[논문]BIM 적용을 위한 공간정보의 정확도 기반 활용성 평가

김두표

doi:10.21289/ksic.2023.26.4.669

BIM 적용을 위한 공간정보의 정확도 기반 활용성 평가
Accuracy-based Evaluation of the Utilization of Spatial Information for BIM Application 원문보기

한국산업융합학회 논문집 = Journal of the Korean Society of Industry Convergence, v.26 no.4/1, 2023년, pp.669 - 678

김두표 (창원대학교 토목공학과)

Abstract ▼ AI-Helper

Recently, spatial information has been applied to various fields and its usability is increasing day by day. In particular, in the field of civil engineering and construction, BIM based on spatial information is being applied to all construction industries and related research has been conducted. BIM is a technology that utilizes spatial information from the design phase and aids in the construction and maintenance of buildings, including the management of their attributes. However, to apply BIM technology to existing buildings, it takes a lot of time and money to produce models based on design drawings along with current surveying. In this study, quantitative and qualitative analysis was conducted to determine the applicability of the acquired data and the applicability of BIM by generating data and analyzing the accuracy using UAV images and ground lidar, which are representative spatial information acquisition methods. Quantitative analysis revealed that TLS (Terrestrial Laser Scanner) showed reliable accuracy in both planar and elevation measurements, whereas unmanned aerial images exhibited lower accuracy in elevation measurements, resulting in reduced reliability. Qualitative analysis indicated that neither TLS nor unmanned aerial images alone provided perfect completeness. However, the combination of both spatial information sources, tailored to specific needs, resulted in the most comprehensive completeness. Therefore, it is concluded that the appropriate utilization of spatial information acquired through unmanned aerial images and TLS holds the potential for application in the fields of BIM and reverse engineering.

주제어

표/그림 (15)

그림 Fig. 1 LoD provided by city GML
표 Table 1. Building data examples of 3D model production by LODs
그림 Fig. 2 Study flowchart
그림 Fig. 3 Study a rea
그림 Fig. 4 Arrange of GCPs in study area
표 Table 2. Specifications of UAVs and TLS
그림 Fig. 5 Pointclouds of each acqusition method
그림 Fig. 6 Check points distribution map
그림 Fig. 7 Length and linearization analysis location
표 Table 3. Results of accuracy analysis using UAV data
표 Table 4. Results of accuracy analysis using TLS data
그림 Fig. 8 Pointcloud generation error part by data acquisition method
그림 Fig. 9 Stairs pointcloud created by TLS
표 Table 5. Results of accuracy analysis at length and linearization
그림 Fig. 10 Combining the two data to improve the completeness of spatial information

AI 본문요약
AI-Helper

문제 정의

이에 본 연구에서는 무인항공사진측량과 더불어 지상라이다를 활용하여 서로의 단점을 보완할 수 있는 3차원 공간정보 데이터를 생성하고 해당 정 확도를 세부적으로 분석하여 BIM의 기초 자료로서 활용이 가능한지 그 가능성을 판단하고자 하였다.

제안 방법

BIM에 기반이 되는 3차원 공간정보를 생성하고 그 정확도를 분석하기 위하여 본 연구에서는 두가지 자료 취득 방법을 적용하였다.
따라서, 3차원 공간정보를 취득할 수 있는 방법이 다양해진만큼 3차원 모델을 형성 하는데 가장 기본이 되는 포인트클라우드의 정확 도를 분석하고 이를 BIM과 연계하여 활용할 수 있는지 그 가능성을 판단해야 한다. 그러나 현재 는 표준화를 위한 연구 및 BIM의 시스템 개발에 대한 연구가 주를 이루고 있으며 이에 본 연구에 서는 4차산업혁명 시대에 가장 화두가 되고 있는 무인항공사진측량과 지상라이다를 이용하여 각각 의 포인트클라우드를 생성하고 이에 대한 정확도 를 분석하여 그 활용성을 판단하고자 하였다.
본 연구는 무인항공영상 및 지상라이다로 취득 된 공간정보가 BIM 및 역설계와 같은 분야에 활 용이 가능한지 판단하기 위하여 정확도와 완성도 를 분석하여 다음과 같은 결론을 도출하였다.
또한, 지상라이다를 이용하여 포인트를라우드를 취득하 고 이를 정합하여 하나의 데이터를 생성하였다. 연구 분석 단계에서는 각각의 방법으로 취득된 공 간정보에서의 정확도를 정량적 요소와 정성적 요 소로 나누어 현장 성과와 비교해 활용 가능성을 판단하였다.
이처럼 무인항공영상 및 지상라이다 모두 공간정보 생성시 문제점이 발생할 수 있다. 이에 본 연구에서는 두 가지 방법으로 취득된 포 인트 클라우드를 결합하여 최종 포인트클라우드를 생성하고 각 방법별 완성도가 떨어지거나 정확도가 낮은 부분을 보완할 수 있는지 판단하였다. Fig.
BIM의 적용에 있어서 LoD와 같이 정서적인 부분도 판단이 필요하다. 이에 본 연구에서는 무인 항공사진기반 데이터와 지상라이다의 문제점을 파 악하고 해당 부분을 면밀히 분석하여 정성적 완성 도를 판단하고자 하였다. 그 결과 무인항공사진 기반 포인트클라우드는 Fig.

대상 데이터

본 연구 분석을 위한 자료는 Fig. 3과 같이 경 남지역의 작은 마을의 저층 건물을 대상으로 하였 다. 해당 지역은 건물 옥상은 물론 층별로 외부로 뻗어있는 구조로 되어 있어 비교적 복잡한 구조물 의 공간정보 생성 시 정확도를 분석할 수 있어 세 부적인 정확도 분석이 가능하여 연구대상지로 선 정하였다.
기체는 DJI Phantom4 pro를 이용하였으며, 고도 40m, 종중복도 70%, 횡중복도 80%로 수직 및 경사(45°)사진 총 299 장을 취득하여 공간정보를 제작하였다
기체는 DJI Phantom4 pro를 이용하였으며, 고도 40m, 종중복도 70%, 횡중복도 80%로 수직 및 경사(45°)사진 총 299 장을 취득하여 공간정보를 제작하였다. 두 번째는 지상라이다를 이용한 공간정보 취득으로 지상과 옥 상에 총 23곳의 기계점을 선점하여 자료를 취득하 였다. 특히, 지상라이다의 경우 각 지점에서 취득 되는 자료간 중첩도가 평균 40%이상이 되도록 간 격을 고려하여 기계점을 선점하였다.
3과 같이 경 남지역의 작은 마을의 저층 건물을 대상으로 하였 다. 해당 지역은 건물 옥상은 물론 층별로 외부로 뻗어있는 구조로 되어 있어 비교적 복잡한 구조물 의 공간정보 생성 시 정확도를 분석할 수 있어 세 부적인 정확도 분석이 가능하여 연구대상지로 선 정하였다.

데이터처리

정확도를 자세히 분석하기 위해서 좌표를 이용 한 정확도 분석과 더불어 현장에서 측정한 3차원 길이 및 모서리간 각도를 포인트클라우드에서 추 출한 자료와 비교 분석하였다. 선형화 분석은 포 인트클라우드를 입력할 수 있고 간편하게 각도 및 길이 측정이 가능한 Smart Construction 프로그 램을 활용하여 결과값을 도출하였다. Fig.
공간정보 자료가 BIM에 적용이 가능하기 위해 서는 설계가 가능한 정도의 정확도가 필요하다. 이에 본 연구 분석은 건물에 존재하는 모서리 지 점에 대한 3차원 좌표를 비교하여 RMSE(Root Mean Squared Error)값을 산출 하였으며, 해당 지점에 대한 길이 및 선형화를 분석하여 전반적인 형상이 올바르게 형성 되는지 확인하고자 하였다. 또한, 계단과 같은 부분의 비교적 작은 형태의 모 서리 구분이 가능한 자료 취득이 가능한지 판단하 였으며, 무인항공영상 및 지상라이다 자료 취득 시 발생되는 문제점을 파악하고 이를 해결하기 위 하여 두 가지 데이터를 결합하여 정성적으로 분석 해 문제점을 해결할 수 있는지 판단하였다.
정확도를 자세히 분석하기 위해서 좌표를 이용 한 정확도 분석과 더불어 현장에서 측정한 3차원 길이 및 모서리간 각도를 포인트클라우드에서 추 출한 자료와 비교 분석하였다. 선형화 분석은 포 인트클라우드를 입력할 수 있고 간편하게 각도 및 길이 측정이 가능한 Smart Construction 프로그 램을 활용하여 결과값을 도출하였다.

이론/모형

한편, 지상라이다는 취득 자료가 초기부터 포인 트클라우드로 되어 있으며 각 기계점에서 취득한 포인트클라우드를 정합할 수 있는 프로그램이 필 요로 하다. 본 연구에서는 RTC360 전용 정합 프 로그램인 Cyclone Register 360을 이용하여 정 합하였다. 정합은 프로그램에서 제공하는 비주얼 정합방식을 사용하여 첫번째 기계점 취득 자료와 두번째 기계점에서 취득한 자료를 색상 구별하여 평면 및 측면으로 회전시켜 서로 같은 위치를 정 합하였다.

성능/효과

두 번째, 길이 및 선형화 분석 결과 길이는 지 상라이다와 무인항공영상으로 제작된 공간정보 모 두 편차가 작게 나타났다. 반면 선형화 분석 결과 지상라이다가 무인항공영상으로 제작된 공간정보 보다 편차가 작게 나타나 더 세밀하고 정확한 포 인트클라우드를 생성하고 있음을 입증하였다.
따라서, BIM에 활용 가능할 정도의 높은 정확 도와 완성도를 만족하는 공간정보를 생성하기 위 하여 생성된 3차원 모델의 정확도를 분석할 피룡 가 있으며. 지상라이다와 무인항공영상으로 제작 된 성과 결합 시 세부적 작업 방안에 대하여 연구 가 이루어진다면 문화재와 같은 역설계 및 BIM기 술의 적용이 필요한 분야에 활용성을 높여줄 것으 로 판단된다.
두 번째, 길이 및 선형화 분석 결과 길이는 지 상라이다와 무인항공영상으로 제작된 공간정보 모 두 편차가 작게 나타났다. 반면 선형화 분석 결과 지상라이다가 무인항공영상으로 제작된 공간정보 보다 편차가 작게 나타나 더 세밀하고 정확한 포 인트클라우드를 생성하고 있음을 입증하였다.
첫 번째, 실제 건물의 모서리에 대한 3차원 좌 표를 취득하여 공간정보에서 추출한 성과와 비교 분석한 결과 지상라이다로 취득된 공간정보는 평 면, 표고 모두 RMSE값이 작게 나타나 높은 정확 도를 보였다. 반면, 무인항공영상 기반 공간정보는 표고 RMSE값이 과대하게 나타난 지점들이 존재 하여 표고에 대한 신뢰도가 낮게 나타났다.
세 번째, 정성적 분석 결과 두 가지 방법 모두 공간정보의 완성도에서는 완벽하지 못하였으며, 이를 보완하기 위하여 서로 취득한 공간정보를 필 요에 따라 적절하게 결합하면 해당 완성도가 매우 높아지는 것을 확인하였다.
첫 번째, 실제 건물의 모서리에 대한 3차원 좌 표를 취득하여 공간정보에서 추출한 성과와 비교 분석한 결과 지상라이다로 취득된 공간정보는 평 면, 표고 모두 RMSE값이 작게 나타나 높은 정확 도를 보였다. 반면, 무인항공영상 기반 공간정보는 표고 RMSE값이 과대하게 나타난 지점들이 존재 하여 표고에 대한 신뢰도가 낮게 나타났다.

후속연구

따라서, BIM에 활용 가능할 정도의 높은 정확 도와 완성도를 만족하는 공간정보를 생성하기 위 하여 생성된 3차원 모델의 정확도를 분석할 피룡 가 있으며. 지상라이다와 무인항공영상으로 제작 된 성과 결합 시 세부적 작업 방안에 대하여 연구 가 이루어진다면 문화재와 같은 역설계 및 BIM기 술의 적용이 필요한 분야에 활용성을 높여줄 것으 로 판단된다.

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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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