BIM(빌딩정보모델링)은 건설산업에서 설계, 시공, 유지관리 등 전 과정의 효율성을 극대화하기 위한 핵심 기술로 자리잡고 있습니다. 윤석헌 연구실은 BIM을 활용한 건설관리 자동화, 시공 시뮬레이션, 물량산출 자동화 등 다양한 연구를 수행하고 있습니다. 특히, BIM 모델의 LOD(Level of Development) 분석을 통해 내역서 체계 개선, 견적 정확도 향상, 시공 단계별 최적 표현수준 정의 등 실무 적용성을 높이는 연구가 활발히 이루어지고 있습니다. 연구실은 BIM과 연계된 데이터 기반의 공사비 예측, 공정 시뮬레이션, 자재관리 자동화 등 디지털 건설관리 기술 개발에 집중하고 있습니다. 예를 들어, BIM 속성정보를 활용한 철근 수량 자동 산출, 창호공사 내역서 개선, 4D 시공 시뮬레이션 등은 실제 건설현장에서의 업무 효율성 및 정확도 향상에 크게 기여하고 있습니다. 또한, BIM과 IoT, 센서, 드론 등 첨단 기술을 융합하여 현장 데이터의 실시간 수집 및 분석, 진척관리 자동화 등 스마트 건설관리 체계 구축에도 힘쓰고 있습니다. 이러한 연구는 건설산업의 디지털 전환을 선도하며, 기존의 수작업 중심 업무를 자동화하고, 데이터 기반의 의사결정 체계를 확립하는 데 중요한 역할을 합니다. 앞으로도 BIM을 중심으로 한 건설관리 자동화 기술은 건설 프로젝트의 생산성, 품질, 안전성 향상에 크게 기여할 것으로 기대됩니다.

윤석헌 연구실은 머신러닝과 인공지능(AI) 기술을 활용한 건설공사비 및 공정 예측, 최적화 연구에 집중하고 있습니다. 최근 건설 프로젝트의 복잡성과 대형화로 인해 정확한 공사비 산정과 공정 관리의 중요성이 더욱 커지고 있으며, 이를 위해 대규모 데이터 분석과 AI 기반 예측모델 개발이 필수적입니다. 연구실은 실제 건설 현장에서 수집된 다양한 데이터를 바탕으로, 딥러닝, 앙상블 기법, 신경망 모델 등 최신 AI 기술을 적용하여 공사비와 공사기간, 자재 수량, 생산성 등을 정밀하게 예측하는 연구를 수행하고 있습니다. 특히, 결측치 대체, 이상치 제거, 변수 정규화 등 데이터 전처리 기법을 고도화하여 예측모델의 신뢰성과 정확도를 높이고 있습니다. 또한, BIM 속성정보와 연계한 공사비 예측, 표준공사코드 자동 매칭, 다중 회귀분석을 통한 영향요인 도출 등 다양한 방법론을 개발하여 실제 프로젝트에 적용하고 있습니다. 이러한 연구는 건설 프로젝트의 초기 기획단계부터 설계, 시공, 유지관리까지 전 주기에 걸쳐 비용과 일정의 효율적 관리에 큰 도움을 주고 있습니다. AI 기반 예측 및 최적화 기술은 건설산업의 미래 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소로, 윤석헌 연구실은 이 분야의 선도적 역할을 하고 있습니다. 앞으로도 데이터사이언스와 인공지능을 접목한 건설관리 혁신을 통해, 예측의 정확도와 업무 효율성을 극대화하는 연구를 지속적으로 추진할 계획입니다.