Standardization for LOD(Level of Development) in BIM Based on Machine Learning: Focused on Clustering Analysis and Natural Language Processing

국내외 BIM(BIM: Building Information Modeling, 이하 BIM) 가이드라인의 단계별 모델링 수준에 대한 정의의 기준이 불명확하여 각각 다르게 서술되어 데이터 공유가 원활하지 않으며 정보표현수준의 연계성이 결여되는 경우가 있다. 이에, 본 연구에서는 불명확한 BIM LOD(LOD: Level of Development, 이하 LOD) 단계별 정의를 정량적으로 표준화하고자 하였다. 본 연구의 수행 절차는 다음과 같다. 첫째, 국내외 BIM 가이드라인의 LOD 단계별 정의에 대한 사례를 조사하였다. 둘째, 난수생성을 통한 1차분류와 머신러닝 비지도 학습에 대한 알고리즘으로 K-평균 군집분석(k-means clustering)을 활용하여 BIM LOD를 유사한 단계별로 군집화하였다. 셋째, 자연어 처리 방법으로, 문장 추출 요약을 통해 중요도가 높은 문장을 추출하여 BIM LOD 단계별 정의를 표준화하였다. 넷째, 표준화된 BIM LOD 단계별 정의의 타당성을 평가하기 위해 TF-IDF와 코사인 유사도 분석을 수행하였다. 분석결과 기존의 BIM LOD 단계별 정의 보다 약 3.7% 성능 향상을 나타냈다. 본 연구결과는 BIM의 불명확한 작성기준을 통합하여 BIM 정보표현수준의 연계성을 향상시키기 위해 활용할 수 있다.