[논문]드론 및 레이저스캐너를 활용한 근대 건축물 문화재 빌딩정보 모델 역설계 구축에 관한 연구

정래규; 구본상; 유영수

doi:10.13161/kibim.2019.9.2.011

[국내논문] 드론 및 레이저스캐너를 활용한 근대 건축물 문화재 빌딩정보 모델 역설계 구축에 관한 연구
Using Drone and Laser Scanners for As-built Building Information Model Creation of a Cultural Heritage Building 원문보기

Journal of KIBIM = 한국BIM학회논문집, v.9 no.2, 2019년, pp.11 - 20

정래규 (서울과학기술대학교 건설시스템공학과) , 구본상 (서울과학기술대학교 건설시스템공학과) , 유영수 (서울과학기술대학교 건설시스템공학과)

Abstract ▼ AI-Helper

The use of drones and laser scanners have the potential to drastically reduce the time and costs of conventional techniques employed for field survey of cultural heritage buildings. Moreover, point cloud data can be utilized to create an as-built Building Information Model (BIM), providing a repository for consistent operations information. However, BIM creation is not a requisite for heritage buildings, and their technological possibilities and barriers have not been documented. This research explored the processes required to convert a heritage university building to a BIM model, using existing off-the-shelf software applications. Point cloud data was gathered from drones for the exterior, while a laser scanner was employed for the interior of the building. The point clouds were preprocessed and used as references for the geometry of the building elements, including walls, slabs, windows, doors, and staircases. The BIM model was subsequently created for the individual elements using existing and custom libraries. The model was used to extract 2D CAD drawings that met the requirements of Korea's heritage preservation specifications. The experiment showed that technical improvements were needed to overcome issues of occlusion, modeling errors due to modeler's subjective judgements and point cloud data cleaning and filtering techniques.

Keyword

표/그림 (17)

그림 Figure 1. Research flow chart
표 Table 1. SeoulTech Daeryuk hall(Cultural Heritage Administration)
표 Table 2. Phantom 4 Pro V2.0 specifications
그림 Figure 2. Pix4D Capture flight path
표 Table 3. SurphSLAM 10 specifications
그림 Figure 3. Drones aerial photography images
그림 Figure 4. SfM techniques
그림 Figure 6. Verifying real-time data
그림 Figure 5. 3D Modeling using Recap Photo(Point cloud)
그림 Figure 7. Laser scanning point cloud Model for Interior of building
그림 Figure 8. Use of existing floor plan as reference of BIM model creation
그림 Figure 9. Making a window Revit family using point cloud data
그림 Figure 10. Exterior BIM model creation using point cloud data(Drone)
그림 Figure 11. Interior BIM model creation using point cloud data(Laser scanner)
그림 Figure 12. Floor plan creation using BIM model
그림 Figure 13. Front and right elevation creation using BIM model
그림 Figure 14. Cross and longitudinal section using BIM model

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

동시에실무 적용 가능성 파악을 위해 현재 상용화된 주요 소프트웨어를 활용하여 정확한 BIM 모델 생성을 위해 발생하는 기술적인 문제를 분석하였다. 마지막으로, 상기 한계점들의 개선을 위해 향후 어떤 연구가 진행되어야 하는지를 제시하였다
이러한 시도와 동시에 최근에는 대상을 구분했을 때 발생하는 특정 문제를 해결하고자 하였다. Valero et al.
따라서 본 연구에서는 현재 상용 소프트웨어로 실무에서 가능한 부분을 파악하는데 역점을 두었으며, 상기 scan-to-BIM 연구는 향후 개선 방향을 제시할 때 그 가능성을 가늠하는데 활용하였다.
상용 소프트웨어를 활용하여 BIM 역설계를 진행하면서 파악된 기술적 문제 및 한계점을 도출하고 이를 기반으로 향후 연구 방향을 제시하였다.

제안 방법

구축된 BIM 내외부 모델을 하나의 통합된 모델로 구축 후 이를 활용하여 ‘근대건축물 기록화사업 과업내용서’, ‘문화재수리설계도서 작성기준’을 기준으로 평면도, 입면도 및 단면도를 작성하였다.
따라서, 본 연구에서는 근대건축물 실제 사례를 구하여 이를 드론 및 레이저 스캐너로 건물 내외부를 매핑한 뒤, 이를 BIM 모델로 역설계(Reverse Engineering)하는 일련의 절차를 수행하였다. 1차적으로는 구축된 BIM 모델로부터 근대 문화재 건축물 작성 기준에 부합하는 2차도면 생성 가능성을 파악하였다.
따라서, 본 연구에서는 근대건축물 실제 사례를 구하여 이를 드론 및 레이저 스캐너로 건물 내외부를 매핑한 뒤, 이를 BIM 모델로 역설계(Reverse Engineering)하는 일련의 절차를 수행하였다. 1차적으로는 구축된 BIM 모델로부터 근대 문화재 건축물 작성 기준에 부합하는 2차도면 생성 가능성을 파악하였다. 동시에실무 적용 가능성 파악을 위해 현재 상용화된 주요 소프트웨어를 활용하여 정확한 BIM 모델 생성을 위해 발생하는 기술적인 문제를 분석하였다.
1차적으로는 구축된 BIM 모델로부터 근대 문화재 건축물 작성 기준에 부합하는 2차도면 생성 가능성을 파악하였다. 동시에실무 적용 가능성 파악을 위해 현재 상용화된 주요 소프트웨어를 활용하여 정확한 BIM 모델 생성을 위해 발생하는 기술적인 문제를 분석하였다. 마지막으로, 상기 한계점들의 개선을 위해 향후 어떤 연구가 진행되어야 하는지를 제시하였다
레이저 스캐닝의 경우 내부 데이터와 낮은 층의 외부 데이터를 측정할 수 있지만 지붕과 같은 건축물의 위쪽 외부 데이터를 측정하는데 한계가 있다. 이에 내부데이터의 경우 레이저 스캐닝을 통하여 측정을 하고 외부 데이터는 드론 항공촬영을 통하여 별도로 측정하였다. 이를 위해 다음과 같은 일련의 작업을 진행하였다(Figure 1).
대중적인 드론 DJI사의 Phantom 4 Pro V2.0를 사용하였고, 자동항법 시스템으로는 Pix4D사 Pix4D Capture사용하여 건물외부에 관한 드론 자동 비행 및 항공촬영을 진행하였다. 이로부터 취득한 사진 이미지는 다시 Autodesk사 Recap Photo를 사용하여 포인트 클라우드(Point Cloud) 형태로 정합하였다.
이로부터 취득한 사진 이미지는 다시 Autodesk사 Recap Photo를 사용하여 포인트 클라우드(Point Cloud) 형태로 정합하였다. 사진 이미지를 포인트 클라우드 형태로 정합하는 프로그램은 여러 가지가 있지만, BIM 저작도구인 Autodesk사 Revit 프로그램과의연동성을 위해서 Recap Photo를 이용하여 건물 외부를 모델링하였다.
드론 사진을 통한 3D 모델의 경우 이미지 합성 과정에서 건물이 주변의 식생과 연결되고, 실제 각이 있는 부재가 둥그스름하게 표현되는 문제가 있어 이에 대한 보완을 위해 부분적으로 실제 사진과 실측 데이터를 참고하여 역설계를 진행하였다.
레이저 스캐너는 고정식 레이저 스캐너와 이동식 레이저 스캐너가 있다. 본 연구 대상 건축물의 경우 주위 식생 및 장애물로 인하여 고정식 레이저 스캐너를 사용할시 다각도의 촬영을 필요로 하므로 작업에 어려움이 많아 이동식 레이저 스캐너인 GeoSLAM사 SurphSLAM10을 사용하였고, 이를 통하여 건물 내부 데이터를 포인트 클라우드 형태로 취득하였으며 이를 역시 Recap Photo를 기반으로 BIM 모델로 모델링하였다.
본 연구에서는 고정익 드론 보다 회전익 드론이 타당한 것으로 판단되어 회전익 드론을 이용하여 연구를 진행 하였으며, 최근 많은 분야에서 사용되고 있는 DJI사의 Phantom 4 Pro V2.0를 사용하였다.
또한 연구 대상 건축물인 대륙관의 경우 주위 식생이 많고 조밀하게 붙어있어 고정식을 사용할 경우 위치 선정이 어렵고 다각도에서 촬영을 해야 하는 한계점이 있다. 이동식을 사용할 경우 정밀도가 낮아지는 단점이 있지만, 작업을 효율성을 위해 본 연구에서는 이동식 레이저 스캐너를 사용하였다. 본 연구에 사용한 이동식 레이저 스캐너는 GeoSLAM사의 SurphSLAM 10 으로 사양은 다음과 같다.
드론에 의한 사진촬영을 통하여 고정밀 3차원 모델 작성 및 포인트 클라우드 데이터 취득이 가능하다. 드론 사진촬영에 의한 3차원 모델 작성은 항공사진 측량의 원리를 채용하여 수행하였다.드론의 고도가 150m 이상이고 사진촬영을 해야 하므로 촬영허가 및 비행허가를 각각 수도방위사령부 및 서울지방항공청에서 받아 진행하였다.
드론의 고도가 150m 이상이고 사진촬영을 해야 하므로 촬영허가 및 비행허가를 각각 수도방위사령부 및 서울지방항공청에서 받아 진행하였다. 드론 사진의 사진별 중복도는 종방향 80%, 횡방향 60%를 적용하였다.
드론을 통한 항공촬영 결과로 얻어진 325장의 항공 사진을Recap Photo 소프트웨어를 통해 다중영상 접합을 통하여 포인트 클라우드로 작성한다. 드론 사진측량에서 다중영상 접합이란 여러 장의 사진을 기하학적 원리를 이용하여 접합함으로써 대상물의 3차원 좌표를 획득하는 것이다.
드론으로 촬영된 총 325장의 영상사진 중에서 선별된 200장의 영상사진을 가지고 Recap Photo 프로그램을 활용하여 데이터를 조합한다. 불러드린 영상데이터는 사진을 선택한 후 이미지를 정렬(Align Photos) 시킨다.
이러한 작업을 통해 카메라의 위치와 방향을 찾고 모델링 데이터를 형상화하기 위한 포인트 클라우드를 생성한다(Figure 5). 포인트 클라우드 모델을 생성한 이후 Revit에서 다양하게 작업하기 위하여 Recap프로그램을 통하여 Rcp파일 형식으로 변환하여 Export 하였다.
드론 이미지로부터 Recap Photo를 통해 생성된 포인트 클라우드 모델을 통해 외부 BIM 모델을 구축하였다. 포인트 클라우드의 기준점을 잡기 위해 Figure 8과 같이 기존 평면도면을 활용하였다.
Figure 5에서와 같이 포인트 클라우드 모델이 대상 건물 형상을 표현하는 것을 볼 수 있다. 본 모델을 활용하여 본관 건물 및두 실험동의 외부 벽체, 복도, 지붕, 탑 및 진입 램프를 모델링할수 있었다.
또한 포인트 클라우드 점군의 해상도가 떨어져 정확한 경계면(boundary)을 찾기 어려운 문제가 발생했다. 개별 창문 및 문은 추가로 사진촬영을 실시하고 사진 내의 치수를 측정한 후 이와 대조하여 모델링을 실시하였다. 또한 창문, 문 및 램프와 같은 부재는 Revit에서 라이브러리(즉, Revit Family)를 새로 제작하여 벽체에 삽입하는 형태로 모델링하였다(Figure 9).
개별 창문 및 문은 추가로 사진촬영을 실시하고 사진 내의 치수를 측정한 후 이와 대조하여 모델링을 실시하였다. 또한 창문, 문 및 램프와 같은 부재는 Revit에서 라이브러리(즉, Revit Family)를 새로 제작하여 벽체에 삽입하는 형태로 모델링하였다(Figure 9). Figure 10은 최종적으로 구축된 외부 BIM 모델이다.
레이저 스캐닝을 통해 얻어진 포인트 클라우드 모델을 Autodesk Recap으로 불러들인 후 Revit 프로그램을 통해 내부역설계를 진행하였다. 이동식 스캐너의 경우 대상 실험실 및 연구실에 반복 스캐닝이 가능하였으며 이에 따라 해상도가 높은포인트 클라우드가 생성되었다.
이에 따라 경계면 파악을 위한 모델러의 자의적 판단이 개입되게 되었다. 본 연구에서는 이에 대한 보완을 위해 특정 부재에 대한 사진 촬영을 재실시하고 이를 기반으로 정확한 치수를 별도로 선정해야 했다.
본 연구에서는 근대 건축문화재로 등록된 대학교 건축물을드론 및 레이저 스캐닝을 이용하여 포인트 클라우드 정보를 추출한 후 , 기존 도면(평면도), 사진 및 실측 데이터를 바탕으로 역설계 하여 내·외부 BIM 모델을 만들었으며 이를 통해 다음과 같은 연구의 두 가지 목적을 달성하였다.
둘째, 드론 및 레이저 스캐너로부터 생성된 포인트 클라우드를 BIM 모델로 역설계 하는데 필요한 절차와 현실적인 한계점을 도출하였다. 구체적으로 1) 폐색 문제가 존재하는데 이는 내부보다는 외부 BIM 모델 구축하는데 더 지장이 큰 것을 파악하였다.
또한, 일정한 속도를 유지해야 하는 단점이 있어, 건축물 촬영같이 좁은 공간에서 이뤄지는 경우에는 적합하지 않으며, 카메라의 각도, 회전 등 조작이 불가능하다. 이와 반대로, 회전익 드론은 수직이착륙이 가능하며, 자유로운 방향전환이 가능하고, 영상촬영에 가장 적합하다고 할 수 있는 정지 기능과 360도 전방위 촬영할 수 있는 파노라마 기능이 있어본 연구에 사용하였다. 또한, 구축된 3차원 모델의 결과에 가장 영향을 미치는 카메라의 선택이 고정익 드론보다 자유로워 사용자가 원하는 카메라 장착이 가능하다.

대상 데이터

본 연구에서는 근대 건축물 문화재로 등록된 서울시 노원구 소재 등록문화재 제 369호 서울과학기술대학교 대륙관(구 서울대학교 광산학과 교사)을 실제 대상 건축물로 선정하였다.
본 연구에서는 드론 및 레이저 스캐너를 활용하여 3차원 모델을 구축하고자 서울시 노원구에 있는 등록문화재 제 369호 서울과학기술대학교 대륙관(서울대학교 구 공과대학 광산학과 교사)을 대상으로 선정하였다(Table 1).
Figure 3은 취득된 단일영상이며 촬영오차는 수직 ±0.1m, ±0.3m 이고, 수평 평균 비행고도 약 150m에서 약2m/s의 속력으로 30분간 항공사진촬영을 실시하여 총 325매의 이미지를 취득하였다.
이동식을 사용할 경우 정밀도가 낮아지는 단점이 있지만, 작업을 효율성을 위해 본 연구에서는 이동식 레이저 스캐너를 사용하였다. 본 연구에 사용한 이동식 레이저 스캐너는 GeoSLAM사의 SurphSLAM 10 으로 사양은 다음과 같다.
본 연구에 사용된 드론의 자동항법 시스템으로는 Pix4D Capture를 이용했다. 지표면 기준 150m 상공에서 대상지역을 그리드 형태로 자동비행하며, 적정 간격으로 항공사진을 촬영했다.
드론 사진촬영에 의한 3차원 모델 작성은 항공사진 측량의 원리를 채용하여 수행하였다.드론의 고도가 150m 이상이고 사진촬영을 해야 하므로 촬영허가 및 비행허가를 각각 수도방위사령부 및 서울지방항공청에서 받아 진행하였다. 드론 사진의 사진별 중복도는 종방향 80%, 횡방향 60%를 적용하였다.
본 연구에 사용된 레이저 스캐너는 GeoSLAM 사의 SurphSLAM 10으로 내장된 PC 컨트롤러 및 배터리로 인하여 주전원 없이 작동이 가능하다. 본 장비의 경우 자체 소프트웨어를 통하여 고정밀 실시간 모바일 매핑을 가능하게 한다.
이동식 레이저 스캐너를 통하여 고정밀 3차원 포인트 클라우드 데이터를 취득 할 수 있었다. 본 장비의 스캔 거리는130m, 스캔영역 FOV 270˚x360˚로 대륙관 내부의 경우 촬영이 불가능한 장소는 없었다.
본 연구에서 사용한 컴퓨터 사양은 CPU Intel사의 i7-6700을 사용하였고, 메모리(RAM) 4GB, 그래픽카드의 경우 CPU의내장 그래픽을 사용하였다. 드론 및 레이저스캐너에서 나온 포인트 클라우드는 각각 0.

이론/모형

본 연구에 사용된 드론의 자동항법 시스템으로는 Pix4D Capture를 이용했다. 지표면 기준 150m 상공에서 대상지역을 그리드 형태로 자동비행하며, 적정 간격으로 항공사진을 촬영했다.
이미지 프로세싱의 경우 대표적인 디지털 사진에 의한 이미지프로세싱 소프트웨어로는 Bentley사 Context Capture, Pix4D사 Pix4D Mapper 및 Autodesk 사 Recap Photo 등이 있지만 본 연구에서 역설계에 사용할 프로그램인 Autodesk사의 Revit과의 호환성을 위해 Recap Photo를 사용하였다.

성능/효과

이와 반대로, 회전익 드론은 수직이착륙이 가능하며, 자유로운 방향전환이 가능하고, 영상촬영에 가장 적합하다고 할 수 있는 정지 기능과 360도 전방위 촬영할 수 있는 파노라마 기능이 있어본 연구에 사용하였다. 또한, 구축된 3차원 모델의 결과에 가장 영향을 미치는 카메라의 선택이 고정익 드론보다 자유로워 사용자가 원하는 카메라 장착이 가능하다.
(1) 촬영 대상지역 선정 및 기상 정보 조사, Phantom 4 ProV2.0의 경우 풍속 최대 10m/s까지 비행가능하고, 우천 시에는 비행이 불가능하다.
생성된 포인트 클라우드는 오픈소스 프로그램인 Cloud Compare를 통해 전처리 작업이 진행되어 이때 점군 간 정합 과정이 이뤄진다. 본 정합 과정에서 부재간 경계면들이 비교적 선명하게 드러나는 장점이 있었다. 이에 따라 실내 벽체, 바닥, 천정, 계단 모델링이 순조롭게 진행되었다.
이에 따라 실내 벽체, 바닥, 천정, 계단 모델링이 순조롭게 진행되었다. 또한 창문 및 문의 경우도 레이저가 통과하는 부위(예: 창문의 유리)과 반사하는 부위가 달라 경계면과 치수를 명확하게 파악할 수 있었다. 단, 실내에 존재하는 가구 등으로 인해 폐색 문제는 외부와 동일하게 존재하여 이를 감안한 모델링이 필요하였다.
첫째, 구축된 BIM 모델을 토대로 등록 문화재 기록화 사업에서 요구하는 기준에 맞게 평면도, 입면도 및 단면도를 작성할 수 있었다. 다수의 인력이 투입되고 오랜 시간 현장 작업이 요구되는 기존 실측 방법에 비해 드론 및 레이저 스캐닝은 현장재방문을 최소화 할 수 있어 인력을 최소화하고 시간을 단축시킬 수 있어 비용 절감할 수 있는 가능성을 제시하였다.
첫째, 구축된 BIM 모델을 토대로 등록 문화재 기록화 사업에서 요구하는 기준에 맞게 평면도, 입면도 및 단면도를 작성할 수 있었다. 다수의 인력이 투입되고 오랜 시간 현장 작업이 요구되는 기존 실측 방법에 비해 드론 및 레이저 스캐닝은 현장재방문을 최소화 할 수 있어 인력을 최소화하고 시간을 단축시킬 수 있어 비용 절감할 수 있는 가능성을 제시하였다.
둘째, 드론 및 레이저 스캐너로부터 생성된 포인트 클라우드를 BIM 모델로 역설계 하는데 필요한 절차와 현실적인 한계점을 도출하였다. 구체적으로 1) 폐색 문제가 존재하는데 이는 내부보다는 외부 BIM 모델 구축하는데 더 지장이 큰 것을 파악하였다.; 2) 포인트 클라우드의 해상도가 높을수록 부재 간의 경계면 구분 난이도가 달라질 수 있는 것을 파악하였고 이에 따른 자의적 판단에 따라 오류 가능성을 파악하였으며; 3) 반면, 고정밀 포인트 클라우드는 상용 소프트웨어에서 BIM 모델 전환시간이 오래 걸리는 문제가 존재함을 알 수 있었다.
구체적으로 1) 폐색 문제가 존재하는데 이는 내부보다는 외부 BIM 모델 구축하는데 더 지장이 큰 것을 파악하였다.; 2) 포인트 클라우드의 해상도가 높을수록 부재 간의 경계면 구분 난이도가 달라질 수 있는 것을 파악하였고 이에 따른 자의적 판단에 따라 오류 가능성을 파악하였으며; 3) 반면, 고정밀 포인트 클라우드는 상용 소프트웨어에서 BIM 모델 전환시간이 오래 걸리는 문제가 존재함을 알 수 있었다.

후속연구

건축물의 높이가 상당할 경우에는 그 대상 주변에 비계를 설치하여 실측을 진행하는 등 규모가 커질수록 많은 인력, 시간 및 비용이 증가하며, 각 작업자의 숙련도에 따라 오차가 발생하고 표현방법이 달라지는 문제점이 있어 정확한 자료로 대상물의 현존상태를 보존하는 데이터를 얻는데 한계를 나타낸다. 즉, 전체적인 실측도면이 현상과 상이한 문제점이 있다.
상기 한계점들이 존재하지만, 구축된 BIM 모델은 향후 대상건축물의 유지관리 정보의 저장소로 활용되어 지속적 이력관리를 가능케 할 것이며 이에 따라 BIM 모델 구축의 활용성이클 것으로 사료된다.
또한 'Scan-to-BIM' 관련 연구의 진척에 따라 상기 문제들이 해결되면 근대건축물의 BIM 모델 구축이 활성화 될 수 있을 것으로 기대된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	Scan-to-BIM이란 무엇인가?	건축분야의 경우 3차원 모델 기반의 BIM이 도입되면서 레이저스캐닝 및 사진촬영 정보로부터 BIM 모델링 작업을 반자동 내지자동화하려는 이른바 ‘Scan-to-BIM’ 연구가 활발히 진행 중이다.
	실측의 단점은 무엇인가?	그러나 실측은 측량과, 사진 촬영, 줄자 등을 이용해 실제 측정을 통해 이뤄져 왔으며, 이를 위해서 다수의 인력이 오랜 시간 현장 작업을 진행해야 하는 관계로 많은 시간과 비용이 소요된다(Kwon, 2009). 더불어 예산의 제한으로 다수의 근대 건축물에 대한 실측이 제대로 이뤄지지 않고 있어 드론 또는 레이저 스캐너를 활용한 효율적 실측 방안이 타당한 대안으로 떠오르고 있다.
	드론 및 레이저 스캐너를 통해 얻은 현장 데이터는 어떤 분야에 활용되는가?	최근 드론 및 레이저 스캐너 등과 같은 첨단 실측 장비를 통해건설 시설물 및 현장 상황을 관측하는 적용 시도가 증대하고 있다. 이들 장비를 통해 얻은 현장 데이터를 기반으로 시설물의 역설계, 품질 관리, 토공량 산정, 시공 작업 검토, 심지어 건설 현장 기후 관측에까지 다양한 활용이 늘어나고 있다(Kwon, 2009;Kim and Sohn, 2018; Han and Park, 2018).

참고문헌 (19)

An, D. (2013). The Concept and Limitation for Practical Use of 3D Scan Data for the Survey Report of Wooden Architectural Heritage - Focused on Survey Drawings. Architectural Institute of Korea, 29(9), pp. 141-149.
Arayici, Y. (2007). An approach for real world data modelling with the 3D terrestrial laser scanner for built environment. Automation in construction, 16(6), pp. 816-829.

상세보기
Bassier, M., Hadjidemetriou, G., Vergauwen, M., Van Roy, N., Verstrynge, E. (2016). Implementation of Scan-to-BIM and FEM for the documentation and analysis of heritage timber roof structures. In Euro-mediterranean conference (pp. 79-90). Springer, Cham.
Bosch , F., Ahmed, M., Turkan, Y., Haas, C. T., Haas, R. (2015). The value of integrating Scan-to-BIM and Scanvs-BIM techniques for construction monitoring using laser scanning and BIM: The case of cylindrical MEP components. Automation in Construction, 49, pp. 201-213.

상세보기
Canciani, M., Falcolini, C., Saccone, M., Spadafora, G. (2013). From Point clouds to architectural models: algorithms for shape reconstruction. ISPRS Archives, 5, W1.
Ha, S., Lee, J. (2017). A Study on the Development of Documentary Picture in Cultural Heritage Recording -based on the documentary reports in Daejeon area-. Journal of Basic Design & Art, 18(4), pp. 443-456.
Han, S., Park, T. (2018). A Comparative Analysis of the Earthwork Volume Calculation by UAV (mapping-drone) Survey. KSIS 2018, pp. 115-116.
Huber, D., Akinci, B., Oliver, A. A., Anil, E., Okorn, B. E., Xiong, X. (2011). Methods for automatically modeling and representing as-built building information models. In Proceedings of the NSF CMMI Research Innovation Conference.
Jung, J., Hong, S., Jeong, S., Kim, S., Cho, H., Hong, S., Heo, J. (2014). Productive modeling for development of as-built BIM of existing indoor structures. Automation in Construction, 42, pp. 68-77.

상세보기
Kim, D., Sohn, H. (2018). Development of PSC Girder Shape Measurement Method Based on 3D Terrestrial Laser Scanner. KSCE 2018, pp. 179-180.
Kwon, O., Baek, S., Yu, S., Seok, H., Kim, C., Lee, J. (2016). An establishment of 3D modeling method based on aerial and ground photo image. Journal of Korean Society for Geospatial Information Science, pp. 151-153.
Kwon, S. (2009). Object recognition and modeling technology using laser scanning and BIM for construction industry. Architectural Institute of Korea, 53(4), pp. 31-38.
Lucieer, A., Jong, S. M. D., Turner, D. (2014). Mapping landslide displacements using Structure from Motion (SfM) and image correlation of multi-temporal UAV photography. Progress in Physical Geography, 38(1), pp. 97-116.

상세보기
Seo, J. W., Ji, S. G., Kim, J. W. (2013). A Study on Standardization Guidelines for BIM-based Maintenance and Management of Civil Infrastructures. Journal of Korea institue for Structural Maintenance Inspection, 17(6), pp. 153-161.

원문보기 상세보기
Tang, P., Huber, D., Akinci, B., Lipman, R., Lytle, A. (2010). Automatic reconstruction of as-built building information models from laser-scanned point clouds: A review of related techniques. Automation in construction, 19(7), pp. 829-843.

상세보기
Thomson, C., Apostolopoulos, G., Backes, D., Boehm, J. (2013). Mobile laser scanning for indoor modelling. ISPRS Ann. Photogramm. Remote Sens. Spat. Inf. Sci, 5, W2.
Valero, E., Adan, A., Cerrada, C. (2012). Automatic construction of 3D basic-semantic models of inhabited interiors using laser scanners and RFID sensors. Sensors, 12(5), pp. 5705-5724.

상세보기
Woo, S., Yi, D., Ha, G. (2016). A basic study on 3D scanning for Maintenance. Architectural Institute of Korea, pp. 71-72.
Yu, Se. (2018). Aerial photographing and 3D modeling of transparent buildings using drones. University of Seoul

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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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