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Industry Talk / Virtual 2021
인프라웍스를 활용한 도시계획 마스터플랜 프로세스 및 모델링 적용사례

과거의 도시설계 업무는 2D데이터를 중심으로 계획 과정이 진행되었으나 최근 BIM 프로그램과 GIS 프로그램의 발전으로 3차원 시각 데이터를 활용한 업무수행 비중이 점점 늘어가고 있습니다. 이를 통해, 업무수행 과정에서 과거보다 비용은 줄이면서 수준 높은 결과물을 만들 수 있게 되었을 뿐만 아니라, 인적자원관리에도 많은 도움이 되고 있습니다. 본 강의에서는 사례를 통해 저희 회사에서 도입한 인프라웍스가 계획과정에서 어떻게 활용되고 있는지 소개해 드리고, 수행과정에서 경험들을 함께 공유하고자 합니다. 인프라웍스는 지형 정보, 건축 모델링, 토지이용계획을 모두 모델링화하여 결과물을 보여줄 수 있어 도시계획 시 매우 유용하게 쓰이고 있습니다. 과거 도시계획 업무는 개발 가능지와 불가능지, 용도지역의 적정 위치 등을 CAD로 제작된 지형도, 항공사진 및 각종 영향평가서의 이미지 등 2D 자료들과 제한적으로 제공되는 3D자료를 기준하여 수행 되였습니다. 이런 과정을 통해 작성된 토지이용계획과 매스 계획은 실제 지형에 맞는 경관과 도시공간구조 계획에 제한을 가지고 있었고, 토지이용계획과 건물 매스의 모델링 이후 실제 환경과 간섭이 심한 부분들에 대해서는 수많은 계획 변경 과정이 발생되었습니다. 인프라웍스를 도입 후에는 도시설계업무 수행 시 기존과 달리 계획 초기부터 3D 모델링을 기반으로 작업을 진행하고 있습니다. 특히, 해외 프로젝트 수행 시 지리정보 데이터를 활용하여 3차원 지형 모델을 빠른 시간 내 구축을 하고 있으며, 해당 대상지의 현황 정보 파악 및 마스터플랜 초기 단계부터 비교적 정확한 대상지의 현황 정보와 실제 지형을 기반으로 토지이용계획을 수립하고 있습니다.

Industry Talk / Virtual 2021
Instructional Demo / Virtual 2021
Dynamo를 활용한 항만 시설물의 3D모델링 자동화 방안
국토부의 건설산업 전면 BIM 도입 추진 및 스마트건설, 건설자동화 등 건설 산업의 디지털 전환 정책으로 BIM기반 설계는 이미 필수가 되었습니다. BIM기반 설계에서는 3D 모델링을 기반으로 정보를 생성하고 공유하기 때문에 3D 모델링 능력이 우선적으로 요구됩니다. 그러나 최근 기존 BIM 설계도구들의 기능 향상에도 불구하고, 많은 설계사들은 3D 모델링에 대한 낮은 업무 생산성 때문에 어려움을 겪고 있습니다. 이러한 이유는 설계단계에서 빈번하게 발생하는 설계변경과 최적의 설계안을 도출하기 위해서 여전히 반복적이고 수동적인 방법으로 3D 모델을 생성하고 수정하고 있기 때문입니다. 일반적으로 3D 모델링 생산성을 향상시킬 수 있는 방법으로는 양질의 BIM 라이브러리를 확보하고, 파라메트릭 모델링을 활용한 설계 자동화 기술을 개발하는 것입니다. 이를 위해 본 발표에서는 Revit과 Dynamo를 활용하여 실무적으로 활용도가 높은 파라메트릭기반의 BIM 라이브러리 개발 사례와 이러한 BIM 라이브러리들을 활용하여 BIM 설계를 일부 자동화할 수 있는 방안을 소개하고자 합니다. 대표적인 사례는 항만분야에서 많이 사용되고 있는 케이슨(Caisson)을 Revit의 Dynamo와 Excel VBA를 활용하여 자동으로 3D 모델을 생성할 수 있는 파라메트리릭기반의 BIM 라이브러리입니다. 두 번째 사례는 항만 설계에서 많이 사용되는 다양한 블록을 자동으로 배열할 수 있게 Revit의 Dynamo를 활용하여 개발한 기술콘텐츠입니다. 또한, 추가적으로 기존 Revit의 기능을 보완하여 실무자들의 BIM 설계 생산성을 향상시킬 수 있는 다양한 기술콘텐츠 개발 사례도 소개하겠습니다.
Industry Talk / Virtual 2021
건축 계획 및 설계지식 빅데이터 구축과 인공지능 활용

인공지능기술이 등장하고 한바탕 광풍이 불어 닥치고 누구나 어디에서나 인공지능을 이야기하는 단계를 이제 조금은 지나, 부지불식중에 이미 실생활의 여러 부분에서 쓰이고 있고, 모든 산업분야별로 적극적인 도입 또는 최소한 그것의 가능성을 적극 모색하고 있는 것이 현재의 모습이라고 볼 수 있을 것 같다. 최근의 뉴스 중에서 재미있는 하나는, 인공지능이 인공지능 하드웨어를 설계했다는 뉴스이다. 구글의 텐소보드라는 하드웨어를 설계하는 데에, 딥러닝을 이용하여 수많은 대안을 생성하여 평가하는 방법을 통해 가장 좋은 하나를 결과로 내놓는 방식이었다. 비단 같은 “설계”라는 명칭을 사용하기 때문만은 아니라, 건축 및 건설분야, 특히 계획과 설계분야에서는 어떠한 일을 할 수 있고 해야만 하는가에 대한 질문과 하나의 답변을 내놓음으로써 다양한 분야로의 활용가능성을 논의하고자 한다. 다양한 기본적인 활용과 레빗과 플러그인들, 관련된 연구개발 과제의 소개를 포함하여, 다양한 구현 사례를 중심으로 설명하고 이를 바탕으로 설계지식 빅데이터라고 부를 수 있는 것이 있다면 어떻게 이에 접근할지, 또한 지능적으로 활용할 수 있는지에 대하여 공유하고자 한다.

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