벡터사진 정보와 BIM을 활용한 건축물의 시공·유지관리 이력관리기술 History Management Technology of Building Construction and Maintenance Using Vector Photo Information and BIM원문보기
최근에 제안된 지능형 영상은 기존의 사진정보와 함께 6하원칙(5W1H)정보 등이 같이 생성 저장 관리되는 것이다. 그러므로 이 영상은 시공 유지관리 과정에서 촬영된 사진의 검색 관리에 매우 유용하게 쓰일 수 있다. 그리고 지능형 영상의 핵심이 되는 벡터사진이 BIM과 연계되면, 벡터사진에 포함된 정보를 활용하여 BIM객체를 찾아낼 수 있다. 그리고 찾아낸 BIM객체의 속성에 촬영된 벡터사진 정보를 저장하면, 벡터사진은 손쉽게 시공 유지관리 이력정보로 관리되어 건설정보관리의 효율화에 기여할 수 있다. 본 연구에서는 벡터사진 정보로부터 BIM의 객체를 추출하고, 추출된 객체의 속성을 관리하는 기술을 개발하였다. 그리고 프로토타입모듈을 개발 테스트하여 기준점설정, 좌표계 변환, 위치계산 등의 과정을 평가하였다. 이를 통해 벡터사진으로부터 BIM 객체의 추출이 가능하며, 객체의 속성정보 관리도 가능함을 확인하였다.
최근에 제안된 지능형 영상은 기존의 사진정보와 함께 6하원칙(5W1H)정보 등이 같이 생성 저장 관리되는 것이다. 그러므로 이 영상은 시공 유지관리 과정에서 촬영된 사진의 검색 관리에 매우 유용하게 쓰일 수 있다. 그리고 지능형 영상의 핵심이 되는 벡터사진이 BIM과 연계되면, 벡터사진에 포함된 정보를 활용하여 BIM객체를 찾아낼 수 있다. 그리고 찾아낸 BIM객체의 속성에 촬영된 벡터사진 정보를 저장하면, 벡터사진은 손쉽게 시공 유지관리 이력정보로 관리되어 건설정보관리의 효율화에 기여할 수 있다. 본 연구에서는 벡터사진 정보로부터 BIM의 객체를 추출하고, 추출된 객체의 속성을 관리하는 기술을 개발하였다. 그리고 프로토타입 모듈을 개발 테스트하여 기준점설정, 좌표계 변환, 위치계산 등의 과정을 평가하였다. 이를 통해 벡터사진으로부터 BIM 객체의 추출이 가능하며, 객체의 속성정보 관리도 가능함을 확인하였다.
Recently proposed intelligent images are generating, storing and managing along with existing image information and 5W1H information. Therefore, these vector images can be useful in searching and managing photos taking during building construction and maintenance processes. In addition, when the vec...
Recently proposed intelligent images are generating, storing and managing along with existing image information and 5W1H information. Therefore, these vector images can be useful in searching and managing photos taking during building construction and maintenance processes. In addition, when the vector photos, a key to the intelligent image, is linked with BIM, it is possible to find BIM objects by utilizing information included in vector photos. And if the taken vector photo is saved as attributes of the extracted object, the vector photo can be managed as the historical data. Furthermore, this new technology will contribute to make the management of construction information more efficiently. This study is about the development of the technology of extracting BIM objects from vector photo information and managing the attributes of the extracted objects. Also the prototype modules was developed and tested to evaluate the processes of setting reference points, converting coordinate system, calculating positions, and so on. Through these processes, it was confirmed that the possibility of extracting BIM objects from vector photos and of managing attribute data of objects.
Recently proposed intelligent images are generating, storing and managing along with existing image information and 5W1H information. Therefore, these vector images can be useful in searching and managing photos taking during building construction and maintenance processes. In addition, when the vector photos, a key to the intelligent image, is linked with BIM, it is possible to find BIM objects by utilizing information included in vector photos. And if the taken vector photo is saved as attributes of the extracted object, the vector photo can be managed as the historical data. Furthermore, this new technology will contribute to make the management of construction information more efficiently. This study is about the development of the technology of extracting BIM objects from vector photo information and managing the attributes of the extracted objects. Also the prototype modules was developed and tested to evaluate the processes of setting reference points, converting coordinate system, calculating positions, and so on. Through these processes, it was confirmed that the possibility of extracting BIM objects from vector photos and of managing attribute data of objects.
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문제 정의
본 연구에서는 벡터사진으로부터 정보를 획득하고, 획득된 정보에 따라 가상카메라를 생성하며, 생성된 가상카메라에 의해 촬영된 객체들의 정보를 관리하는 모듈을 개발하고 시험하는 것으로 범위를 제한한다. 시범 프로그램 개발을 위한 상용 BIM 저작도구로는, 국내에서 가장 높은 시장점유율을 가지고 있는 오토데스크 레빗 2014(Autodesk Revit; 이하 레빗이라 함)을 사용하도록 한다.
그리고 이렇게 벡터사진이 BIM 속성으로 저장되면, 벡터사진은 손쉽게 시공·유지관리 이력정보로 관리될 수 있어 건설정보관리의 효율화에 기여할 수 있다. 이에 본 연구에서는 벡터사진 정보로부터 BIM의 객체를 추출하고, 추출된 객체의 속성을 관리하는 기술을 개발하였다.
전술한 벡터사진 활용방법에 착안하여, 벡터사진 정보로부터 BIM의 객체를 추출하고, 추출된 객체의 속성을 관리하는 기술을 개발하는 것이 본 연구의 목적이다. 즉 기존의지능형영상 촬영·관리 시스템을 활용하여 지능형영상이 생성되면, 생성된 지능형영상에 포함된 벡터정보로부터 BIM 가상공간상의 위치를 확인하여 객체를 추출하고, 도출된 객체의 속성정보를 관리하는 모듈을 개발하고자 한다.
즉 기존의지능형영상 촬영·관리 시스템을 활용하여 지능형영상이 생성되면, 생성된 지능형영상에 포함된 벡터정보로부터 BIM 가상공간상의 위치를 확인하여 객체를 추출하고, 도출된 객체의 속성정보를 관리하는 모듈을 개발하고자 한다.
제안 방법
4) 카메라 위치, 자세, 화각의 설정방법을 개발하고, 통합 모듈을 개발한다.
5) 가상카메라를 설치·촬영하고, 촬영된 가상사진 속의 객체를 추출하는 프로토타입 모듈을 개발하고, 테스트를 수행한다.
건설현장에서 많이 촬영되는 사진의 효율적 관리를 위하여 기존의 사진정보와 함께 6하원칙(5W1H)정보가 같이 생성·저장·관리되는 지능형 영상이 제안되었다.
개발된 IPF View Finder의 시험을 위하여 우선 K연구원 본관의 벡터사진을 촬영하였으며, BIM 모델은 본관의 설계도면을 활용하여 K연구원에서 자체 구축한 모델을 사용하였다. 그리고 IPF View Finder로 벡터사진을 읽은 후, 벡터사진과 동일한 가상사진을 생성하여 실제사진과 비교하는 방법으로 모듈을 테스트 하였다. Figure 15는 K연구원의 외부를 촬영한 벡터사진으로부터 가상사진를 도출한 사례이다.
이러한 방법으로 벡터사진에 포함된 건물 명칭, 주소, 설명, GPS, Gyrometer, Inclinometer 등의 값들을 추출한다. 그리고 디지털 사진에 포함되어 있는 초첨거리속성정보를 추출하여 화각을 산출한다[9].
ipf 사진에서 화각을 산출한다. 그리고 카메라의 위치,자세, 화각 정보를 토대로 크롭박스의 크기를 산정한다.
그리고 프로토타입 모듈을 개발·테스트하여 기준점설정, 좌표계 변환, 위치계산 등의 과정을 통한 가상사진 생성 결과를 평가하였다.
이 때 레빗 카메라의 화각은 기본적으로 50도로 설정되어 있다. 다음으로 GPS의 위치와 고도값을 BIM 모델 상의 수직 좌표체계로 변환하여 가상카메라의 좌표와 높이를 설정하고, 벡터사진의 자세값 데이터를 활용하여 가상카메라의 자세를 설정한다. 그리고 가상카메라에서 화면뷰를 생성한다.
또, BIM 프로젝트의 기준점(N/S, 동/서, 입면도, 진북 각도), 위치(위도, 경도) 정보를 기반으로 하여, 벡터사진의 벡터정보(vector info.)에 포함된 GPS 정보에 대한 가상공간의 위치를 계산한다. 가상공간의 위치는 기준점으로부터의 상대위치를 계산하여 도출할 수 있는데, 프로젝트의 위치(위도, 경도)에 대한 1″ 당 ㎜거리를 계산하여 사진촬영 위치를 추적하게 된다.
따라서 ipf 파일의 압축을 풀면, 헤더와 벡터 정보 XML파일을 읽을 수 있다. 이러한 방법으로 벡터사진에 포함된 건물 명칭, 주소, 설명, GPS, Gyrometer, Inclinometer 등의 값들을 추출한다. 그리고 디지털 사진에 포함되어 있는 초첨거리속성정보를 추출하여 화각을 산출한다[9].
이를 위하여, 본 연구에서는 벡터사진의 정보로부터 가상카메라의 위치, 자세, 화각을 설정하는 방법을 제시하고, 통합모듈을 개발하였다. 그리고 프로토타입 모듈을 개발·테스트하여 기준점설정, 좌표계 변환, 위치계산 등의 과정을 통한 가상사진 생성 결과를 평가하였다.
대상 데이터
개발된 IPF View Finder의 시험을 위하여 우선 K연구원 본관의 벡터사진을 촬영하였으며, BIM 모델은 본관의 설계도면을 활용하여 K연구원에서 자체 구축한 모델을 사용하였다. 그리고 IPF View Finder로 벡터사진을 읽은 후, 벡터사진과 동일한 가상사진을 생성하여 실제사진과 비교하는 방법으로 모듈을 테스트 하였다.
이론/모형
왜냐하면 GPS로부터 구하는 실제공간좌표계는 다원체면상의 경도·위도 좌표이고, BIM에서 사용하는 좌표계는 평면직각좌표계이기 때문이다[9]. GPS 정보를 평면직각좌표로 변환하기 위해서 국토지리정보원에서 개발한 공공측량성과 세계측지계 전환 기술지침서[10]의 논리구조와 식(1) 및 (2)와 같은 국가좌표변환계수[11]를 활용하였다.
그런데 레빗은 버전의 갱신에 따라 개발을 위한 객체 클래스의 구조와 속성 등의 변화가 매우 큰 상황이다. 본 연구에서는 최신버전인 Revit Architecture 2014 버전을 이용하였으며 API개발을 위해서는 C#을 이용하였다.
본 연구에서는 벡터사진으로부터 정보를 획득하고, 획득된 정보에 따라 가상카메라를 생성하며, 생성된 가상카메라에 의해 촬영된 객체들의 정보를 관리하는 모듈을 개발하고 시험하는 것으로 범위를 제한한다. 시범 프로그램 개발을 위한 상용 BIM 저작도구로는, 국내에서 가장 높은 시장점유율을 가지고 있는 오토데스크 레빗 2014(Autodesk Revit; 이하 레빗이라 함)을 사용하도록 한다.
성능/효과
그리고 프로토타입 모듈을 개발·테스트하여 기준점설정, 좌표계 변환, 위치계산 등의 과정을 통한 가상사진 생성 결과를 평가하였다. 이를 통해 벡터 사진으로부터 BIM 객체의 추출이 가능하며, 객체의 속성정보 관리도 가능함을 확인하였다.
후속연구
개발된 가상카메라 생성·속성관리 모듈은 벡터사진의 활용 가능성을 확인하기 위하여 프로토타입 수준으로 개발되어 많은 부분을 단순화하여 구현하였다는 한계가 있다.
개발된 모듈은 기본적으로 벡터사진을 이용한 벡터객체추출, 객체의 속성정보 관리 등 시설물 시공·유지관리에 활용될 수 있다.
향후 벡터사진을 활용한 건설정보관리시스템을 개발하기 위해서는 발견된 문제 해결을 포함한 추가적인 연구개발이 진행되어야 할 것으로 생각된다. 이러한 연구를 통해, 향후에 벡터사진과 BIM의 연계시스템을 개발하여, 사진의 벡터정보를 BIM의 속성정보가 자동으로 연계되면, 건설정보관리에 매우 유용하게 활용될 것으로 기대된다.
마지막으로 생성된 3D 뷰 파일을 열면, 참여자들은 발제자와 동일한 뷰를 볼 수 있게 된다. 이와 같은 개념을 활용하여 모듈을 개발하면, BIM 협업을 간단하면서 효과적으로 지원할 수 있는 프로그램으로의 활용이 가능할 것으로 판단된다.
이와 같은 센서의 오차는 센서기술이 발달되면 극복될 수 있으리라고 기대된다. 향후 벡터사진을 활용한 건설정보관리시스템을 개발하기 위해서는 발견된 문제 해결을 포함한 추가적인 연구개발이 진행되어야 할 것으로 생각된다. 이러한 연구를 통해, 향후에 벡터사진과 BIM의 연계시스템을 개발하여, 사진의 벡터정보를 BIM의 속성정보가 자동으로 연계되면, 건설정보관리에 매우 유용하게 활용될 것으로 기대된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
문자위주로 서술된 정보의 단점은?
일반적으로 문자위주로 서술된 정보는 표현의 한계로,작성한 사람이 아니면 그 상황을 정확히 이해하기 어렵다[1]. 문자위주로 이루어진 현장정보를 보완하는 방법으로 사진을 이용할 수 있는데, 사진은 수많은 정보가 집약된 효율적인 의사소통 도구이기 때문이다[2].
문자위주로 이루어진 현장정보를 보완하는 방법으로 이용할 수 있는 것은?
일반적으로 문자위주로 서술된 정보는 표현의 한계로,작성한 사람이 아니면 그 상황을 정확히 이해하기 어렵다[1]. 문자위주로 이루어진 현장정보를 보완하는 방법으로 사진을 이용할 수 있는데, 사진은 수많은 정보가 집약된 효율적인 의사소통 도구이기 때문이다[2]. 최근에 디지털 카메라 뿐 만 아니라 스마트폰, 타블렛 PC 등이 널리 보급되면서, 건설 및 유지관리 현장에서도 사진촬영의 빈도와 촬영된 사진들의 활용도가 비약적으로 증가하고 있다.
프로토타입 모듈의 개발 환경은?
-프로그램 개발 도구(통합 개발 인터페이스) :Microsoft Visual Studio 2010
-.NET 프레임워크 버전 : Microsoft .NET Framework 4.0. 기반
참고문헌 (11)
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Kim KT, Kim GT, Lim MG. Development of link technology between vector-photo and 3D BIM model. Proceedings of the Korea Institute of Construction Engineering and Management; 2014 Nov 7; Seoul, Korea. Seoul (Korea): Korea Institute of Construction Engineering and Management; 2014. p.29-30
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