Byong-Kwon Lee;Beom-jun Kim;Woo-Jong Yoo;Min Ahn;Soo-Jin Han
한국컴퓨터정보학회논문지
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제28권8호
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pp.95-101
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2023
Colmap은 혁신적인 인공지능 기술 중 하나로, 3D 재구성 작업에 있어 매우 유용한 도구로 사용된다. 또한, 이미지와 해당 메타데이터를 활용하여 세밀한 3D 모델을 구축하는 데 탁월하다. 2D 이미지, 카메라의 위치 정보, 깊이 정보 등을 결합하여 Colmap은 3D 모델을 생성한다. 이를 통해 실제 세계의 객체들을 포함한 상세하고 정확한 3D 재구성을 이뤄낼 수 있다. 또한, Colmap은 대규모 데이터 세트에서 효율적으로 작동할 수 있도록 GPU를 활용하여 빠른 처리를 제공한다. 본 논문에서는, 우리나라 전통탑의 2D 이미지를 수집하고, Colmap을 사용하여 3D 모델로 재구성하는 방법을 제시했다. 본 연구는 우리나라의 전통적인 석탑 복원 과정에 이 기술을 적용했다. 이로써, 문화재 복원 분야에서의 Colmap의 응용 가능성을 확인했다.
굴착된 터널 형상 재현에서 단면의 종단 데이터는 터널의 유지를 위해서는 아주 중요하다. 터널이 완성되기전에 설계된 모델을 고려한 완성된 터널의 변형이 고려되어져야 한다. 그리고 변형은 터널 단면 전체를 따라 연속적으로 나타날 수 있다. 본 연구에서는 먼저 수학적 분석으로 접근하였고, 그것을 관측된 터널단면 데이터에 실험 하였다. 그 다음 선추적 방법, 유전자 알고리즘, 패턴 추적 방법 등으로 3D 터널 형상 재현을 비교하였다. 수학적 방법론은 철도 터널과 같은 간단한 원통형은 쉽게 해결이 되었으나, 도로터널과 같은 더욱 복잡한 모델(복심 곡선형과 비원통형)은 구속된 상태하에서 소프트 컴퓨팅 툴을 가지고 해결할 수 있었다. 유전자 알고리즘과 직접탐색법은 많은 계산 시간이 걸렸으나 복잡한 상태하에서 더욱 유연함을 보였으며, 선추적 방법은 초기값들이 제한된 범위 하에서 가장 빠르게 계산되어졌다.
Arum Jang;Sanggi Jeong;Hunhee Cho;Donghwi Jung;Young K. Ju;Ji-sang Kim;Donghyuk Jung
Computers and Concrete
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제33권5호
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pp.595-603
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2024
In the construction industry, there has been a surge in the implementation of high-tech equipment in recent years. Various technologies are being considered as potential solutions for future construction projects. Building information modeling (BIM), which utilizes advanced equipment, is a promising solution among these technologies. The need for safety inspection has also increased with the aging structures. Nevertheless, traditional safety inspection technology falls short of meeting this demand as it heavily relies on the subjective opinions of workers. This inadequacy highlights the need for advancements in existing maintenance technology. Research on building safety inspection using 3D laser scanners has notably increased. Laser scanners that use light detection and ranging (LiDAR) can quickly and accurately acquire producing information, which can be realized through reverse engineering by modeling point cloud data. This study introduces an innovative evaluation system for building safety using a 3D laser scanner. The system was used to assess the safety of an existing three-story building by implementing a reverse engineering technique. The 3D digital data are obtained from the scanner to detect defects and deflections in and outside the building and to create an as-built BIM. Subsequently, the as-built structural model of the building was generated using the reverse engineering approach and used for structural analysis. The acquired information, including deformations and dimensions, is compared with the expected values to evaluate the effectiveness of the proposed technique.
In this study, we applied an on-site diagnostic method for estimating the structural safety of a plastic greenhouse. A three-dimensional light detection and ranging (3D LiDAR) sensor was used to scan the greenhouse to extract point cloud data (PCD). Differential thresholds of the color index were applied to the partitions of raw PCD to separate steel frames from plastic films. Additionally, the K-means algorithm was used to convert the steel frame PCD into the nodes of unit members. These nodes were subsequently transformed into structural shape data. To verify greenhouse shape reproducibility, the member lengths of the scan and blueprint models were compared with the measurements along the X-, Y-, and Z-axes. The error of the scan model was accurate at 2%-3%, whereas the error of the blueprint model was 5.4%. At a maximum snow depth of 0.5 m, the scan model revealed asymmetric horizontal deflection and extreme bending stress, which indicated that even minor shape irregularities could result in critical failures in extreme weather. The safety factor for bending stress in the scan model was 18.7% lower than that in the blueprint model. This phenomenon indicated that precise shape estimation is crucial for safety diagnostic. Future studies should focus on the development of an automated process based on supervised learning to ensure the widespread adoption of greenhouse safety diagnostics.
1-Butyl-3-methylpiperidinium bis(trifluoromethylsulfonyl)imide ($[bmpip][Tf_2N]$) 이온성 액체를 대상으로 약 303 K로부터 약 343 K의 온도 범위와 약 30 MPa까지의 압력 범위에서 이온성 액체에 녹는 이산화탄소 ($CO_2$)의 용해도를 측정하였다. 우리가 아는 한, $[bmpip][Tf_2N]$에 대한 $CO_2$의 용해도 데이터는 다른 연구자들에 의해 지금까지 문헌에 발표된 바가 없다. 가변부피투시창 (variable-volume view cell)이 장착된 고압용 상평형 장치를 사용하여 온도를 변화시키면서 여러 가지 조성을 갖는 $CO_2+[bmpip][Tf_2N]$ 혼합물의 기포점 또는 구름점 압력을 측정함으로써 $[bmpip][Tf_2N]$에서의 고압 $CO_2$의 용해도를 결정하였다. 이온성 액체가 가지고 있는 양이온이 $CO_2$ 용해도에 미치는 영향을 관찰하기 위하여, 본 연구에서 사용한 $[bmpip][Tf_2N]$에 대한 $CO_2$ 용해도 데이터를 1-butyl-3-methylimidazolium bis(trifluoromethylsulfonyl)imide($[bmim][Tf_2N]$)에 대한 $CO_2$ 용해도 데이터와 비교하였다. 압력이 증가함에 따라 $[bmpip][Tf_2N]$에 대한 $CO_2$ 용해도는 급격히 증가하였으며 온도가 증가함에 따라 용해도는 감소하였다. $[bmpip][Tf_2N]$와 $[bmim][Tf_2N]$ 두 이온성 액체에 대하여 $CO_2$의 용해도는 몰분율 기준으로 온도 및 압력 조건에 관계없이 거의 같았다. Peng-Robinson 상태 방정식을 사용하여 $CO_2+[bmpip][Tf_2N]$ 혼합물 시스템에 대한 상평형 모델링을 수행하였다.
최근 기후변화로 인한 폭우가 빈번하여 사면붕괴가 많이 발생하고 있으며, 이에 따른 인명과 재산피해가 해마다 증가하고 있는 추세이다. 사면붕괴는 사전에 붕괴원인을 찾아 이 원인을 제거하여 예방조치를 하는 것이 가장 바람직한 방법이며, 예방적 차원, 원인 규명, 복구 대책으로서 사면 안전진단을 시행하게 된다. 따라서 본 연구에서는 안전진단 대상사면에 대하여 수많은 점군 데이타로 정밀한 지형정보를 단시간에 취득하는 LiDAR를 활용한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 첫째, 대상구역에 검사점을 설치하고 오차크기를 분석한 결과 수평위치오차의 RMSE는 ${\pm}2.2cm$, 수직위치오차의 RMSE는 ${\pm}3.0cm$로써, 실용적으로 양호한 결과를 얻었다. 둘째, 경제성이 아주 우수하고, 정확한 지형자료 취득이 가능하다. 셋째, 한번 스캔한 구역은 임의의 단면도를 짧은 시간에 정확하게 취득할 수 있어 전문가가 위험단면 검출에 편리하다.
최근 4차 산업혁명으로 빅데이터의 성장과 가치는 지속적으로 증가하고 있으며, 정부에서도 공공데이터 개방과 활용에 적극적으로 노력하고 있다. 하지만 여전히 시민들의 공공데이터 활용 요구수준에는 미치지 못하는 상황이며, 현 시점에서 공공데이터 분야의 연구동향 파악과 발전 방향을 모색할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 공공데이터와 관련된 연구 동향을 파악하기 위해서 텍스트 마이닝 기법에서 주로 활용되는 토픽 모델링을 활용하여 분석하였다. 이를 위해 국내외 학술논문 중 '공공데이터', 'Public Data'의 키워드가 포함된 논문(국내 1,437건, 국외 9,607건)을 수집하여 LDA 알고리즘 기반의 토픽 모델링을 수행하였으며, 국내외 공공데이터 연구 동향을 비교 분석하여 정책적 시사점을 제시하였다. 분석 결과 국내의 경우 공공분야 정책 연구가 주를 이루고 있으며, 국외는 의료, 건강 관련 연구가 높게 나타났다. 토픽별 시계열로 살펴보면 국내는 '개인정보보호', '공공데이터 관리', '도시 환경' 분야의 연구가 증가하였으며, 국외는 '도시정책', '세포 생물학', '딥러닝', '클라우드·보안' 분야 연구가 활성화되고 있음을 확인할 수 있었다.
현실 공간에 대한 정보화와 시각화 기술은 공간정보 구축을 위한 주요한 기술이며, 3차원 공간 모델링은 다양한 방법으로 측정된 데이터로부터 공간정보를 구축하는 방법으로 최근 많은 관심을 받고 있는 분야이다. 수치고도자료를 취득하는 방법은 주로 3차원 레이저 스캐너가 이용되어 왔다. 한편, 최근 4차 산업혁명의 유망기술로 주목받고 있는 무인항공기는 빠른 공간정보 취득을 위한 획기적인 기술로 평가되고 있으며, 다양한 연구가 수행되고 있다. 하지만 3차원 공간 모델링을 위한 자료구축 기술의 정량적인 작업 효율성과 데이터의 정확도에 대한 평가는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 3차원 레이저 스캐너와 무인항공기로 취득되는 점군데이터의 특징, 작업공정, 정확도에 대한 다각적인 분석을 수행하였다. 3D 레이저 스캐너 및 무인항공기로 연구대상지의 수치고도자료를 생성하고, 분석을 통해 특징을 파악하였다. 정확도 평가를 통해 3D 레이저 스캐너 및 UAV에 의한 수치고도자료가 최대 10cm 이내의 정확도를 나타냄을 확인하였으며, 공간정보 구축에 활용이 가능함을 제시하였다. 향후, 3D 레이저 스캐너와 무인항공기에 의한 수치고도자료는 효율적인 공간정보 구축 방안으로 활용이 기대된다.
현재 하천측량은 주로 토털스테이션이나 GNSS(Global Navigation Satellite System)를 이용하여 하천의 종단 및 횡단 데이터를 취득하는 것으로 수행되고 있으며, 국토교통부는 최근 전국 주요하천에 드론을 기반으로 한 하상변동조사 및 하천측량 시범사업을 착수하였다. 하천측량과 관련된 연구는 지상 LiDAR(Light Detection And Ranging)를 활용한 연구가 주로 수행되었으며, 대상물의 선형을 추출하거나 토털스테이션 측량 성과와 비교를 통한 정확도 평가가 이루어 졌다. 하지만 드론 라이다를 활용한 연구나 취득된 데이터를 이용한 하천측량의 적용 가능성을 파악한 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 하천측량을 위한 드론라이다 데이터의 활용성을 평가하고자 하였다. 연구를 통해 수목과 기타 지물에 대한 데이터를 추출하여 지면에 대한 포인트클라우드 형태의 3차원 공간정보를 생성하였으며, GNSS를 이용한 검사점의 측량성과와 비교를 통해 0.008~0.048m의 차이를 나타내어 하천측량을 위한 드론 LiDAR 데이터의 활용성을 제시하였다. 드론 LiDAR 데이터는 대상지역 전체에 대한 정밀한 3차원 공간정보로 대상지역에 대한 측량성과의 누락으로 인한 음영지역도 줄일 수 있을 것이며, 실제 하천지형의 형상을 보다 정밀하게 나타낼 수 있어 횡단도면의 생성뿐만 아니라 대상지에 대한 면적, 경사 등 다양한 분석이 가능하여 지형분석에 활용이 기대된다.
최근 다양한 산업에서 첨단기술의 적용으로 높은 생산성 향상을 이루고 있지만 건설산업의 경우 생산성 향상이 비교적 낮게 조사되어, 이를 극복하기 위한 첨단기술 연구가 빠르게 진행되고 있다. 여러 첨단기술 중 3차원 스캔 기술은 실제 대상물을 손쉽게 디지털화 할 수 있다는 점에서 건설현장의 3차원 디지털 지형 모델 생성을 위한 기술로 널리 활용되고 있다. 특히 3차원 디지털 지형 모델은 토공 중장비의 자동제어 및 가이던스 등과 같은 건설 자동화의 기초자료가 될 수 있어 지형 스캔데이터의 높은 품질이 요구되고 있다. 3차원 디지털 지형 모델의 품질은 3D 스캐너의 성능 및 취득환경뿐 아니라 지형 스캔데이터 취득 후 3차원 디지털 지형 모델 생성을 위한 전처리 과정인 노이즈제거, 정합 및 병합과정 등 또한 많은 영향을 끼치고 있어, 지형 스캔데이터 처리의 성능 증진이 필요할 것으로 보인다. 본 연구에서는 3차원 디지털 지형 모델 생성을 위한 전처리 과정 중 정합과정에서 발생하는 지형 스캔데이터의 밀도 불균일 문제를 해결하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서 개발한 정합 후처리 기술인 '픽셀기반 점군비교 알고리즘'을 제시하였으며, 실제 토공현장에서 취득한 지형 스캔데이터를 활용해 개발한 알고리즘의 성능검증을 수행하여 지형 스캔데이터 정합 후 불균일 문제의 개선 가능성을 검증하고 밀도 별 지형 스캔데이터에 대한 알고리즘의 최적 파라미터를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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