• 한국BIM학회 논문집
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• 제14권2호
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• pp.1-12
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• 2024

The paper proposes a methodology that combines the Random Sample Consensus (RANSAC) algorithm and the Point Cloud Encoder-Decoder Network (PCEDNet) algorithm to automatically extract the length of infrastructure elements from point cloud data acquired through 3D LiDAR scans of retaining walls. This methodology is expected to significantly improve time and cost efficiency compared to traditional manual measurement techniques, which are crucial for the data-driven analysis required in the precision-demanding construction sector. Additionally, the extracted positional and dimensional data can contribute to enhanced accuracy and reliability in Scan-to-BIM processes. The results of this study are anticipated to provide important insights that could accelerate the digital transformation of the construction industry. This paper provides empirical data on how the integration of digital technologies can enhance efficiency and accuracy in the construction industry, and offers directions for future research and application.

• 한국건축시공학회지
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• 제22권2호
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• pp.171-182
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• 2022

주기적인 건축물 안전진단은 구조적 안전성 및 잠재적 위험을 조기에 파악할 수 있다. 하지만 기존의 수집 방식은 비정형화된 형태의 주관적 데이터가 주로 사용되며, 노동집약적이고 시간 소모적이기 때문에 신뢰성이 떨어진다. 이에 본 연구는 3D 레이저 스캐너를 이용하여 건축물 노후 상태 정보를 수집하고 Building Information Modeling(BIM)으로 통합하여 시각화하는 방안을 제안하며, 순서는 다음과 같다: (1) 3D 레이저 스캐너와 파이썬 스크립트를 통한 데이터 수집, (2) Scan-to-BIM 프로세스, (3) 다이나모를 이용한 상태 데이터 시각화 및 정보 통합. 이를 통해 데이터 저장과 보고서 및 도면 작성 과정의 생략에 따른 시간 단축 효과를 확인하였다. 또한 시각화된 3D 모델은 건축물 유지관리자가 효율적인 결정을 할 수 있도록 한다. 이를 통해 유지관리 업무 효율성이 향상될 것으로 예상된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.312-320
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• 2020

3D 스캐닝과 역설계 기술은 기계/제조 분야에서 먼저 시작하였다. 건설 분야에서는 BIM(Building Information Modeling) 기반 3D 모델링 활용 환경이 조성되어 3D 스캐닝 기술을 이용하여 공장 사전제작, 구조물 시공 검측, 플랜트 시설물, 교량, 터널 구조물 검측 등 건설 전반에 활용하고 있다. 스캔 방식 중 고정식 LiDAR는 이동식 LiDAR에 비해 정확도와 밀도가 높으나 정합 시간과 데이터 처리에 오랜 시간이 걸린다. 하지만, 인테리어, 건축물 관리와 같이 상대적으로 높은 정확도가 필요하지 않은 분야에서 사용자가 편리하게 이동하며 스캔할 수 있는 방법이 생산적이고 효율적이다. 이 연구는 자유롭게 이동하면서 실시간 점군 정합을 지원하는 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)기반 스캔백팩 시스템 개발 시 고려사항을 도출한다. 본 연구를 통해 모바일 스캔 기술을 이용한 스캔 생산성 개선을 위해, SLAM기반 스캔백팩(Scan Backpack) 장치 개발을 위한 프레임웍, 시스템 및 컴포넌트 구조를 제안하고, 프로토타입을 통해 개발 시 고려사항을 도출한다. 프로토타입 개발은 SLAM 및 스캔백팩 2단계로 수행해, 고려사항을 도출하고, 수행 결과를 분석하였다.

• 한국BIM학회 논문집
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• 제10권1호
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• pp.1-8
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• 2020

In managing building facilities, spatial information is the basic data for decision making. However, the method of acquiring spatial information is not easy. In many cases, the site and drawings are often different due to changes in facilities and time after construction. In this case, the site data should be scanned to obtain spatial information. The scan data actually contains spatial information, which is a great help in making space related decisions. However, to obtain scan data, an expensive LiDAR (Light Detection and Ranging) device must be purchased, and special software for processing data obtained from the device must be available.Recently, SLAM (Simultaneous localization and mapping), an advanced map generation technology, has been spreading in the field of robotics. Using SLAM, 3D spatial information can be obtained quickly in real time without a separate matching process. This study develops and tests whether SLAM technology can be used to obtain spatial information for facility management. This draws considerations for developing a SLAM device for real-time remote scanning for facility management. However, this study focuses on the system development method that acquires spatial information necessary for facility management through SLAM technology. To this end, we develop a prototype, analyze the pros and cons, and then suggest considerations for developing a SLAM system.

• 한국지반공학회논문집
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• 제37권11호
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• pp.107-118
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• 2021

Scan-to-BIM은 라이다(Light Detection And Ranging, LiDAR)로 구조물을 계측하고 이를 바탕으로 3D BIM(Building Information Modeling) 모델을 구축하는 방법으로 정밀한 모델링이 가능하지만 많은 인력과 시간, 비용이 소모된다는 한계를 가진다. 이러한 한계를 극복하기 위해 포인트 클라우드 데이터를 대상으로 딥러닝(Deep learning) 알고리즘을 적용하여 구조물의 객체 분할(Semantic segmentation)을 수행하는 연구들이 진행되고 있으나 학습 데이터에 따라 객체 분할 정확도가 어떻게 변화하는지에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 딥러닝을 통한 철도 터널의 객체 분할에 학습 데이터를 구성하는 철도 터널의 크기, 선로 유형 등이 어떤 영향을 미치는지 확인하기 위해 매개변수 연구를 수행하였다. 매개변수 연구 결과, 학습과 테스트에 사용한 터널의 크기가 비슷할수록, 단선 터널보다는 복선 터널로 학습하는 경우에 더 높은 객체 분할 성능을 보였다. 또한, 학습 데이터를 두 가지 이상의 터널로 구성하면 전체 정확도(Overall Accuracy, OA)와 MIoU(Mean Intersection over Union)가 적게는 10%에서 많게는 50%가량 증가하였는데 이로부터 학습 데이터를 다양하게 구성하는 것이 효율적인 학습에 기여할 수 있음을 확인하였다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제17권3호
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• pp.32-42
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• 2016

현재 국내 대부분의 토목 건축 구조물이 BIM 정보가 부재한 상황에서 준공 BIM(as-built BIM)의 수요가 점차 증가하고 있다. 준공 BIM 구축을 위한 공간자료 취득에는 고밀도의 포인트 클라우드를 생성할 수 있는 레이저 스캐너가 주로 활용되고 있다. 하지만 기존의 고정식 스캔 시스템은 이동이 번거롭고, 정밀한 위치 선정이 필요 하며, 스캔 자료 정합을 위해 별도의 표지를 설치하거나 공액점을 추출하는 과정이 필요하다. 본 연구에서는 수작업을 최소화하기 위해 기존의 고정식 스캔 시스템을 대체할 수 있는 이동식 스캔 시스템을 제안하고자 하며, 기반 기술로 graph-based SLAM을 적용하였다. 테스트 장비는 총 세 개의 2차원 스캐너를 탑재하고 있으며, 중앙의 한 개는 수평으로 설치되어 graph 구축을 통한 이동경로취득에 사용되었고, 좌우 두 개는 수직으로 설치되어 시스템 진행의 연직 방향으로 주변 구조물에 대한 3차원 스캔 정보 취득에 사용되었다. 개발된 graph-based SLAM은 이동경로 상에 누적된 위치오차를 해소하기 위한 loop closure 처리 방법으로 Adaboost 기계학습을 적용하였다. 이는 특히 본 연구에서 사용한 장비와 같이 기계학습을 위한 다수의 feature 정보를 제공할 수 있는 멀티 스캐너 시스템에 적합한 방식이며, 두 실내공간을 대상으로 한 테스트에서 단일 스캐너 대비 false positive rate를 각각 7.9% 및 13.6%까지 줄일 수 있었다. 최종적으로 연구대상지역의 2차원 및 3차원 지도 구축을 통해 개발된 graph-based SLAM의 효용성을 확인하였다.

• 한국BIM학회 논문집
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• 제5권4호
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• pp.23-29
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• 2015

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.

• Spatial Information Research
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• 제23권5호
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• pp.41-52
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• 2015

2013년 국토교통부는 부가가치와 활용도가 높은 실내공간정보를 국가 핵심 공간정보로 구축 관리하기 위하여 '기본공간정보'로 추가 지정하였으며, 이에 전국의 실내공간정보를 구축하고 관리할 수 있는 법률적 근거와 계기가 마련되었다. 하지만 측량/촬영 및 레이저스캐닝을 이용하여 실내공간정보를 구축할 경우 실내공간의 매핑으로 시각적 서비스차원의 활용은 유리하지만 시간적, 인적, 물적 자원의 소비가 크고 속성정보의 입력을 위해 추가적인 정보가공을 필요로 하는 등 유지관리 측면과 국내 AEC/FM 분야 정보의 활용이 제한적이라고 판단된다. 이에 본 연구에서는 개방형 BIM 기반의 IFC 모델을 이용하여 실내공간정보를 추출하고 이를 데이터 시각화 기술과 연계하여 이해와 표현이 쉬운 실내공간정보 시각화 방안을 마련함으로써 실내공간정보의 활용성을 높이고자 하였다. 시각화 도구는 Autodesk사의 Revit 내부 프로그램인 IFC Exporter의 오픈소스를 이용하여 실내공간정보를 추출하였으며 실내공간정보의 시각화를 위해서는 Direct3D Library를 사용하였다. 생성된 실내공간정보 객체는 XML 포맷과 상호호환이 가능하며 시설물 유지관리 분야의 COBie 연계, 항공촬영 혹은 UAV를 활용한 공간데이터베이스 구축, 대규모 군사작전 시뮬레이션, 재해/재난 발생 시 대규모 피난 시뮬레이션 등에 활용될 수 있다. 본 연구에서 제시한 실내공간정보 시각화 방안은 국가의 공간정보정책방향에 부합하고 기존 데이터에서 추출하여 생성함으로써 정보생산의 단계가 간편하다. 또한, IFC 기반의 실내공간정보 객체로써 상호운용성이 높고 정보의 편집이 용이하며 데이터의 경량성 측면에서 우수하다.

• 국제학술발표논문집
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• The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.1075-1084
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• 2022

The use of Hi-Tech in cultural heritage preservation and the promotion of cultural heritage values in general, particularly artifacts, opens new opportunities for attracting tourists while also posing a challenge due to the need to reward high-quality excursions to visitors historical and cultural values. Building Information Modeling (BIM) and Hi-Tech in new building management have been widely adopted in the construction industry; however, Historic Building Information Modeling (HBIM) is an exciting challenge in 3D modeling and building management. For those reasons, the Scan-to-HBIM approach involves generating an HBIM model for existing buildings from the point cloud data collected by Terrestrial 3D Laser Scanner integrated with Virtual Reality (VR), Augmented Reality (AR), contributes to spatial historic sites simulation for virtual experiences. Therefore, this study aims to (1) generate the application of Virtual Reality, Augmented Reality to Historic Building Information Modeling - based workflows in a case study which is a monument in the city; (2) evaluate the application of these technologies to improve awareness of visitors related to the promotion of historical values by surveying the experience before and after using this application. The findings shed light on the barriers that prevent users from utilizing technologies and problem-solving solutions. According to the survey results, after experiencing virtual tours through applications and video explanations, participant's perception of the case study improved. When combined with emerging Hi-Tech and immersive interactive games, the Historic Building Information Modeling helps increase information transmission to improve visitor awareness and promote heritage values.