3차원 패러매트릭 기반 솔리드모델링 방법으로 형상을 표현하고 건설산업분야에서 요구되는 다양한 정보를 처리할 수 있는 BIM기술은 2차원 도면의 자동생성, 건축요소들간의 간섭검토와 물량산출 이외에도 건물내 외 공간분석 및 관리, 구조해석 및 설계, 에너지 분석, 즉시조달, 시설물 및 재난 관리, 법규검토 등을 위한 고급 엔지니어링 업무까지 지원할 수 있게 한다. 본 논분은 이러한 IFC기반 BIM 기술을 건설분야의 각 임무에 작용하기 위하여 근원이 되는 각 건물요소의 기하형상을 추출하기 위한 연구내용을 제시하고 구현된 프로그램에 의한 적용사례를 보여준다.
This paper provides a method for generating flight path of Unmanned Aerial Vehicle (UAV) that is intended to be used in visual inspection of dome-type nuclear containment building. The method basically employs 3-D model to extract accurate location coordinates. Two basic route patterns that provide guide lines in defining moving locations were defined for each side wall and dome section of the containment. The route patterns support sequential capturing of images as well. In addition, several simple equations and an algorithm for calculation of the moving location on the route were developed on the basis of 3-D geometric characteristics of the containment building. A prototype computer program has been implemented to validate the proposed method, and a case study shows the method can visualize covering area in 3-D model as well.
본 논문은 내진성능평가를 위해 사용되는 비탄성해석의 신뢰도와 정확도에 있어 결정적인 영향을 미치는 다양한 이력모델의 특성과 구조물의 내진거동에 미치는 영향을 분석하고자 한다. 연구대상은 표준학교건물로서 우리나라 규준에 맞는 인공지진 가속도 3가지를 사용하여 4가지의 이력모델을 적용하여 3차원 시간이력해석을 수행하였다. 비탄성해석을 통해 층전단력, 층간변위비, 층변위를 비교하고 힌지의 발생 상태를 파악하고 이력모델이 건물의 비탄성거동에 미치는 영향을 분석하였다. 연구 결과, 층전단력은 이력모델에 따라 최대 27%의 차이를 보이고, 층간변위비는 최대 30%의 차이가 나타났다. 장단변방향 모두에서 층전단력과 층간변위비는 최대값이 수정다케다모델에서 나타나 안전율 향상을 기대할 수 있을 것으로 판단된다. 층전단력의 최소값은 장단변방향 모두에서 클러프모델에서, 층간변위비는 장변방향은 다케다모델, 단변방향은 클러프모델에서 나타났고 이 경우 안전율이 낮아질 것으로 사료된다.
LiDAR는 광범위한 지역의 지형 지물 및 지표면에 대한 3차원 좌표를 신속하게 획득할 수 있는 장비로 고정밀의 3차원 공간데이터를 제공하는 장점이 있다. 그러나 LiDAR 데이터는 불규칙한 3차원 점 데이터로 구성되어 있으므로, 의미적이고 시각적인 정보를 제공하지 않으며, LiDAR 데이터만을 사용하여 정보를 추출하는 것은 어렵다. 본 연구에서는 항공 LiDAR 데이터로부터 건물의 외곽선 자동 추출 및 3차원 상세 모델링을 위한 방법을 제안하였다. 전처리 과정으로 반복적 평면 fiitting을 통하여 노이즈 및 불필요한 데이터를 제거하고, 히스토그램 분석을 수행하여 지면과 비지면 데이터를 효과적으로 분리하였다. 건물 외곽선을 추출하기 위해서 객체추적 기법을 이용하여 건물의 외곽에 해당하는 LiDAR 점들을 분류하였으며, 선행과정을 통해 LiDAR 데이터로부터 최종적으로 건물의 외곽선을 추출하였다. 정확도 검증을 위해 추출된 건물의 외곽선을 1:1,000 수치지도와 비교한 결과, 실험지역의 평면 RMSE가 약 0.56m였다. 또한, 건물의 상부구조물의 형태를 재현하기 위한 특성정보 추출 방법을 제안하였다. 지붕면을 세부적으로 분할하고 모델링하기 위하여 통계적 및 기하적 특성정보를 이용하였으며, 각각의 상부구조물에 적합한 수학적 함수를 최소제곱법에 의해 결정함으로써 3차원 모델링이 가능하도록 하였다. 상부구조물 모델링 결과 각 형태에 따른 RMSE가 사각형 상부구조물은 0.91m, 삼각형 상부구조물은 1.43m, 아치형 상부구조물은 1.85m, 돔형 상부구조물이 1.97m였다. 이는 원시 LiDAR 데이터로부터 지붕면 분할 및 3차원 자동 모델링이 효과적으로 수행되었음을 보여주고 있다.
최근 3차원 실내 외 공간정보데이터 모델에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 이러한 데이터 모델을 기반으로 구축된 3차원 공간데이터는 양이 방대하고 비교적 복잡한 구조를 갖는다. 따라서 이를 효과적으로 저장 및 관리, 응용하기 위해서는 DBMS를 활용하는 것이 유리하다. 이러한 필요에 의해 Gep-DBMS에서 데이터를 저장하고 응용하는 연구가 많이 이루어지고 있는데 Oosterom, Arens 등이 3차원 건물, 지표의 Geometry와 Topology를 DBMS에 저장하는 방법을 연구하였다. 본 논문은 GML3 기반의 3차원 도시 모델의 저장 및 교환을 위한 포맷인 CityGML 1.0을 따르는 구조로 데이터를 데이터베이스에 저장하였으며, 상용 DBMS인 Oracle Spatial 11g를 사용하였다.
3차원 건물을 모델링하기 위해 항공영상 또는 라이다 데이터를 이용하여 건물 외곽선 추출이나 지붕을 구성하는 패치를 추출하는 단계를 거친다. 이러한 3차원 정보를 자동으로 획득하는 알고리즘 개발과 같은 효과적인 정보의 획득에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으나, 추후 추출된 정보의 활용이나 유지관리에 대한 연구는 미흡한 상태이다. 본 연구는 3차원 정보를 얻었다는 가정 하에 건물의 형태에 따른 검색을 위한 연구이다. 이를 위하여 벽면, 분할 지붕면, 바닥과 같은 건물의 구성체를 노드(node)로 표현하고 이들의 인접성 관계를 그래프 구조로 객체의 형태를 정의하는 토폴로지 설계 방법을 제안하였다. 제안된 방법에 의해 생성된 토폴로지를 건물 그래프 데이터베이스에 저장하고, 토폴로지 정보를 이용한 패턴매칭을 수행하여 건물을 검색한 결과의 분석을 통해 제안된 객체 토폴로지 설계방법의 효용성을 입증하였다. 그래프 구조의 토폴로지를 기반으로 건물을 검색할 수 있었으며, 검색 조건을 부여하여 건물의 유사 정도를 조절하며 검색할 수 있었다. 또한 축척 및 회전에 불변한 객체의 형태묘사 방법으로 사용될 수 있다고 사료된다.
3차원 위상 자료는 응급상황 처리와 3차원 네트워크 분석 등의 3차원 공간분석에 필수적으로 요구된다. 이 연구에서는 현재까지의 3차원 위상 데이터 모델에 대해 살펴보고, 건물을 설계하기 위해 사용되는 2차원 CAD 도면 데이터로 부터 3차원 위상적 노드-관계 데이터를 추출하는 방법을 개발하였다. 이 방법은 중심축 변환과 위상적 노드-관계 알고리듬들을 이용한 두 단계로 이루어진다. 첫번째 단계는 중심축 변환 알고리듬을 이용하여 CAD 데이터에서 폴리곤이나 이중 선으로 표현되는 벽으로부터 그 중심선을 생성하여 벽의 골격을 추출하는 것이다. 두번째 단계는 추출된 벽의 골격 자료를 이용하여 방을 3차원 노드로하고 방들간의 연결을 관계로하는 위상적 노드-관계 구조를 생성하는 것이다. 따라서, 그러한 연결들은 노드들간의 이웃성 또는 연결성을 표현하게 된다. 결론적으로, 이러한 변환방법으로 미시적 수준의 개별 건물들의 내부구조를 표현하는 3차원 위상구조 데이터는 건물의 도면 작성에 자주 사용되는 CAD 데이터로 부터 쉽게 생성될 수 있을 것이다.
대부분의 경우 광학 RGB 영상을 딥러닝(DL: Deep learning)의 학습 데이터로 사용하여 객체탐지, 인식, 식별, 분류, 의미적 분할 및 객체 분할 등을 수행하지만, 실세계의 3차원 객체들을 2차원 영상으로 완전하게 파악하는 것은 한계가 있다. 그러므로 대표적인 3차원 지형 공간정보인 수치표면모델(DSM: Digital Surface Model)과 더불어 DSM에 내재된 특성정보를 이용하여 3차원 지형지물을 분석하는 것이 효과적이다. 건물과 같이 기하학적으로 정형화된 형태의 인공구조물은 3차원 공간데이터로부터 얻을 수 있는 기하학적 요소와 특성을 이용하여 객체의 분류와 형상 묘사가 가능하다. 이 연구는 고차원 시각정보(high-level visual information) 시스템에서 중요한 역할을 하는 내재된 고유의 특성정보(intrinsic information)를 기반으로 하며, 이를 위하여 객체의 기하학적 요소인 경사와 주향을 DSM으로부터 도출하고, 다방향에서 생성한 음영기복영상(SRI: Shaded Relief Image)과 함께 DL 모델의 학습 수행에 사용하였다. 실험은 ISPRS (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing)에서 제공하는 데이터 셋 중에서 DSM과 레이블 데이터를 객체의 의미적 분류를 위해 개발된 합성곱 기반의 SegNet 학습에 사용하였다. 지형지물을 분류하고 분류 결과를 이용하여 건물을 추출하였다. 특히 DL 모델의 학습 성능 향상을 위해 학습 데이터의 여러 조합에 따른 시너지 효과를 분석하는 것에 핵심이다. 제안한 방법은 건물 분류와 추출에 효과적임을 보여주고 있다.
본 연구는 다양한 형상과 정보를 가질 뿐만 아니라 신축 및 재건축을 통하여 끊임없이 갱신되는 건물에 대해 3-D GIS를 구축하기 위한 기초자료를 효율적으로 획득하고 관리하기 위한 방법을 제시한다. 먼저 건물정보모델(BIM)과 지리정보시스템(GIS)의 정보모델의 특징들을 비교해 보고, 가상도시 구축을 위한 정보모델인 CityGML과 건물표현을 위한 세밀도를 살펴본 다음, BIM으로부터 CityGML에 따른 건물정보를 추출하기 위한 프로토타입을 구현하여 실행사례를 보인다. 본 연구의 접근방법은 건축설계 및 건축관련 엔지니어링 사무소, 또는 건설회사에서 CAD로 작성한 기존의 건물 및 부지에 관련한 2, 3차원 정보뿐만 아니라 새로운 추세로 자리잡는 IFC 정보를 활용할 수 있어 국가 지리정보시스템내에 건물 외형과 내부 모델을 구축하기 위한 많은 노력을 절감할 수 있다는 장점이 있다.
본 연구에서는 기존 지형도나 준공도면 자료에서 상세정보가 누락되거나 갱신이 이루어지지 않아 시설물관리체계에 필요한 수치지도의 체계적인 구축이 요구되는 지역에 적용할 수 있도록 지상사진, 항공사진 등 영상자료에 다양한 사진해석 기법을 적용하여 수치지도를 생성하고 공간 및 속성정보를 추출하였다. 본 연구에서는 다중사진 촬영에 의하여 대상물의 3차원 모델과 3차원 사진영상모델을 생성하였다. 또한, 소축척 항공사진을 이용하여 대상지역의 벡터라이징을 실행한 결과, 각 건물과 도로시설물의 위치와 형태 등 공간정보의 추출이 가능하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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