노후 건축물의 수가 증가함에 따라, 건물의 안전진단, 유지 보수에 대한 중요성이 증가하고 있다. 기존 외관 조사는 점검자의 주관적인 판단이 수반되어 평가 결과가 다르고 객관성과 신뢰성이 떨어진다. 따라서 본 연구는 기존 연구를 통해 기실시된 외관 조사 및 상태 평가 프로세스의 한계를 제시하였으며, UAV, Laser Scanner를 통해 3D Point Cloud 데이터를 수집하였다. 또한, Reverse Engineering 기술을 이용하여 3D 모델을 생성한 후 객관적인 상태평가 데이터를 취득하였다. 이후 기존의 정밀검사 데이터와 정밀 안전진단 데이터를 활용하여 DNN 구조를 생성하고, 고정밀도 측정 장치를 이용하여 얻은 상태평가 데이터를 적용하여 객관적인 건물안전등급을 산출하였다. 자동화된 프로세스는 20개의 노후된 건축물에 적용되며 동일 면적 건축물 기준 수작업으로 실시되는 안전진단의 시간에 비해 약 50% 감소하였다. 이후 본 연구에서는 안전등급 결과값과 기존값을 비교하여 안전등급 산출과정의 정확성을 검증하고 약 90%의 높은 정확도를 가진 DNN을 구축하였다. 이는 향후 노후 건물의 안전등급 산정의 신뢰성이 향상되고 비용과 시간을 절약해 경제성이 향상될 것으로 기대된다.
3D 출력된 의료용 임플란트(implant) 부품은 보통 표면에 결함이 발생되므로, 출력 후 표면을 검사하는 과정이 필요하다. 자동화된 표면 검사를 수행하기 위해서는 임플란트를 3D 스캔하여 점군(point cloud)과 같은 스캔 모델로 복원하는 방법이 효과적이다. 스캔 모델을 구성할 때, 임플란트는 일반적인 3D 출력 제조 부품과 다른 특성들을 가지므로, 임플란트의 형태와 재료의 특성에 대한 고려가 필요하다. 본 논문에서는 의료용 임플란트 부품의 한 종류인 금속 bone-plate의 3D 출력물에 대해 스캔 모델로 복원하는 방법을 제안한다. 다각도의 시점에서 3D 스캔을 수행하여 다수의 부분 스캔 데이터를 생성한 뒤, 이들에 대해 정렬(alignment)과 정합(merging)을 수행하여 스캔 모델로 복원한다. 또한, 실험을 통해 스캔 모델로 복원하는 과정을 보인다.
항공 라이다로부터 획득한 대용량의 3차원 점 데이터로부터 대상 물체의 윤곽정보를 추출하는 것은 데이터 처리 과정에서 필수적이며 기반적인 기술 중의 하나이다. 특히 인공 구조물인 건물은 복잡한 현대 도시를 구성하는 주요 구조물이며 그 형태가 명확하기에 윤곽 정보의 추출 과정이 더욱 중요하다 할 수 있다. 본 연구에서는 항공 라이다를 이용하여 얻어진 건물을 구성하는 3차원 점 데이터로부터 건물의 윤곽정보를 추출하기 위하여 점 데이터의 기하정보만을 이용한 확장 카이(${\chi}$-Chi) 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 임의의 점군을 델로니(Delaunay) 삼각망으로 구성하고 특정 조건을 만족하는 변(edge)를 제거하는 과정을 통하여 구현된다. 덧붙여, 전체적인 추출과정의 효율화를 위해서 델로니 삼각망의 구성을 스윕헐 알고리즘을 적용하여 수행하였다. 본 연구에서 제안하는 확장 카이 알고리즘의 성능을 확인하기 위하여 본 연구와 같은 목적으로 개발된 인케이싱 폴리곤 제작 알고리즘과 알파 쉐이프 알고리즘을 비교하였고 기 제작된 건물의 도화정보를 이용하여 윤곽정보 추출의 정확도를 비교하였다. 실험결과, 본 연구에서 제안한 알고리즘은 기존의 알고리즘들보다 윤곽정보 추출 속도 및 정확도가 향상됨을 확인하였다.
3D 스캐닝을 이용한 3D 형상정보를 구축하기 위해서는 피측정물의 촬영부터 시작하여 획득된 데이터의 합성과정까지 여러 단계를 거치는데, 이는 많은 시간과 복잡하며 번거로운 수작업을 요구한다. 본 연구에서는 복잡하고 많은 시간이 소요되는 과정에서 생기는 불필요한 준비과정이나 진행단계별 수작업 요소들을 자동화하여 작업자의 숙련도에 따라 발생하는 데이터 품질의 차이를 최소화 할 수 있도록 하였으며, 작업자의 실수로 인해 발생하는 데이터의 부재를 사전에 예방 할 수 있어 결과적으로 3D 스캐너를 통한 3 차원데이터 획득과정의 시간적, 데이터적 효율성과 형상정밀도를 증가시킴을 증명하였다.
LiDAR 측량은 고밀도로 정확하게 거리를 측정하는 장점 때문에 지표면과 지표면 위의 객체를 3D 모델링하는데 사용되는 주요기술 중의 하나이다. 본 연구의 목적은 고밀도 LiDAR 데이터와 RANSAC 알고리즘을 이용하여 자동으로 철도전력선을 탐지하고 모델링하는 방법을 개발하는데 있다. 철도전력선을 탐지하기 위하여 레이저 데이터의 다중반사 특성과 철도전력선에 대한 형상정보를 이용한다. 이를 위한 프로세스는 최초 단위라인을 찾기 위한 직육면체 분석과 라인 추적, 연결 그리고 색인 작업으로 구성되며, 반복 RANSAC과 라인 파라미터를 구하기 위한 최소제곱법이 모델링을 위하여 사용된다. 철도전력선의 경우에는 정확도 확인을 위한 실측자료를 구하는 것이 매우 힘들어서 정량적인 정확도 평가가 어려우나 모델에 대한 레이저점군의 표준편차는 x-y 및 z 좌표 각각 8cm와 5cm로 양호하였고, 육안 검사에 의한 완성도면에서도 원 데이터와 비교할 때 모든 철도전력선 라인이 탐지 및 모델링된 것을 알 수 있었다. 본 연구에서 제시하는 방법의 모든 과정은 완전히 자동화하였으며, 특히 다수의 전력선이 복잡하게 설치된 지역에서도 적용될 수 있도록 개발하였다.
3차원 공간정보를 구축하기 위해서는 고정밀의 3차원 점군데이터를 취득할 수 있는 레이저스캐닝 기술과 고해상도의 다중분광 영상정보를 취득할 수 있는 사진측량용 카메라의 활용은 필수이다. 그러나 사진측량용 카메라는 장비특성상 높은 구입비와 어려운 구입경로, 낮은 적용성으로 폭넓은 활용분야에 비해 활용성이 떨어진다. 따라서 일반사용자가 빠르고 간편하게 접근할 수 있는 디지털카메라를 이용하여 다차원 정사영상을 구축하는 기법을 연구하였다. 즉 3차원공간정보의 핵심자료인 3차원 다중분광영상정보를 구축하기 위해 디지털카메라를 개조하고 캘리브레이션 작업을 수행하였다. 스테레오 사진측량을 위한 기준점 측량과 관측대상에 대한 다중분광촬영, 정사영상으로의 변환 등을 거쳐 다차원 정사영상을 구축하였다.
최근 IT기술의 발달과 함께 건설 분야와 IT기술의 융합에 맞추어 비정형화와 대형화로 인해 건물의 외형이 다양해지고 있다. 이에 건물을 기존보다 정확하게 표현하면서 시각적으로도 우수한 3차원 공간정보를 구축하기 위해 본 연구에서는 대상 건물을 지상 LiDAR를 이용해 고밀도 점군자료를 취득하였고, 이를 바탕으로 BIM(Building Information Modeling) 기반의 건물 모델을 제작하였다. 이를 각 층별 레이어로 개별 추출하여 높이에 따른 건물 외곽정보들과의 차이점을 확인하였으며, IFC 표준 포맷을 활용한 공개형 BIM을 통해 구조물의 외곽 현황 파악이 가능함을 확인하였으며, 이를 기반으로 하는 새로운 입체지적 및 공간정보 데이터 구축 방안을 제시하였다.
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.
본 연구에서는 LIDAR를 이용하여 채굴적의 형상을 수치적으로 정확히 측량하고 이때 획득된 점군 데이터를 3차원 전산해석에 직접 반영함으로써 구조물의 실제 형상을 전산해석에 그대로 반영하는 과정을 모사하고 있다. 해석 대상은 채수율 향상을 목적으로 개발된 주방식 하이브리드 채광법이 적용되고 있는 지하 석회석광산의 일부 구역이다. 연구대상 구역에 대한 LIDAR 측정을 통해, 상하부 수직 안전광주의 중심축은 NW 방향으로 치우쳐 있고 특히 하부 수직 안전광주의 경우 설계단면인 $100m^2$ 보다 약 $34m^2$ 만큼 작은 것으로 확인되었다. 또한 LIDAR 측량 결과를 바탕으로 전산해석을 실시한 결과, 하부 수직보안광주의 하단부에 응력집중이 발생하면서 수직 안전광주 전체에 전단파괴양상이 나타나는 것으로 확인되어 보강작업이 제안된 바 있다. 따라서 LIDAR에 의한 채굴적의 측정은 안전광주의 기하학적 구조 및 현상을 정량적으로 정확히 분석할 수 있으며 이를 통한 채굴적의 안정성 분석은 보다 높은 신뢰도를 제시할 수 있다는 점에서 매우 효과적인 채굴적 형상 계측 기법의 하나로 제안될 수 있을 것이다.
지형정보에 대한 3차원 복원 및 지리정보에 관한 연구와 적용은 최근 국가적인 정책을 통하여 R&D 사업 및 시범 사업 등으로 여러 분야에 걸쳐 진행되고 있다. LiDAR 시스템은 3차원 공간데이터를 손쉽고 조밀하게 취득할 수 있는 이점이 있어 다방면으로 연구와 활용이 이루어지고 있으나 3차원으로 구성된 점 자료의 특성으로 볼 때 화면을 통한 2차원의 형태로 나타내기 위해서는 많은 연산 처리를 필요로 하게 되어 높은 사양의 처리 프로세서가 필요하다. 이에 비해 2차원 격자구조는 간단한 구조와 처리속도로 인하여 벡터구조에 비하여 저가의 장비에서도 가능한 장점이 있다. 따라서 본 연구에서는 3차원의 형식으로 저장된 LiDAR 자료를 도심지역의 3차원 지형 표현이나 건물 표현등에 활용하고자 할 경우 발생할 수 있는 과대한 저장공간의 요구에 따른 문제를 해소하기 위하여 3차원 지형 표현 자료로 제공하기 유용한 2차원 격자 형태의 자료로 재구성하여 그 저장공간을 축소시키면서 트리구조를 응용하여 세밀한 표현도 가능하도록 하는 저장하는 기법을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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