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토공 BIM 설계 효율화를 위한 포인트 클라우드 데이터 처리 프로그램 개선에 관한 연구 (The Improvement of Point Cloud Data Processing Program For Efficient Earthwork BIM Design)

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최초등록일 2025.07.13 최종저작일 2020.09
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토공 BIM 설계 효율화를 위한 포인트 클라우드 데이터 처리 프로그램 개선에 관한 연구
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    • 🚀 건설 산업의 디지털 혁신을 위한 핵심 기술 연구
    • 💻 포인트 클라우드 데이터 처리 성능 개선 방법론 제시
    • 🔬 토공 BIM 설계의 실무적 효율성 증대 방안 제안

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    서지정보

    · 발행기관 : 한국건설관리학회
    · 수록지 정보 : 한국건설관리학회 논문집 / 21권 / 5호 / 55 ~ 63페이지
    · 저자명 : 김희연, 김정환, 서종원, 심호

    초록

    토공 자동화는 건설 산업에서 유망한 기술로 주목받고 있으며, 토공 자동화 기술의 적용은 건설 현장의 포인트 클라우드 데이터(Point Cloud Data, PCD) 취득 및 처리로부터 시작된다. PCD는 광범위한 건설 현장의 특성상 백만 개 이상의 많은 데이터를 가지며, 이에 대한 원데이터의 처리 속도는 디지털 지형 모델(Digital Terrain Model, DTM) 생성 및 공사의 효율성 증가에 매우 중요한 요소이다. 현재 국내 설계기준에 적합한 PCD 처리 및 BIM 설계 통합 프로그램인 벤치마크 프로그램(Benchmark Program, BP)이 존재하지만, 사용자의 편의성과 효율성을 위한 수정과 개선이 필요한 상황이다. 본 연구에서는 BP의 기존 PCD 처리 기능을 유지하며, PCD 파일의 호환성에 대한 확장 및 컴파일(Compile) 기반 개발 환경, OpenGL의 활용 및 UI/UX 디자인을 이용한 개선 프로그램을 개발하였다. 개발된 프로그램에 다양한 크기의 PCD를 로드 했을 때, 기존 프로그램과 비교하여 92~99%의 속도 향상이 있었다. 이 프로그램은 추후 PCD와 토공 BIM 기능을 통합하여 설계와 시공 사이의 간극을 줄이는 프로그램 개발의 기반이 될 수 있고, 나아가 토공 생산성 향상에 기여할 것으로 기대된다.

    영어초록

    Earthwork automation has emerged as a promising technology in the construction industry, and the application of earthwork automation technology is starting from the acquisition and processing of point cloud data of the site. Point cloud data has more than a million data due to vast extent of the construction site, and the processing time of the original point cloud data is critical because it takes tens or hundreds of hours to generate a Digital Terrain Model (DTM), and enhancement of the processing time can largely impact on the efficiency of the modeling. Currently, a benchmark program (BP) is actively used for the purpose of both point cloud data processing and BIM design as an integrated program in Korea, however, there are some aspects to be modified and refined. This study modified the BP, and developed an updated program by adopting a compile-based development environment, newly designed UI/UX, and OpenGL while maintaining existing PCD processing functions, and expended compatibility of the PCD file formats. We conducted a comparative test in terms of loading speed with different number of point cloud data, and the results showed that 92 to 99% performance increase was found in the developed program. This program can be used as a foundation for the development of a program that reduces the gap between design and construction by integrating PCD and earthwork BIM functions in the future.

    참고자료

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