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研究生: 傅鈺婷
Yu-Ting Fu
論文名稱: 應用語意網技術於IFC文件之資料解析與推論
Application of Semantic Web Technology for Parsing and Reasoning IFC Documents
指導教授: 陳鴻銘
Hung-Ming Chen
口試委員: 周建成
Chien-Cheng Chou
謝佑明
Yo-Ming Hsieh
陳鴻銘
Hung-Ming Chen
學位類別: 碩士
Master
系所名稱: 工程學院 - 營建工程系
Department of Civil and Construction Engineering
論文出版年: 2017
畢業學年度: 105
語文別: 中文
論文頁數: 92
中文關鍵詞: BIMIFC語意網資料擷取與推論
外文關鍵詞: BIM, IFC, Semantic Web, information extraction and inference
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近年來建築資訊模型(Building Information Modeling,BIM)被廣泛運用於營建產業當中,市面上亦有許多商用建模軟體,並使用IFC國際標準做為資料交換與共享的媒介,然而藉由建模軟體所匯出之IFC檔案架構十分複雜,不熟悉IFC標準的使用者在缺乏IFC模型知識與程式設計能力的情況下,欲進行IFC文件解析與開發是具有難度的。
有鑑於「知識工程」(Knowledge Engineering)開始崛起,本研究藉由語意網技術做到資料格式的解讀與統一,將建築資訊模型之IFC文件藉由統一的標記式語言(RDF)詮釋,使建築資訊模型文件轉換成知識本體語言文件(OWL),本研究使用語意網開發平台—Apache Jena進行模型之操作,並使用知識本體查詢語言—SPARQL將所需之資訊,從建築模型知識本體中擷取出並儲存於雲端資料庫,提供網頁瀏覽之系統所需的模型資訊,用於操作WebGL 3D模型。本研究亦使用語意網技術特色之一的推論功能,建立自訂規則進行模型之推理與檢核,例如:建築設計規則、機電設備規範等,並使用建築知識本體模型進行模型推理作業,建立知識本體內個體與個體之間的新關聯關係,使模型知識更加豐富與多元,讓機器可以更精確地找出隱藏在文件內的知識,而使用者可藉由對知識本體進行查詢獲得所需的資訊。


In recent years, Building Information Modeling (BIM) has been widely adopted and used in the construction industry. There are also many commercial BIM software on the market. Presently, commercial BIM software use IFC as the standard for BIM information exchange. However, the IFC file architecture exported by modeling software is very complex. Users who are not familiar with IFC standards are difficult to analyze and develop IFC files in the absence of IFC model knowledge and programming capabilities. Therefore, this study adopts Semantic Web Technology for Parsing and Reasoning IFC Documents. The IFC file of the BIM model is interpreted by a unified markup language (RDF) to be converted into an Ontology Web Language (OWL) file. This study uses Apache Jena, a semantic web development platform, to operate the model in OWL and uses SPARQL, an ontology query language, to extract the information needed from the OWL file. The extracted information is stored in a cloud database for providing required model information to the web browsing system. In addition, this study also uses the inference function, which is one of the semantic web features, to establish a custom rule for reasoning and checking of models, such as architectural design rules, mechanical and electrical equipment specifications, by using the ontology model of BIM. So that the machine can more accurately find the hidden knowledge in the ontology file, and the user can query the ontology to obtain the required information.

論文摘要 I ABSTRACT III 誌謝 V 目錄 VII 圖目錄 XI 表目錄 XIII 第一章 緒論 1 1.1 研究動機 1 1.2 研究目的 5 1.3 研究範圍 7 1.4 研究方法 7 1.5 論文架構 9 第二章 研究背景 11 2.1 文獻回顧 11 2.1.1 BIM 11 2.1.2 IFC 12 2.1.3 語意網 13 2.2 系統開發技術與工具 14 2.2.1 語意網開發技術 14 2.2.1.1 語意網階層架構 14 2.2.1.2 RDF 16 2.2.1.3 Ontology 18 2.2.1.4 OWL 18 2.2.1.5 SPARQL 20 2.2.1.6 邏輯與推論 21 2.2.2 語意網開發工具 22 2.2.2.1 IFC-to-RDF-converter 22 2.2.2.2 Apache Jena 23 第三章 系統功能分析與規劃 25 3.1 資料擷取 25 3.2 模型推論 26 第四章 系統架構與運作機制 29 4.1 系統架構 29 4.2 資料擷取運作機制 30 4.2.1 IFC轉換OWL 30 4.2.2 Apache Jena讀取OWL 32 4.2.3 資料擷取 33 4.2.3.1 IFCBEAM樑資料 35 4.2.3.2 IFCCOLUMN柱資料 36 4.2.3.3 IFCWALL牆資料 37 4.2.3.4 IFCSLAB板資料 38 4.2.4 WebGL模型參數轉換 39 4.2.5 WebGL模型資訊上傳 40 4.3 模型推論運作機制 41 4.3.1 推論規則檔案 41 4.3.2 Apache Jena推論器配置 42 4.3.3 擷取推論結果 43 第五章 語意網應用實例 45 5.1 資料擷取應用於CLOUD BIM系統 45 5.1.1 BIM專案資訊 45 5.1.2 建築資訊知識本體模型之建立 46 5.1.3 物件資料擷取之對象 47 5.1.4 擷取資料整理 48 5.1.5 資料上傳與呈現 48 5.2 模型推論應用實例 50 5.2.1 BIM專案資訊 50 5.2.2 推論規則 51 5.2.3 新增知識本體之類別與個體 52 5.2.4 推論模型之擷取結果與驗證 55 第六章 結論與未來展望 57 6.1 結論 57 6.2 未來展望 58 參考文獻 59 附錄 63 附錄A 資料擷取程式碼 63 A.1 BEAM之資料擷取之SPARQL語法 63 A.2 SLAB之資料擷取之SPARQL語法 66 A.3 WALL之資料擷取之SPARQL語法 69 A.4 COLUMN之資料擷取之SPARQL語法 72 附錄B 模型推論程式碼 75 B.1 須設置照明裝置之位置與照度 75 B.2 符合板厚規範之樓層 75

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