최근 경상북도 포항에서 일어난 강도 5.4 규모의 지진 영향으로 인하여 국내에서도 액상화 현상이 처음으로 발견되었다. 이와 같이 액상화 현상이 발생하면 물과 모래의 일부가 지면 위로 분출하여 공간이 생기게 되므로 지반의 침하, 건물 붕괴, 싱크홀 발생 등의 다양한 위험 상황으로 이어지게 된다. 최근 국내에서도 이와 같은 위험 요인인 액상화 가능지역을 사전에 파악하고자 액상화 위험지도 제작의 필요성이 커지고 있는 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 액상화 위험지도 제작을 위해 국토교통부 국토지반정보 통합 DB센터에서 구축한 시추정보를 활용하였으며, 시추정보 데이터베이스 추출 기능과 시추정보를 바탕으로 한 기초데이터 모델링과 3차원 분석 기능을 구현하기 위한 모듈을 개발하였다. 본 연구를 통하여 국토지반정보 통합DB의 효과적인 연동기술을 확보하였으며, 지반 저항치, 액상화 위험지도 등 액상화 위험도 분석을 위한 단계별 3차원 정보 생성이 가능해졌다. 향후, 본 연구에서 개발한 기술을 통해 3차원 액상화 정보 구축을 위한 기반 마련과 액상화 대응체계 구축을 위한 종합적인 의사결정 지원기술로 유용하게 활용할 수 있을 것이다.
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 BIM과 GIS의 정보모델의 특징들을 비교해 보고, 가상도시 구축을 위한 CityGML에 대한 개요와 건물의 세밀도(Level of Detail)를 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 BIM 정보를 활용할 수 있어 국가GIS 구축을 위해 건물 외형과 내부 모델을 생성하기 위한 많은 노력을 절감할 수 있다는 장점이 있다.
고해상도 위성영상으로부터 건물, 도로 등의 인공지물의 정보를 추출하기 위한 연구들이 현재 활발히 진행되고 있다. 대부분의 기존 연구들의 경우, 위성영상에서 3차원 건물정보를 추출하기 위해서는 영상과 별도의 기준점을 필요로 하며, 영상에서의 측정값을 3차원 정보로 변환하기 위해서는 센서모델링의 과정을 거쳐야 했다. 이 연구에서는 단안식 (Monoscopic)영상으로부터 이러한 복잡한 과정을 거치지 않고 직접 건물의 3차원 정보를 추출하는 기술개발에 대하여 소개한다. 제안하는 방식은 단안식 영상에서 영상의 방위각 및 촬영지역에서의 태양과 카메라의 방위각 및 고도각을 이용하여 건물의 높이가 주어졌을 때 이에 따르는 건물 수직선과 건물 그림자를 영상에 투영시키는 과정을 반복함으로써 투영된 건물 그림자가 실제 영상에서 관측되는 건물의 그림자와 일치될 대의 건물의 높이 값을 구하고 건물 지붕 외각선을 구해진 건물의 높이 값에 따르는 건물 수식선 만큼 수평 이동하여 건물의 위치를 구하게 된다. 실제 대전지역을 촬영한 IKONS 영상을 이용하여 실험한 결과 이와 같은 방법으로 취득 된 건물 높이값이 약 1m 내외의 정확도를 가지는 것을 나타났다.
Zabin, Asem;Khalil, Baha;Ali, Tarig;Abdalla, Jamal A.;Elaksher, Ahmed
Advances in Computational Design
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제5권2호
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pp.127-146
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2020
Building Information Modeling (BIM) is increasingly used throughout the facility's life cycle for various applications, such as design, construction, facility management, and maintenance. For existing buildings, the geometry of as-built BIM is often constructed using dense, three dimensional (3D) point clouds data obtained with laser scanners. Traditionally, as-built BIM systems do not contain the material and textural information of the buildings' elements. This paper presents a semi-automatic method for generation of material and texture rich as-built BIM. The method captures and integrates material and textural information of building elements into as-built BIM using thermal infrared sensing (TIS). The proposed method uses TIS to capture thermal images of the interior walls of an existing building. These images are then processed to extract the interior walls using a segmentation algorithm. The digital numbers in the resulted images are then transformed into radiance values that represent the emitted thermal infrared radiation. Machine learning techniques are then applied to build a correlation between the radiance values and the material type in each image. The radiance values were used to extract textural information from the images. The extracted textural and material information are then robustly integrated into the as-built BIM providing the data needed for the assessment of building conditions in general including energy efficiency, among others.
GPS provides the positioning solution in most areas of the world. However, the position error largely occurs in the urban area due to signal attenuation, signal blockage, and multipath. Although many studies have been carried out to solve this problem, a definite solution has not yet been proposed. Therefore, research is being conducted to solve the vehicle localization problem in the urban environment by converging sensors such as cameras and Light Detection and Ranging (LIDAR). In this paper, the precise vehicle localization using 3D LIDAR (Velodyne HDL-32E) is performed in the urban area. As there are many tall buildings in the urban area and the outer walls of urban buildings consist of planes generally perpendicular to the earth's surface, the outer wall of the building meets at a vertical corner and this vertical corner can be accurately extracted using 3D LIDAR. In this paper, we describe the vertical corner extraction method using 3D LIDAR and perform the precise localization by combining the extracted corner position and GPS/DR information. The driving test was carried out in an about 4.5 km-long section near Teheran-ro, Gangnam. The lateral and longitudinal RMS position errors were 0.146 m and 0.286 m, respectively and showed very accurate localization performance.
본 논문에서는 고해상도의 항공 영상으로부터 건물의 3차원 정보를 자동으로 생성하는 방법을 제안하였다. 먼저 에지 보존 필터를 사용하여 영상에 포함된 잡음을 제거한 후에 watershed 기법을 이용하여 에지의 위치를 보존하고 영상 분할을 수행한다. 분할된 영역의 경계선에 위치한 화소의 곡률을 계산하여 control point를 검출하고 control point 사이의 선소를 추출한다. 추출된 선소들의 방향과 길이를 고려하여 선소의 연결을 수행하고 최종적으로 화소의 그레디언트 크기를 이용하여 선소의 위치를 조정한다. 공면의 그룹화와 다각형 조각을 형성하는 과정은 각 영역에 대해 공선 기하학과 비행 정보를 이용하여 정합된 3차원 선소들을 선택하여 이루어진다. 항공 영상에 제안한 방법을 적용하여 건물 지붕을 정확하게 검출할 수 있음을 보였다.
최근 표준으로 등록된 IFC(Industry Foundation Classes)4는 건축시설의 형상요소 표현에 한정될 뿐 도로, 교량 및 터널 등의 토목시설에 대한 형상표준을 정의하고 있지 않아 여전히 토목 형상모델의 교환을 위한 상호운용성에 제약이 있다. 특히 도로시설은 중심선형에 따라 모델링되는 선형적 특성을 가지며, 프로젝트 별로 형상이 서로 상이하여 표준화된 도로정보모델을 구축하는 것이 곤란하다. 따라서 본 연구에서는 도로의 형상정보모델 개발을 위해 3차원 설계 프로세스 관점에서 도로를 구성하는 구조요소 및 속성을 도출하는 것이 목적이다. 이를 위해 본 연구는 도로설계를 위해 활용되는 도로설계편람, 지침, 시방서 및 기하설계 기준 등의 정보를 분석하여 도로 구조물의 형상 요소와 속성을 추출한다. 도출된 형상은 엔티티(Entity) 항목으로 정의하고 가상 도로모델을 통해 정의된 도로 형상모델의 위계구조를 검토한다. 도출된 도로의 세부 구조 요소 및 속성은 인프라 분야의 BIM(Building Information Modeling)환경을 구축하기 위한 3차원 형상정보로 활용되며, 도로의 구체적인 형상, 타입 및 속성을 세분화하여 도로분야의 IFC로 확장하기 위한 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.
항공 레이저 스캐닝(ALS) 시스템으로부터 획득한 LiDAR 데이터를 미용하여 3차원 객체 모델링과 지형도 제작을 위해서는 데이터의 기하학적 및 의미적인 분할과 같은 체계적인 데이터 처리가 선행되어야 한다. ALS로 부터 활용 가능한 LiDAR 데이터를 획득하기 위해서는 GPS, INS 및 레이저 스캐너 데이터의 통합이 필수적이다. 본 연구에서는 건물추출과 지붕 구조물 분할을 위해서 LiDAR 데이터를 영상화하여 디지털 영상처리 기법을 적용하였다. 영상화된 데이터를 사용하는 주요 장점 중 하나는 기존의 다양한 영상처리 알고리즘을 사용할 수 있다는 점이다. 격자화 및 정량화를 거치는 영상화 과정에서 원시 LiDAR 데이터가 한정된 밝기값으로 변환되므로 평활화 및 상세 정보의 손실이 발생될 수 있지만. 평활화된 데이터는 표면분할과 모델링에 오히려 적합하다. 건물의 경계선은 윤곽선 추출 연산자를 이용하여 정확하게 추출하였으며, 건물 모양에 적합하도록 규격화하였다. 건물 지붕의 구조물의 분할은 영역확산을 기반으로 수행하였다. 이 결과 다양한 디지털 영상처리 기법을 복합적으로 적용하여 건물추출과 지붕 구조물의 면분할이 가능함을 보여주었다. 또한 지붕의 형태를 재현하기 위한 특성정보 추출에 관한 개념적 방법을 제안하였다. 지붕 데이터를 분할하고 모델링을 위해 통계적 및 기하적 특성을 이용하였으며. 제안한 방법에 의한 시뮬레이션 결과는 지붕면을 분할하고 모델링하는데 가능함을 보여주고 있다.
The purpose of this study is to provide considerations for developing reverse engineering guidelines for AEC(Architecture, Engineering and Construction). The reverse engineering is a methodology which has the purpose of extracting and recognizing geometries and properties from physical objects such as buildings, facilities, terrain and infrastructure including roads, bridges, and tunnels. To handle them for the purpose of construction management, maintenance, and operation, we should know the exact position, orientation, and dimension of the objects including their properties. As the viewpoint of the information extraction from reverse engineering, it is necessary to derive consideration factors for developing reverse engineering guidelines.
There exists no precedented case of quantity take-off, using parametric modeling, from BIM-based irregular structures. Civil 3D provides earthwork quantity take-off based on surface modeling. Generally, designers should enter data into the specification additionally after extracting quantity estimation from earthwork modeling design. The objective of this report is to suggest the method from quantity take-off to specification of BIM-based earthwork quantities. We intend to investigate earthwork take-off method by Civil3D and explain why parametric information extraction is required for quantity estimation and specification and how information of earthwork quantity based on solid and surface modeling is connected to open quantity take-off module. It is highly expected that this suggestion would be the practical methodology of earthwork quantity take-off and specification in the field of civil engineering.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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