Aveva Marine과 SmartMarine 3D 간의 해양 플랜트 3D 배관 CAD 모델 유사도 평가 시스템 개발 Development of a Similarity Evaluation System for Offshore Plants' 3D Piping CAD Models Created Using Aveva Marine and SmartMarine 3D원문보기
해양 플랜트의 설계 건조 운전 과정에 참여하는 다수의 이해관계자들은 일반적으로 서로 다른 플랜트 3D CAD 시스템을 사용한다. 그리고 플랜트 설계 및 건조 업체는 플랜트 주문주에게 설계 결과물로 계약서에 명시된 형식의 플랜트 3D CAD 모델을 납품해야 한다. 그러나 플랜트 3D CAD 시스템에서 제공되는 데이터 교환 기능의 제약으로 인해서 플랜트 설계 및 건조 업체는 많은 경우 계약서에 명시된 형식에 맞게 해양 플랜트 3D 모델을 수작업으로 다시 모델링을 하여 납품한다. 따라서 수작업으로 리모델링된 3D CAD 모델의 정확도를 검증하기 위해 원본 플랜트 3D CAD 모델과 재모델링된 플랜트 3D CAD 모델간의 비교를 해야 한다. 이를 위해 해양 3D CAD 모델의 유사도를 정략적으로 평가하는 시스템을 개발하였다. 이 논문에서는 시스템의 구조 및 세부 기능을 설명한다. 그리고 비교 시스템을 이용한 실험 결과에 대해서 설명한다.
해양 플랜트의 설계 건조 운전 과정에 참여하는 다수의 이해관계자들은 일반적으로 서로 다른 플랜트 3D CAD 시스템을 사용한다. 그리고 플랜트 설계 및 건조 업체는 플랜트 주문주에게 설계 결과물로 계약서에 명시된 형식의 플랜트 3D CAD 모델을 납품해야 한다. 그러나 플랜트 3D CAD 시스템에서 제공되는 데이터 교환 기능의 제약으로 인해서 플랜트 설계 및 건조 업체는 많은 경우 계약서에 명시된 형식에 맞게 해양 플랜트 3D 모델을 수작업으로 다시 모델링을 하여 납품한다. 따라서 수작업으로 리모델링된 3D CAD 모델의 정확도를 검증하기 위해 원본 플랜트 3D CAD 모델과 재모델링된 플랜트 3D CAD 모델간의 비교를 해야 한다. 이를 위해 해양 3D CAD 모델의 유사도를 정략적으로 평가하는 시스템을 개발하였다. 이 논문에서는 시스템의 구조 및 세부 기능을 설명한다. 그리고 비교 시스템을 이용한 실험 결과에 대해서 설명한다.
Diverse stakeholders engaged in design, construction, and operation and maintenance of offshore plants typically operate heterogeneous plant 3D CAD systems. Engineering, procurement, and construction (EPC) companies are required to submit plant design result to the owner in the form of a plant 3D CA...
Diverse stakeholders engaged in design, construction, and operation and maintenance of offshore plants typically operate heterogeneous plant 3D CAD systems. Engineering, procurement, and construction (EPC) companies are required to submit plant design result to the owner in the form of a plant 3D CAD model, as specified in the contract. However, because of the limitations of data interface of plant 3D CAD systems, EPC companies frequently perform manual remodeling to fulfill the terms and conditions of the contract. Therefore, comparison should be performed between the source plant 3D CAD model and the remodeled plant 3D CAD model to prove the validity of the remodeled plant 3D CAD model. To automate the comparison process, we have developed a system for quantitatively assessing the similarity of the plant 3D CAD models. This paper presents the architecture and detailed functions of the system. In addition, experimental results using this system are explained.
Diverse stakeholders engaged in design, construction, and operation and maintenance of offshore plants typically operate heterogeneous plant 3D CAD systems. Engineering, procurement, and construction (EPC) companies are required to submit plant design result to the owner in the form of a plant 3D CAD model, as specified in the contract. However, because of the limitations of data interface of plant 3D CAD systems, EPC companies frequently perform manual remodeling to fulfill the terms and conditions of the contract. Therefore, comparison should be performed between the source plant 3D CAD model and the remodeled plant 3D CAD model to prove the validity of the remodeled plant 3D CAD model. To automate the comparison process, we have developed a system for quantitatively assessing the similarity of the plant 3D CAD models. This paper presents the architecture and detailed functions of the system. In addition, experimental results using this system are explained.
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제안 방법
Aveva Marine과 SmartMarine 3D의 3D 배관 CAD모델의 분석 결과를 바탕으로 두 모델간의 유사도 평가 척도를 정의하였다. 3D 배관 CAD 모델의 유사도는 형상 정보의 유사도(Sg) 및 비형상 정보 유사도(Sng)에 형상 정보 유사도 가중치(wg)와 비형상 정보 유사도 가중치(wng)를 곱하여 식 (1)과 같이 구할 수 있다.
Aveva Marine의 원본 3D 배관 CAD 모델과 Smart Marine 3D에서 재모델링된 3D 배관 CAD 모델간의 유사도를 자동으로 평가하는 시스템을 개발하였다. 이를 위해서 사용자의 요구를 분석하고 시스템의 유즈 케이스를 정의하였다.
개발된 유사도 평가 시스템의 유효성을 검증하기 위해서 국내 대형조선사 ‘D’사 제공한 Aveva Marine과 SmartMarine 3D의 3D 배관 CAD 모델을 비교하는 실험을 수행하였다.
국내 조선소가 사용하는 Aveva Marine의 3D 배관 CAD 모델과 납품을 하기 위해서 수작업으로 재모델링된 SmartMarine 3D의 3D 배관 CAD 모델을 분석하였다. 분석에 사용된 3D 배관 CAD 모델은 국내 대형조선사인 'D'사가 Aveva Marine과 SmartMarine 3D로부터 추출하여 자체 형식으로 저장한 모델이다.
평가 준비 단계가 완료된 상태에서 사용자가 유사도 평가 실행 메뉴를 선택하면 평가 준비 단계에서 저장한 두 3D 배관 CAD 모델 정보와 스펙 카탈로그매핑정보를 불러온다(GetData Manager 와 GetSpecCatalogMappingManager 함수). 그리고 3D 배관 CAD 모델 정보와 스펙 카탈로그 매핑 정보를 가지고 유사도 평가를 실행한다(Evaluator Similarity 함수). 유사도 평가는 객체별 비형상 유사도(EvaluateSng 함수)와 형상 유사도(EvaluateSg 함수)를 각각 계산한 후 하위 객체의 유사도를 고려하여 객체의 유사도를 다시 계산한다(EvaluateSoverall 함수).
평가 준비 단계는 Aveva Marine과 SmartMarine 3D의 3D 배관 CAD 파일과 카탈로그 매핑 파일을 로딩하고 사용자로부터 추가 정보를 입력 받는다. 그리고 Aveva Marine의 3D 배관 CAD 모델의 형상 및 비형상 정보를 시스템에 가시화 한다. 유사도 평가 단계는 유사도 평가 척도를 적용하여 Aveva Marine과 SmartMarine 3D 간에 형상 정보와 비형상 정보의 유사도를 비교한다.
그리고 형상 정보의 유사성과 비형상 정보의 유사성을 종합적으로 고려하는 유사도 평가 척도를 개발하였다. 그리고 개발된 평가 척도를 기반으로 해양 플랜트 3D 배관 CAD 모델간의 유사도를 정량적으로 평가하는 시스템을 개발하였다. 개발한 시스템의 유용성은 실제 배관 설계 모델을 대상으로 한 유사도 평가 실험을 통해서 검증하였다.
치수 허용 오차의 단위는 mm 이다. 그리고 사용자가 유사도 평가 결과를 효과적으로 검토할 수 있도록 유사도 전시 기능과 결과 출력 기능을 정의하였다. 유사도 전시는 사용자의 입력한 높은 유사도와 중간 유사도의 경계 값(퍼센트 %) 및 중간 유사도와 낮은 유사도의 경계 값(퍼센트 %)에 따라서 브랜치(Branch) 객체의 색을 초록, 노랑, 빨강색으로 변경하여 전시한다.
이를 위해서 사용자의 요구를 분석하고 시스템의 유즈 케이스를 정의하였다. 그리고 정의 된 유즈 케이스를 지원하는 평가 시스템의 구조를 설계를 하였다. 해양 플랜트 3D CAD 모델은 형상 정보뿐만 아니라 비형상 정보를 담고 있기 때문에 형상 정보의 유사도 뿐만 아니라 비형상 정보의 유사도를 종합적으로 평가할 수 있는 평가 척도를 정의하였다.
형상 정보 비교를 위해서 3D 형상 비교 방법 중 하나인 형상 분포(shape distributions) 기반 비교 방법(17)을 적용하였다. 그리고 형상 정보의 유사성과 비형상 정보의 유사성을 종합적으로 고려하는 유사도 평가 척도를 개발하였다. 그리고 개발된 평가 척도를 기반으로 해양 플랜트 3D 배관 CAD 모델간의 유사도를 정량적으로 평가하는 시스템을 개발하였다.
두 개의 3D 형상 모델을 비교하기 위해서는 각각의 3D 형상 모델로부터 형상에 관한 특징 정보를 담고 있는 형상 디스크립터(shape descriptor)를 생성한 후 이 형상 디스크립터를 비교하여 3D 형상 모델의 유사도를 계산한다.(6) 유사도 비교 방법은 형상 디스크립터의 생성 시 사용되는 입력 데이터에 따라서 구분된다.
스펙 카탈로그 속성 비교는 카탈'로그를 정의하는 방식이 CAD 시스템마다 다르기 때문에 ‘D’사로부터 제공받은 카탈로그 매핑 파일을 이용하여 Aveva Marine의 스펙 코드와 대응되는 SmartMarine 3D의 쇼트 코드(short code)와 옵션 코드(option code)를 비교한다.
그리고 Aveva Marine의 3D 배관 CAD 모델의 형상 및 비형상 정보를 시스템에 가시화 한다. 유사도 평가 단계는 유사도 평가 척도를 적용하여 Aveva Marine과 SmartMarine 3D 간에 형상 정보와 비형상 정보의 유사도를 비교한다. 평가 후 처리 단계는 비교 결과를 외부 파일로 출력하고 유사도에 따라 브랜치(Branch) 객체의 색을 변경한다.
유사도 평가 시스템의 설계를 위해서 국내 대형 조선사인 ‘D’사의 실무 담당자와의 인터뷰를 통해 사용자 요구사항을 분석하였다.
Aveva Marine의 원본 3D 배관 CAD 모델과 Smart Marine 3D에서 재모델링된 3D 배관 CAD 모델간의 유사도를 자동으로 평가하는 시스템을 개발하였다. 이를 위해서 사용자의 요구를 분석하고 시스템의 유즈 케이스를 정의하였다. 그리고 정의 된 유즈 케이스를 지원하는 평가 시스템의 구조를 설계를 하였다.
정의된 유즈 케이스를 바탕으로 평가 시스템의 제공 기능을 분류하고 시스템의 구조를 정의하였다. 평가 시스템은, Fig.
형상 정보의 유사도 계산을 위해서 SAT 속성에 기록된 형상 파일(SAT 파일)을 찾은 후 SAT 파일에 저장된 3D 형상 정보를 추출하여 비교를 수행한다. 3D 배관 CAD 모델에서 형상 파일은 브랜치(Branch) 객체만이 가지고 있다.
대상 데이터
마지막으로 데이터 읽기 모듈은 모델 비교를 위해서 입력 파일을 파싱(parsing)하여 추출된 정보를 내부 메모리에 저장하는 역할을 한다. 데이터 읽기 모듈은 Geometry Data Reader, Geometry Data Modeler, Spec Catalog Mapping Reader, AM Data Reader, 및 SM3D Data Reader로 구성된다. 유사도 평가 시스템을 구성하는 주요 모듈들 간의 관계를 클래스 다이어그램 형식으로 표현한 것이 Fig.
분석에 사용된 3D 배관 CAD 모델은 국내 대형조선사인 'D'사가 Aveva Marine과 SmartMarine 3D로부터 추출하여 자체 형식으로 저장한 모델이다.
개발된 유사도 평가 시스템의 유효성을 검증하기 위해서 국내 대형조선사 ‘D’사 제공한 Aveva Marine과 SmartMarine 3D의 3D 배관 CAD 모델을 비교하는 실험을 수행하였다. 실험에서 사용한 3D 배관 CAD 모델은, Fig. 8과 같이, 유닛(Unit) 수준의 모델로 Aveva Marine을 기준으로 약 300개의 브랜치(Branch)로 구성된다. 이 실험에서 사용자가 입력 값으로는 초기 설정 값(형상 유사도 가중치: 0.
개발한 시스템의 유용성은 실제 배관 설계 모델을 대상으로 한 유사도 평가 실험을 통해서 검증하였다. 유사도 평가 실험은 국내 조선소가 사용하는 Aveva Marine(4)에서 생성된 3D 배관 CAD 모델과 납품을 하기 위해서 수작업으로 재모델링된 SmartMarine 3D(5)의 3D 배관 CAD 모델을 대상으로 수행 하였다.
데이터처리
해양 플랜트 3D CAD 모델은 형상 정보뿐만 아니라 비형상 정보를 담고 있기 때문에 형상 정보의 유사도 뿐만 아니라 비형상 정보의 유사도를 종합적으로 평가할 수 있는 평가 척도를 정의하였다. 개발된 시스템의 유효성을 검증하기 위해서 약 300개의 브랜치(Branch) 로 구성된 유닛(Unit) 수준의 3D 배관 CAD 모델의 유사도 평가 실험을 수행하였다.
그리고 개발된 평가 척도를 기반으로 해양 플랜트 3D 배관 CAD 모델간의 유사도를 정량적으로 평가하는 시스템을 개발하였다. 개발한 시스템의 유용성은 실제 배관 설계 모델을 대상으로 한 유사도 평가 실험을 통해서 검증하였다. 유사도 평가 실험은 국내 조선소가 사용하는 Aveva Marine(4)에서 생성된 3D 배관 CAD 모델과 납품을 하기 위해서 수작업으로 재모델링된 SmartMarine 3D(5)의 3D 배관 CAD 모델을 대상으로 수행 하였다.
이론/모형
그리고 상위 객체의 경우에는 형상 유사도를 아래의 식 (2)와 같이 하위 객체들의 형상 유사도(Sg_si)의 평균으로 계산한다. 3D 형상 정보의 비교를 위해서 Ohbuchi 등(17)이 제안 한 형상 분포 기반 비교 방법을 적용하였다.
시스템 GUI(graphic user interface)의 구현을 위해서 MFC(Microsoft foundation classes)를 사용하였다. 3D 형상의 가시화를 위해서 HOOPS 1919를 사용하였고 SAT 파일의 처리 및 형상 분포의 생성을 위해서 ACIS R25를 사용하였다. XML 형식의 입력 파일의 로딩을 위해서 MS XML 4.
3D 배관 CAD 모델 비교 시스템은 C++ 언어로 개발되었다. 시스템 GUI(graphic user interface)의 구현을 위해서 MFC(Microsoft foundation classes)를 사용하였다. 3D 형상의 가시화를 위해서 HOOPS 1919를 사용하였고 SAT 파일의 처리 및 형상 분포의 생성을 위해서 ACIS R25를 사용하였다.
이 논문에서는 해양 플랜트 3D 설계 모델간의 유사도 평가 지원 시스템의 설계 및 개발 과정을 설명한다. 형상 정보 비교를 위해서 3D 형상 비교 방법 중 하나인 형상 분포(shape distributions) 기반 비교 방법(17)을 적용하였다. 그리고 형상 정보의 유사성과 비형상 정보의 유사성을 종합적으로 고려하는 유사도 평가 척도를 개발하였다.
성능/효과
9이다. 실험 결과, 유닛 수준의 두 3D 배관 CAD 모델의 유사도는 약 81%로 계산되었다.
후속연구
현재 개발된 평가 시스템은 3D 배관 CAD 모델의 유사도 평가 기능만을 제공하나 향후 지원 공종을 지지대와 장비로 확장할 필요가 있다. 그리고 다수의 3D 배관 CAD 모델을 일괄적으로 비교하기 위해서 현재의 GUI 기반 유사도 평가 시스템이 아닌 배치 모드 형태의 유사도 평가 시스템의 개발이 추가적으로 필요하다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
3D CAD 모델은 어디에 활용되는가?
컴퓨팅 파워(computing power), 3D 모델링, 및 가시화 기술의 발전에 따라 3D CAD 모델은 제품 개발, 공학 시뮬레이션, 가상 시작 등의 많은 분야에서 광범위하게 사용되고 있다. 이와 같은 흐름에 발맞춰 조선해양 산업에서도 선박 및 해양 플랜트의 설계, 시공, 및 유지보수 과정에서 3D CAD 모델을 적극적으로 활용하고 있다.
원본 플랜트 3d cad 모델과 재모델링된 플랜트 3d cad 모델의 유사도 평가 시스템이 필요한 이유는?
해양 플랜트의 설계 · 건조 · 운전 과정에 참여하는 다수의 이해관계자들은 일반적으로 서로 다른 플랜트 3D CAD 시스템을 사용한다. 그리고 플랜트 설계 및 건조 업체는 플랜트 주문주에게 설계 결과물로 계약서에 명시된 형식의 플랜트 3D CAD 모델을 납품해야 한다. 그러나 플랜트 3D CAD 시스템에서 제공되는 데이터 교환 기능의 제약으로 인해서 플랜트 설계 및 건조 업체는 많은 경우 계약서에 명시된 형식에 맞게 해양 플랜트 3D 모델을 수작업으로 다시 모델링을 하여 납품한다. 따라서 원본 플랜트 3D CAD 모델과 재모 델링된 플랜트 3D CAD 모델간의 유사도 평가 시스템이 필요하다.
플랜트 3D CAD 모델은 어떤 정보를 포함하는가?
플랜트 3D CAD 모델은 3D 형상 정보뿐만 아니라 기자재 사양, 플랜트 논리적 구성, 포트 등의 비형상 정보도 다수 포함하고 있다. 특히 플랜트 3D CAD 시스템의 기자재 카탈로그에 저장된 기자재의 3D 형상은 동일 회사 내에서도 시스템 마다 다르기 때문에 3D 형상의 비교 만으로 플랜트 3D CAD 모델의 유사도를 평가하는 데에는 한계가 있다.
참고문헌 (22)
PARTSolutions, 2014, http://partsolutions.com/.
ENOVIA Live Similarity, 2014, http://www.3ds.com/.
Tangelder, J.W. and Veltkamp, R.C., 2008, "A Survey of Content Based 3D Shape Retrieval Methods," Multimedia tools and applications, Vol. 39, No. 3, pp. 441-471.
Paquet, E., Rioux, M., Murching, A., Naveen, T. and Tabatabai, A., 2000, "Description of Shape Information for 2-D and 3-D Objects," Signal Processing: Image Communication, Vol. 16, No. 1, pp. 103-122.
Ramesh, M., Yip-Hoi, D., Dutta, D., 2001, "Feature Based Shape Similarity Measurement for Retrieval of Mechanical Parts," Journal of Computing and Information Science in Engineering, Vol. 1, No. 3, pp. 245-256.
El-Mehalawi, M., Miller, R.A., 2003, "A Database System of Mechanical Components Based on Geometric and Topological Similarity Part I: Representation," Computer-Aided Design, Vol. 35, No. 1, pp. 83-94.
Herrmann, J.W. and Singh, G., 1997, Design Similarity Measures for Process Planning and Design Evaluation, MARYLAND UNIV COLLEGE PARK DEPT OF MECHANICAL ENGINEERING.
Rodriguez, M.A. and Egenhofer, M.J., 2003, "Determining Semantic Similarity Among Entity Classes from Different Ontologies," IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, Vol. 15, No. 2, pp. 442-456.
Alizon, F., Shooter, S.B. and Simpson, T.W., 2006, "Reuse of Manufacturing Knowledge to Facilitate Platform-based Product Realization," Journal of Computing and Information Science in Engineering, Vol. 6, No. 2, pp. 170-178.
Mun, D. and Ramani, K., 2011, "Knowledge-based Part Similarity Measurement Utilizing Ontology and Multi-criteria Decision Making Technique," Advanced Engineering Informatics, Vol. 25, No. 2, pp. 119-130.
Ohbuchi, R., Minamitani, T. and Takei, T., "Shape-similarity Search of 3D Models by Using Enhanced Shape Functions," International Journal of Computer Applications in Technology, Vol. 23, No. 2-4, pp. 70-85.
Tangelder, J. W. and Veltkamp, R.C., 2003, "Polyhedral Model Retrieval Using Weighted Point Sets," International journal of image and graphics, Vol. 3, No. 1, pp. 209-229.
Hwang, T.J., Lee, K., Oh, H.Y. and Jeong, J.H., 2004, "Shape Similarity Measurement Using Ray Distances for Mass Customization," Proceedings of ACM Symposium on Solid Modeling and Applications, pp. 279-284.
Ip, C.Y., Lapadat, D., Sieger, L. and Regli, W.C., 2002, "Using Shape Distributions to Compare Solid Models," Proceedings of ACM Symposium on Solid Modeling and Applications, pp. 273-280.
Cheng, H., Lo, C., Chu, C. and Kim, Y., 2011, "Shape Similarity Measurement for 3D Mechanical Part Using D2 Shape Distribution and Negative Feature Decomposition," Computers in Industry, Vol. 62, No. 3, pp. 269-280.
Chu, C.H. and Hsu, Y.C., 2006, "Similarity Assessment of 3D Mechanical Components for Design Reuse," Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, Vol. 22, No. 4, pp. 332-341.
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