Information Exchange Process for AR based Smart Facility Maintenance System Using BIM Model
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Notice bibliographique
Résumé
Information Exchange Process for AR based Smart Facility Maintenance System Using BIM Model Suwan Chung, Soonwook Kwon, Daeyoon Moon, K.H. Lee and J.H. Shin Pages 595-602 (2019 Proceedings of the 36th ISARC, Banff, Canada, ISBN 978-952-69524-0-6, ISSN 2413-5844) Abstract: In this study, we propose information exchange process for the effective integration of building information modeling (BIM) into an augmented reality (AR)-based smart facilities maintenance (SFM) system. The proposed SFM system refers to a system that combines technologies such as AR and IoT sensors in the field maintenance work. This requires the acquisition of data from various sources followed by transformation of these data into an appropriate format. Construction operation building information exchange (COBie) is widely used as a means to effectively integrate and utilize information for maintenance. Therefore, SFM system has a requirement attribute information system with reference to COBie. But this information should be linked to the maintenance work procedures in the actual use case scenario and it is necessary to define the information exchange process. To solve this problem, we uses the following methods to enable SFM system development with applications for BIM and AR technologies in the FM of the building sector of public facilities. First, it analyzes the previous studies on BIM-based maintenance works and AR technology. Second, it divides the SFM work process utilizing the BIM-based COBie system, and it defines the COBie data required for each work phase. Third, it develops a scenario-based business process modeling notation (BPMN) for the SFM system prototype. Finally, it proposes an implementation method of SFM system architecture. Keywords: Building information model; Facility maintenance; Augmented reality; Business process modeling notation DOI: https://doi.org/10.22260/ISARC2019/0079 Download fulltext Download BibTex Download Endnote (RIS) TeX Import to Mendeley
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle