이민진 학생, 교량 BIM 모델링 기술의 혁신...

반자동화된 BIM·PCD 생성 알고리즘 개발

엔지니어링 소프트웨어 분야 권위 학술지 게재 성과

 

▲이종한 토목공학과 지도교수와 연구실 소속 학생들

 

 

이민진 토목공학과 석사과정생이 교량의 BIM(Building Information Modeling) 생성 파라메트릭 알고리즘과 학습 PCD(Point Cloud Data) 생성 기술을 개발했다.

 

BIM은 3D 가상공간을 이용해 모든 건설 분야 시설물의 생애주기 동안 설계, 시공, 운영에 필요한 정보와 모델을 작성하는 기술이다. PCD는 Lidar 센서, RGB-D 센서 등으로 수집되는 데이터를 말한다. 3차원 공간에 퍼져 있는 여러 포인트(점)와 집합이 표현된다.

 

이민진 학생은 양다현 석사과정생과 이종한 토목공학과 지도교수와 함께 이번 연구를 수행했다. BIM 모델과 PCD 데이터 생성·딥러닝의 부재 분류를 위한 새로운 프레임워크를 제안했다.

 

특히 교량의 상부 구조와 하부 구조의 거더, 교대, 교각 등 다양한 부재를 BIM 모델링 알고리즘을 통해 생성할 수 있도록 설계했다.

 

생성된 교량의 BIM 모델을 PCD 데이터로 변환해 다양한 부재 유형을 포함할 수 있는 딥러닝 학습 데이터를 생성하고, 부재 분할 정확도를 높였다.

 

연구팀은 실제 교량에서 획득한 PCD 데이터에 학습된 딥러닝 모델을 적용한 결과, 상부 구조의 분할 정확도는 높았으나 소규모 부재인 교량받침의 경우 낮은 정확도를 보였다. 이에 데이터 밀도 조정·학습데이터 구축과 활용방법 등을 제시해 소규모 부재의 분할 정확도를 개선했다.

 

추가로 우리나라 교량뿐 아니라 개발 기술의 글로벌 활용도를 평가하기 위해 영국의 실제 교량 데이터를 활용한 실험에서도 유의미한 정확도를 보였다. 실제 교량 부재의 자동 분류 가능성을 입증한 것이다.

 

이민진 학생은 ‘파라메트릭 교량 BIM 및 PCD 생성 알고리즘 개발 및 PCD 기반 부재 분류’(Development of parametric bridge BIM and PCD generation algorithms and PCD-based member segmentation) 주제의 논문을 상위 Q1(25% 이내) 수준인 엔지니어링 소프트웨어 분야의 권위 있는 학술지 ‘Advances in Engineering Software’에 최근 게재했다.

 

이민진 학생은 제1저자로, 양다현 학생은 공동저자로 이름을 올렸다. 이번 연구는 교량 구조물의 다양한 부재를 자동으로 분류하고 모델링하는 데 중요한 진전을 이뤘다는 평가를 받는다.

 

지도교수인 이종한 토목공학과 교수는 “이번 연구는 교량 BIM 모델링과 PCD 데이터 생성에 있어 중요한 발전을 이룬 성과로 향후 건설과 유지·보수 분야에서의 활용 가능성이 클 것으로 기대한다”고 말했다.

 

한편 이민진 학생은 이번 논문 게재뿐 아니라 관련 기술로 지난해 한국교량 및 구조공학회 기술 컨퍼런스 영엔지니어 세션에서 최우수상을 수상하기도 했다.

 

이종한 교수 연구실 소속 석사과정 금수경 학생도 항만 안벽의 경사 상태 등급에 따른 가속도 데이터 변화와 형상 변화 특성에 대한 실험적·해석적 연구로 SCI(E)저널에 제1저자로 게재했다.