BIM principle site는 최근 한달 방문 빈도수에서 IFC, 3D 프린팅, BIM로드맵, IPD순으로 관심도가 높았습니다.


6. 시즌 에피소드 이야기

엔지니어링 팟케이스 시즌 2 를 마무리하면서(2014) 

시즌 2를 기억하기 위해, 지금까지 얻은 통계치로 BIM및 관련 기술에 얼마나 많은 관심이 있는 지, 어떤 트랜드로 관심도가 높았는 지 등을 보았습니다.

세션 2 방송이 진행되는 동안 다운로드 평균적으로 본다면, 각 방송의 다운로드에서 중간값을 가정해 7월부터 11월, 5개월간 다운로드 횟수를 간단히 추정해 보면, 대략, 1750회(350 x 5), 1250회(250 x 5), 750회(150 x 5)입니다. 

저에게는 상당히 감사한 다운로드 수치입니다. 방송의 저품질(전문 녹음실이 아닌 집 공부방에서 자체 맥북으로 녹음했으므로, 녹음 품질 불량 발생. 심야 방송이 아닐때 가끔 등장하는 우리 딸 사운드 이펙트 및 사모님 이펙트 등) 문제와 시즌 1과 마찬가지로, 호스팅되는 서버가 망함으로 인해, 기존 방송 주소가 미아되는 현상을 고려해 보면, 많은 분들이 아직은 사랑해 주고 계시는 것을 알 수 있었습니다. 이 기회에 저의 감사한 마음을 전하고 싶습니다. 

사실, 제가 알고 있는 작은 소식이나 기술을 나눔한다는 것도, 여러가지 문제들로 가끔 힘들때가 있지만, 그래도 저에게는 보람과 통찰, 그리고 그 무엇보다도 중요한, 기술에 대한 호기심을 잃지 않고, 공부에 정진하고자하는 마음의 자세를 갖도록 해줍니다. 그래서, 앞으로도 방송을 계속 하려 합니다. 시즌 3는 향후 2~3주 후에 오픈할 것 같습니다. 방송 품질 문제도 개선하기 위해, 아프리카 방송 전용 마이크라 불리는 그 장비를 저렴하게 구해, 보완하도록 하겠습니다.

올해도 많은 일들이 있었는 데, 특히, 선진국을 중심으로, 스스로 만들고 메이커가 될 수 있는 Make Faire, 3D printing, Arduino나 라즈베리파이 같은 오픈소스 기반 하드웨어 플랫폼 같이 재미있는 것들이 쏟아지고 있습니다. 게다가 정말 매력적인 스타트업들도 많아지고 있지요. 이러다 전 산업계가 오픈소스화되는 것이 아닌지 생각해 봅니다. 국내에도 이런 DIY 문화가 많은 이야기들로 다가오고 있습니다. 우리나라 입장에서는 이런 창의적이고, 자발적이며, 생산적인 문화가 절실합니다. 특히, 올해는 갑을 문화의 문제가 큰 사건으로 터졌던 한해였습니다. 사실, 갑을 문화는 어느 분이 지적하셨듯이, 우리 사회 곳곳에 뿌리깊이 살아있습니다. 나이와 비례하는 연공서열문화, 학연/지연/혈연으로 뭉쳐진 '정'의 문화, 한솥밥문화는 특히, 이런 점이 취약했던 것 같습니다. 과거 카피캣 산업화 사회 시절, 한솥밥 피라미드로 뭉쳐, 어려운 상황에서 무엇을 빨리 만들고, 적당한 품질로 생산해, 싼값에 파는 것이 효율적일 때가 있었습니다. 이때는 전문가, 창의적인 아이디어를 가진 사람이 별로 필요 없었죠. 아이디어를 빨리 복사하고, 팔았으면 되었습니다. 우리나라에서 실무자보다, 관리자가 더 대접받는 것도 이와 관련이 있을 겁니다. 하지만, 앞으로는 달라지리라 생각합니다. 그렇지 않다면, 누가 창의적이고 가치있는 아이디어를 나누고, 남들이 안한 것을 만들기 위해, 자신의 노력과 시간을 투입해 작품을 만들까요. 카피캣방식은 단기적으로 성과를 주겠지만, 중장기적으로 보았을 때는 사회적 가치는 지속될 수 없습니다. 게다가, 성과가 단기적으로 무리하게 포장되면서, 우리들의 기술, 가치와 브랜드는 휘발되고, 좋은 아이디어와 메이커들은 점차 없어질 것입니다. 선진국처럼, 우리 스스로의 창의성을 기대할 수 없고, 더 이상 성장하기도 어렵습니다. 인구가 줄어드는 시점에서, 성장도 어렵다면, 우리가 후세에 어떤 사회를 남겨줄 것인지는 명확합니다. 우리나라 사람처럼 손재주가 뛰어난 민족이 많지는 않을 것입니다. 문화가 변화한다면, 후세에도 살기 좋은 사회를 물려줄 수 있습니다.

  • 엔지니어링 팟케스트 시즌 3  

Google Feedbunner로 분석해 본, 방송 조회수는 다음과 같습니다. 

2016년 1월에서 12월: 153,640번

2017년 1월에서 8월: 165,386번 

7. 시즌 에피소드 이야기

2021년 구글 사이트가 전면 개편 및 리부트되는 것을 결정되었습니다. 이로 인해, 2021년부터는 글 포스팅이 불가능해 졌었습니다. 또한, 새로 개편된 구글 사이트는 그리 맘에 들지 않아, 아애, 구글 블로그로 옮기기로 작정하였습니다. 미리 블로그로 내용은 다 옮겨 놓고, 2022년 12월 부터 새 블로그인 https://dxbim.blogspot.com/ 로 글을 릴리즈하고 있습니다. 그 동안 거의 10년동안 유지했던 BIM principle and philosophy 사이트 데이터를 기록합니다(2022년 11월 해당 사이트 계정 삭제). 

  • 2020년까지는 대략 4,000명에서 6,000명 월별 방문을 기록하였습니다. 남녀 사용비율은 거의 1:0.25 정도였습니다. 전체 사용자는 165,306명이었습니다. 

월별 사용자 및 방문율

나이별, 성별 사용자 및 방문율
세계 각국 방문자 비율
새 방문 및 재방문 비율

일방문 480 - 687명(180일 전부터 지금)

저는 개인적으로 연구개발문화도 오픈소스화되었으면 좋겠다는 바램입니다. Open Lab관점에서, GitHub작업과 같이, 본인이 공헌한 부분에 credit을 달고, 실제 공헌한 만큼 개인이 브랜드를 얻을 수 있다면, 합리적이고, 창의적인 아이디어도 많이 나올 수 있을 것입니다. 이런 오픈 소스 커뮤니티처럼, 작품의 평가과 협업은 커뮤니티 전문가들이 하고, 실제 사용자들이 작품에 대한 피드백을 주고, 작가는 직접 칭찬도 받고, 피드백을 받아 발전할 수 있는 분위기가 된다면 정말 좋겠습니다. 그러면, 정말 잼있게 많은 것들을 해 볼 수 있겠지요. 

내년에도 다양한 주제로 찾아 뵙도록 하겠습니다. 사랑하는 사람들과 행복한 크리스마스 보내시길 바랍니다.

개인적으로 생각해 볼때, 새벽에 잠긴 목소리로 녹음되는, 그리 재미있는 방송은 아님에도 불구하고, 아직 많은 분들이 관심을 가져 주시는 것 같습니다.ㅎ 

앞으로도 꾸준히 노력하겠습니다.


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2022년 12월 8일 목요일

BIM principle & DX 사이트 소개, Profile

안녕하세요. 이 블로그는 제가 저술 및 공역한 뉴노멀 디지털 트랜스포메이션, 메이커시티, 'BIM 원리', '디지털전환', 'BIM상호운용성과 플랫폼', 'Civil BIM with Autodesk Civil3D', '협업 디자인', '시설물 유지관리', '스마트 빌딩 시스템', '스마트 홈 오토메이션', '키즈메이커', '3차원 스캔 비전 역설계'등 책에 대한 이야기를 다루고 있습니다(역사). 관련 내용은 Creative Common License(CC BY-ND) 및 MIT, GNU에 따릅니다. 모델, 소스코드, 데이터는 GitHub에 공유됩니다. 실무 내용은 Maker블로그 및 유튜브에서 공유합니다. 내용 문의나 제안이 있다면 언제든지 환영합니다. 별도로 2011.2부터 방송된 Podcast는 Blogger site나 iTunes(BIM, SW, CG)에서 다시 들을 수 있습니다. 질문이나 요청은 Podcast 페이스북으로 주시길 바랍니다. - 강태욱 약력 (Tae Wook, Kang. 연구, 저술 및 작품 경력). - 2013.1 시작됨(google site에서 blog로 사이트 2022.12.1 이전).

Profile
I'm Engineer and Researcher, Taewook Kang who majored in Construction Engineering (Ph.D) and Software Engineering (Master's). I'm very interested in creating small but continuous social value through the convergence of both fields. To this, I'm collaborating with research activities related to construction IT convergence such as writing specialized books related to construction IT technology including BIM (Building Information Modeling), Internet Podcast broadcasting, article contribution, and academic activities. In order to contribute socially to the improvement of the domestic engineering culture, I'm conducting open source and social community exhibition activities. -Taewook Kang (Google Scholar and Linkedin profile).

Portfolio (2020)

* About English version introduction, refer to the bottom paragraph on this page.

최근까지 해왔던 작업들을 나열해 봅니다.

1. 학회/협회/교육 활동 (Society activities)
2020.12, UNF Visiting Scholar
2020.4, 스마트 안전 유지관리 예타 기획 위원
2020.4~현재. 스마트 챌린지 2020 대회 유지관리 그룹 위원장
2019. K-MOOC 강의 촬영 및 컨텐츠 제공. 스캔, 비전 및 역설계. 스마트 빌딩. 스마트 시티와 메이커 시티.
2018.5~현재, 한국건설기술연구원(KICT), 2018년 5월 연구위원 승진.
2018~현재, 국가기술표준위원회 위원
2018~현재, 조달청 평가위원
2018~현재, 한국BIM학회 부회장 및 교육위원회 위원장
2016~현재, 한국국토정보공사 표준위원
2012~18.5, 한국건설기술연구원(KICT), 2012년 7월 건설연 공채 수석연구원 임용.
2013~현재, ISO/TC211 표준화 위원(N19166. B2GM. BIM to GIS conceptual mapping 프로젝트 리더)
2013~현재, 한국 빌딩스마트 부편집위원. the BIM지 기고(최신기술 소개)
2015~현재, 한국 BIM학회 이사
2012~현재, 한국 BIM학회 학술지 편집위원(최신기술, 동향. 레퍼런스 소개)
2012, 한국 BIM학회 BIM교육 커리큘럼 및 인증 개발 활동 참여 (관련 싱가포르 BCA 방문)
2011~현재, 캐드&그래픽스, 'BIM 컬럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크' 정기 기고(컬럼니스트)
2011~2012, 한국 BIM학회 교육위원회 간사 활동. 협업기반 “한국BIM경진대회” 기획/활동 참여
2009~2011, 중앙대 건설환경공학 겸임교수, 연구교수
등

2. 서적 저술 (Book publication)
대부분 디지털 전환, 공간정보, BIM, 시설물 관리, 스캔 및 역설계, 컴퓨터 그래픽스 소프트웨어 분야(2020.2 현재 총 12권 저술).
※ 주저자로 년 평균 1권 출간. 
2022.4. 뉴노멀 디지털 트랜스포메이션
2019.5. 세상을 바꾸는 코딩, 넥서스, 강태욱, 강선우, 강연수, 박성원
2018.1. 메이커시티, 공역, 씨아이알 출판사
2017. 3차원 스캔, 비전, 역설계, 싸아이알 출판사
2016.3. 키즈메이커(Kids Maker), 전파과학사, 강태욱, 강선우 (과학창의재단 우수도서 선정)
2015.11. "BIM data Integration, Framework and Information Visualization: for Virtual Design, Construction and Operation", LAP LAMBERT Academic Publishing
2015.2. "Arduino-based Smart Home Automation", CIR 출판사, 공역
2014.12. "Smart Building System", CIR 출판사, 공역
2014.5.19. "BIM기반 시설물 유지관리", 씨아이알, 공역
2014.1.22. "BIM기반 건축 협업 디자인", SpaceTime, 공저
2013.11, “Civil BIM with Autodesk Civil 3D”, 씨아이알, 공저
2013.1, “BIM상호운용성과 플랫폼”, 씨아이알, 저술
2011.6, “BIM의 원리”, 시공문화사. 저술
등

3. 참여연구과제 및 활동 (R&D Projects)
건설, 건축과 IT 소프트웨어 공학을 함께 다루어야 하는 연구과제 참여 중. 주로, 관련 기술 및 지침 등 개발.
※ 평균 팀장 1.2과제. 나머지 팀원 3.5-5개 과제 수행. 참여율 제한 120% 이내 수행. 년 평균 기획과제 최소 1회 수행. www.ntis.go.kr 검색 참고.
2022.1~현재, 스마트건설 연구단, 참여연구원
2022.1~현재, 에너지 플러스 빌딩 연구단, 참여연구원
2019.1~현재, 국제매칭공동연구 Scan to BIM, 연구책임자
2021.5, ISO 19166 DTS 승인 및 출판
2020.1~3, 스마트 하우징 및 스마트 건축 연구과제 기획
2017.4~현재, 개방형 BIM 기반 기존건축물 유지관리 기반기술, KAIA 진흥원, 연구책임자
2016~현재, ISO/TC211 활동, ISO 19166(BIM to GIS conceptual mapping) 프로젝트 리더
2017.1~2019, 인터페이스가 용이한 개방형 BEMS(Building Energy Management System) 연구, KAIA 진흥원, 팀장
2016~2017, 스마트시티 기획연구 및 백서 발간 참여, 한국건설기술연구원
2016~2017, 인프라 IoT 기획연구, 진흥원
2015~2016, 개방형 BIM 기획연구, 진흥원
2015.8, 3D객체 역설계 기반 MEP 설비 유지관리 시스템, 한국산업기술진흥원, 연구책임자
2014~2016, 건축 MEP 역설계 기술 개발, 한국건설기술연구원, 연구책임자
2012~2016, BIM/GIS 기반 건설공간정보 융합기술 개발, Development of BIM/GIS Interoperability Open-Platform, 한국건설기술연구원
2012~2013, BIM기반 철도 전생애주기 기술개발 기획과제, 철도기술연구원
2012~2013, 가상 설계 및 시공 지원체계 기획과제, 한국건설기술연구원
2011~2012, 글로벌 건설IT 산업생태계 조성을 위한 개방형 BIM 통합 솔루션 개발, WBS (World Best Software) BIM 모델러 개발과제, 한국산업기술평가관리원, 지식경제부 
2013, “BIM-GIS 간 공간 정보 상호 연동 장치 및 상호 연동 방법” 특허 등록 
2013, BIM/GIS 표준화 활동 및 발표 (Case Study about BIM on GIS platform development project with the standard model, 2013.5, ISO-TC211)
등

4. 관련 논문/특허 (Journal and Patents)
※ SCIE 17편(주저자-1저자 & 교신저자 14편, 교신저자 1편, 공저자 2편)(the first author for five years. Refer to authorship guideline & order discuss in wiki). 주저자 SCIE인 경우 매년 평균 1.5개 출판(2024.2 기준).
※ Google Scholar Index = 1082 (2024.2)
※ 65 Patents (Google Patents. BIM, Scan, Reverse engineering, IoT, 2021.4)

1) 해외 (SCI/SCIE, international journal papers, conference papers)
2023.11.1, Alfredo Valenzuela, Choi Jongsung, Taewook Kang, Development of Mobile App to Enable Local Update on Mapping API: Construction Sites Monitoring through Digital Twin, ELECTRONICS
2022.10.8. Taewook Kang*, Jonghoon Kim, Feature Template–Based Parametric Swept Geometry Generation from Point Cloud Data: Pipeline Design in Building Systems, ASCE
2020.11.15. Kyubyung Kang,  Donghui Chen, Cheng Peng, Dan Koo, Jonghoon Kim, Taewook Kang*, Development of an Automated Visibility Analysis Framework for Pavement Markings based on the Deep Learning Approach, Remote Sensing
2020.10.25. BIM-based Human Machine Interface (HMI) Framework for Energy Management, Sustainability
2020.10.15. Taewook Kang1*, Shashidhar Patil, Kyubyung Kang, Dan Koo and Jonghoon Kim, Rule-Based Scan-to-BIM Mapping Pipeline in the Plumbing System, Applied Science
2020.1. Rule-based LEED Evaluation Method considering BIM Linkage and Variability, KSCE Journal of Civil Engineering
2019.10. G Ajay Kumar, Ashok Kumar Patil, Tae Wook Kang, Young Ho Chai, Sensor Fusion Based Pipeline Inspection for the Augmented Reality System. Symmetry
2018.4. Conceptual Mapping Standard Development for Linkage from Building to Geospatial Information, ISPRS International Journal of Geo-Information
2017.8,  BIM-based Data-Mining Method considering Data Integration and Function Extension, KSCE Journal of Civil Engineering
2017.3, IFC-CityGML LOD mapping automation using Multiprocessing-based Screen-Buffer scanning including mapping rule, KSCE Journal of Civil Engineering
2017.1, Object composite query method using IFC and LandXML based on BIM linkage model, Automation in Construction
2016.12, Effective Context-based BIM Style Description (BSD) of Query Results, Korean Spatial Information Society
2016.5, Performance evaluation of automated 3D image-scan-based reverse engineering in architectural MEP pipe object modeling, Korean Spatial Information Society
2015.10, Feature Template-Based Sweeping Shape Reverse Engineering Algorithm using a 3D Point Cloud, Imaging & Geospatial Technology Forum (IGTF) and  American Society for Photogrammetry and Remote Sensing (ASPRS)
2015.10. BIM perspective definition metadata for interworking facility management data, Advanced Engineering Informatics, 
2015,6,  A study on software architecture for effective BIM/GIS-based facility management data integration, Automation in Construction
2015.3, The development direction for a VDC support system based on BIM, KSCE Journal of Civil Engineering
2015. Building Information Modeling for FM, International Conference on Construction Engineering and Project Management (ICCEPM 2015)
2014, A Study on Effective Context-based BIM Query Results Style Description (BSD), SMART 2014
2014, Lightweight BIM Shape Format Structure Development to Represent the Large Volume BIM Geometry Objects based on GIS considering Facility Management, ISARC 2014
2013.11, A study on BIM and PLM Application Consideration for the Railway industry, ICGIS 2013
2013.11. Facility Management System Architecture Considering the Perspective View based on BIM, ICCBEI 
2013.10. The Architecture Development for the Interoperability between BIM and GIS, CONVR 2013 
등 
Database integration and query based on B2GM.
BIM-GIS Integration Level(BG-IL) definition
BPD metadata architecture concept diagram.
Results of interference check case.

2) 국내 (Domestic journals)
※ 주저자로 국내 등재지 평균 1년에 2건, 기타 전문 기술 저술 3편 이상 출판 (Search Results)
2018, 스마트계약 블록체인과 BIM, 정보과학회지
2017, 대용량 BIM 형상 데이터 스트리밍을 위한 캐쉬 구조, 산학기술학회
2017, 스마트시티 동향, The BIM 지
2017, 제 4차 산업혁명과 지능화 건설, The BIM 지
2017, 공간정보 기반 자율비행/주행 솔류션, Magazine of KIBIM
2017, 인공지능 딥러닝 기술 동향 및 구현 사례, Magazine of KIBIM
2017, BIM-MR(Mixed Reality) 맵핑 솔류션과 기술분석, Magazine of KIBIM
2017, 오픈소스 기반 딥러닝과 학습데이터, Magazine of KIBIM
2016, 스마트시티와 BIM의 관계, Magazine of KIBIM
2015. 한국건설시공관리학회, 로봇기반 건설 기고
2015. 대한건축학회, 디지털 기반 로봇 건축과 스마트 팩토리 기술
2015, 공간지, 3D프린팅 기술 기고
2014, 한국건설산업연구원, 3D 프린팅의 진화 - 건축 건설이 제조업화하나
2014, 효과적인 포인트 클라우드 기반 건축 MEP 파이프 객체 역설계 처리를 위한 시스템 아키텍처, System Architecture for Effective Point Cloud-based Reverse Engineering of Architectural MEP Pipe Object
2014, R-PLM 기술 개발 시 고려사항 도출에 관한 연구, Deduction of R-PLM technology development consideration
2014, 오픈 소스 BIM서버를 활용한 비용 효과적인 GIS기반 BIM 객체 가시화 시스템 아키텍처 설계, GIS-based BIM Object Visualization System Architecture Design using Open source BIM Server Cost-Effectively
2014, 효과적인 도시시설물 관리를 위한 BIM기반 참조 모델 개발, A Study on BIM-based Reference Model for Effective Urban Facility Management
2013, BIM수행성과 평가도구의 개발방향에 대한 연구 A Study on the Development Direction of a BIM Performance Assessment Tool
2013, BIM과 GIS간 공간정보 상호운용성 개발 전략에 관한 연구 A study related to interoperability development strategy between BIM and GIS
2013, BIM과 이기종 솔류션 데이터통합을 고려한 시설물관리시스템 아키텍처 개발에 관한 연구 A Study on BIM-based Facility Management System Architecture Development considering the heterogeneous solution data integration
2013, 건축 시설물 관리 관점에서 GIS기반 대용량 BIM형상 객체 표현을 위한 경량 BIM 형상 포맷 구조 개발에 관한 연구 A Study on the Lightweight BIM Shape Format(LBSF) Structure Development to Represent the Large Volume BIM Geometry Objects based on GIS as the Viewpoint of the Building Facility Management
2012, IFC에서 CityGML로 속성 맵핑을 위한 메타 데이터에 관한 연구 The study related to the metadata for the attribute mapping from IFC to CityGML
2012, 건설 공간 정보 모델링을 위한 토목 BIM묘사 중립 라이브러리 개발 방향  A Study on Civil BIM Description Neutral Library Development Direction for modeling the Construction Spatial Information
2012, 건설데이터와 GIS데이터의 효율적 활용을 위한 IFC와 CityGML간의 연계  A Study on The Correlation Analysis Between IFC and CityGML for Efficient Utilization of Construction Data and GIS Data
등

3) 특허 (Patent)
※ 특허 출원 주저자로 1년에 평균 3건 출원 및 등록 (Google Patents List 검색결과)
※ 주발명 특허만 리스트함.
2020, 시설물 실시간 스캔을 위한 이동형 스캔 백팩 장치, 10-2020-0055140
2020, 시설물 실시간 스캔을 위한 SLAM 처리 장치 및 방법, 10-2020-0055139
2019, 에너지 모니터링을 위한 BEMS 센서-BIM 연계 장치 및  방법, 10-2019-0148544
2019, 스마트 시설물 관리 시스템 및 방법, 10-2019-0048182
2019, 시설물 관리를 위한 BIM 매핑 시스템 및 그의 BIM 매핑  방법, 10-2019-0045391
2019, 시설물 관리를 위한 BIM-to-AR 맵핑 기술, 10-2019-0045391
2019, BIM-BEMS 연계를 위한 품질체크 규칙정의, 10-2019-0045390
2019, 시설물관리를 위한 SBF 프레임웍, 10-2019-0048182
2019, 공유형-개방형 사무공간의 쾌적성 및 재실 정보 수집 기술, 10-2019-0146545
2019, 에너지 모니터링을 위한 BEMS 센서-BIM 연계 기술, 10-2019-0148544
2018, 건축물의 스캔데이터를 이용한 형상 매핑 시스템 및 방법, 10-2018-0051782
2018, IOT 기반 시설물 관리를 위한 IOT-BIM 연계 장치 및 방법, 10-2018-0051781
2018, 평면 형상 데이터를 이용한 BIM 객체 매핑 시스템 및 방법, 10-2018-0051783
2018, 시설물 에너지 관리를 위한 BIM-BEMS 연계 장치 및 방법, 10-2018-0077658
2018, MF 기반 데이터 경량화를 위한 BIM-BEMS 연계 시스템 및 MF 기반 데이터 경량화 방법, 10-2018-0078661
2017, BIM 연계를 통한 규칙 기반 LEED 건물 성능 평가 방법, 10-2016-0165404
2017, BIM 대용량 형상 데이터 처리 방법 및 캐쉬 파일 구조, 10-2016-0165399
2017, 로버 이동 규칙 정의 기반 3D 이미지 스캔 자동화 방법 및 시스템, 10-2016-0165839
2017, IFC 포맷의 BIM 데이터를 이용한 객체 질의 시스템 및 방법, 10-2017-0080654
2017, IFC와 LandXML에 대한 BIM 연계 모델 객체 질의 방법, 10-2017-0080658
2016, BIM 연계를 통한 규칙 기반 LEED 건물 성능 평가 방법 
2016, BIM 대용량 형상 데이터 처리 방법 및 캐쉬 파일 구조 
2016, 로버 이동 규칙 정의 기반 3D 이미지 스캔 자동화 방법 및 시스템 
2016, 10-2015-0049177, BIM 기반 외부 시설물 관리 데이터를 연계하기 위한 시스템 및 그 방법
2016, 10-2015-0053151, BIM 기반 COBie 표준을 지원하기 위한 시스템 및 그 방법
2016, 10-2016-0073850, BIM 기반 데이터 마이닝을 실행하기 위한 프레임워크 
2016, 10-2016-0073842, BIM 기반 데이터 통합을 지원하기 위한 프레임웍크 
2016, 10-2016-0058776, 3차원 포인트 클라우드 기반 형상 템플릿 유사도를 이용하여 스위핑 형상
을 역설계하기 위한 장치 및 그 방법 
2016, 10-2016-0058800, 3차원 포인트 클라우드의 대용량 데이터를 처리하기 위한 장치 및 그 방법
2015, 10-2014-0145073, 포인트 클라우드 기반 스위핑 역설계 방법
2015, 10-2015-0057170, BIM기반 데이터 마이닝 시스템 및 그 운영방법
2015, 10-2014-0173307, 대용량 건물 BIM데이터의 시각화 시스템
2015, 10-2014-0134875, MEP 파이프 객체 역설계 방법
2015, 10-2014-0134881, MEP 파이프 객체 역설계 시스템
2014, PKP0016US, FACILITY MANAGEMENT SYSTEM USING PERSPECTIVE DEFINITION METADATA AND
METHOD THEREFOR
2014, 관점 정의 메타 데이터를 이용한 시설물 유지보수 시스템 및 방법
2014, 시설물 유지보수 데이터 관리 시스템 및 방법
2013, BIM-GIS 간 공간 정보 상호 연동 장치 및 상호 연동 방법
2012, BIM데이터와 GIS데이터의 연동 처리 시스템 및 방법
등 다수(참고. 2019년 12월 현재 총 37건 특허등록)

4) Presentation (my slideshare)
2019, 한국 건설 기술 전망과 건설 테크 스타트업 소개, 해외건설협회
2019, 오픈 데이터, 팹시티와 메이커 운동, 도시학회
2018, AI - Media Art. 인공지능과 미디어아트, 한전(한국전력) 아트센터
2018, 블록체인 기반 건설 스마트 서비스와 계약, ABIM 오픈 아키텍처 세미나
2018, 건설 스타트업과 오픈소스 기술, 빌딩스마트 BIM forum
2017, Smart BIM for Facility Management, 한국 시설물관리 학회
2017, GeoBIM based Data Integration for Smart FM, UCK 2017
2017, 가상현실기반 BIM 어플리케이션 개발 고려사항, 빌딩스마트 컨퍼런스
2017, 확장성 있는 에너지 관리 서비스 개발 지원을 위한 BIM기반 데이터분석 방안, 대한설비공학회
2017, 지능적 BEMS 서비스 지원을 위한 BIM기반 데이터분석 프레임웍, Magazine of KIBIM
2017.5, 최신 3차원 이미지 스캔 역설계 기술 전망 및 건설 활용
2017.5, IoT 기반 건설 지능화와 BIM
2016.10, 기능 가변성을 고려한 3차원 이미지 스캔 기반 건축 MEP 역설계 자동화 방안 연구
2016.10, 스마트시티 프레임웍과 기술분류체계
2016.10, 스마트시티 공간정보 서비스 지원을 위한 BIM-GIS 객체 맵핑 표준
2016.4, 연구원 체험교실 프로그램 - 스케치업으로 만드는 우리 집 설계
2016.4, Arduino 특강
2016.4, 도시 설계와 GIS 기술의 관계
2016.4, 스마트 시티 동향과 기술
2014.4, Artist ego and context
2011.11, ABIM IPD(Integrated Project Delivery) studies

5) e-Book
2016.9, A.DAT 소셜 네트워크 기반 미디어 아트 두번째 이야기  
2015.2, Social network based media art
2011.11, ABIM IPD(Integrated Project Delivery) studies

5. 방송/저술/수상/기타 활동 (Award and Exhibition)
2021.8. 카메라로 인식하고 인공지능으로 처리하는 자율주행로봇, 한국경제
2021.5. 대한공간정보학회 우수논문상(영문)
2020.5. 공간정보전문위원회 위원 위촉(연임)
2019.12. ISO/TC211 19166 표준화 회의(일본) 참가. 프로젝트 리더
2019.10. 글로벌 건설시장 전망과 미래, 글로벌 인프라 협력 컨퍼런스(GICC. Global Infrastructure Cooperation Conference) 기조연설, 해외건설협회
2019.11. 메이커페어 서울 전시 및 강연, 블로터닷넷
2019.10. 서울학생메이커 괴짜축제 강연, 서울시교육청
2019.7. 과학기술우수논문상(공학) 수상, 대한토목학회 대표연구논문 추천, 2019년 대한민국과학기술연차대회, 한국과학기술단체 총연합회
2019.6. 시설물 관리를 위한 Scan To BIM 역설계 기술, 건축 학회지
2019.5. 메이커페어 샌프란시스코, 메이커 미디어
2019.5. 공학소녀, 찾아라! 상상 크리에이터, EBS
2019.2. Open Media Art 작가그룹 A.DAT 정기 전시 및 워크샵, 한전아트센터
2018.10. SBS 영재발굴단 방송 출연(메이커 가족)
2018.4. MBC (OBS) 살맛나는 세상 방송 출연
2018.1. YTN science TV (Maker)
2017.12. Selected for 2018 Albert Nelson Marquis Lifetime Achievement Award.
2017.11. ISO/TC211 19166 표준화 회의(웰링턴) 참가, 프로젝트 리더
2017.10. 메이커페어 2017 참가. 다수 언론 보도됨. 
2017.9. Marquis Who’s Who in the World 2018 등재 관련 기사(건설경제신문, 중앙일보, 국토일보 등)
2017.8. <인터뷰> 7년째 ‘BIM’팟캐스트… 어려운 건설기술, 수다처럼 풀어주는 男子(건설경제신문)
2017.6. 대한건설정책연구원 '4차 산업혁명, 스마트 컨스트럭션의 미래' 건설산업 대응전략 (매일경제신문)
2017.4. SBS 영재발굴단 방송 출연(메이커 가족)
2017.3. Open Media Art 작가그룹 A.DAT 정기 전시 및 워크샵, 한전아트센터
2016.12. SBS 모닝와이드(6465회 sbs 모닝와이드 3부) 방송 출연
2016.12. SBS 스페셜 IoT 메이커 운동 다큐멘터리 취재 및 방송(458회 SBS 스페셜 지금까지 없던 세상, IoT), SBS 다큐멘터리
2016.10. 우수논문상 수상, 대한토목학회 2016년 국제 컨벤션 논문 발표
2016.10. 메이커 페어 전시 참가, 키즈메이커 - 금고를 지키는 스파이 침입 감시 장치 게임 
2016.9. 메이커 랜드 메디치상(장관상. 발명상) 수상, 과학창의재단
2016.8. 국토교통부 공간정보 분야 장관상
2016.7. 조선일보, 중앙일보(키자니아) 등 메이커 운동 인터뷰
2016.6. 키즈 메이커 저서 창의과학재단 우수도서 선정. 
2016.1. A.DAT - Interactive Art 작품 연말전시회
2015.10. Maker Faire 2015 참여
2015.9. 재난구조로봇 오로카팀 참가
2014.12, Open Media Art 작가그룹 A.DAT 정기전시 및 워크샵. 한전아트센터
2014.12, 한국시공관리학회 우수논문상
2014.8, Maker Faire 2014 참여
2014.7, SMART 2014 Conference Paper Award
2014.6, ISO/TC211 B2GM 표준 제안(NWIP)
2014.6, 한국공간정보학회 우수논문상
2014.2, Open Media At 작가그룹 A.DAT 정기전시 및 워크샵. 유로아트센터
2013.11.29, 한국 BIM학회 신진연구자상
2013.10, 영국 xBIM관련 협의 
2012.12, BIM Forum 참가
2012.7, 싱가폴 BCA 방문 및 교육 커리큘럼 협의
2012.7~현재, BIM on GIS R&D 활동
2011.2~현재, Engineering Digest podcast 인터넷 방송 활동 
                    https://itunes.apple.com/kr/podcast/gangtaeug-ui-bim-digest/id420209722
2009~현재, 엔지니어링 기술 전문지 “Cad&Graphics” 건설/BIM 관련 기고
2011.9~2012.3, IPD 가상건설 역할게임 및 “IPD Studies" e-Book 저술
                       https://www.facebook.com/groups/abim.ipd/
2011.7~2011.9, 소프트웨어 개발 전문지 “마이크로소프트웨어” BIM관련 개발 기고 
2008, 대한민국 소프트웨어 대상 (지식경제부 장관상). Civil engineering modeling (Road, Site, Sewage, Survey, Simulation) system 
2006~2011, 서울시정개발연구원 위촉평가위원
현재, 조달청 평가 위원
등

6. 연구 개발 활동 유튜브(Youtube) 영상
※ 가급적 아웃소싱 보다는 인하우스 기술 개발 후 내용 공유. 기술 및 브랜드 개발 내재화를 위해 직접 개발 노력 중.
ResT(Remote Exploration and Scan roboT) Drone (ROS, RGBD, Drone, Mission planar 사용)(2016.7 자작)
ResT(Remote Exploration and Scan roboT) WH-1 (ROS, RGBD, Rover 사용)(2016. 자작)
ResT(Remote Exploration and Scan robotT) Rover (ROS, RGBD, Rover 사용)(2016. 자작)
YouTube 동영상
SBF(Scan-BIM-Field-Facility Management) 기반 스마트 건축물 관리 기반기술 연구(2019)
Scan Work for Facility Management (2017, Sewon Commercial Office in Seoul)
MEP reverse engineering 자동화 연구(2016)
해외건설협회 GICC 2019 기조강연
오픈 미디어 아트 A.DAT 작가그룹 정기 전시 (2014 - 현재. Open Architecture 협찬)
메이커 운동 활동(2012 - 현재)

7. Tech Skill
If you want to know my skills, visit my maker blog link.

Language: UML, C/C++/C#/Objective C/Java/Python/Lua/Javascript
Methodology: OOA/D, ERD, RUP, XP...
Tool: LiDAR, RGBD sensors, IoT sensors, SLAM, OpenCV, Keras/Tensorflow, Yacc/Lex, nodejs, Vue ...
CAD/BIM/GIS: Civil engineering such as road, site, sewage, pipe, building 
Algorithm R&D: Computational geometry, Vision/Pattern Recognition, Data analysis, Parallel processing, 3D cad/solid/BIM modeling engine development, OR, Spatial indexing, Reverse Engineering, Code optimization, 

8. Tool
Tensorflow, ESP8266, NodeMCU, VPT, Blynk, Various sensors and actuators, Eclipse, Visual Studio, Design tool(Autocad, Rhino, Revit, Grasshopper, Navisworks, Civil3d,..), Open sources such as Processing, Arduino, Kinect, Orge3D, OpenCASCADE, OpenCV, PCL, Eigen, Boost, xBIM, StarUML, Laser Cutter, 3D Printer, DIY Drone, Mission Planner ...

9. Interests
BIM, CAD, Solid modeling, 3D graphics, Software Engineering, Architecture, Civil Engineering, Prefabrication, Reverse Engineering, Smart building, Robotics, AI, Virtual Reality, Media art, IoT, 3D printing, Cloud, Big data

10. Hobby
SF, Animation, Architecture, Media Art, Electric Light Orchestra


I'm the senior researcher who is researching and developing BIM technology and platform. I have R&D project experiences such as BIM on GIS platform(to support Interoperability between BIM and GIS), BIM-based Application (BIM-based Facility Management etc), BIM-based reverse engineering(3D image scan-based), BIM/VDC supporting system project(as the viewpoint of national policy system and standard. our paper) in KICT. 

I have interests such as BIM, Computer graphics(Vision etc) and software engineering(Object oriented analysis and modeling, Machine Learning). You can refer to interests link(https://sites.google.com/site/bimprinciple/our-company/interests) of my blog. In addition, I have the specialty in Civil Engineering(Ph.D.), Software Engineering(Master) and Computer Graphics(Cad engine / Modeler / 3D simulator software development including Media artwork). 

I wrote various books as first author (book titles - BIM principle (English version contents), BIM interoperability and platform, BIM-based architecture collaborative design, Civil BIM with Autodesk Civil3D, BIM-based facility manager etc) related to BIM contents(refer to https://sites.google.com/site/bimprinciple. You can see the book artworks and Korean version book titles).  

1. 2012-Current, Research Fellow, KICT (http://www.kict.re.kr/eng/)
2. 2012-Current, ISO-TC211 member. ISO 19166 project leader 
3. 2010-Current,  Academy Society secretary, Korea Institute of BIM
4. 2013-Current, BIM journalist, Korea buildingSMART
5. 2009-Current, BIM journalist, Cad&graphics
6. 2008, Civil Engineering modeler, Korea SW grand prize(minister prize), MOTIE
7. 2011-Current, Writer, Books publish, 
  1) 2011, BIM’s principle, Spacetime publisher 
  2) 2013, BIM interoperability and platform, CIR publisher
      Etc  ...
8. 2011-Current, BIM Blogger / Podcast, sites.google.com/site/bimprinciple
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2024년 하반기 스마트 건설과 생성AI 기술 동향

이 글은 2024년 하반기 스마트 건설과 생성AI 기술 동향에 대한 내용을 정리한다. 머리말 건설 분야에서도 제조업과 마찬가지로 생성 AI의 시대가 도래하고 있다. 2023년 글로벌 건설 시장 내 인공지능(AI) 규모는 9억 3,356만 달러에서 20...