[논문]건설 공정 모니터링을 위한 모바일 증강현실 시스템

이석한

doi:10.9728/dcs.2017.18.5.977

건설 공정 모니터링을 위한 모바일 증강현실 시스템
Construction Management System using Mobile Augmented Reality 원문보기

디지털콘텐츠학회 논문지 = Journal of Digital Contents Society, v.18 no.5, 2017년, pp.977 - 982

이석한 (전주대학교 공과대학 정보통신공학과)

초록
AI-Helper

본 논문에서는 실시간으로 건설현장의 공정과정 및 작업 결과를 파악하고 모니터링 할 수 있는 시스템을 제안한다. 기존의 일반적인 건설현장 관리 및 모니터링의 경우 작업 현장의 영상을 작업자가 촬영한 후 이를 관리감독 본부에 직접 전송하여 작업의 진도나 작업결과 정확도에 대한 통제를 받는 오프라인 형식으로 진행된다. 이와 같은 모니터링 과정은 진행 방법의 특성상 많은 시간적 금전적 제약사항이 존재하며 신속한 의사결정 및 작업 현장과의 실시간 의사소통이 불가능하다는 단점이 존재한다. 이러한 단점을 최소화하기 위해서 본 논문에서는 증강현실 기술을 이용한 실시간 건설 공정 모니터링 시스템을 제안하였다. 그리고 최근 각광받는 스마트 모바일 장비를 기반으로 시스템을 구성함으로써 작업자의 사용성을 극대화하고자 하였다. 실험 및 구현 결과를 통하여 제안된 시스템의 효율성을 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper, we propose an AR system which enables monitoring and managing of the operation process of the construction site. In case of the conventional construction managing system, a worker takes several images of the construction site and sends them directly to the supervisory headquarter, which manages the progress of the construction process and checks weather the construction is achieved according to the architectural design or not. Due to the nature of the offline process, the conventional management system has time and monetary constraints, and there exists a disadvantage that it is impossible to make quick decision-making and real-time communication with the work site. In order to minimize these disadvantages, we proposes an AR real-time construction monitoring/management system. In particular, we aim to developed a system based on mobile device so that it can maximize usability. The efficiency of the proposed system is verified through several experiments and implementation results.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

공장, 건설현장 등과 같이 현재 수행중인 작업 현황에 대한 정보를 실시간으로 제공하고 모니터링 받아야 하는 작업환경에 증강현실 기술이 접목된다면 작업 환경 효율화 및 생산성 향상 등에 크게 기여할 수 있으며, 최근 이를 위한 연구가 다양한 분야에서 활발히 진행 중이다. 본 논문에서는 실시간으로 건설현장의 공정과정 및 작업 결과를 파악하고 모니터링 할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 건설현장에서 모바일 기기로 취득된 실시간 영상에 작업 및 공정관련 내용을 실시간으로 정합시키고 이를 작업자에게 제공해 주는 형식으로 구현된다.
본 논문에서는 증강현실 기술을 활용한 건설현장 공정 모니터링 시스템을 제안하였다. 증강현실을 도입함으로써 건설현장에서 직관적으로 작업 내용 및 피드백 등에 대한 정보를 확인할 수 있으므로 작업 오류 및 실패 등과 같은 인한 문제점을 줄일 수 있으며, 이로 인하여 재작업과 공정지연 등과 같은 문제를 최소화시킬 수 있다는 장점이 있다.
본 논문은 일반적인 사각형 마커가 아닌 마커 프레임에 위치한 정보를 이용하여 마커 종류를 판별해내는 프레임 마커를 활용한 시스템을 구성하였다. 프레임 마커는 일반적인 사각형 마커 보다 연산량이 적으며 구련 결과가 보다 강건할 뿐만 아니라 연산의 수행 속도 또한 빠른 장점이 있어 모바일 환경에 적용하기에 적합하다[4].
건축 시설물에서의 실내 환경은 조명장치의 미설치 및 태양광이 불규칙하게 투영되기 때문에 마커의 인식률이 떨어지게 된다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 카메라로부터 들어온 영상에 히스토그램 명세화를 수행함으로써 마커의 검출이 보다 원활히 수행될 수 있도록 하였다. 밝기를 보정할 수 있는 다양한 방법들이 존재하지만 증강현실의 실시간성을 위해 다른 밝기 보정 알고리즘보다 시스템 성능의 영향을 최소화 할 수 있는 히스토그램 명세화를 적용한다[6].

제안 방법

또한 모바일을 이용해 건설현장의 도면 및 각종 자재 정보를 확인할 수 있다. 3D 모델의 부족한 세부적인 정보를 기존의 도면으로부터 수치 및 수량 등을 확인한다. 화면 터치를 통해 필요한 지시사항을 텍스트 및 저장된 음성을 통해 확인할 수 있다.
실외 건설현장의 경우 마커의 사용이 적합하지 않아 건물의 특징점을 추출하여 3D 모델의 정합에 이용하였다. FAST 코너 검출기와 차원수를 줄인 SIFT 기술자를 이용해서 계산량을 줄여 모바일에 적합하게 최적화 하였다. 한편, 증강현실 기술 이외의 부가 기능으로 GPS를 이용해 작업자의 위치 파악 및 인력 관리를 할 수 있는 기능 및 3D 모델에 대한 도면 및 각종 자재 정보, 작업상 주의사항 실시간 통보기능, 공정 진도 관리를 위한 스케줄 관리 기능 등 또한 추가하였다.
그림 4와 같이 다양한 방향에서 실시간으로 촬영되는 사각형 마커의 형태를 이용하여 카메라의 위치 및 시점 방향을 추정한다. 그리고 마커 내부의 패턴을 이용하여 마커 종류를 판별한 다음 이를 기반으로 실사영상에 정합할 3차원 객체를 선택한다.
모바일 환경에서는 처리속도의 한계로 인하여 128차원의 벡터를 모두 사용하기에는 무리가 있다. 따라서 제안된 시스템에서는 그림 9에 보이는 바와 같이 9 개의 공간 영역 안의 4방향 벡터를 가진 36차원의 벡터로 차원 수를 줄여서 사용하였다[9]. 차원 수를 줄임으로써 속도 면에서 빠르고 정확도에서도 비교적 우수한 결과를 나타내어 모바일 환경에 사용하기에 적합하다.
공사 기간이 연장되면 공사비 증가로 이어져 막대한 손실이 발생할 수 있으며, 따라서 정확한 일정 관리는 공사 기간 준수를 위해 필수적이다. 따라서 제안된 시스템에서는 효율적인 일정 관리에 도움을 주기 위해 달력과 연동해 남은 공사 일정에 따라 3D 모델의 텍스쳐 색을 달리하였다.
또한 도면에 대한 지식이 부족한 건축주, 설계자, 시공자 간의 의사소통이 힘들고 결과물에 대해 마찰을 일으킬 소지가 있다. 제안된 건설현장 공정 모니터링 시스템은 증강현실 기술을 이용하여 작업 대상이 될 부분에 대한 가상의 3D 모델을 실사영상에 정합한 형태로 제공함으로써 작업자가 실시간으로 작업 내용을 직접 모니터링 할 수 있도록 하였다. 그리고 모바일 디바이스를 이용함으로써 휴대성을 극대화하고 건설현장에서 쓰이는 기존의 일반적인 모니터링 시스템의 단점 또한 최소화 하였다.
본 논문에서는 실시간으로 건설현장의 공정과정 및 작업 결과를 파악하고 모니터링 할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 건설현장에서 모바일 기기로 취득된 실시간 영상에 작업 및 공정관련 내용을 실시간으로 정합시키고 이를 작업자에게 제공해 주는 형식으로 구현된다. 특히 공정 확인이 필요한 부분에 대한 실사 영상에 3차원 가상 모델을 실시간으로 정합하여 작업자에게 제공해 줌으로써 예상치 못한 작업 오류로 인한 재작업을 최소화시킬 수 있다.
FAST 코너 검출기와 차원수를 줄인 SIFT 기술자를 이용해서 계산량을 줄여 모바일에 적합하게 최적화 하였다. 한편, 증강현실 기술 이외의 부가 기능으로 GPS를 이용해 작업자의 위치 파악 및 인력 관리를 할 수 있는 기능 및 3D 모델에 대한 도면 및 각종 자재 정보, 작업상 주의사항 실시간 통보기능, 공정 진도 관리를 위한 스케줄 관리 기능 등 또한 추가하였다. 실외 건설현장의 경우 특징점이 취득된 장소에 대한 3D 모델 정합만 가능한 한계점이 있다.

이론/모형

코너를 검출하는 과정은 그림 8과 같은 3가지 단계를 거쳐서 수행된다. FAST 검출기를 통하여 검출된 특징점의 추적은 SIFT 알고리즘을 이용하여 수행된다. SIFT 기술자는 특징점 추적을 수행하기 위해 특징점 주변 영역의 밝기값의 방향성과 크기 정보를 이용하다.
SIFT와 SUFR는 특징점 검출 및 추적에 있어서 강건한 알고리즘이지만 많은 연산량으로 인해 모바일에 실시간으로 적용시키기에는 무리가 따른다. 따라서 본 시스템에서는 특징 검출에서는 코너 기반 접근 방법인 FAST(Features from Accelerated Segment Test)[8]를 사용하였고, 기술자로는 차원수를 줄인 SIFT 기술자를 사용하였다. FAST 검출기는 빠른 속도로 코너를 검출하기 때문에 실시간으로 사용되는 시스템에 유용하다.

성능/효과

즉, 특징점 주변의 16 x 16영역 내에서 4 x 4 마스크를 형성하여 16개의 공간 영역을 설정한다. 그리고 설정된 16개의 공간 안에 픽셀들에 대한 각각의 방향성과 밝기값 기울기의 크기를 계산한 후 공간 안의 방향성을 8방향 벡터로 형성하며, 결과적으로 16개의 영역에 각각 8개의 벡터가 생성된다. 이렇게 생성된 128차원의 벡터를 특징점 추적을 위한 기술자로 이용한다.
실내 건설현장에서 조명의 영향에 강건한 시스템 구현을 위해 히스토그램 명세화를 이용해 증강되지 않거나 증강된 3D 모델의 정합 오차를 보완할 수 있었다. 또한 프레임 마커를 이용해 기존의 패턴기반 마커를 인식하는 방법인 템플릿 매칭보다 빠른 결과를 얻을 수 있어 모바일 환경에 적합하였다. 실외 건설현장의 경우 마커의 사용이 적합하지 않아 건물의 특징점을 추출하여 3D 모델의 정합에 이용하였다.
한편 그림 15는 실외 건설현장에서 건물로부터 특징을 뽑아 정해진 마커를 사용하지 않고 증강시키는 모습을 나타낸다. 모바일 장비를 이용하여 실내와 실외 건설현장에서 실시간으로 모니터링을 할 수 있음을 확인할 수 있다.
따라서 제안된 시스템에서는 그림 9에 보이는 바와 같이 9 개의 공간 영역 안의 4방향 벡터를 가진 36차원의 벡터로 차원 수를 줄여서 사용하였다[9]. 차원 수를 줄임으로써 속도 면에서 빠르고 정확도에서도 비교적 우수한 결과를 나타내어 모바일 환경에 사용하기에 적합하다.

후속연구

실외 건설현장의 경우 특징점이 취득된 장소에 대한 3D 모델 정합만 가능한 한계점이 있다. 이러한 문제점을 극복하고자 다양한 시각에서 찍은 이미지를 빠르게 검색해 3D 모델을 증강할 수 있는 기술, 모바일 환경을 고려한 다양한 최적화 기법 구현 등에 대한 연구가 향후 진행될 계획이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	증강현실을 이용하면 어떤 장점이 있는가?	증강현실(AR: Augmented Reality)은 사용자가 눈으로 보는 현실세계에 가상의 정보를 실시간으로 정합시켜서 제공해주는 기술이며, 최근 모바일 기기의 급격한 발달로 인하여 그 관심과 중요도가 더욱 증대되고 있다. 이러한 기술을 이용하면 사용자가 위치한 환경에 대한 정보나 작업자가 수행 중인 작업관련 필수 정보가 실사영상에 실시간으로 정합된 형태로 제공되기 때문에 사용자에게 보다 새롭고 편리한 컴퓨팅 환경을 제공할 수 있다는 장점이 있다[1], [2]. 공장, 건설현장 등과 같이 현재 수행중인 작업 현황에 대한 정보를 실시간으로 제공하고 모니터링 받아야 하는 작업환경에 증강현실 기술이 접목된다면 작업 환경 효율화 및 생산성 향상 등에 크게 기여할 수 있으며, 최근 이를 위한 연구가 다양한 분야에서 활발히 진행 중이다.
	증강현실이란 무엇인가?	증강현실(AR: Augmented Reality)은 사용자가 눈으로 보는 현실세계에 가상의 정보를 실시간으로 정합시켜서 제공해주는 기술이며, 최근 모바일 기기의 급격한 발달로 인하여 그 관심과 중요도가 더욱 증대되고 있다. 이러한 기술을 이용하면 사용자가 위치한 환경에 대한 정보나 작업자가 수행 중인 작업관련 필수 정보가 실사영상에 실시간으로 정합된 형태로 제공되기 때문에 사용자에게 보다 새롭고 편리한 컴퓨팅 환경을 제공할 수 있다는 장점이 있다[1], [2].
	건설현장의 작업자가 보다 직관적인 정보를 얻을 수가 없는 이유는 무엇인가?	이와 같은 방식은 공간적 정보 및 현장의 실제 상황을 반영하기 어렵기 때문에 시각적 복잡성으로 인한 어려운 점을 가진다는 단점이 있다[3]. 건설현장의 작업자는 도면과 경험에 의해 작업을 수행하기 때문에 시공 현황과 공정 등에 관한 보다 직관적인 정보를 얻을 수가 없다. 따라서 예상치 못한 결과로 인한 재작업으로 공사비 증가, 공사기간 연장을 초래하게 된다는 문제점이 존재한다.

참고문헌 (10)

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상세보기
D. Wanger, T. Langlotz and D. Schmalstieg, "Robust and Unbtrusive Marker Tracking on Mobile Phones," in Proc. IEEE and ACM International Symposium on Mixed and Augmented Reality, Cambridge, UK, pp.225-234, Sep. 2008
D. G. Lowe, "Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints," International Journal of Computer Vision, Vol.60, No.2, pp.91-110, Nov. 2004.

상세보기
Coltuc, D., Bolon, P, Chassery, J.-M., "Exact histogram specification," IEEE Transcation on Image Processing, Vol. 15, No. 5, pp. 1143-1152, Jun. 2006.

상세보기
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D. Wanger, G. Reitmayr, A. Mulloni, T. Drummond, and D. Schmalstieg, "Pose Tracking from Natural Features on Mobile Phones," in Proc. IEEE and ACM International Symposium on Mixed and Augmented Reality, Cambridge UK, pp.125-134, Sep. 2008
R. Hartley and A. Zisserman, Multiple View Geometry in Computer Vision, Cambridge UK, Cambridge Univ. Press, 2003.

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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