https://dspace.ewha.ac.kr/handle/2015.oak/239896 2026-04-04T12:17:08Z https://dspace.ewha.ac.kr/handle/2015.oak/274170 Title: 공공 공동주택의 그린리모델링 효과 분석 및 주택건설 공공기관 ESG 환경영역 평가지표 연계방안 Ewha Authors: 오정민 Abstract: 2050년 탄소중립 달성을 위해 정부는 기존 건축물의 에너지 효율 개선을 핵심 과제로 선정하였으며, 노후 공동주택에 대한 그린리모델링을 적극 추진하고 있다. 준공 후 15년 이상 경과한 기존 공동주택을 대상으로 에너지 성능을 강화하고 동시에 주거환경의 질적 수준을 향상시키는 것을 핵심 목표로 한다. 공동주택 그린리모델링은 친환경 자재 적용, 거주 성능 개선, 생활 안전 확보, 제로에너지 건축물 구현이라는 개선항목이 분류되며, 이러한 목표 달성을 위해 패시브, 액티브 요소와 신재생 에너지를 통합적으로 적용하고 있다. 그린리모델링은 다층적인 효과를 기대할 수 있으나, 이러한 성과가 주택건설 공공기관의 ESG 평가체계에 정량적으로 반영되지 못하고 있다. 최근 기후 위기 대응 및 지속가능한 발전을 위한 전 세계적인 노력의 일환으로 ESG(환경·사회·지배구조) 경영이 급속도로 확산됨에 따라, 공공부문에서도 공공기관 ESG 경영평가가 재편되는 등 역할과 책임이 강조되고 있다. 그러나 기존 ESG 평가지표는 개별 사업 또는 프로젝트 단위에서 창출되는 성과보다 기관 차원의 관리 체계 중심으로 구성되어 있다는 한계가 있다. 특히 그린리모델링 성과는 현재까지 기술적인 개선이나 정성적 효과 중심으로 논의되어 평가체계에 체계적으로 반영하기 어려운 실정이다. 더욱이 운영단계의 탄소 저감뿐 아니라 내재탄소까지 포괄하는 정량적 데이터가 표준화가 미비하여, ESG 평가지표와의 실질적 연계에 한계가 있다. 따라서 그린리모델링의 성과를 ESG 환경영역 평가지표와 직접적으로 연결할 수 있는 표준화된 방법론과 절차가 시급하다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하기 위해 공공 공동주택 그린리모델링 효과를 정량적으로 분석하고, 이를 주택건설 공공기관의 ESG 환경영역 핵심 평가지표로 직접 연계할 수 있는 프레임워크와 체크리스트를 도출하였다. 사례 적용을 통해 프레임워크의 타당성을 검증하였으며, 그린리모델링 성과가 ESG 평가 고도화에 기여할 수 있는 근거를 마련하였다. 먼저 1990년대 준공된 노후 공공 공동주택 단지를 선정하여 그린리모델링 전·후 주거환경 변화를 실증적으로 측정하였다. 열환경, 공기환경, 빛환경에 대한 그린리모델링 전·후 성능을 정량적으로 평가하고 개선 효과를 분석하였다. 벽체의 열관류율은 적용 세대 평균 60% 개선되었으며, 열화상 촬영을 통해 실내측 벽체 표면 온도의 상승과 온도 패턴의 안정화를 확인하였다. 실내 조도는 LED 조명 교체 후 침실 중앙 기준 273~370% 범위에서 향상되었으며, 이는 거주자가 개선 효과를 직관적으로 확인할 수 있는 결과이다. 실내 공기질 분석 결과, 라돈 농도는 대부분 세대에서 평균 이하 수준을 유지했으나, 휘발성유기화합물 농도 관리를 위해 입주 전 플러시아웃, 베이크아웃 등 표준화된 관리 절차 도입의 필요성을 도출하였다. 그린리모델링 요소 기술 중 단열, 창호, 조명, 태양광을 대상으로 단일 요소 기술 및 요소 기술별 조합에 따라 8개 평가 모델(CASE 1~8)을 설정하고 에너지 성능 및 경제성을 분석하였다. 에너지 절감 측면에서는 건물 외피 성능 강화가 핵심적인 요인으로 나타났으며, 요소 기술을 복합적으로 적용할수록 절감 효과가 증대됨을 확인하였다. 생애주기비용(LCC) 분석에서는 초기 공사비용, 해체비용, 에너지비용, 유지보수비용을 평가하였으며, 분석 기간(10년, 20년, 30년, 40년) 전반에 걸쳐 단열과 창호를 개선한 (CASE 6)이 최저 수준을 나타내며 경제성이 우수한 대안으로 확인되었다. 장기적 관점에서 초기 공사비용보다 에너지 비용과 유지보수비용이 주된 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 분석기간 설정에 따라 항목별 중요도가 상이해지므로 그린리모델링 의사 결정시 이를 고려한 타당성 검토가 요구된다. 그린리모델링 성과가 국내외 ESG 환경영역 지표와 어떻게 대응되는지를 분석하기 위해 GRI Standards, K-ESG 가이드라인, 건설산업 ESG 성과지표를 검토하였으며, 세 기준 모두 에너지사용량과 온실가스 배출량을 핵심 지표로 제시하고 있음을 확인하였다. 이에 본 연구에서는 공동주택 그린리모델링 에너지 성능 평가에서 산출되는 1차에너지소요량을 에너지사용량으로, 운영단계 탄소배출량을 온실가스 배출량으로 준용하여 ESG 환경영역 평가지표와 연계하고자 하였다. 그린리모델링의 온실가스 감축 기여도를 정량화하기 위해 운영 탄소배출량과 내재 탄소배출량을 산정한 결과, 기준 모델(CASE 1)은 운영 탄소배출량이 508.39 tCO2으로 가장 높게 나타났고, 모든 요소 기술을 적용한 모델(CASE 8)이 347.98 tCO2로 가장 낮은 운영 탄소배출량을 보였다. 녹색건축물 확산에 따라 운영 탄소배출량은 감소하나 고효율 자재에 의한 내재 탄소배출량은 증가하는 경향을 보임에 따라, 본 연구에서는 자재 생산단계(A1~A3)를 범위로 설정하였다. 국내 LCI DB의 한계로 인해 평가모델 중 단열과 창호를 개선한 모델(CASE 6)을 대상으로 내재탄소배출량을 산정하였다. 단열 및 창호 공사의 배출량은 각각 57.12 tCO2, 216.18 tCO2 로 나타났다. 이러한 분석 결과를 바탕으로 주택건설 공공기관의 ESG 환경영역 성과 관리를 위한 4단계로 구성된 프레임워크를 개발하였다. 특히 현재 Scope 1과 2로 국한된 주택건설 공공기관의 관리범위를 내재탄소까지 포괄하는 Scope 3로 확장하였으며, 공공 공동주택의 특성을 고려하여 입주자의 에너지 사용으로 발생하는 그린리모델링 성과는 Scope 3 Category 13에 정의함으로써 이를 경영평가 및 지속가능경영보고서에 반영할 수 있는 체계를 구축하였다. 제안된 프레임워크는 목표·범위 설정, 데이터 수집·평가, 평가지표 연계, 검증·공시단계로 구성된다. 최적 모델(CASE 6)을 프레임워크에 적용 결과, 에너지사용량 177.9 kWh/㎡, 온실가스 배출량 381.97 tCO2, 내재 탄소배출량 273.97 tCO2가 ESG 환경영역 평가지표로 정량적 연계가 가능함을 확인하였다. 이는 주택건설 공공기관이 그린리모델링 성과를 체계적으로 관리하고, 내재탄소를 포함한 환경영역 성과를 투명하게 공시할 수 있는 실행가능한 평가 체계를 제안했다는 점에서 의의가 있다. 본 연구에서 제시한 프레임워크와 체크리스트는 주택건설 공공기관이 공동주택 그린리모델링 성과를 ESG 평가지표를 체계적으로 관리하고 투명하게 공시하는데 실무적 적용 도구로 활용될 수 있다. 그린리모델링을 통한 에너지사용량 및 온실가스 감축 성과를 정량화함으로써, 공공기관 경영평가 시 환경영역 평가의 객관적인 근거자료를 제공한다. 그린리모델링 성과와 ESG 평가지표와 연계한 프레임워크를 제안하여 그린리모델링의 종합적인 효과에 대한 이론적 토대를 확장하였다. 나아가 건물 부문의 탄소중립 이행을 위한 정책 수립 및 의사결정 과정에 기여할 것으로 기대된다.;To achieve carbon neutrality by 2050, the Korean government has designated energy efficiency improvements in existing buildings as a core policy objective and is actively promoting green remodeling of aging public apartment complexes. This study examines apartment complexes over 15 years old with dual objectives: enhancing energy performance and improving residential environment quality. Green remodeling encompasses four improvement categories—eco-friendly material application, enhanced living performance, improved safety, and zero-energy building implementation—through integrated application of passive design, active systems, and renewable energy technologies. These multifaceted achievements, however, have not been quantitatively incorporated into ESG evaluation frameworks for public housing corporations. As ESG (Environmental, Social, and Governance) management expands globally in response to climate change and sustainable development imperatives, public institutions face intensified responsibilities, including restructured ESG performance evaluations. Existing ESG assessment frameworks emphasize institutional management systems over outcomes generated at the project level. Green remodeling achievements have been discussed primarily in terms of technical improvements and qualitative effects, which has hindered systematic integration into evaluation systems. The absence of standardized quantitative data encompassing both operational and embodied carbon creates barriers to meaningful linkage with ESG indicators. Standardized methodologies and procedures connecting green remodeling performance directly to ESG environmental assessment indicators are therefore urgently needed. This research quantitatively analyzes green remodeling effects in public apartment complexes and proposes a framework with accompanying checklist that links outcomes to key ESG environmental performance indicators of housing construction public institutions. Case study applications verify the framework's validity and demonstrate how green remodeling performance can advance ESG evaluation systems. An aging public apartment complex completed in 1990s was selected for empirical measurement of residential environmental changes before and after green remodeling. Quantitative assessments of thermal, air quality, and lighting environments were conducted. Average thermal transmittance of exterior walls improved by 60%, with thermal imaging confirming increased interior surface temperatures and stabilized temperature patterns. Indoor illuminance in bedroom central areas increased by 273–370% following LED lighting replacement, producing improvements residents can directly perceive. Air quality analysis showed radon concentrations remained below average levels in most units, though standardized management procedures such as pre-occupancy flush-out and bake-out were identified as necessary for controlling volatile organic compound concentrations. Eight evaluation models (CASE 1–8) were developed based on individual green remodeling technologies (thermal insulation, windows, lighting, photovoltaic systems) and their combinations to analyze energy performance and economic feasibility. Enhanced building envelope performance proved critical for energy savings, with combined technology applications yielding greater effects. Life cycle cost (LCC) analysis evaluated initial construction costs, demolition costs, energy costs, and maintenance costs over 10-, 20-, 30-, and 40-year periods. CASE 6 (improved insulation and windows) demonstrated superior economic viability, showing the lowest cost levels across all analysis periods. Energy and maintenance costs exerted greater long-term influence than initial construction costs. The relative importance of cost components varies with analysis period selection, requiring careful consideration in green remodeling decision-making. GRI Standards, K-ESG Guidelines, and construction industry ESG performance indicators were reviewed to analyze how green remodeling performance corresponds with ESG environmental indicators. All three frameworks identify energy consumption and greenhouse gas emissions as core indicators. This study therefore applied primary energy requirements from energy performance evaluation as energy consumption metrics and operational-stage carbon emissions as greenhouse gas emissions to establish linkages with ESG environmental assessment indicators. Operational and embodied carbon calculations quantified greenhouse gas reduction contributions. The baseline model (CASE 1) exhibited the highest operational carbon emissions at 508.39 tCO2, while the model incorporating all technologies (CASE 8) achieved the lowest at 347.98 tCO2. As green building adoption reduces operational carbon, embodied carbon from high-performance materials tends to increase. The material production stage (A1~A3) was therefore defined as the assessment scope. Due to limitations in Korea's LCI database, embodied carbon was calculated for CASE 6: 57.12 tCO2 for insulation work and 216.18 tCO2 for window replacement. A four-stage framework was developed for ESG environmental performance management of housing construction public institutions: goal and scope setting, data collection and assessment, linkage to performance indicators, and verification and disclosure. The management scope of housing construction public institutions, currently limited to Scope 1 and 2, was expanded to include embodied carbon within Scope 3. Given the characteristics of public apartment complexes, green remodeling performance arising from residents' energy use was defined under Scope 3 Category 13, establishing a system applicable to management evaluations and sustainability reports. Applying the optimal model (CASE 6) to the framework confirmed that energy consumption of 177.9 kWh/㎡, greenhouse gas emissions of 381.97 tCO2, and embodied carbon emissions of 273.97 tCO2 can be quantitatively linked to ESG environmental assessment indicators. Housing construction public institutions can thus systematically manage green remodeling performance and transparently disclose environmental outcomes including embodied carbon through a feasible operational system. The framework and checklist proposed here serve as practical tools enabling housing construction public institutions to systematically manage and transparently disclose green remodeling performance according to ESG assessment indicators. Quantifying energy consumption and greenhouse gas reduction achievements through green remodeling provides objective evidence for environmental performance evaluation in public institution management assessments. The framework linking green remodeling performance with ESG evaluation indicators expands the theoretical foundation regarding comprehensive effects of green remodeling and is expected to contribute to policy formulation and decision-making for achieving carbon neutrality in the building sector. 2026-01-01T00:00:00Z https://dspace.ewha.ac.kr/handle/2015.oak/274102 Title: 프리캐스트 콘크리트 공동주택의 외벽-바닥 접합부 열교 저감을 통한 단열성능 개선 방안 연구 Ewha Authors: 주나영 Abstract: This study aims to analyze the thermal performance of precast concrete (PC) apartment buildings in relation to their structural types and joint characteristics, and to propose strategies for performance improvement. The research was conducted through a step-by-step process involving literature review, simulation, on-site verification, and comprehensive analysis. First, the study reviewed the fundamental concepts, domestic and international application trends, and joint characteristics of PC apartment buildings. As a representative case of off-site construction, PC systems offer advantages in quality control and construction time reduction. However, discontinuities in insulation and thermal bridging at joints have been identified as major limitations. Thermal-bridge behavior varies depending on the panel configuration: single panels primarily exhibit linear thermal bridges, while sandwich panels show point thermal bridges due to shear connectors. It was also confirmed that thermal-performance evaluation must be conducted using a combination of methods—from simplified U-value calculations in the design stage to three-dimensional numerical analysis, experimental validation, and field measurements. 3D steady-state simulations and on-site infrared thermography were performed to compare the thermal performance of joints in RC and PC exterior walls. Both structural systems showed effective U-values higher than the design values, largely due to linear thermal bridges at exterior-wall joints. In particular, exterior wall–floor joints exhibited significant heat loss during winter because of their proximity to hot-water heating pipes, resulting in potential energy degradation. While RC structures showed variability due to on-site construction conditions, PC structures demonstrated relatively better joint performance attributable to factory-controlled production. The thermal performance of exterior wall-floor joints in load-bearing wall structure type and rahmen structure type PC apartment buildings was further evaluated through 3D heat transfer analysis and specimen testing. For load-bearing wall structure type, PC sandwich panels effectively reduced linear thermal bridges, and performance was significantly improved through enhanced mid-layer insulation, low-conductivity shear connectors (GFRP), and high-performance insulation materials. For rahmen structure type, PC curtain-wall single panels showed better performance than sandwich panels due to their greater flexibility in joint configuration. Sensitivity analysis identified corbel length and insulation thickness at the wall-girder interface as key variables. Various enhancement measures were proposed and validated within structurally safe limits. In conclusion, the thermal performance of PC apartment buildings varies significantly depending on panel type and joint detailing. Sandwich panels are optimal for load-bearing wall structures, whereas single panels are more suitable for rahmen structures. Improvements in joint details and optimization of key design parameters can ensure both thermal performance and condensation prevention. These findings highlight that PC apartment buildings can secure competitive energy performance compared to RC structures and provide a foundation for standardized joint design and construction improvements in the future.;본 연구는 PC(Precast Concrete) 공동주택의 단열성능을 구조 유형 및 접합부 특성과 연계하여 분석하고, 단열성능 개선 방향을 도출하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 선행 연구 검토, 시뮬레이션, 현장 검증, 종합 분석을 단계적으로 수행하였다. 우선, PC 공동주택의 개념과 국내외 적용 현황, 주요 구조체 및 접합부 특성을 검토하였다. PC 공동주택은 탈현장 건설(Off-Site Construction)의 대표적 사례로 품질 관리와 공기 단축에 유리하나, 접합부 발생으로 인한 단열재 불연속성과 열교 문제가 한계로 지적되었다. 패널 구조에 따라 열교 발생 양상이 달라지며, 싱글 패널은 선형 열교, 샌드위치 패널은 전단 연결재로 인한 점형 열교가 주요 원인임을 확인하였다. 또한 단열성능 평가는 설계 단계의 단순 열관류율 산정에서부터 3차원 해석, 실험 검증 및 현장 측정까지 병행되어야 함을 고찰하였다. 3차원 정상상태 시뮬레이션과 현장 적외선 열화상 촬영을 통해 RC와 PC 외벽 접합부의 단열성능을 비교하였다. 그 결과 RC와 PC 모두 설계 열관류율보다 높은 유효 열관류율을 나타냈으며, 이는 주로 외벽 접합부의 선형 열교 때문이었다. 특히 외벽-바닥 접합부는 겨울철 난방 온수배관과 인접하여 열손실이 크게 발생하며, 이로 인해 에너지 성능 저하를 유발할 수 있음이 확인되었다. 또한 RC 구조는 현장 시공 편차가 존재하는 반면, PC 구조는 공장 제작을 통한 품질 관리로 접합부 성능에서 상대적 우위를 보였다. 벽식 구조와 라멘 구조 PC 공동주택의 외벽–바닥 접합부 단열성능을 3차원 전열해석과 시험체 제작 및 평가를 통해 종합적으로 비교하였다. 벽식 구조에서는 PC 샌드위치 패널이 선형 열교 저감에 효과적이었으며, 중단열 확대, 저열전도율 전단 연결재(GFRP), 고성능 단열재 적용 등을 통해 성능을 크게 개선할 수 있었다. 라멘 구조에서는 PC 커튼월 싱글 패널이 접합부 구성변경이 용이하여 샌드위치 패널보다 우수한 성능을 보였다. 민감도 분석 결과, 코벨 길이와 외벽–거더 단열재 두께가 핵심 변수였으며, 구조적 안전성을 확보하는 범위 내에서 다양한 개선안을 작성해 성능 개선 효과를 확인하였다. 종합하면, PC 공동주택의 단열성능은 패널 구조와 접합부 상세에 따라 크게 달라지며, 벽식 구조에는 샌드위치 패널, 라멘 구조에는 싱글 패널이 각각 최적의 대안으로 도출되었다. 또한 접합부 상세 개선과 핵심 설계 변수의 적정화를 통해 단열성능과 결로방지 성능을 동시에 확보할 수 있음을 확인하였다. 이는 PC 공동주택이 에너지 성능 측면에서 RC 구조 대비 경쟁력을 갖추고, 향후 표준화된 접합부 설계 및 시공 개선의 근거를 제공한다는 점에서 의의가 크다. 2026-01-01T00:00:00Z https://dspace.ewha.ac.kr/handle/2015.oak/272258 Title: Synthetic Accident Video Generation Using Scene Graphs for Spatiotemporal Reasoning Without Ground Truth Video Data Ewha Authors: 홍은빈 Abstract: This dissertation addresses a persistent and fundamental limitation in the field of construction safety management: the scarcity of real-world image and video data that capture accident scenarios on actual construction sites. While such data are essential for identifying risks, training workers, and detecting unsafe behaviors, they are rarely available in practice. Most accidents occur without prior notice and outside the field of view of surveillance cameras, and even when video recordings exist, they are often withheld due to privacy concerns, legal constraints, or reputational risks. In South Korea, accident-related videos are typically managed internally by construction firms or regulatory agencies for insurance and compliance purposes, making them inaccessible for external research or public use. Instead, the majority of national records—such as those maintained by the Korea Occupational Safety and Health Agency (KOSHA)—are limited to statistical summaries or unstructured textual reports. To overcome this challenge, existing studies have turned to synthetic video generation using simulation tools or data-driven models. However, these methods rely heavily on small-scale visual datasets collected from actual construction scenes, leading to a paradox: synthetic data are developed to compensate for a lack of real videos, yet they depend on them for training. This dependence results in limited visual diversity, repetitive patterns, and contextually shallow outputs. Moreover, such synthetic data often lack structured annotations, limiting their utility in downstream applications such as automated safety monitoring or scenario analysis. In response to these limitations, this dissertation proposes a novel computational framework that generates annotated accident video sequences without relying on any pre-existing image or video data. Instead, the system uses only unstructured textual accident reports, which are often publicly disclosed under labor safety policies and contain rich semantic information about the construction environment, involved actors, equipment, spatial context, and event progression. The proposed three-stage framework consists of: (1) Pattern Aggregation, which extracts key hazard concepts and builds a domain-specific ontology using NLP and graph-based knowledge modeling; (2) Sequence Inference, which constructs accident timelines and spatial structures through scene graph learning with building an automated NER model specified in construction accident anlaysis; and (3) Time-Series Generation, which synthesizes realistic video frames embedded with object relationships and event annotations. A key innovation of this framework is its ability to produce machine-readable, semantically structured video data—without requiring separate preprocessing or manual labeling. The generated outputs can serve as an alternative to datasets typically collected from wearable sensors, CCTV recordings, or manual annotations. These annotated visual sequences are immediately usable for risk communication platforms, safety training programs, and post-accident simulations. In contrast to conventional generative models that produce pixel-based outputs with limited interpretability, this system embeds internal logic and semantic traceability directly into the visuals. The framework was validated through both quantitative performance metrics and expert assessments. Evaluation scores included a Structural Similarity Index (SSIM) of 0.67, mean Intersection-over-Union (mIoU) of 0.57, and a CLIP-based semantic alignment score of 0.95, indicating high visual quality and contextual consistency. Additionally, a structured survey of 30 professionals—including construction safety managers, engineers, and field inspectors—revealed that over 86% of respondents considered the generated videos realistic, interpretable, and useful for safety-related tasks. Compared to baseline models, the proposed method showed significant improvements in spatial consistency, temporal smoothness, and semantic alignment. Beyond its technical contributions, this research offers scalable applications across the construction safety domain. The generated video and scene graph datasets can support accident simulation training, abnormal behavior detection, and risk documentation. They can also contribute to the development of real-time hazard recognition systems and automated accident analysis pipelines. Furthermore, this research provides a reproducible and privacy-conscious alternative to traditional data collection practices, bridging the gap between text-based incident reporting and visual safety representation. In conclusion, this dissertation establishes that construction accident video sequences can be generated using only textual reports—without the need for visual training data—while preserving both semantic accuracy and structural integrity. This approach represents not only a methodological advancement but also a conceptual shift in how accident information can be captured, represented, and utilized in safety management. It provides a foundational step toward data-efficient, scalable, and context-aware construction safety systems that align with the needs of researchers, practitioners, and regulatory bodies alike.;건설 산업은 타 산업군에 비해 사고 위험이 높고 작업 환경이 불안정한 특성을 지닌다. 특히 인력의 고용 형태와 사고 발생의 시공간적 특수성으로 인해 현장 내에 CCTV와 센서 장비가 구비되어 있더라도, 실제 건설 사고 현장을 포착한 이미지 및 비디오 데이터를 확보하는 것이 구조적으로 매우 어렵다. 대부분의 사고가 예측이 불가능한 장소와 시간에 발생하며, 촬영 장비가 설치되어 있어도 저해상도, 협소한 화각, 사고 순간 미포착 등의 현실적 한계로 인해 실질적인 분석에 활용 가능한 영상은 매우 적은 것으로 파악된다. 또한 작업자의 얼굴, 음성, 행동 정보가 포함된 영상은 개인정보 보호법 및 산업안전보건법의 적용을 받아 연구 목적으로 활용이 제한되며, 기업들은 사고 관련 정보가 외부에 공개될 경우 발생할 수 있는 평판 리스크와 법적 책임 문제로 인해 이를 외부에 제공하지 않는다. 현재 국내에서는 산업안전보건공단이나 국토안전관리원 등에서도 주로 통계나 문서 중심의 사고 정보를 제공하고 있으며, 실제 시계열 기반의 영상 데이터셋은 구하기 매우 어려운 실정이다. 이러한 현실적인 제약으로 인해 기존의 건설 안전 연구는 시뮬레이션 또는 소량의 실제 영상 데이터를 학습한 합성 데이터(synthetic data)에 의존해왔다. 대표적인 선행 연구들은 3D 환경 기반 시뮬레이션, 작업자 행동 재현, 환경조건 반영 등을 통해 합성 데이터의 활용도를 높이고자 했지만, 이들 모델 역시 초기 학습 단계에서 실제 이미지와 영상 또는 대규모 라벨링(labeling) 데이터를 필수적으로 요구한다는 구조적 한계를 가진다. 즉, 실제 데이터가 없기 때문에 합성 데이터를 만드는 것임에도 불구하고, 그 합성 데이터마저 실제 데이터에 의존하고 있는 모순이 발생하고 있으며, 이는 표현 편향, 반복성, 맥락적 다양성 부족 등의 문제를 야기할 수 있다. 따라서 기존 합성 영상 생성 접근 방식은 데이터 확보의 한계를 근원적으로 해소하지 못하며, 재현성, 확장성, 실질적 적용 가능성 측면에서도 취약하다고 할 수 있다. 이와 같은 구조적 문제 인식을 바탕으로, 본 연구는 어떠한 시각적 데이터 없이도 텍스트 기반으로 건설 사고 시퀀스를 합성할 수 있는 영상 프레임 생성 모델을 제시한다. 제시된 프레임워크는 사고 보고서와 같은 비정형 텍스트 자료만을 입력으로 받아, 사고 전후의 진행 흐름을 시계열적으로 복원하는 영상 데이터를 생성한다. 이를 위해 총 세 가지 주요 구성 단계로 프레임워크를 설계하였다. 첫째, 패턴 집계(pattern aggregation) 단계에서는 사고 보고서 내 개체명과 관계를 추출하고 도메인 특화 온톨로지를 구축하여 위험 개념과 시나리오 구조를 체계화한다. 둘째, 시퀀스 추론(sequence inference) 단계에서는 씬 그래프(scene graph)를 활용하여 시간의 흐름에 따른 사고 구성 요소 간의 공간적·시간적 관계를 레이아웃 형태로 추론한다. 셋째, 시계열적 영상 프레임 생성(time-series generation) 단계에서는 씬 그래프 임베딩을 기반으로 객체 상호작용과 주석 정보를 포함한 영상 프레임을 생성하며, GAN-LSTM 기반의 학습 구조를 통해 시간 흐름의 자연스러움과 공간적 일관성을 함께 확보한다. 본 연구에서 제시하는 프레임워크는 기존의 텍스트-이미지 또는 이미지-비디오 기반의 생성 방식과는 달리, 텍스트에서 구조를 추출하여 의미 기반의 주석이 포함된 영상 데이터를 생성하는 합성 방식이라는 점에서 기술적으로도 뚜렷한 차별성을 가진다. 이를 통해 생성된 영상은 별도의 라벨링이나 수작업 전처리 없이도 기계 학습에 바로 투입할 수 있는 구조를 가지며, 기존의 촬영을 통해 구득한 원천 데이터 학습을 대체할 수 있는 윤리적이고 시간·비용 측면에서 효율적인 대안으로 기능할 수 있다. 본 연구는 제안한 모델의 신뢰성과 실제 활용 가능성을 정량적·정성적 검증 체계를 통해 입증하였다. 특히 생성된 영상 시퀀스의 품질과 의미적 정확성을 평가하기 위해 다양한 정량 지표를 적용하였다. 먼저, 시각적으로 사람이 보기에 얼마나 자연스럽고 선명한지를 나타내는 구조적 유사도 지수(SSIM)는 0.67을 기록하였다. 이 지표는 1에 가까울수록 실제 영상과 유사하다는 것을 의미하므로, 본 연구의 결과물이 상당한 수준의 시각적 완성도를 갖추고 있음을 보여준다. 다음으로, 객체의 위치나 형태가 얼마나 정확하게 재현되었는지를 평가하는 평균 교차 영역 비율(mIoU)은 0.57로 나타났다. 이는 생성된 프레임 내 객체들이 실제 사고 보고서에 기재된 위치와 구성을 잘 반영하고 있음을 의미한다. 마지막으로, 텍스트와 영상 사이의 의미적 일치를 평가하는 CLIP 기반 정합도 점수는 0.95를 기록하였다. 이는 입력된 사고 보고서의 내용과 생성된 영상이 높은 수준으로 의미를 공유하고 있다는 것을 보여주는 수치로, 사고의 흐름이나 위험 요소들이 시각적으로도 잘 구현되었음을 시사한다. 이와 같은 검증 결과는 비정형 텍스트만을 입력으로 사용했음에도 불구하고, 생성된 영상이 시각적으로 자연스럽고 의미적으로 정확하며, 실제 건설 사고 상황을 설명하는 데 실질적으로 활용 가능한 수준의 품질을 갖추고 있음을 뒷받침한다. 전문가 30인을 대상으로 실시한 설문을 통해 생성된 사고 영상의 실효성을 검증하였다. 평가에는 건설 안전 및 IT 분야에 종사하는 전문 인력이 참여하였다. 생성된 영상 시퀀스의 현실성, 해석 가능성, 안전 교육 활용 가능성 등을 평가한 결과, 전반적으로 긍정적인 반응을 보였다. 다수의 전문가들은 생성된 영상이 실제 사고 상황의 전개 흐름과 맥락을 효과적으로 반영하고 있으며, 교육적 활용이나 현장 모니터링 활용 측면에서 충분한 실효성을 지닌다고 판단하였다. 이 설문은 단순 시각 품질이 아닌, 도메인 전문가 관점에서의 활용 가능성을 검토한 점에서 의의가 있다. 아울러 본 연구는 기술적 기여를 넘어 실용적 확장성과 학문적 기여 측면에서도 의미 있는 결과를 도출하였다. 향후 연구를 통해 생성된 영상 및 그래프 데이터는 사고 작업자 대상의 VR·AR 안전 교육 콘텐츠 제작, CCTV 기반 실시간 위험 탐지 시스템에 연계, IoT 기반 위험 예측 모델에 연계, 다국어 기반 글로벌 사고 시나리오 데이터베이스 구축 등의 후속 연구로 발전될 여지가 있다. 특히 국문과 영문 사고 보고서를 병렬 처리하여 다국어 환경에 적응 가능한 구조를 설계하였고, 씬 그래프와 벡터 데이터베이스(vector database)를 통해 유사 사고 사례를 빠르게 탐색하고 분석할 수 있는 확장형 시스템으로도 적용이 가능할 것으로 사료된다. 결론적으로 본 연구는 기존의 데이터 중심 사고 재현 접근 방식의 한계를 극복하고, 비정형 텍스트로부터 구조화된 의미 기반 시각 데이터를 생성하는 새로운 패러다임을 제시하였다. 이는 단순한 영상 생성 기술의 진화를 넘어서, 건설 안전 관리 및 포렌식 분석 분야에서 재현성, 확장성, 해석 가능성, 윤리성 등 다양한 조건을 충족할 수 있는 건설 안전 도메인에 특화된 생성 모델의 기반이 될 수 있으며, 향후 유사한 환경의 산업 안전 분야로도 적용할 수 있을 것으로 기대된다. 2025-01-01T00:00:00Z https://dspace.ewha.ac.kr/handle/2015.oak/271636 Title: 시각화 프로그래밍 언어(VPL)를 활용한 외벽 패널 시스템 통합설계 자동화 지원 알고리즘 개발 Ewha Authors: 장예은 Abstract: 본 연구는 파사드 시스템 분야의 시공단계에서의 CAD 기반의 설계 정보 관리로 인해 방대한 시공상세도를 비효율적으로 작성하는 문제를 해결하고자, 시공단계에서 요구되는 수준의 파사드 시스템 요소를 모두 포함하는 BIM 모델을 구현하는 알고리즘을 제시하고자 하였다. 이 알고리즘은 시각화 프로그래밍 언어(VPL) 기반의 파라메트릭 모델링을 통해 실시설계도면의 평면도와 입면도의 정보로부터 BIM 모델을 생성하고, 부분상세도로부터 도출된 파사드 시스템 요소 간 상세화 관계를 모델에 적용함으로써 시공상세 수준의 정보를 갖는 모델을 구현한다. 알고리즘은 선형 순차 모델(LSM) 방법론의 4개 단계를 따라 개발되었다. 1단계의 요구사항 분석을 위해, 파사드 시스템 공종과 관련된 실무적 요구사항, 그리고 시공상세도로부터 파사드 시스템의 요구사항을 도출함으로써 알고리즘의 요구사항을 24가지로 정의하였다. 2단계에서는 알고리즘을 각각 LOD (level of development) 350 수준의 모델(BIM Model 350), 파사드 시스템 요소 및 LOD 400 수준의 모델(BIM Model 400) 생성을 위한 세 부분으로 분류하고, 각각의 특성에 기반한 구현 방법을 설계하였다. 3단계에서는 설계된 알고리즘을 순차적으로 구현하였다. BIM Model 350은 실시설계단계에서 주어지는 평면도 및 입면도 내 파사드 시스템 요소의 레이어를 인식하고 이를 기하학적으로 처리함으로써 생성되었으며, 실시설계단계의 정보 수준을 갖는 객체지향적 모델이다. 다음으로, 실시설계단계의 부분상세도 및 시공단계의 시공상세도로부터 파사드 시스템의 상세화 규칙을 추출하고, Autodesk Revit 환경에서 이러한 제약조건이 적용된 파사드 시스템 요소 패밀리를 생성하였다. 생성된 BIM Model 350에 파사드 시스템 요소를 적용함으로써 BIM Model 400이 생성되었다. 이러한 과정을 거쳐 CAD 기반의 실시설계도면은 평면도 및 입면도의 경우 도면 내 정보를 직접적 인식을 통해, 부분상세도의 경우 규칙 기반 정보 추출 방식을 통해 최종적으로 BIM 형태의 정보로 구현되었다. 개발된 알고리즘은 파사드 시스템 설계 정보를 BIM으로 생성함에 있어 얼마나 빠르고 정확한지를 측정하기 위해 사례 프로젝트에 적용되었다. 테스트 결과, 본 알고리즘은 사례 프로젝트로부터 파사드 시스템 설계 정보의 통합 모델을 생성하는 데 1개 층 기준으로 약 7.6분이 소요되었다. 알고리즘의 초기 실패율은 7.75%였으나, 디버깅 과정을 거쳐 2.43%로 감소하였다. 또한 구현된 파사드 시스템 요소의 과잉률은 11%, 위치 기반으로 측정된 정확도는 허용오차별로 66-88.97%로 나타났다. 정성적 측면에서, 알고리즘은 초기 요구사항 중 23가지를 충족하였다. 알고리즘의 실무 적용 효과를 측정하기 위해, 사례 프로젝트의 수행 주체 및 BIM 전문인력 5인과의 비교를 통한 검증을 실시하였다. 프로젝트의 수행 주체는 기존 CAD 기반 시공상세도 작성 방식에 의해 78개의 제출용 시공상세도 초안을 14일에 걸쳐 작성하였다. 반면 BIM 전문인력에 의해 생성된 모델 기반 시공상세도는 그 작성에 10.3일, 알고리즘에 의한 시공상세도는 1.5일이 소요되었다. 알고리즘에 의한 시공상세도 작성 시간 절감에 따른 프로젝트 전체 효과를 살펴본 결과, 프로젝트의 실시설계도면 수령으로부터 시공 착수까지 약 14주의 수행 과정 중 2주의 시간을 단축할 수 있음이 확인되었다. 이는 전체 프로젝트의 12.7%에 해당한다. 단 검증 과정에서 기존 CAD 기반 시공상세도, BIM 전문인력 및 알고리즘에 의한 모델로부터 생성된 시공상세도의 품질은 고려되지 않았다. 본 연구는 파사드 시공단계에서의 역량 강화를 위해 BIM 기반 자동화 알고리즘을 활용하여 종이 및 인력 기반의 반복 작업에 의한 시간과 오류를 방지하고자 하였으며, 파사드 시스템 분야에서 널리 적용되고 있는 외벽 패널 클래딩 프로젝트를 대상으로 대상으로 시간 측면에서 그 실용성을 입증하였다. 파사드 시스템 시공단계 설계 정보의 BIM 통합 알고리즘은 다음의 의의가 있다. 첫째, 정보의 인식, 처리 및 통합 측면에서 파악된 기존의 한계를 순차적으로 극복함으로써, 그동안 파사드 시스템 분야의 연구에서 이루어지기 어려웠던 시공단계 수준의 정보 통합이 이루어질 수 있는 기반을 마련하였다. 둘째, 시공상세도에 내재된 파사드 시스템 요소 간 연결 관계를 객관적인 규칙으로 체계화함으로써 표준화 및 자동화된 시공상세도 작성의 가능성을 제공하였다는 의의가 있다. 셋째, 실시설계도면에 분절되어 나타나는 도면 정보로 인해 같은 수준의 정보를 몇 번이고 다시 작성해야 하는 시공단계의 설계 정보 관리의 비효율성을 개선할 수 있다. CAD 인식 기반의 모델은 특히 설계변경과 같은 이슈에 더욱 효과적으로 대응함으로써, 설계를 포함한 시공단계 전체의 흐름을 개선할 수 있다. 개발된 알고리즘은 다수의 프로젝트를 기반으로 한 추가적인 테스트와 검증이 요구된다. 또한 알고리즘의 결과는 실제 적용의 관점에서 충분하지 않을 수 있다. 개발 과정에서 알고리즘 구현의 범위를 여러 방면으로 한정하였으며, 알고리즘에 의한 시공상세도와 기존과의 비교 과정에서 정합성에 대한 측면은 고려되지 않았다. 규칙 기반의 정보 추출 과정은 이미지 학습 모델을 통해 보다 개선될 필요가 있다. 또한 이러한 규칙이 건축설계, 구조 및 재료공학, 건축시공 및 관리와 같은 다학제간 지식의 결과로 도출되는 것을 고려할 때, 각 학문 분야에서의 체계적인 검토를 바탕으로 한 점진적인 발전이 필요하다. ;This study presents an algorithm for implementing a Building Information Modeling (BIM) model that encompasses all elements of façade systems required at the construction stage, aiming to resolve the inefficiency in creating extensive construction details due to the management of design information based on Computer-Aided Design (CAD) during the façade system's construction phase. The algorithm generates a BIM model from the plan and elevation information of final design drawings using Visual Programming Language (VPL)-based parametric modeling, and applies the detailed relationships between façade system elements derived from partial details, thus implementing a model with construction-detail level information. The algorithm was developed following the four stages of the Linear Sequential Model (LSM) methodology. For the requirement analysis in Stage 1, 24 requirements for the algorithm were defined by deriving the practical requirements related to façade system works and the requirements of the façade system from construction details. In Stage 2, the algorithm was classified into three parts: creating a model at the Level of Development (LOD) 350 (BIM Model 350), façade system elements, and a model at LOD 400 (BIM Model 400), designing implementation methods based on their characteristics. In Stage 3, the designed algorithm was sequentially implemented. BIM Model 350 was generated by recognizing and geometrically processing the layers of façade system elements in the plans and elevations provided at the final design stage, resulting in an object-oriented model with the information level of the final design stage. Next, façade system element families with these constraints applied were created in the Autodesk Revit environment by extracting the detailing rules of the façade system from partial detailed drawings and construction details of the final design stage. BIM Model 400 was then generated by applying the façade system elements to the created BIM Model 350. Through this process, the CAD-based final design drawings were implemented as BIM information by directly recognizing the information in plans and elevations, and through rule-based information extraction from partial details. The developed algorithm was applied to a case project to measure how quickly and accurately it generates façade system design information in BIM. The test results showed that the algorithm took approximately 7.6 minutes per floor to create an integrated model of the façade system design information from the case project. The initial failure rate of the algorithm was 7.75%, which decreased to 2.43% after debugging. Moreover, the redundancy rate of the implemented façade system elements was 11%, and the accuracy measured based on location varied from 66% to 88.97% depending on the tolerance. Qualitatively, the algorithm met 23 of the initial requirements. To measure the practical application effect of the algorithm, verification was conducted through comparison with the project's executing party and five BIM experts. The project's executing party created 78 draft construction details for submission over 14 days using the traditional CAD-based construction detailing method. In contrast, the construction details created by the BIM experts using the model-based approach took 10.3 days, and those by the algorithm took 1.5 days. A review of the overall effect of the project's time-saving in construction detail creation by the algorithm revealed that it could shorten the duration by about two weeks out of the approximately 14-week process from receiving the final design drawings to starting construction. This corresponds to 12.7% of the entire project. However, the verification process did not consider the quality of the construction details generated from the existing CAD-based construction details, those created by the BIM experts, and the model from the algorithm. This research aimed to prevent time and errors from paper and labor-intensive repetitive tasks in façade construction by using a BIM-based automation algorithm, proving its practicality in terms of time for widely applied exterior wall panel cladding projects in the façade system field. The façade system construction stage design information integration algorithm in BIM has the following significance: First, it overcomes the existing limitations in recognizing, processing, and integrating information sequentially, laying the foundation for integrating construction stage-level information in the façade system field, which was difficult to achieve in previous research. Second, it standardizes and automates construction detail creation by systematically organizing the relationships between façade system elements embedded in construction details into objective rules. Third, it improves the inefficiency in managing design information at the construction stage, which requires rewriting the same level of information several times due to fragmented drawing information in the final design drawings. The CAD recognition-based model, in particular, can more effectively respond to issues such as design changes, thereby improving the overall flow of the construction stage, including design. The developed algorithm requires further testing and verification based on multiple projects. Additionally, the results of the algorithm may not be sufficient from the perspective of actual application. The scope of algorithm implementation was limited in various ways during the development process, and the consistency aspect was not considered in the comparison process between the construction details from the algorithm and the existing ones. The rule-based information extraction process needs to be further improved through image learning models. Moreover, considering that such rules are derived from the results of interdisciplinary knowledge in architectural design, structural and materials engineering, construction and management, a gradual development based on systematic reviews in each academic field is necessary. 2024-01-01T00:00:00Z