인사이트

인사이트리포트

디지털프렌스포메이션 최신 정보 및 트렌드를 제공합니다.

클라우드 플랫폼

스마트 건설에서 BIM과 포인트 클라우드 활용 방안

2022.05.25조훈석 프로
다운로드

들어가며

최근 건설 업계에는 ‘스마트 건설’이라는 키워드가 부상하고 있다. 스마트 건설이란 전통적인 건설 기술과 첨단 정보통신 기술을 융합하여 새로운 효용을 창출하는 것을 의미한다.

 

기존의 건설 기술은 대표적인 인력 의존 분야였다. 인력 기반 기술을 바탕으로 하는 산업은 낮은 생산성과 수익성, 숙련 인력 확보의 어려움, 안전성 등 다양한 문제들을 내포하고 있다. 게다가 향후 급격한 노동 인구 감소가 예상되고 있기 때문에 인력으로 인한 한계를 극복하는 것은 건설 업계가 마주한 가장 큰 문제라 할 수 있다.

 

스마트건설 기술을 활용하면 상술한 인력의 한계를 극복하고 생산성과 수익성 향상, 작업 환경 안전성 확보 등의 목표를 달성할 수 있다. 예를 들어 사람이 하기 위험한 작업은 로봇이 대신 수행하고 AI 기술을 활용하여 설계 비용을 절감하며 VR∙AR 기술을 사용해 현장에 가지 않고도 설계 및 시공 상황을 검토할 수 있다. 아래 그림은 스마트 건설 기술의 실제 사례들이다.

이와 같이 스마트 건설에 활용할 수 있는 다양한 첨단 기술들이 빠르게 발전하고 있으며 이를 어떻게 활용하여 효용을 창출할 지가 업계의 과제라 할 수 있다. 본 아티클에서는 스마트 건설 기술의 다양한 응용 사례 중 BIM과 LiDAR 스캔을 활용한 시공 단계의 시설물 검측 자동화 방안에 대하여 이야기하고자 한다.

 

 

BIM이란

우선 BIM에 대해 간략히 알아보자. BIM은 스마트 건설 기술의 핵심 중 하나로 Building Information Modeling의 줄임말이다. BIM 핸드북에서는 다음과 같이 정의하고 있다.

 

“BIM은 디지털 방식으로 건물의 하나 또는 그 이상의 정확한 가상 모델을 생성하는 기술이다. 이 기술은 설계를 단계별로 지원하고 수동 프로세스보다 더욱 효과적인 분석 및 제어를 가능하게 한다. 완성된 가상 모델은 정교한 지오메트리와 건설 기간 동안 시공, 제작, 조달 활동 등의 지원을 위한 필요한 모든 데이터를 포함한다.”

BIM의 핵심은 전통적인 2차원 도면과 더불어 3차원 입체 도면을 생성∙활용하는 것이다. 이러한 3차원 도면에 자재∙공정∙구조∙물량∙공사비 등의 속성 정보를 부여하여 시설물의 생애주기 전 과정을 통합 관리할 수 있다. 이들 정보로부터 설계 오류 사전 방지, 물량 산출 자동화, 다양한 디지털 시뮬레이션 등을 수행할 수 있으며 건설 과정 전반에 효율성을 부여하고 생산성을 극대화 하는 스마트 건설을 실현할 수 있다.

미국 등 건축 분야 선진국들은 이미 건설업의 BIM 도입이 성숙 단계에 와 있다. 최근 우리나라도 국토교통부 주도로 BIM 도입 로드맵을 구상하고 건설 산업 전반에 적용하고 있다. 국토교통부 자료에 따르면 설계-시공-유지관리 전 주기에 걸친 BIM 사용 의무화를 시설 별로 시행하고 있다. 향후 설계 단계는 2022년~2024년에 동안 단계적 의무화, 기타 전 주기를 포함하여 2025년까지 모든 시설에 의무화가 적용될 예정이다.

 

 

포인트 클라우드(Point Cloud)란

다음으로 포인트 클라우드(Point cloud)에 대하여 알아보자. 포인트 클라우드는 LiDAR(Light Detection and Ranging), RGB-D 센서 등으로 수집되는 구름 형태의 점군 데이터를 의미한다. 이러한 센서들은 아래 그림처럼 물체에 빛∙신호를 보내서 돌아 오는 시간을 기록하여 각 빛∙신호당 거리 정보를 계산하고 하나의 포인트를 생성한다.

포인트 클라우드는 다음과 같은 몇 가지 특징을 가진다.

우선 포인트 클라우드 데이터는 명시적이고 다루기 쉽다. 각 점들은 개별적으로 존재하며 다른 점과는 관계가 없다. 포인트 클라우드 점은 좌표(x, y, z)와 색상, 강도(Intensity) 정도의 정보만으로 간단하게 구성되어 있다. 이러한 간단한 구성은 엄청난 양의 상세한 데이터를 저장하고 관리할 수 있도록 도와준다.

 

다음으로 포인트 클라우드는 간단한 정보 구성에도 불구하고 데이터가 매우 크며 상대적으로 긴 처리 시간을 필요로 한다. 스캔 밀도와 대상의 크기에 따라 유동적이지만 건물 하나를 유의미하게 스캔한 경우 최소 수천만 개에서 수억, 수십억 개의 점이 생성될 수 있다. 또한 여러 스캔 장소에서 취득한 원시 데이터들을 하나의 통합된 정보로 정렬하기 위해서도 상당한 시간을 필요로 한다.

 

최근에는 관련 기술이 급속히 발전하면서 포인트 클라우드의 활용 분야도 점점 늘어나고 있다. 포인트 클라우드 원시 데이터의 밀도와 정확성이 급격히 향상되고 3D 그래픽스∙비전과 AI 기술의 발전으로 데이터 처리 속도가 향상되어 다양한 산업 분야에서 여러 방식으로 데이터를 응용할 수 있게 되었다.

 

시공 BIM과 포인트 클라우드를 활용한 시설물 검측

포인트 클라우드는 건축 분야에서도 다양한 활용처에 쓰이고 있는데 그 중 하나는 시공 단계에서 시설물의 검측 작업을 자동화하고 실적 집계 및 설계 도면 반영 업무를 개선하는 것이다.

 

건설 과정은 여러 설계 단계와 각 단계별 시공 과정으로 구성된다. 이 때 전 시공 단계의 오류, 설계 도면과 현장 시공의 불일치, 시공 일정 준수 확인의 어려움 등 다양한 비효율과 시간∙비용의 낭비 요소들이 존재한다. 이를 관리하기 위해 기존에는 다수의 검증 인력들이 설계와 시공에 대한 검측 업무를 수행해 왔으며 이 과정에서 비용과 시간 소모가 발생했다.

 

최근 들어 LiDAR 등의 스캔 기술이 발전하고 BIM의 3차원 설계 도면을 확보하여 이들을 검측 업무에 활용하기 시작했다. 가장 일반적인 방법은 검측 전문 인력들이 BIM과 포인트 클라우드 데이터를 육안으로 확인하는 것입니다. 하지만 주기적으로 생성되는 방대한 포인트 클라우드 스캔 데이터와 시시각각 변경되는 BIM 설계 도면을 인력이 상시 분석하는 방식은 점차 한계에 도달하고 있다. 이에 최근에는 기 확보한 데이터에 컴퓨터 비젼(Computer Vision)과 인공지능(AI) 기술을 접목하여 검측 작업을 자동화 하려는 움직임이 활발해지고 있습니다.

 

시공 과정에서 시공 전 계획 단계의 BIM을 As-designed BIM, 시공 결과를 반영한 BIM을 As-built BIM이라고 한다. 시공 단계에서의 시설물 검측은 As-designed BIM을 바탕으로 시공을 수행하고 시공 결과를 As-built BIM에 반영하기까지의 과정을 뜻한다. 다음은 시설물 검측의 세부 단계이다.

시설물 검측 자동화 솔루션은 상기의 과정을 다음과 같이 자동화 할 수 있다.

우선 설계 단계에서 As-designed BIM을 획득한다. 이후 시공을 하고 시공 현장을 스캔하여 포인트 클라우드 데이터를 획득한다. 정합 단계에서는 As-designed BIM과 포인트 클라우드의 좌표계를 일치시킨다.

검측 분석 단계에서는 분석 소프트웨어가 다음과 같은 분석을 자동으로 수행한다. 우선 설계상 존재하는 시설물이 실제로 존재하는지 분석한다. 시설물이 설계에서 계획된 위치에 허용 오차 이내로 시공 되었는지 아니면 허용 오차를 벗어났는지도 판별할 수 있고 검측 결과에 대한 보고서를 자동으로 생성할 수도 있다.

검측 결과를 바탕으로 BIM 설계 도면을 수정하거나 부분 재시공을 한다. 이 때 BIM 설계 도면 수정 작업에 대한 자동화도 기대할 수 있다. 이후 As-built BIM을 확보하며 이것은 다음 단계의 As-designed BIM이 된다.

시설물 검측 자동화 솔루션은 이렇게 주기적으로 변하는 As-built BIM 정보를 시스템에서 계속 관리하며 리비전(Revision) 이력을 추적할 수 있고 이를 활용하여 공정 스케쥴 준수 여부도 자동으로 판별하는 기술을 제공한다.

시설물 검측 자동화는 LiDAR 스캔 포인트 클라우드 획득 이후의 과정을 자동화 함으로써 사람의 개입을 최소화 하고 업무를 단순화 한다. 검측과 리포팅 과정도 자동화 하며 이를 통해 검측 인력 및 시간 절감, 휴먼 에러 배제에 따른 신뢰도 상승, 전체 As-built BIM 설계 시간 절감 및 신뢰성 확보를 기대할 수 있다.

 

물론 현재의 기술은 몇 가지 제약 사항이 있다. 포인트 클라우드에서 다른 시설물이나 적치물 등에 가려진 부재에 대해서는 검측을 수행할 수 없으며 다양한 종류의 스캔 노이즈로 인해 발생하는 분석 오류를 사전 혹은 사후에 제거해야 한다.

에스코어는 이런 제약 사항을 개선하기 위해 머신러닝과 3차원 그래픽스 기술을 응용한 다양한 보완 기법을 연구하고 있으며 지속적으로 개선된 시설물 검측 자동화 기술을 제공할 수 있을 것으로 예상한다.

 

 

마치며

비즈니스 여건의 빠른 변화, 기후 위기와 인구 감소라는 대내외적 리스크 속에서 건설 생산성과 효율성을 개선하고 환경 이슈에 대응하기 위해 스마트 건설 기술 도입은 더 이상 선택이 아닌 필수이다.

 

본 아티클에서 다룬 검측 자동화 기술뿐 아니라 다양한 첨단 정보통신 기술을 바탕으로 한 스마트 건설 기술의 개발과 활용에 끊임없는 관심을 기울여야 한다. 에스코어 역시 스마트 건설 기술의 여러 분야에 도전하고 있으며 관심 있는 많은 분들과 함께 새로운 기회를 만들어갈 수 있기를 기대한다.

 

 

 

# References

- https://www.hdec.kr/KR/newsroom/news_view.aspx?NewsSeq=388&NewsType=BRAND&NewsListType=news_clist
- https://www.angelswing.io/
- https://www.aexperts.pk/
- https://www.e-zigurat.com/blog/en/uses-and-cases-structural-bim/
- https://pcl.gitbook.io
- https://www.naverlabs.com/storyDetail/156
- https://www.hyundai.co.kr/story/CONT0000000000001996
- BIM 기반 건설산업 디지털 전환 로드맵 (국토교통부)

조훈석 프로

조훈석 프로

소프트웨어사업부 플랫폼기술그룹

3D Graphics, 3D CAD, BIM 소프트웨어 기술 전문가입니다. 현재 시각 데이터 처리 플랫폼을 담당하고 있습니다.

연관 아티클

  • 클라우드 플랫폼2022.10.18

    AWS에서의 사용자 접근제어

    자세히 보기
  • IT 트렌드2022.10.04

    전통적 기업의 클라우드 전환

    자세히 보기
  • 오픈소스 SW2022.09.26

    Kaniko로 docker 없이 컨테이너 이미지 빌드하기

    자세히 보기