[營建知訊轉載]2019 i3CE會議有感：城市資訊整合技術之分享 周敬淳、郭韋良、謝尚賢 (2019.07)

周敬淳  國立臺灣大學 土木工程學系BIM研究中心專案經理
郭韋良  國立臺灣大學 土木工程學系博士候選人
謝尚賢  國立臺灣大學 土木工程學系教授兼系主任
 
 
先進電腦輔助技術應用於營建工程
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　　「2019 International Conference on Computing in Civil Engineering」（簡稱i3CE 2019）於6月17 至 19日在美國亞特蘭大舉行，由臺大BIM研究中心主任謝尚賢教授帶領中心專案經理及學生一同參加。i3CE是由美國土木工程師學會（ASCE）所舉辦的國際研討會，ASCE於1852年成立，是歷史最悠久的國家專業工程師學會，與其他國家共65個土木工程學會簽有合作協議。
　　此次i3CE 2019國際研討會之論文數量有230篇左右，議題包括了學術範疇及營建工程之實際執行，重點聚焦於如何運用先進的電腦輔助技術於營建工程上，其範疇涵括規劃，設計、施工及營運階段，本次重點議題包含：

1. Visualization（nD,VR,AR）（視覺化技術）
2. Information modeling and representation（BIM, BrIM,CIM,GIS）（資訊模型與呈現）
3. Simulation and process modeling（模擬與模型流程）
4. Reality capture technologies（LIDAR, RGB-D, vision)（現實捕捉技術）
5. Human-technology frontier, data modeling, and computing（人類科技前沿、數據模型與計算）

1. Big data, sensing, and machine learning（大數據、感測技術與機器學習）
2. Robotics, automation,and control（機器、控制與自動化）
3. Ontologies and semantic approaches（本體論與語意）

資料分析技術：設施營運維護的機會與挑戰
　　人工智慧帶給各產業許多機會，這次研討會也看到許多營建產業專家正針對產業的需求，研究適切的人工智慧演算法。專題講者 Burcu Arkinci 專精於對建築與基礎設施的歷史資訊進行模擬與推理，以簡化其營造與運維流程，Arkinci 教授提出幾項 BIM 當前的研究趨勢，在此與讀者分享。
　　目前看到越來越多資產管理方式從被動通知到主動預測、從主觀判斷到客觀判斷，邊緣裝置的普及使得我們能從環境蒐集到的資訊量較過去更為豐富與完整，眾多資訊系統也更有機會從孤立系統朝向實體數位互動系統發展。過去，BIM 技術著重在虛擬三維空間中打造數位資訊模型，以進行模擬與預測，而現在專家們開始將目光關注於如何將真實空間的資訊，放回到虛擬空間，以達成雙向的資訊整合。舉例來說，許多人已開始利用手持設備或光打這種大範圍三維影像掃描儀器，來快速地捕捉施工現場、橋梁、道路等地方的外觀。以橋梁為例，過往要檢測橋梁結構是否健康是一件困難的事，因為橋梁檢測員需靠特殊的設備才能抵達橋梁的側邊與底面，移動的速度也無法太快，工作的困難度高且效率低，使得檢測的成本十分高昂。
 
▓透過三維影像建立BIM模型
　　於是，研究人員想到，現在的無人機已能相當靈活精確地依指定路徑飛行，且體積輕巧，相當適合用來做橋梁檢測。研究人員首先設定好橋梁邊界外框，定義出可能會發生碰撞的飛行區域，接著讓載有掃描儀器的無人機沿著邊界外框，避開這些區域，一邊飛行一邊捕捉三維影像，如此一來，掃瞄儀器便能在短時間內獲得相當可觀且完整的三維影像資料。這些影像資料動輒數百 Giga Bytes，人工處理幾乎不可能，需要電腦自動化處理。然而，工程師們要的並不只是三維影像，工程師們在乎的是：有哪些表面是平的？影像中包含了哪些物件？物件之間的關係是什麼？物件的規格與設計是否相符？單單的三維影像資料離應用需求還有一段距離。於是研究者們開始專注在如何透過三維影像來建立橋梁資訊模型或是建築資訊模型。在電腦視覺領域已經有相當豐富的演算法做影像物件辨識，這些演算法能帶給建築資訊領域一些啟發。
 
 
 
▓影像物件辨識技術
　　對於應用影像物件辨識技術於建築資訊領域，Arkinci 教授整理了三個主要的困難點。第一點，橋梁影像相當缺乏特徵。橋梁影像大多是正交的直線構成，大多的橋梁構件在影像中幾乎長得一樣，舉例來說，大梁與小梁的外觀是相當接近的。第二個困難點是，這些演算法往往需要充足的訓練用資料集，我們能透過虛擬的方式產生資料，這部分目前成果仍相當有限，但未來應能漸漸產生足夠的資料量。最後一點是，物件之間複雜的互動性與關聯性。深度學習或有機會解決這個問題，但這個方法是一個黑盒子。換個想法，或許我們能組合演算模型與專業知識，以獲得更好的結果，例如，通常柱子的上方會有梁，房屋的下方有基礎。在這樣的邏輯下，便能做更好的物件辨識與分類。辨識出物件之間的關係與互動關係是相當重要的。Arkinci 教授特別提到，若我們能搜集到結構化的三維影像資料集，則基於機器學習的方法比較能幫得上忙；但若搜集的影像標的不明確，則資料處理會相對複雜與困難許多。
 
橋梁資訊塑模BrIM（Bridge Information Modeling）交互操作性
　　與BIM技術相似，BrIM技術的發展也為營建產業的管理帶來許多效益。一般來說，BrIM模型的發展是經由建築結構、施工等資訊整合而成。然而，在建置的過程中，模型經過許多BrIM專案參與者後，會降低其交互操用性。因此，Qin為提升BrIM模型的交互操作性[4]，提出一個資訊交換的方法，即採用OpenBrIM標準，並利用Python物件導向的特性建置資訊的架構（這裡稱為PythonBrIM），連結資料庫與OpenBrIM之間（如圖一所示）。當模型中的幾何或資料庫（MongoDB）做過更動或修改時，Python BrIM會以同步的方式將有所關聯的資訊做同步的處理，以達資訊的統一性。

圖一 模型轉換架構

韌性及永續城市發展
　　在全球天災不斷的情形之下，為使城市在不確定的大自然衝擊之中（例如颱風、水災等），具備容受力（天災後將其影響最小化之能力）與恢復力（在天災過後達到新平衡狀態所花費的時間）[1]，已有愈來愈多學術專家開始高度重視城市的韌性程度，以及如何永續經營城市各個面向，而本次會議也有73篇相關論文收錄於論文集中。
 
易損性分析法（Vulnerability Method Analysis）評估韌性城市
　　Yang的研究[2]以香港的地下排水系統為案例，香港因地理位置關係，長期飽受天災的迫害，像是豪大雨或熱帶氣旋，以及海平面上升等自然因素，故在排水系統設計面必須設計得非常完善，以防止排水受阻等情況發生。研究中Yang提供了分析方法與步驟，並考慮不同基礎設施間的交互影響，研究方式主要是利用ArcGIS平台整合城市排水網的資訊（如圖二所示），進行不同知識領域（Knowledge Domain）的資訊分析。從其研究中可發現，有幾項在基礎設施中會降低城市韌性的元件，可用於災後建議加以改善的部分。

圖二 ArcGIS平台模擬香港旺角易損性區域[2]

基礎設施分佈影響城市恢復力
　　在Wang[3]的研究中提到，城市中的運輸系統扮演非常關鍵的角色，也是日常生活中不可或缺的一環。因此，評估韌性城市時，運輸系統成為一個主要的標的。Wang在這場會議中提出了一個研究框架來評估城市交通網的韌性程度，評估的項目包含交通路網、巴士系統、鐵道交通、自行車路線與人行道，有趣的是，這個構想是受到生物多樣性概念的啟發，而其主要特色則是以兩個因子作為評估的標準：(1) 功能豐富性；(2) 功能均一性。功能豐富性指的是在公有設施中功能組的豐富程度。而功能均一性則是指這些功能組在評估區域裡分佈的程度。此研究發現，交通功能多樣性高的城市，在災難期間會表現出較好的適應能力。
 
參訪心得
　　綜觀研討會發表內容，走在前端的研究者不再只是將成熟的資訊技術導入營建產業，而是已開始將這一兩年內新興的尖端技術導入，研究主題更加多元，發展速度也相當快。同時，越來越多的研究專注於系統間的資訊整合，關注的空間尺度也因而從單一構造物往規模較大的道路、橋梁等基礎設施，甚或是城市的尺度發展。以臺灣的現況來看，應用於城市尺度的技術需要政府部門的政策制定與實施才有機會實現，相較於其他國家，臺灣仍有很多需要效法與借鑑之處。
 
 
 
 
參考文獻

1. P.Lu,2016, 韌性，城市不任性：規劃專業的新思維，從荷蘭經驗談起

https://eyesonplace.net/2016/04/13/1697/

1. Yifan Yang, S. Thomas Ng, Shenghua Zhou, Frank J. Xu and Hongyang Li,  2019. Physics-Driven Based Resilience Analysis of Interdependent Civil Infrastructure Systems- A Case Study in Hong Kong, The 2019 ASCE International Conference on Computing in Civil Engineering, USA.
2. Yan Wang, Armin Rahimi-Golkhandan, Changjie Chen, John E. Taylor, and Michael J. Garvin,  2019. Measuring the Impact of Transportation Diversity on Disaster Resilience in Urban Communities: Case Study of Hurricane Harvey in Houston, TX, The 2019 ASCE International Conference on Computing in Civil Engineering, USA. 
3. Yidong Qin, Rucheng Xiao, Yang Wang and Kincho H. Law, 2019. A Bridge Information Modeling Framework for Model Interoperability, The 2019 ASCE International Conference on Computing in Civil Engineering, USA.  

轉載自營建知訊第438期頁46-51。