[논문]스마트 디바이스 기반 유지보수 관리자용 자동화 모델 구축에 관한 연구

박지환; 정수완; 이서준; 송진우; 권순욱

doi:10.6106/kjcem.2021.22.1.072

스마트 디바이스 기반 유지보수 관리자용 자동화 모델 구축에 관한 연구
Research on the Construction of an Automation Model for Maintenance Managers Based on Smart Devices 원문보기

한국건설관리학회논문집 = Korean journal of construction engineering and management, v.22 no.1, 2021년, pp.72 - 80

박지환 (성균관대학교 미래도시융합공학과) , 정수완 (성균관대학교 미래도시융합공학과) , 이서준 (성균관대학교 미래도시융합공학과) , 송진우 (성균관대학교 미래도시융합공학과) , 권순욱 (성균관대학교 미래도시융합공학과)

초록
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지난해 기준 국내 30년이 넘은 노후화 건축물이 37%를 차지하고 있으며, 건물 노후화 수치가 점차적으로 늘어남에 따라, 건물유지보수의 필요성이 대두되고 있다. 건물의 유지보수를 위해서는 많은 작업 주체가 참여하여 업무를 진행한다. 그 중 '유지보수 관리자'의 업무가 가장 큰 비중을 차지한다. 현재 업무를 살펴보면 유지보수 건축물의 이력관리를 도면 혹은 수기로 기록하여 보관하는 방식으로 진행되고 있으며, 해당 자료를 재 열람하기 위해서는 많은 시간이 소모된다. 이에 본 연구에서는 작업자의 유지관리 업무 편의성 향상과 이력관리를 최적화 하기위해 기존 유지보수 프로세스를 파악하고, 분석하여 문제점을 도출하고 스마트 디바이스 기반의 자동화 모델을 구축하였다. 본 연구는 스마트 디바이스 기반의 자동화 모델 구축을 위하여, ① 일반적인 시설물 관리 프로세스 분석 및 관련 문헌 검토, ② 현재 유지보수 프로세스 개선, ③BIM Data, COBie Data, IoT 및 AR 기술을 기반으로 유지보수 관리 자동화 모델 기능 구성도 제작, ④ 스마트 디바이스 기반 유지보수 관리 자동화 모델 구축, ⑤ 사례 현장 적용, 유지보수 관리 진행 및 이력정보 재검토 소요 시간 비교를 통한 시스템 검증을 실시하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

Based on the previous year's statistics, 37% of buildings in South Korea are aged over 30 years. As the number of the aging buildings increases, so does the need for maintenance. Building maintenance involves a significant number of works; the work of 'maintenance manager' accounting for the largest part. Currently, the maintenance history record is mostly in drawing or handwritten form which makes reviewing the data highly time consuming. Therefore, to improve the convenience of maintenance works and optimize historical data management, the existing maintenance process was analyzed. Problems were derived and a smart device-based automation model was established. In order to establish a smart device-based automation model, ① general flow of facility management process was analyzed and related articles were reviewed, ② current maintenance process was optimized, ③ functional block diagram of BIM Data, COBie Data, IoT, and AR-based automated maintenance management model was created, ④ a smart device-based automated maintenance management model was constructed, ⑤ finally, the above system was verified by testing the aforementioned model in the field site, evaluating the time required for the maintenance process and reviewing maintenance history data against the current one.

주제어

표/그림 (15)

그림 Fig. 1. Research Flow chart
그림 Fig. 2. Example of existing facility maintenance process
그림 Fig. 3. BIM Data utilization flow chart
그림 Fig. 4. Typical COBie data sheet example
그림 Fig. 5. Conceptual diagram of this research
그림 Fig. 6. Login screen
그림 Fig. 7. Camera linkage and QR code recognition
표 Table 1. Case site overview
그림 Fig. 8. Click check item to learn temperature/humidity information
그림 Fig. 9. Door check through QR code recognition
그림 Fig. 10. Object Fitting & Fixing function through AR View function
그림 Fig. 11. Object Fitting & Fixing function through AR View function
그림 Fig. 12. Check existing COBie data through web server linkage
표 Table 2. Measurement result of time required for each process
표 Table 3. Convenience evaluation result of maintenance work

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

본 연구에서는 기존 유지보수 관리자의 업무 특성을 고려하여, 개선된 유지보수 프로세스 및 체계를 구축하고, 이를 통해 앞서 언급한 문제들을 해결하는 것에 주된 목적을 두고 있다.
본 연구에서는 기존 유지보수 프로세스를 식별하는 과정에서 보다 효율적인 Smart Technology 활용을 위하여 기술융합을 통한 현장 적용에 적합성을 고려한 연구를 수행하였다.
본 연구에서는 효율적인 유지보수 업무를 진행하기 위하여, 기존 유지보수 업무의 문제점을 도출하고, 도출된 문제점에 Smart Technology를 선정하여 적용하였다. 분석된 문제점을 바탕으로 이를 극복하기 위한 새로운 형태의 유지보수 관리 자동화 모델을 제안하고, 현장 검측을 통해 효과 검증을 실시하였다.
이를 통해 설정 단계에서 활용될 기본 배경을 구축했으며, 설정단계에서는 Test에 활용될 객체 및 공간 설정과 시나리오 및 기능구성도를 설정하였다. 이런 구축과 설정의 단계를 통해 유지보수 진행 시 문제점으로 거론되었던 효율성 증대와 이력정보 확인에 대한 내용을 효율적으로 획득할 수 있는 시스템을 제시하였다.
및 체계를 제안한다. 이를 통해 제안된 프로세스 및 체계를 적용한 모바일 기반의 유지보수 관리 자동화 모델을 개발하고, 이를 활용하여 본 연구에서 제안한 체계의 개선 사항을 검증하고자 한다.

가설 설정

APP에 해당하는 항목으로 가. 메인 페이지, 나.
③ 시설물의 유지보수에 드는 비용은 시설물 관리 주체가 부담한다. 법에서 언급하는 것과 같이 일반적으로 유지보수 운영 또는 유지관리는 완공된 시설물의 기능을 보전하고 시설물 이용자의 편의와 안전을 도모하기 위하여 일상적으로 점검 정비하고 손상된 부분을 원상 복구하는 등 시설의 기능 유지 보전에 필요한 활동을 하는 것을 말한다.

제안 방법

공사/유지보수 이력확인, 4. 공사/유지보수 위치 및 구조/이력 확인, 5. 문서/이력 갱신에 해당하는 내용으로 1, 2 항목에 대하여 IoT/AR 기술을 활용하였고, 3, 4, 5에 해당하는 항목에 대하여 BIM/COBie Data를 접목시켰다. 이에 따라 시설물 관리자 업무 효율성 증진, 이력정보 확인 및 갱신에 소요되는 시간을 단축하기위해 유지보수 관리 자동화 모델을 구축하였다.
대상 건축물은 경기도 일산 소재지 한국건설기술연구원 본관으로 진행하였다. BIM Data 활용방안으로는 기존 BIM Data를 통해 객체별 라이브러리를 추출하고, 시설물 유지보수를 위해 부재별 라이브러리를 공간별 모델 데이터로 재가공 하였다. 이렇게 재가공 된 객체(부재)별 라이브러리 및 공간데이터를 Unity를 활용하여 병합하였다.
BIM/COBie Data를 기반으로 유지보수 관리 자동화 모델을 기능 구성도를 작성하였다. 이는 유지보수 관리자가 현장에서 실시간으로 활용하기 위해 모바일 디바이스 기반으로 작성되었으며, APP 형식으로 구성하였다.
기록에 대한 사항은 현장에 방문하여 직접 테스트를 진행하는 과정 중 필요 사항에 대해 작성하였다. 유지보수 관리 자동화 모델 작업정보 항목 중 ‘기록’을 클릭하면, 그림 16 두 번째 그림과 같은 페이지가 노출된다.
기존 18가지에 해당하는 COBie 데이터시트 중 5가지에 해당하는 Document (Submittals and approvals, DWG.), Issue (Other issues remaining at maintenance), Type (Types of equipment, products, materials, model and warranty), Resource (Required materials, tools, and training), Job (PM, Safety, and other job plans)에 한정하여 진행하였다. 앞서 언급한 BIM Data의 객체정보는 COBie Data에 저장되었다.
기존 문헌 및 연구를 검토하여 지금까지 진행되어온 유지보수의 선행 연구를 고찰하였다.
BIM Model 가시화를 통한 부재상태 비교, 5-3. 데이터 기록 및 관리를 통해 진행하였다. 기존 유지보수 방식은 본 연구의 Test 현장인 한국건설기술연구원 유지보수 관리자의 기존 업무 프로세스를 활용하였다.
첫 번째 ‘기존 이력 문서 확인에 대한 시간 감축’으로 유지보수관리 자동화 모델을 활용함에 따라 모델 내에 기 구축되어있는 COBie Data Web Server 연동을 통해 번거로운 문서열람 과정을 생략하여 업무 진행 효율성 향상이 가능했다. 두 번째 ‘AR을 통한 부재 검측’으로 유지보수 관리 자동화 모델의 QR Code 인식 기능을 통하여 형상화된 BIM Model 정보와 실제 객체(부재)의 원활한 비교가 가능하였다. 이는 유지보수 업무 진행 간 유지보수 관리자의 업무 접근성을 향상시켰다.
두 번째로 Data 기록 및 관리에 해당하는 내용으로 ‘기존자료 및 이력 사항 확인’, ‘하자 이력 작성’에 대한 부분의 소요 시간을 측정하였다.
따라서 본 연구에서는 기존의 유지보수 업무 프로세스를 분석하고, 이를 배경으로 Smart Technology (AR, BIM Data, COBie Data, IoT)를 활용하여 기존 업무의 문제점을 개선한 프로세스 및 체계를 제안한다. 이를 통해 제안된 프로세스 및 체계를 적용한 모바일 기반의 유지보수 관리 자동화 모델을 개발하고, 이를 활용하여 본 연구에서 제안한 체계의 개선 사항을 검증하고자 한다.
결과적으로 유지보수 관리자의 지참 물품 생략 및 수월한 유지보수 사항 기록으로 편의성 및 휴대성이 향상되었음을 확인할 수 있었다. 또한, 제안된 모델 및 체계는 최근 건설 산업에서 이슈화되고 있는 기술들인 AR, BIM Data, COBie Data, IoT 등을 활용하여 보다 효율적으로 유지보수 관리자의 업무를 최소화 및 지원하기 위한 방안을 담고 있다.
기록, 바. 메인메뉴로 구분하여 작성하였다.
진행하였다. 모델을 활용한 개선 프로세스에서는 BIM Model을 가시화 시켜 기존 부재에 새로운 부재를 접목시키는 ‘부재 교체 및 확인’ 에 대해 Fitting & Fixing 기능을 활용하여 소요 시간을 측정하였다.
본 연구에서 제안하는 유지보수 관리 자동화 모델 구축을 통해 사례 현장에 적용하였다.
본 연구의 구축 및 설정에 대한 단계로, 구축단계에서는 BIM Data를 통한 공간 및 객체 활용 및 COBie Data 기반의 Web Server를 활용하였다. 이를 통해 설정 단계에서 활용될 기본 배경을 구축했으며, 설정단계에서는 Test에 활용될 객체 및 공간 설정과 시나리오 및 기능구성도를 설정하였다.
Smart Technology를 선정하여 적용하였다. 분석된 문제점을 바탕으로 이를 극복하기 위한 새로운 형태의 유지보수 관리 자동화 모델을 제안하고, 현장 검측을 통해 효과 검증을 실시하였다. 최종적으로 본 연구의 현장 검측을 통한 효과 검증은 다음과 같다.
세 번째로 IoT Sensing 값을 통한 정보 습득에 해당하는 내용으로 ‘실내 정보 습득’에 대한 시간 소요를 측정하였다. 최종적으로 기존 프로세스 대비 개선 프로세스에 대해 총소요 시간을 측정할 경우 테스트 현장 1에 대해서는 기존 프로세스 18분 40초, 개선 프로세스에는 8분 20초가 측정되었으며, 테스트 현장 2에 대해서는 기존 프로세스 20분 10초, 개선 프로세스 8분 40초가 소요되었다.
셋째, 기존 유지보수 업무 진행 시 유지보수 관리대장과 같은 지참 물품을 통해 업무에 대한 사항을 기록하였다. 이에 본 연구에서 구축한 유지보수 관리 자동화 모델을 활용하여 텍스트 및 촬영사진을 저장하였다.
점검과 라. 신고 및 보수 항목 진행 간 도출된 이슈에 대해 정보 저장이 가능한 ‘기록’ 항목을 구성하였다. 업무 진행 간 촬영했던 사진 또한 업로드 가능하며, 이전에 기록했던 내용에 대해서 재 열람이 가능하다.
유지관리 자동화 모델 활용 간 각각의 항목으로 바로 이동시킬 수 있는 메인 메뉴를 구성하였다. 유지보수 관리자가 실질적으로 활용하게 되는 점검, 신고 및 보수, 기록에 해당하는 내용이며, 추가적으로 ‘공간 정보’, ‘점검 정보’, ‘작업 정보’에 해당하는 내용은 Web Server에 구축되어있는 COBie Data를 열람 가능하도록 링크 기능을 제공하였다.
수 있는 메인 메뉴를 구성하였다. 유지보수 관리자가 실질적으로 활용하게 되는 점검, 신고 및 보수, 기록에 해당하는 내용이며, 추가적으로 ‘공간 정보’, ‘점검 정보’, ‘작업 정보’에 해당하는 내용은 Web Server에 구축되어있는 COBie Data를 열람 가능하도록 링크 기능을 제공하였다.
유지보수 자동화 모델 시스템 기능 구성도 제작에 따른 APP을 실제 현장에서 적용하였다.
BIM Data 활용방안으로는 기존 BIM Data를 통해 객체별 라이브러리를 추출하고, 시설물 유지보수를 위해 부재별 라이브러리를 공간별 모델 데이터로 재가공 하였다. 이렇게 재가공 된 객체(부재)별 라이브러리 및 공간데이터를 Unity를 활용하여 병합하였다. 이렇게 병합된 공간데이터와 객체(부재) 데이터를 토대로 이번 연구 시나리오 대상 선정에 활용하였다.
Server를 활용하였다. 이를 통해 설정 단계에서 활용될 기본 배경을 구축했으며, 설정단계에서는 Test에 활용될 객체 및 공간 설정과 시나리오 및 기능구성도를 설정하였다. 이런 구축과 설정의 단계를 통해 유지보수 진행 시 문제점으로 거론되었던 효율성 증대와 이력정보 확인에 대한 내용을 효율적으로 획득할 수 있는 시스템을 제시하였다.
Data 및 IoT/AR 기술을 활용하였다. 이에 따라 16가지의 시설물관리자 업무 중 유지보수 진행 간 효율성 증진이 필요한 항목을 5가지로 구분하였다. 1.
문서/이력 갱신에 해당하는 내용으로 1, 2 항목에 대하여 IoT/AR 기술을 활용하였고, 3, 4, 5에 해당하는 항목에 대하여 BIM/COBie Data를 접목시켰다. 이에 따라 시설물 관리자 업무 효율성 증진, 이력정보 확인 및 갱신에 소요되는 시간을 단축하기위해 유지보수 관리 자동화 모델을 구축하였다.
경우가 대부분이었다. 이에 본 연구에서 구축한 유지보수 관리 자동화 모델을 활용하여 부재의 실제 3D BIM Data Model을 가시화시켜 현장의 객체와 직접적인 비교가 가능하였다. 결과적으로 AR을 통한 부재 검측은 유지보수 관리자의 접근성 향상을 확인할 수 있었다.
이에 본 연구에서 구축한 유지보수 관리 자동화 모델을 활용하여 텍스트 및 촬영사진을 저장하였다. 결과적으로 유지보수 관리자의 지참 물품 생략 및 수월한 유지보수 사항 기록으로 편의성 및 휴대성이 향상되었음을 확인할 수 있었다.
또한 유지관리 이전 단계인 설계단계, 시공단계 등 건설 관련 다양한 분야에서 효율성 증대를 위한 접근이 이루어지고 있다. 이와 같은 연구들은 Smart Technology 기술인 증강현실, IoT, BIM Data, COBie Data, FM 통합정보 시스템을 활용하여 프로세스 개선 및 시스템 개발에 초점을 맞추어 진행되었다. 그리고 기존 연구에서 더 나아가 Web, PDA, Mobile Device 등과 같은 IT 기술을 활용한 정보관리를 통하여 실시간으로 업무 지원이 가능하며 업무 시간 및 관리를 효율적으로 할 수 있는 정보화, 자동화 방향으로 발전하고 있다.
첫 번째로 BIM Model 가시화를 통한 부재상태 비교 항목에서는 ‘부재 교체 및 확인’, ‘부재 상태 및 하자 검토’에 대한사항으로 진행하였다. 모델을 활용한 개선 프로세스에서는 BIM Model을 가시화 시켜 기존 부재에 새로운 부재를 접목시키는 ‘부재 교체 및 확인’ 에 대해 Fitting & Fixing 기능을 활용하여 소요 시간을 측정하였다.
효율적인 유지보수를 위하여 기존의 프로세스를 분석하고 유지보수 현장의 특성과 유지보수가 필요한 객체들을 고려하여 적합한 Smart Technology를 도출하고, 도출된 Smart Technology들을 적용한 프로세스 및 체계를 구축하였다. 최종적으로 이를 기반으로 한 시스템 개발을 진행하였다.
앞서 언급한 BIM Data의 객체정보는 COBie Data에 저장되었다. 해당 내용을 배경으로 기 구축된 Web Server와 이번 연구에 구축한 모델이 연동되는 방식으로 진행하였다. 유지보수 진행 간 사용될 객체의 종류는 문, 벽, 창, 바닥, 천장으로 구성하였으나, 본 연구에서는 유지 보수관리 자동화 모델 구축에 대상 객체는 문으로 한정하여 진행하였다.
해당하는 내용은 유지보수 관리자가 현장에 방문하여 보수가 필요한 항목에 대하여 직접적인 상태비교가 가능하며, 추가적으로 모델을 형상화 시켜 크기에 맞게 접목시킬 수 있도록 구성하였다. 형상화 되는 정보들은 COBie Data 내 구축되어 있는 BIM Model 정보로부터 습득할 수 있다.
효율적인 유지보수를 위하여 기존의 프로세스를 분석하고 유지보수 현장의 특성과 유지보수가 필요한 객체들을 고려하여 적합한 Smart Technology를 도출하고, 도출된 Smart Technology들을 적용한 프로세스 및 체계를 구축하였다. 최종적으로 이를 기반으로 한 시스템 개발을 진행하였다.

대상 데이터

`객체 선정을 위해 활용되었다. 대상 건축물은 경기도 일산 소재지 한국건설기술연구원 본관으로 진행하였다. BIM Data 활용방안으로는 기존 BIM Data를 통해 객체별 라이브러리를 추출하고, 시설물 유지보수를 위해 부재별 라이브러리를 공간별 모델 데이터로 재가공 하였다.
본 연구 진행에 있어 시나리오 수립에 배경이 된 BIM Data 및 COBie Data의 실제 모델인 한국건설기술연구원 본관에서 현장 검증을 진행하였다.
해당 내용을 배경으로 기 구축된 Web Server와 이번 연구에 구축한 모델이 연동되는 방식으로 진행하였다. 유지보수 진행 간 사용될 객체의 종류는 문, 벽, 창, 바닥, 천장으로 구성하였으나, 본 연구에서는 유지 보수관리 자동화 모델 구축에 대상 객체는 문으로 한정하여 진행하였다.
이렇게 재가공 된 객체(부재)별 라이브러리 및 공간데이터를 Unity를 활용하여 병합하였다. 이렇게 병합된 공간데이터와 객체(부재) 데이터를 토대로 이번 연구 시나리오 대상 선정에 활용하였다.

데이터처리

본 연구에서 제안한 모델을 검증하기 위하여 기존 유지보수 방식과의 작업 소요시간을 비교 분석하였다. 본 연구에서 제안한 모델의 활용은 앞서 언급한 5-1.

이론/모형

데이터 기록 및 관리를 통해 진행하였다. 기존 유지보수 방식은 본 연구의 Test 현장인 한국건설기술연구원 유지보수 관리자의 기존 업무 프로세스를 활용하였다.
본 연구에 핵심이 되는 내용으로 유지보수 관리자가 업무 진행 시 자료를 쉽게 분류하기 위하여 COBie Data를 활용하였다. 기존 COBie Data는 18가지의 데이터시트로 구성되며 해당 내용은 다음 <Fig.
본 연구에서 제안하는 유지보수 관리 자동화 모델은 BIM/ COBie Data 및 IoT/AR 기술을 활용하였다. 이에 따라 16가지의 시설물관리자 업무 중 유지보수 진행 간 효율성 증진이 필요한 항목을 5가지로 구분하였다.

성능/효과

활용할 수 있다. 2층 휴게실 부재(문)와 2층 계단실 부재(문)에 대하여 Fitting & Fixing 기능을 활용하였으며, 이러한 기능을 통하여 부재에 대한 손상 정도가 심할 시 새로운 부재로 교체하기 전에 미리 새로 적용될 부재를 접목시켜 검토 가능한 것을 확인할 수 있다.
최종적으로 기존 프로세스 대비 개선 프로세스에 대해 총소요 시간을 측정할 경우 테스트 현장 1에 대해서는 기존 프로세스 18분 40초, 개선 프로세스에는 8분 20초가 측정되었으며, 테스트 현장 2에 대해서는 기존 프로세스 20분 10초, 개선 프로세스 8분 40초가 소요되었다. 개선 프로세스를 활용하였을 시 테스트 별로 10분 20초, 11분 30초에 소요 시간이 줄어들었음을 확인할 수 있다.
이에 본 연구에서 구축한 유지보수 관리 자동화 모델을 활용하여 부재의 실제 3D BIM Data Model을 가시화시켜 현장의 객체와 직접적인 비교가 가능하였다. 결과적으로 AR을 통한 부재 검측은 유지보수 관리자의 접근성 향상을 확인할 수 있었다.
이에 본 연구에서 구축한 유지보수 관리 자동화 모델을 활용하여 텍스트 및 촬영사진을 저장하였다. 결과적으로 유지보수 관리자의 지참 물품 생략 및 수월한 유지보수 사항 기록으로 편의성 및 휴대성이 향상되었음을 확인할 수 있었다. 또한, 제안된 모델 및 체계는 최근 건설 산업에서 이슈화되고 있는 기술들인 AR, BIM Data, COBie Data, IoT 등을 활용하여 보다 효율적으로 유지보수 관리자의 업무를 최소화 및 지원하기 위한 방안을 담고 있다.
둘째, 기존 유지보수 업무 진행 시 하자의 여부 및 부재의 상태를 확인할 때, 유지보수 관리자 경험에 의해 점검하는 경우가 대부분이었다. 이에 본 연구에서 구축한 유지보수 관리 자동화 모델을 활용하여 부재의 실제 3D BIM Data Model을 가시화시켜 현장의 객체와 직접적인 비교가 가능하였다.
사례 조사를 통해 식별하였을 시, 해당 시설물은 종이문서나 엑셀 파일로 시설물 정보나 이력정보를 관리하고 있었는데, 도면과 같은 경우는 PDF나 일부 전자화하지 못한 청사진 도면으로 관리되고 있었다.
이는 유지보수 업무 진행 간 유지보수 관리자의 업무 접근성을 향상시켰다. 세 번째 ‘점검기록 및 수정의 용이’로 유지보수 관리 자동화 모델 내 기록에 대한 기능을 구축하여 실시간 적인 점검사항에 대한 텍스트 및 사진 저장이 가능하였다. 유지보수 관리대장과 같은 지참 물품 등을 생략할 수 있어 업무 진행 간 편의성 및 휴대성 향상이 가능하였다.
시간이 소요되는 것을 파악하였다. 이에 기 구축되어있는 COBie Data Web Server와 본 연구에서 구축한 유지보수관리 자동화 모델을 연계하여, 유지보수 관리자가 해당 모델을 이용하여 실시간 적인 과거 이력을 확인할 수 있었다. 이러한 시간 감축으로 유지보수 관리자 업무 효율성 향상을 확인 할 수 있었다.
시간단위로 확인이 가능하며, 일평균 온도 및 습도에 대한 내용을 전달 받을 수 있다. 이처럼 유지보수 관리자가 장비에 대한 조작이 필요 없이 이미 획득된 데이터를 통해 즉각적으로 실내의 정보 파악이 가능함을 알 수 있었다.
첫 번째 ‘기존 이력 문서 확인에 대한 시간 감축’으로 유지보수관리 자동화 모델을 활용함에 따라 모델 내에 기 구축되어있는 COBie Data Web Server 연동을 통해 번거로운 문서열람 과정을 생략하여 업무 진행 효율성 향상이 가능했다. 두 번째 ‘AR을 통한 부재 검측’으로 유지보수 관리 자동화 모델의 QR Code 인식 기능을 통하여 형상화된 BIM Model 정보와 실제 객체(부재)의 원활한 비교가 가능하였다.
첫째, 기존 유지보수 업무 진행 시 과거 이력 재 열람에 과다한 시간이 소요되는 것을 파악하였다. 이에 기 구축되어있는 COBie Data Web Server와 본 연구에서 구축한 유지보수관리 자동화 모델을 연계하여, 유지보수 관리자가 해당 모델을 이용하여 실시간 적인 과거 이력을 확인할 수 있었다.
측정하였다. 최종적으로 기존 프로세스 대비 개선 프로세스에 대해 총소요 시간을 측정할 경우 테스트 현장 1에 대해서는 기존 프로세스 18분 40초, 개선 프로세스에는 8분 20초가 측정되었으며, 테스트 현장 2에 대해서는 기존 프로세스 20분 10초, 개선 프로세스 8분 40초가 소요되었다. 개선 프로세스를 활용하였을 시 테스트 별로 10분 20초, 11분 30초에 소요 시간이 줄어들었음을 확인할 수 있다.

후속연구

가능할 것으로 예상한다. 또한 이번 연구는 QR Code 인식을 통해 단일 객체에 대해서만 구현 가능했지만, 인식의 범위 및 추가적인 기술을 접목시켜 공간 및 실에 대한 정보를 확장하여 가시화 시킬 수 있을 것으로 예상된다.
본 연구에서 제안한 유지보수 관리 자동화 모델은 향후 각종 스마트 디바이스에 적용하여, 유지보수 관리자에게 보편화 가능할 것으로 예상한다. 또한 이번 연구는 QR Code 인식을 통해 단일 객체에 대해서만 구현 가능했지만, 인식의 범위 및 추가적인 기술을 접목시켜 공간 및 실에 대한 정보를 확장하여 가시화 시킬 수 있을 것으로 예상된다.

참고문헌 (12)

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Shin Yoon-Seok, Choi Hee-bok, Lee Ung-Kyun, Ann Sung-Hoon, & Kang Kyoung-In. (2011). "A Study on Selection of Slab Form Work System for High - rise Building Construction." Busan University Master thesis.
Lim Hyun-Su. (2011). "BIM-based Mobile System for Facility Operation Improvement." Yonsei University Master thesis.
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상세보기
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원문보기 상세보기
Choi Byoung-Ju. (2012). "Introduction of Mobile AR for Water Supply Facilities Management System." Myongji University Master thesis.
Kim Jae-Yeol, & Park Jung-Dae. (2013). "The Integrated Management Framework for Standardized Application of BIM." Suwon University aster thesis.
Moon So-Yeong. "Application of Historical Image Data based on Augmented Reality Object for Improving Construction Structure Maintenance." Gyeongsang National university Master thesis.
Shim Jeong-Ah. (2015). "Development of COBie for Apartment Maintenance." Chung-Ang University Master thesis.
Byun Sung-Oh. (2015). "Urban Utility Space Information Modeling Using GPR." Chung-Ang University Master thesis.

저자의 다른 논문 :

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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