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    학술대회 참관기 게시판 내용
    제목 LC3 2017 (Computing in Construction Congress) 참관기
    작성자 안용신
    작성일 2017-07-17 오후 3:06:12





    2017년 7월 4일부터 7일까지 그리스 크레타 섬에서 열린 The Lean & Computing in Construction Congress(LC3)는 기존의 Conseil International du Batiment(CIB W78), Construction Applications of Virtual Reality (CONVR), International Group for Lean Construction(IGLC) 등 세 곳이 공동 주최한 학술대회였다.

    CIB W78은 1953년부터 전 세계적으로 건설 포럼을 주최해온 기관이다. 이 곳은 건축물이나 시설물의 생애주기 전 단계에 적용할 수 있는 IT 기술 개발과 협업 활동을 통한 건설 생산성 향상을 목표로 한다. 2000년에 새롭게 등장한 CONVR은 건설산업에 증강현실(AR)과 가상현실(VR) 기술 적용이 주요 관심사다. 마지막으로 IGLC는 1993년 처음 개최되었으며 주로 린 건설(Lean Construction)에 중점을 두어 건설 프로세스 향상에 힘쓰고 있다.

    이 세 주제를 아우르는 이번 LC3에서는 기존의 기술에서 벗어나 건설산업에 적용할 수 있는 다양한 공학, 컴퓨팅, 린 컨셉 등을 다루었으며, 총 43개 국가에서 321명이 참석하였다. 학술논문 발표 일정 외에도 Industry day, BIM workshop, the LC3 summer school for graduate student on BIM and Lean 등 다양한 프로그램을 마련하여 참가자들이 본인의 연구주제에 관한 생각을 교환할 수 있었다. 본 학술발표대회의 주요 발표 주제들은 다음과 같다.



    학술발표대회가 개최된 크레타 섬은 그리스 남부 지중해에 위치하고 있으며 고대 미노아 문명이 꽃피웠던 곳이기도 하다. 크노소스 궁전, 페스토스 유적 등 고대 문명의 유적들이 많이 남아있는 곳에서 건설산업의 최첨단 기술을 다루는 학술대회가 열린 점이 꽤 흥미로웠다. 온화하고 건조한 기후 덕분에 이전의 다른 학회보다도 더 즐거운 마음으로 학회에 참여할 수 있었다. 좋은 날씨뿐만 아니라 IT 기술을 다루는 학회에 걸맞게 스마트폰 어플리케이션으로 일정을 확인하고 실시간으로 발표내용을 유투브(https://www.youtube.com/channel/UCH1lWllLzqaKTmZQ3_YDAdA)로 볼 수 있는 등 다양한 시도가 있었다.



    필자는 Welcome Reception에서 동시에 열리는 포스터 세션에서“Why some BIM tool users do not think of themselves as BIM users?”라는 제목으로 발표하였다. BIM (Building Information modeling)과 관련된 툴을 사용하고 있는데도 스스로 BIM을 사용하지 않는다고 대답하는 사람들을 “Suspicious non-BIM user”로 규정지었다. 그리고 연구 결과 이 사람들이 일반 BIM 사용자보다 BIM에 대한 기준이 높으므로 본인이 BIM 사용자가 아니라고 대답한다는 사실을 발견하였다. 본 연구는 BIM 사용자에 대한 정의에 의문을 제기하는 동시에 BIM에 대한 인식에 새로운 방향을 제시하였다.









     



     




    7월 7일 오전에는 간단히 BIM Education Workshop 자리가 마련되었고, 각 학교에서는 BIM 교육을 어떻게 진행하고 있는지 발표하였다. 지도교수이신 이강 교수님께서도 현재 연세대학교에서 진행하고 있는 BIM 교육에 대하여 발표하시고 다른 발표자들과 의견을 나누셨다.



    학회 셋째 날인 6일 오후에는 학회 참석자들과 함께 크노소스 궁전 답사를 다녀왔다. 많은 부분이 전쟁으로 인해 파괴되어 몇몇 기둥과 벽밖에 남지 않았지만, 곳곳의 계단과 회랑의 구조로 보아 이 고대 궁전의 규모가 상당했음을 짐작할 수 있었다.



    마지막 날 밤에는 논문 시상식과 함께 모든 참석자와 저녁 식사를 하였다. 학회 기간 만난 여러 연구원과 못다 한 이야기도 나누고 함께 그리스 전통춤과 음식을 즐겼다.





    1) Optimal Maintenance of Below-Grade Culverts (Keynote Speech) / (Massimiliano Luzi and Igal M. Shohet)


    이스라엘에서는 기준치 이하의 지하 배수관이 아주 중요한 구조인데, 이는 전국의 수상 교통 네트워크에서 중요한 요소이기 때문이다. 지하 배수관의 유지보수가 적절하지 않다면 안전 위험과 경제적 손실이 크다. 현재의 유지보수 전략은 고장 유지관리 전략으로, 수리 및 유지보수 비용이 많이 든다는 단점이 있다. 본 연구에서는 생애주기 성능과 생애주기 비용을 평가함으로써 지하 배수관의 설계 단계에서부터 최적의 유지관리 전략을 결정하는 방법론을 제시하였다. 우선 적절한 악화 패턴 모델을 개발하기 위하여 현장 조사를 통해 데이터를 수집하였다. 데이터 분석 결과 나온 지수 모델은 통계적으로 유의미한 것으로 나타났으며 마코브 체인 모델을 사용하여 지하 배수관의 성능 및 생애주기 비용을 결정하였다. 이를 바탕으로 MEI (Maintenance Effectiveness Indicator)를 계산하여 ‘고장 기반 조치, 성능 기반 조치, 예방 조치’ 중 가장 적합한 생애주기 유지관리 전략을 결정하였다. 최고의 유지관리 전략은 ‘예방 조치’로 나타났으며, 이 방법은 가장 높은 비용 효과를 보이고 필요한 예산을 사전에 알 수 있다는 장점이 있다. 린 건설과 밀접하게 연관된 예방 유지 보수 전략은 고장 유지관리 전략보다 80%의 자원을 절약할 수 있다. 이러한 방법론은 도로 인프라의 시설물에까지 적용될 수 있을 것으로 기대된다.




    2) Using 360-Degree Interactive Panoramas to Develop Virtual Representation of Construction Sites / (Ricardo Eiris Pereira, Hashem Izadi Moud and Masoud Gheisari)




    360도 파노라마 가상현실은 복잡한 건설현장을 시각화해주는 유비쿼터스 기술로 다양한 정보 레이어를 가상현실에 입혀서 보여준다. 기존의 비현실적인 컴퓨터 기반 가상환경과는 달리 파노라마 가상 현실은 매우 현실적이고 구체적으로 환경을 표현하여 사용자에게 몰입감을 준다. 본 연구에서 상호 파노라마는 현장에서 촬영된 파노라마 비디오와 사진들로 형성된다. 다양한 유형의 시간/위치에 해당하는 정보(오디오, 비디오, 가상 2D 또는 3D 모델)가 가상환경에 적용되어 자연스러운 상호작용 환경을 구성한다. 사용자들은 복잡한 건설 프로젝트의 가상 파노라마 환경을 탐색할 수 있다. 또한, 이 과정에서 건설 프로젝트나 현장에 관련된 정보를 얻을 수 있다. 연구에서는 건설 현장의 360도 가상 파노라마 환경이 생성된다. 그리고 파노라마 사진과 비디오를 재구성하여 상호작용이 가능한 가상 파노라마 장면을 구성하는 방법을 설명하였다. 가상 파노라마를 생성할 때 보완방법, 파일럿 연구에 관해서도 소개하였다.




    3) BIM4LIFE: GNSS and BIM Data Fusion for Mapping Human-Machine Interaction / (Olga Golovina and Jochen Teizer)




    본 논문은 RTLS (Real-time Location Sensing)와 BIM (Building Information Modeling) 정보를 통합하여 건설현장에서 인간과 기계 사이의 충돌 예방을 위한 맵핑 기술을 구현하는 방법을 제시하였다. 연구는 BIM4LIFE (BIM for Lean and Injury Free Environments)라는 개념 하에 안전하고 생산적인 건설작업 환경을 위하여 핵심 관리 및 기술적 문제에 중점을 두었으며 현재 건설 현장의 주요 문제점은 다음과 같다. : (a) 선행 지표 데이터에 적용하는 것 대신 현재 성능 측정 방법에 의존하는 것, (B) 비구조화된 자연과 동적인 건설 작업 환경의 진행으로 인하여 품질 정보로 이어질 수 있는 데이터 수집의 어려움. 이를 해결하기 위하여 확실한 ICT (Information and Communication Technology)가 필요하며 이는 건설산업에서의 안전 문제를 해결해 줄 수 있다. 연구에서 사용될 위치 정보는 GNSS (Global Navigation Satellite System)에서 받아오며 BIM 모델 정보, 건설 장비 기계와 혼합되어 사용된다. 장비들에는 360도 카메라가 부착되어있고 작업자들의 위치를 인식하여 장비와 가까이 있을 시에는 헬멧이나 스마트 폰을 통해서 경고 알람이 울린다. 본 연구의 기여점은 RTLS를 BIM 모델에 적용하여 자동으로 안전정보를 알려주는 것에 있다. 개발된 시스템은 실제 현장과 비슷한 환경에서 테스트하였으며 앞으로는 포인트 클라우드를 이용하여 더 정밀한 인식을 하도록 하였다.



    4) Pattern-Based Generation of 4D-Schedules for Robust Construction Management / (Juergen Melzner, Jochen Hanff and Jochen Teizer)


    건설 프로젝트 공정을 생성하는 것은 시간이 많이 소요되는 수동 작업이다. 프로젝트 공정은 많은 업무와 파라미터에 달렸지만, 프로젝트 공정의 품질 수준은 엔지니어의 경험적 지식과 과거 프로젝트 데이터에 의해 좌우된다. 엔지니어는 소프트웨어를 통해서 지식을 적용할 수 있지만, 현재 소프트웨어의 큰 단점은 건물 정보 생성과 공정 모델이 분리되어 있다는 점이다. 본 연구에서 제안하는 지식기반 시스템은 BIM을 기반으로 4D 공정을 생성하는 것이다. 거푸집, 철근을 설치하거나 콘크리트를 붓는 등 반복적인 작업에 대해서는 패턴을 적용하여 프로세스 모델을 생성한다. 건물 구조와 같이 패턴이 풍부한 속성들은 건물 모델 객체에 자동으로 적용된다. 다양한 자재 요소들이나 작업자의 수와 같은 작업 배분도 가능할 것이다. 이러한 분석들은 기존의 간트차트나 4D 공정표로 나타난다. 또한, 이러한 건설 프로세스 모델은 세부적인 스케줄이나 건설 시간 관리, 시간 기반 자재 수량 평가 등에 사용할 수 있다. 본 시스템은 실제 12층 높이 건물의 콘크리트 작업 공정생성에 사용되었으며, 그 결과 기존 일정 관리 시스템보다 정확성과 효율성이 높아진 것으로 나타났다.





    5) Predicting Highway Projects' Actual Duration Using Neural Networks / (Euthimios Glymis, Athanasios Kanelakis, Georgios Aretoulis and Theodoros Mastoras)


    현재 연구에서는 고속도로 프로젝트의 실제 소요시간을 초기 계획 일정에 따라서 예측을 하고 있다. 하지만 고속도로 프로젝트는 지연이 되거나 편차가 심해서 계획대로 진행되지 않은 경우가 많으며, 이로 인하여 그리스에서는 이와 관련된 법적 분쟁이 많이 일어나고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 그리스의 37개 도로 프로젝트에서 얻은 데이터를 인공 신경망을 사용하여 건설 기간을 예측하는 것을 목표로 하였다. 연구 방법으로는 FANN (Fast Artificial Neural Network) 프로그램이 사용되었으며, FANN은 사용가능한 데이터를 기반으로 최적의 학습 알고리즘을 찾아낸다. 이때 학습 알고리즘과 함께 가장 낮은 평균 제곱 오차를 가진 활성화 함수가 채택된다. 최선의 해결책을 얻기 위해서 다양한 투입 데이터 조합, 네트워크의 다양한 변수들, 여러 종류의 데이터 값들을 적용하는 등 다양한 방법을 시도하였다. 본 연구는 기존 연구에서 추가로 세 가지의 더 신뢰할만하고 효과적인 네트워크를 제시하였다. 연구 결과 인공신경망은 비교적 높은 정확도로 실제 건설시간을 예측하며 고속도로 건설 시간을 예측하는 가장 최적의 방법인 것으로 나타났다.


    6) Recursive Segmentation for As-Is Bridge Information Modelling / (Ruodan Lu and Ioannis Brilakis)


    이전 연구에 의하면 포인트 클라우드를 수동으로 기하학적인 모델로 바꿔주는 시간이 포인트 클라우드 정보를 받아들이는 시간보다 열 배 더 들어간다고 했다. 교량과 같은 사회기반 시설은 수동으로 모델링을 해야 하는 번거로운 성격 때문에 교량 관리 시스템에서 교량 정보 모델(BrIM)을 사용하려면 상당한 비용이 든다. 기존의 소프트웨어는 분할된 포인트 클라우드 데이터(PCD)에서 자동으로 기하학적 형태를 인식하고 그에 해당하는 IFC 객체를 생성할 수 있다. 포인트 클라우드 정보 세분화를 자동화하기 위하여 연구원들은 파라 메트릭 표면 기반의 형상을 생성하는 자동화 기술을 연구하였다. 하지만 교량 모델링을 위한 표면 기반 세분화는 간단하지 않고 일관성도 없어서 BrIM을 만들기에는 많은 어려움이 따른다. 본 연구는 지식 기반의 체험적 접근방식을 적용한 탑다운 PCD 탐지 방법을 제시하였다. 이 방식을 통해서 교량 포인트 클라우드를 반자동으로 나눌 수 있다. 세분화 작업을 위해서 히스토그램 기반 알고리즘을 사용하였다. 본 시스템을 실제 고속도로 교량에 적용해보았고, 그 결과 92%의 정확도가 나왔다.




    7) Pre-Bid Clarification for Construction Project Risk Identification Using Unstructured Text Data Analysis / (Jeehee Lee, June-Seong Yi, Jeongwook Son and Ye-Eun Jang)


    본 연구에서는 건설 프로젝트 입찰 서류에서 나타날 수 있는 위험요소들을 정의하기 위하여 건설 입찰 정보를 분석하였다. 이를 위하여 RFI (발주자의 요구 사항 정보)에 대한 텍스트 분석을 진행하였다. RFI는 사전에 명확한 입찰을 위하여 입찰 문서의 불확실한 정보 및 누락을 묻는 것이다. 분석 결과에 따라서 입찰 문서에 어떠한 유형의 위험 요소가 있는지 발주자의 불확실한 요구 사항에 대하여 어떻게 대응할 수 있는지 파악할 수 있다. 본 연구의 결과는 입찰 서류를 사전에 명확하게 하기 위한 중요한 정보로 사용될 것이다. 게다가 본 연구는 텍스트 마이닝 기법을 사용하여 건설 프로젝트의 입찰 정보를 분석하여 개별적인 문서 분석이 없이도 1,054개의 대량 문서를 한 번에 분석한다는 점에서 의미가 있다.

     


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    전체댓글3

    사용자 프로필 이미지
    |2017.07.19
    시뮬레이션 과정을 통해서 건축공정을 단축할수 있음에 더 발전된 모습이 보이네요. 입찰에 많은 도움을 줄것 같습니다.
    사용자 프로필 이미지
    |2017.07.25
    더 나아가서 4D 시뮬레이션 자동화 연구도 많이 등장하고 있더라구요. 이 부분에 대한 연구도 관심이 많은데 연구 진행을 서둘러야겠다는 생각이 들었습니다.
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