Using Linked Data for Road Construction Site Data
Year: 2025
Type: article
Abstract: 본 연구는 스마트건설 기술이 적용된 도로 건설 현장에서 발생하는 다양한 데이터의 링크드 데이터(Linked Data, 이하 LD)를 구축하고, LD의 효율적인 검색을 지원하는 소프트웨어 개발을 목표로 한다. 이를 위해 도로 건설현장에서 발생하는 이기종 데이터를 트리플 설계 및 온톨로지 기술을 활용하여 LD로 변환하고, 이를 기반으로 한 웹문서 시스템을 개발하였다. 이러한 접근은 기존의 개별적인 데이터 관리 방식에서 현장 사용자 중심의 데이터 연계·활용방식으로 변화시킴으로써 데이터의 재활용적인 측면에서 차별화된 가치를 가진다. 본 연구에서는 스마트건설 기술로 발생하는 데이터를 특성에 따라 분류하고 속성을 분석하여 데이터 간의 연관성을 도출한 후, 트리플 설계 및 R2RML(RDB to RDF Mapping Language) 기술을 적용하여 LD를 구축하였다. 또한 분류된 데이터를 활용하여 현장 관리 및 사업관리에 필요한 정보를 포함하는 웹 문서 기반의 지식검색서비스를 설계하고 이를 LD와 매칭하였다. 이와 같은 LD 및 지식검색서비스는 현장에서 발생하는 데이터를 효율적으로 문서화하고 관리 할 수 있는 방법을 제공하며, 현장 작업자들이 사업 관리 문서를 작성하는 데 소요되는 시간을 절감하고 효율성을 높일 것으로 기대된다. 또한, 구축된 LD는 향후 LLM(Large Language Model) 및 AI(Artificial Intelligence) 학습 데이터로 재활용되어, 유사 건설 현장에서 의사결정 지원을 위한 기초 자료로 활용될 수 있다. 이러한 연구 결과는 데이터 중심의 지식 기반 건설 관리의 발전된 방향성을 제시하고, 데이터 재활용 가능성을 높이는 데 기여할 것이다.
Authors: Hyun-Seok Kwak, Duk-Kyu Lee, Jae-Lim Kim, Sun-Ah Choi
Language: English
Topic: Semantic Web and Ontologies
Subfield: Artificial Intelligence
Field: Computer Science
Domain: Physical Sciences
Open Access status: diamond
OpenAlex ID: W4408130341