Yapı Bilgi Modellemesi ve Coğrafi Bilgi Sistemleri

YAPI BİLGİ MODELLEMESİ (YBM) VE COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ (CBS)

Durmuş Akkaya^1,2, Melih Başaraner<sup>2

1</sup>YTÜ, Yıldız Teknik Üniversitesi, İnşaat Mühendisliği Bölümü, Esenler, İstanbul

²YTÜ, Yıldız Teknik Üniversitesi, Harita Mühendisliği Bölümü, Esenler, İstanbul

[e-mail], [e-mail]
ÖZET: Günümüzde yönetme işi bütün sektörlerin öncelikli konusu haline gelmiştir. Çünkü iyi bir yönetim anlayışına sahip kurum ya da kuruluşlar, olası hatalardan ve bunu getireceği külfetlerden (maliyet, zaman vs.) kurtulacaktır. İnşaat sektöründe, binaların yapımından başlayarak yaşam döngüleri boyunca yönetimi, bilgi teknolojilerinin katkısıyla çok daha kolay ve etkin biçimde gerçekleştirilebilir. Bu bağlamda, disiplinlerarası çalışma koşullarına göre oluşturulmuş, meydana gelebilecek sorunları önceden görme yetisi veren ve çözüm geliştirmeye katkıda bulunabilecek bir sistem olan yapı bilgi modellemesi (YBM) kavramı ortaya atılmıştır. Öte yandan coğrafi bilgi sistemleri (CBS); arazi yönetimi, kent planlaması, emlak yönetimi, çevre düzenlemesi, ulaşım planlaması gibi daha birçok alanda uygulanmakta ve mekansal karar destek sistemi olarak hizmet etmektedir. Hızla büyüyen kentlerin artan karmaşıklığı, etkin kent ve tesis yönetimi açısından CBS’nin iç mekan modellerini de içermesini gerektirmektedir. Çalışma kapsamında, YBM temel tanım ve kavramlarından, kullanım alanlarından, iç mekanlar için kullanılan veri modellerinden ve coğrafi bilgi sistemi (CBS) ile entegrasyonundan söz edilmektedir.
Anahtar Sözcükler: Yapı bilgi modellemesi, 3B modelleme, LoD4, coğrafi bilgi sistemleri, tesis yönetimi.
Building Information Modeling (BIM) and Geographic Information Systems (GIS)
Abstract: Nowadays managing the work is primacy for all sectors because successful management mentality saves institutions from potential errors and hence some coasts (time, money etc.). Management of buildings throughout their lifecycles starting from their construction can be carried out more easily and more effectively by means of information technologies. In this context, building information modelling (BIM) concept have been proposed which is constituted according to interdisciplinary work conditions, which enables seeing the problems beforehand and which can contribute to developing solutions. On the other hand, geographic information systems (GIS) are used for land administration, urban planning, real estate management, environmental rearrangement, transportation planning etc. and utilise as spatial decision support system. Increasing complexity of rapidly growing cities requires that GIS should contain indoor models for efficient urban and facility management. In this study, basic definitions and concepts of BIM, its application domains, data models for indoor modeling and GIS integration are mentioned.
Keywords: Building information modelling, 3D modelling, LoD4, geographic information systems, facility management.

1. Giriş
Underwood ve Işıkdağ (2008) Yapı Bilgi Modellemesini, “Yapı (ya da yapı projesi)’nın tamamını oluşturan tüm yaşam döngüsü süreçlerini destekleyici yeterli bilgi ve doğrudan bilgisayar uygulamalarından yorumlanabilen bir bilgi modelidir.” diye tanımlamaktadır. Strafaci (2008) ise “Bir projenin tasarım aşamasından inşaat ve operasyon aşamalarına kadar geçen süreçte kullanılan koordineli ve güvenilir bilgi üzerine kurulu bütünleşik bir süreçtir.” şeklinde bir tanımlama yapmıştır. CBS’nin kapsamına uygun tesis yönetimi bağlamında en yakın tanım şu şekilde olabilir. Yapı bilgi modellemesi (YBM), bir tesisin fiziksel ve işlevsel karakteristiklerinin sayısal gösterimidir. YBM, başlangıcından itibaren yaşam döngüsü boyunca güvenilir bir altlık oluşturarak bir tesis için paylaşılmış yararlı bilgi kaynağı olarak hizmet eder. Tesis yönetimi bağlamında, CBS farklı ölçekte tesislerin yönetimi için sahipleri ve yöneticilerince kullanılmaktadır. CBS verileri konum, zaman ve tanımlayıcı bilgiler gerektiren çok değişik sorulara yanıt vermek için kullanılabilir. Örneğin;

• 
  Bölümlere göre çalışan başına düşen ortalama alan (m²) nedir?
  
• 
  Gelecek ay denetlenmesi gereken yangın söndürücüler nerededir?
  
• 
  Engelliler için kaç tane tuvalet kabini vardır ve buraya en uzak odadan katedilmesi gereken mesafe nedir?
  
• 
  Gelecek altı ayda kafeterya olarak hizmet verebilecek kiralık alanlar hangileridir?
  
• 
  Ana boruyu devre dışı bırakmak için hangi vanaları kapatmak gerekir ve hangi binaları etkiler? (Przybyla, 2010).
  

Bu sorulara yanıt vermek için yeraltında, zeminde ve bina içinde bulunan tüm doğal ve yapay detayları aynı veri tabanında derlemek gerekir (Przybyla, 2010). Ayrıca acil durumlar açısından bakıldığında;

• 
  Model üzerinden bir binanın bütün ayrıntılarının görülebilmesi,
  
• 
  Güvenlik açısından bir sorun oluştuğunda (yangın, doğal afet vs.) acil çıkış kapılarının odalara ya da birimlere olan uzaklığı,
  
• 
  Engelliler için acil durumlarda yapıyı terk ediş yollarının en kısa olanı gibi bilgilerin modelde görsel olarak görülebilmesi ve planlama yapmayı kolaylaştırması yapının yönetiminde büyük kolaylık sağlayacaktır.
  

Tesis sahipleri ve yöneticilerinin CBS’ye gereksinim duymalarının temel nedeni, binalarını daha akıllı hale getirmektir. Binaların uzun süreli işletilmesi ve bakımını sürdürülebilir kılmak, mevcut binaları güçlendirmeyi, yeni binaları tasarlama ve inşa etmeyi gerektirir. Akıllı bina, bina planlayanların ve yönetenlerin analiz, görselleştirme ve raporlama olanaklarıyla daha hızlı ve daha doğru kararlar üretmelerine yardımcı olan veri ve bilgi sistemleriyle yönetilen binadır. (Young, 2010). Dolayısıyla akıllı bina binaların uzun süreli işletilmesini ve bakımını sürdürülebilir kılmak için kullanabileceğimiz verileri barındıran yani bilgi sistemine sahip olan binadır.

2. YBM’nin Kullanım Alanları
Bir Yapı Bilgi Modeli aşağıdaki amaçlar için kullanılabilir (Forbes, 2010 sonrası):

• 
  Görselleştirme: 3B kaplamalar kolayca oluşturulabilir.
  
• 
  Üretim/İşyeri Çizimleri: Çeşitli yapı sistemleri için iş yeri çizimlerini oluşturmak kolaydır. Örneğin, model tamamladıktan sonra metal levha boru tesisatı çizimleri kolayca oluşturulabilir.
  
• 
  Otomatik Üretim: Teknolojik açıdan gelişmiş tedarikçileri içeren projelerde, YBM dosyalarından elde edilen veriler sayısal kontrollü imalat malezemesine girdi olarak kullanılabilir.
  
• 
  Yönetmeliğe ilişkin değerlendirmeler: İtfaiye ve diğer yetkililer bu modeli yapı projelerinin kendileri ile ilgili kısımlarını gözden geçirmeleri için kullanabilirler.
  
• 
  Adli Analiz: YBM, potansiyel arızaları, sızıntıları, tahliye planlarını gibi unsurları grafiksel olarak göstermeye kolayca adapte edilebilir.
  
• 
  Tesis Yönetimi: Tesis yönetimi bölümleri YBM’yi tadilat, mekan planlama ve bakım onarım işlemleri için kullanabilir.
  
• 
  Maliyet Hesabı: YBM yazılımları maliyet hesabı özelliği ile oluşturulmuştur. Modelde herhangi bir değişiklik yapıldığında malzeme miktarları otomatik olarak algılanır ve değiştirilir.
  
• 
  Yapı Dizisi: YBM modeli malzeme siparişi, imalat ve bütün bina ürünleri için teslimat programları oluşturmada etkin olarak kullanılabilir.
  
• 
  Uyuşmazlık, Müdahale ve Çakışma araştırması: YBM modelleri 3B mekanda ölçekli olarak üretilmektedir. Bütün büyük sistemler etkileşim için görsel olarak kontrol edilebilmelidir. Bu süreçte çelik kirişler, kanallar ve duvarlar ile boru sisteminin kesişmesi kontrol edilebilir.
  

• 
  Acil Durum Yönetimi: Yukarıda açıklandığı gibi acil durumlarda planlama ve tahliye açısından büyük kolaylık sağlaması da YBM’nin kullanım alanlarına dahil edilebilir.
  

3. YBM ve CBS Entegrasyonu
Son yıllara kadar CBS araştırmacıları bina içi uygulamalara fazla ilgi göstermemiştir. Bunun nedeni, verilerin mekansal nitelikte olmaması yani bağıl ya da coğrafi konuma sahip olmamalarıdır. Mekansal veri altyapılarına ilişkin yönergelerde bina içlerine ilişkin doğrudan tanımlamalar yoktur. Sonuç olarak, CBS uygulamalarının YBM ve diğer CAD tabanlı planlama, tasarım ve yapı uygulamalarıyla entegrasyonu, daha çok veri aktarımı boyutunda kalmış olup, CAD ve YBM’de bina sınırı içine CBS’de ise dışına odaklanılmaktadır. Kent ve çevre planlama, acil durum hizmetleri, mekan yönetimi, rutin bakım planlaması ve yol bulma gibi geleneksel CBS ile güçlendirilmiş uygulamaların değeri, bu uygulamalara bina içi dahil edilirse önemli oranda artar. Bununla birlikte, son dönemdeki bazı teknolojik ve kavramsal gelişmelere kadar kapalı alanlar için mekansal referanslı veriler mevcut değildi. Bütüncül (bina içi/dışı) uygulamalara olan talep, yalnızca verilerin elde edilmesi için daha ileri teknikler ve teknolojiler geliştirilmesini değil aynı zamanda CBS uygulamaları için bina içi veri modeli oluşturulmasını da teşvik etmiştir. Bina içi mekansal veri modeli (building interior spatial data model - BISDM) olarak adlandırılan bu model iki önemli özelliğe sahiptir. İlki, bilinen bina içi CBS uygulamalarının gereksinimlerini karşılamak için oluşturulmuş olmasıdır. İkincisi ise, veriler bu model ile modellenirse mevcut “bina dışı” CBS uygulamalarıyla kolaylıkla ve bütünüyle entegre edilebilen uygulamalar gerçekleştirilebilir. Bu, mekansal veri altyapılarının tesis bilgi altyapısı (facilities information infrastructure - FII)’nı da içerebileceği anlamına gelmektedir. Böylece, hem içi hem de dışıyla tesislerin yönetimi için yeni ve yararlı uygulamalar geliştirilmesi mümkün olacaktır (Casazza, 2010). Disiplinlerarası çalışmanın önemini burada bir kez daha görebiliriz. Disiplinlerarası çalışmada insanın eylem ve etkileşimi için temel olan dört kavramın ilişkisi Şekil 1’degösterilmektedir.




Şekil 1: İnsanın eylem ve etkileşimi için temel oluşturan 4 kavram (Anlama, İletişim, Görselleştirme ve İşbirliği) (Kymmell, 2008)
Şekil 1’den de anlaşılacağı gibi disiplinlerin birbiriyle işbirliği yapabilmeleri için birbirlerini anlamalı ve doğru iletişim kurmalıdırlar. Görselleştirme de her disiplinin anlayacağı şekilde olmalıdır. Görselleştirmenin farklı gösterimleri olabileceği gibi farklı ayrıntı düzeyleri (Level of Details) ile de gösterilebilir. 3B kent modellerinde, ilgili nesneler farklı ayrıntı düzeyleriyle (LoD) ifade edilmektedir. Her bir LoD belirli bir genelleştirme düzeyini gösterir. Ayrıntı düzeyleri, bağımsız toplanan farklı verilerin aynı ortamda depolanması için tasarlanmıştır. Aynı zamanda veri analizi ve görselleştirilmesi işlemlerinin kolay ve etkin olmasını da sağlamaktadır. Günümüzde en son yapılan çalışmalarda, ayrıntı düzeyleri kavramı CityGML kapsamında incelenmektedir. CityGML dili ayrıntı düzeyleri kavramına bir standart getirmek için geliştirilmiştir. Bir CityGML veri setinde, nesnenin farklı çözünürlükteki görünümleri dikkate alınarak gösterimi, analizi ve görselleştirilmesi aynı anda farklı ayrıntı düzeylerinde birlikte gerçekleştirilebilir (Yücel ve Selçuk, 2009). Şekil 2, beş farklı ayrıntı düzeyini göstermektedir. LOD0; 2.5B sayısal arazi modelidir. LOD1; herhangi bir çatı yapısı olmaksızın iyi bilinen blok modelidir. LOD2’deki binalar; belirgin çatı yapıları, balkonlar ve merdivenler gibi büyük bina elemanlarını içerir. LOD3; ayrıntılı duvar ve çatı yapıları, kapılar, pencereler ve bölmelerin yer aldığı mimari modellerdir. LOD4; odalar, merdivenler ve mobilyalar ile LOD3’ü tamamlar (Kolbe, 2009).

Şekil 2: CityGML’de tanımlanan beş farklı ayrıntı düzeyi (Kolbe, 2009).

Yapı Bilgi Modellemesinin Coğrafi bilgi sistemine entegrasyonunda olumlu ve olumsuz etkenler olabilir. Bu etkenler, Isikdag ve Zlatanova (2009a) YBM ve CBS entegrasyonuna ilişkin SWOT analizi çalışmasının özetinde (Tablo 1’de) verilmektedir.

Tablo 1: Mekansal bağlamda YBM gerçekleştirimi için SWOT Matrisi (Isikdag ve Zlatanova, 2009)

SWOT matrisi
	Güçlü Yanlar	Zayıf Yönler
Teknik Açıdan	Yapı geometrisinin 3B gösterimi Nesne yönelimli veri modelleriyle betimlenen mekansal hiyerarşi, YBM’ler zengin semantik (anlamsal) bilgi içerir, Yapının mevcut durumunu gösteren gelişme modeli, İç mekan geometrisinin sorgu tabanlı gösterimi. Açık mekan bölümlemesi	AEC ve mekansal bilgi alanlarında nesnelerin geometrik gösterimlerindeki farklılıklar. YBM’ler lokal ve bağıl koordinatları kullanırlar. Mekansal ilişkiler, bağlantılılık ilişkileri biçiminde tutulmaz. Çoklu geometrik gösterimler. Sınıf farklılıkları.
	Fırsatlar	Tehditler
Etki Alanı Açısından	AEC etki alanı; Yer seçimini kolaylaştırması. Tasarım tekliflerinin değerlendirilmesi. Enerji tüketimi ve ışıklandırma gereksinimlerinin analizini kolaylaştırması. Lojistik operasyonların büyük ölçekli 4B simülasyonlara entegre edilmesi Hasar değerlendirmesi (ve yenileme projelerine destek sağlanması) Kentsel yönetim etki alanı; Kent ortamının 3B modellenmesini kolaylaştırması. Tahliye faaliyetlerini kolaylaştırması. 3B coğrafi kodlama/referanslama. Halkın katılımı. Emlak vergisi değerlendirmesi	Özel hayat ve kişisel alan üzerindeki sınırlamalar. Bilgi fazlalığı Coğrafi referanslı bina bilgilerine yetkisiz erişim

Yıllardan beri AEC endüstrisi, binaların ayrıntılı geometrik modellerini oluşturmada üretim/yapım sürecini desteklemek için nesne modellemeyi amaçlayan CAD sistemlerinden yararlanmaktadır. Geometriler, CSG, Sweeping ya da BRep yöntemleriyle modellenmekte ve eğri, spline ve yüzey kaplamalarından oluşmaktadır. Son yıllara kadar, çoğu CAD modeli iki boyutlu olarak oluşturulmaktaydı, nesne yönelimli değildi ve semantik bilgiler açısından gelişkin değildi. Ayrıca bina elemanları arasındaki mekansal ilişkiler modelde tutulmuyordu. Fakat özellikle YBM kavramıyla birlikte nesneleri geometrik ve semantik olarak tanımlama olanağı sağlayan CIS/2 ve IFC modelleri geliştirilmiştir (Isikdag ve Zlatanova, 2009b). YBM, daha önceki teknolojilerin ve yöntemlerin güçlü bir temeli üzerine inşa edildiği için, disiplinler arası çalışma kolaylığı da sağlamaktadır. Şekil 3 temel olarak referans alınan teknoloji ve yöntemleri içermektedir.



Şekil 3: YBM’nin oluşumunda temel alınan teknoloji ve yöntemler.(Deutsch,2011)
CityGML ve IFC, bir çok açıdan oldukça farklıdır. Temel farklılık, CBS ile YBM ve bilgisayar destekli mimari tasarım (CAD)’daki 3B modellerin üretiminde kullanılan modelleme yaklaşımlarından kaynaklanır. CBS’de 3B nesneler algılayıcılara özgü çıkartım yöntemlerine dayalı olarak topografik detayların yüzey gözlemlerinden (metrik ölçümlerinden) elde edilir. Böylece detaylar, birikimli modelleme ilkesi uygulanarak gözlemlenen yüzeyleriyle tanımlanır. YBM modeli ise 3B nesnenin nasıl oluşturulduğu ifade eder, üretken modelleme yaklaşımını kullanır ve topografyadan çok yapılaşmış çevreye odaklanır. Bu nedenle YBM modelleri, binaların yapısal bileşenlerini temsil eden hacimsel ve parametrik ilkellerden oluşur. Şekil 4 her iki modelleme yaklaşımının etkilerini örneklemektedir (Nagel vd., 2009).

Şekil 4: IFC (solda) ve CityGML (sağda)’de modellenen kat örnekleri (Nagel vd., 2009).
Modellemelerin harita üzerinde gösterilmesi çalışmaları zaman zaman uygulamacılar tarafından yapılmaktadır. Şekil 5’te San Joe’de Sketchup programı kullanılarak modellenip Google Earth’de gösterime sunulan BEA Kampüsü bu tür çalışmalara örnek gösterilebilir. Ancak LoD4 seviyesindeki bir modelleme çalışması bulunmamaktadır. Çalışmanın bundan sonraki aşamalarında, LoD4 seviyesindeki modellemenin harita üzerinde ve gerçek koordinatlarıyla göstermek için adaptasyon sağlama çalışması olacaktır. Akkaya vd (2011), LoD4 kapsamında 3Ds Max yazılımı ile bir kampüs modellemesi çalışması yapmıştır. Şekil 6 bu çalışmanın ürünü olarak ortaya çıkmaktadır. Ancak bu modelleme koordinat sistemine aktarılmadığı için haritalar üzerinde gösterilememektedir.

Şekil 5: Arazi üzerine gerçek koordinatlarıyla konumlandırılmış Bea Campus in San Jose

(Kymmell, 2008)

Şekil 6: LoD4 Kapsamında Kampüs Modellemesi

(Akkaya vd, 2011)

Wu and Hsieh (2007), IFC den GML’ye otomatik çevirme için bir algoritma sunmuştur. Isikdağ ve Zlatanova (2009b) IFC veri modeli ile CityGML arasında semantikl eşleştirme tanımlamak için ön bilgi vermektedirler. Çalışmaların tek amacı iki model arasındaki otomatik çevirimin sağlanmasıdır. Isikdağ vd. (2008)’nin başka bir çalışmasında ise iki örnek olay çalışması bulunmaktadır. Bunlar yangın müdahalesi ve yer seçimi. Ancak bütün bu çalışmalar rağmen bu güne kadarki çalışmalarda IFC ile CBS arasında hizmet ağı açısından birlikte çalışılabilirlik üzerine sistemli bir çalışma bulunmamaktadır. (Hijazi vd. 2011)



5. Sonuçlar
Hızlıca büyüyen kentlerin ve özellikle büyük şehirlerin artan karmaşıklığı, kenti yönetmeyi güçleştirmektedir. İnşaatların ve tesislerin etkin yönetimi, coğrafi bilgi sistemlerinin bina geometrileri yanında iç mekan modellerini de içermesi gereksinimi ortaya çıkarmıştır. CityGML kavramında LoD4 olarak adlandırılan iç mekan modellerinin CBS entegrasyonuna ilişkin çok az sayıda çalışma vardır. Bu çalışma, yapılan çalışmalar hakkında bilgi edinmek, olası model geçişlerini incelemek amacıyla yapılmıştır. Bir sonraki adım IFC ve CityGML gibi modelleme dillerinin elverişliliğini denemek ve tam CBS entegrasyonunu sağlamak olacaktır.

Kaynaklar

Akkaya, D., Ceylan, E., Karahan, P.G. (2011) Yıldız Teknik Üniversitesi Davutpaşa Kampüsü İnşaat Fakültesi Binasının 3Ds Max Yazılımıyla Üç Boyutlu Modellemesi, Lisans Tezi,YTÜ Harita Mühendisliği Bölümü, İstanbul.
Casazza, K. (2010) “Building interior space data model: the link from BIM to GIS and the foundation for an existing-structure BIM”, Journal of Building Information Modeling (JBIM), Fall 2010, 26-27.
Deutsch, R. (2011) “The Social Implications of Implementing BIM”, BIM and integrated

design strategies for architectural practice, Chapter 2, John Wiley & Sons, Inc., Hoboken, New Jersey, 33.

Forbes, L. H. (2010) Modern Construction: Lean Project Delivery and Integrated Practices. CRC Press: Boca Raton, 524 p.
Hijazi, I., Ehlers, M., Zlatanova, S., Becker, T., Berlo, L. (2011) “Initial Investigations for Modeling Interior Utilities Within 3D Geo Context: Transforming IFC-Interior Utility to CityGML/UtilityNetworkADE”, Advances in 3D Geo-Information Sciences, Springer, Berlin, Germany, 95-113.
Isikdag, U. ve Zlatanova, S. (2009a) “A SWOT analysis on the implementation of building information models within the geospatial environment”. In: Krek, A., Rumor, M., Zlatanova, S., Fendel, E.M.(eds.) Urban and Regional Data Management: UDMS Annuals 2009, CRC Press: London, 15-30.
Isikdag, U. ve Zlatanova, S. (2009b) “Towards defining a framework for automatic generation of buildings in CityGML using Building Information Models”. In: Lee, J. and Zlatanova, S. (eds.) 3D Geo-Information Sciences, Lecture Notes in Geoinformation and Cartography, Springer: Berlin, 79-96.
Isikdag U, Underwood J, Aouad G (2008). “An investigation into the applicability of building information models in geospatial environment in support of site selection and fire response management processes” Advanced Engineering Informatics, 22:504–519.
Kolbe, T.H. (2009) “Representing and exchanging 3D city models with CityGML”. In: Lee, J. and Zlatanova, S. (eds.) 3D Geo-Information Sciences, Lecture Notes in Geoinformation and Cartography, Springer: Berlin, 15-31.
Kymmell, W. (2008) “Building Information Modeling”, Building Information Modeling Planning and Managing Construction Projects with 4D CAD and Simulations, The McGraw-Hill Companies, USA, 4-122.
Nagel, C., Stadler, A. ve Kolbe, T.H. (2009) “Conceptual requirements for the automatic reconstruction of building information models from uninterpreted 3D models”. In: Proceedings of ISPRS WG III/4, IV/8, IV/5: Geoweb Academic Track - Cityscapes, 27-31 July 2009, Vancouver, Canada.
Przybyla, J. (2010) “The next frontier for BIM: Interoperability with GIS”, Journal of Building Information Modeling (JBIM), Fall 2010, 14-18.
Strafeci, A. (2008) What does BIM mean for civil engineers?. Available from:

http://www.cenews.com/magazine-article----what_does_bim_mean_for_civil_engineers_-6098.html [Nisan 16,2011’de erişilmiştir].
Young, J. (2010) “Convergence yields smarter facilities: Practical applications for building planners and operators”, Journal of Building Information Modeling (JBIM), Fall 2010, 23-25.
Yücel, M.A., Selçuk, M. (2009) “Üç boyutlu kent modellerinde ayrıntı düzeyi (LoD) kavramı”, HKM Jeodezi, Jeoenformasyon ve Arazi Yönetimi Dergisi 2009/2 Sayı 101, 3-9.
Underwood, J., Işıkdağ, Ü. (2009) “Handbook of Research on Building Information Modeling and Construction Informatics: Concepts and Technologies”, 1 cilt, İnformation Science Publishing, USA, 1 – 28, 302 – 323.
Wu I, Hsieh S (2007) Transformation from IFC data model to GML data model: methodology and tool development. Journal of the Chinese Institute of Engineers,30(6):1085–1090.