스마트건설 기술 중 하나로 꼽히는 디지털 트윈은 간단히 말해 가상 세계에 현실과 똑같은 3D 모델을 구현하는 것을 뜻합니다. 드론 매핑의 결과물 중 하나인 ‘지오레퍼런싱(Georeferencing)된 포인트 클라우드(Point clouds, 점군)’ 를 통한다면 정확도 높은 3D 모델 지도를 얻을 수 있고, 이는 디지털 트윈의 기반이 됩니다.
아래로 포인트 클라우드와 3D 모델의 활용 방안을 조금 더 자세히 알아보겠습니다.
현장에서 사용되는 3D Point clouds (이하 포인트 클라우드)는 3차원 공간상의 특정 위치에 있는 좌표, 높이, 색상 등의 정보를 포함한 점들의 집합을 의미합니다. 건설 현장의 지형, 구조물, 장비 등의 정보를 포인트 클라우드로 표현하여 시각화, 측정, 분석 등에 활용할 수 있습니다.
포인트 클라우드는 크게 2가지 방법으로 생성할 수 있습니다. 첫 번째 방법은 LiDAR나 RGB-D 와 같은 센서를 사용하는 것이고, 두 번째 방법은 드론으로 촬영한 2D 이미지를 이용하는 것입니다. 비용 효율과 사용의 간편성 측면에서 현장에서는 주로 드론을 이용한 사진 측량 방식을 선택합니다.
포인트 클라우드에서 충분한 정보를 얻을 수 있을 정도로 작업 현장을 여러 각도에서 촬영하고, 촬영한 사진을 겹치고 정렬하여 3D화 하는 것이 사진 측량 방식의 간단한 작동 원리입니다. LiDAR와 사진 측량 방식에 대한 더욱 자세한 내용은 이 글을 참고해주세요.
3D - 스크롤 : 확대/축소 화면
그렇다면 포인트 클라우드에 지오레퍼런싱 작업은 왜 필요할까요?
포인트 클라우드로 만들어진 3D모델이 종이에 그려진 작업 도면이고, 지오레퍼런싱 작업은 그 작업 도면 아래로 그려진 스케일바라고 생각하시면 이해가 쉽습니다.
지오 레퍼런싱은 포인트 클라우드 데이터에 좌표값을 입히는 작업을 말합니다. 지오 레퍼런싱을 통해 포인트 클라우드 데이터에 위치 정보를 추가하면 이를 기반으로 현장의 스케일에 꼭 맞는 3D 모델을 생성할 수 있습니다.
지오 레퍼런싱을 위해서는 GCP(Ground Control Point)가 필요합니다. GCP는 지리적으로 알려진 위치에 설치된 랜드마크를 말합니다. 이미지의 위치를 정확하게 결정하는 역할을 하며, 드론 측량시에 GCP를 통해 이미지를 보다 정확하게 정렬할 수 있습니다.
이 과정을 통해 얻은 포인트 클라우드 데이터와 GCP 데이터를 결합하면 포인트 클라우드 데이터에 좌표값을 입힐 수 있습니다. 메이사에서는 정확한 모델을 만들기 위해 4개 이상의 GCP 지점을 측량할 것을 권장하고 있습니다.
메이사 플랫폼에서는 3D 모델에서 ‘위치 추가’ ‘선분 추가’ ‘높이 추가’ 와 같은 측량 기능과, 계획고와 현황고 데이터의 비교 기능 등을 지원하고 있습니다. 지도 어디든 클릭 한 번으로 위치의 x, y, z 좌표값을 확인 하며 작업 현장에 가지 않아도 특정 구간 작업 진척도를 한 눈에 확인할 수 있습니다.
3D - ‘선분 추가’ 화면
조금 더 구체적인 활용 방안은 아래와 같습니다.
3D 매핑 지도는 작업장의 지형, 구조물, 장비 등을 입체적으로 표현합니다. 이를 통해 작업장의 깊이, 고도, 위치 등을 정확하게 측정할 수 있습니다. 이를 통해 유용한 시공 계획 수립, 안전 관리, 품질 관리가 가능합니다.
건설의 전 과정에는 수많은 이해관계자들이 참여하게 됩니다. 3D 매핑 지도는 시각적으로 직관적인 정보를 제공하기 때문에 현장 조건을 이해 관계자들에게 쉽게 전달할 수 있습니다. 작업 정보는 모두 클라우드로 관리되어 관리자가 매번 현장에 직접 가지 않아도 시공 진척도와 발생 이슈를 빠르게 파악할 수 있습니다.
3D 매핑 지도를 통해 프로젝트 진행 상황을 시각적으로 확인할 수 있습니다. 예를 들어, 이동한 자재의 양과 이동해야 할 자재의 양을 추적하고 그를 통한 프로젝트의 예산 및 일정 관리가 쉬워집니다.
현재 메이사에서는 현장 데이터의 3D 포인트 클라우드를 BIM 파일과 정합하여 공정 진행 상태를 정량적 수치로 확인할 수 있도록 연구를 거듭하고 있습니다. 실제 현장에서 유용하게 적용되는 스마트 건설 기술을 위해, 메이사는 앞으로도 다방면의 편리성 및 실효성을 고도화 해 갈 예정입니다.
