1. 서 론
2. BIM 모델 경량화
2.1 메쉬 재구성 알고리즘
2.2 Test-bed 및 3D 모델링
2.3 AR 시각화
3. 알고리즘 적용 및 결과
3.1 교량 Test-bed 적용
3.2 건물 Test-bed 적용
3.3 BIM 모델 AR 시각화
4. 결 론
1. 서 론
건설 프로젝트가 대형화되고 고도화됨에 따라 프로젝트에서 생성되는 방대한 양의 정보를 보다 효율적으로 관리하기 위한 다양한 기술이 개발되고 있다. 현재 활용되고 있는 많은 기술 중 빌딩정보모델링(Building Information Modeling, BIM) 및 증강현실(Augmented Reality, AR) 기술은 건설산업에서 확대되고 있다. BIM 기술은 프로젝트가 점점 더 복잡해짐에 따라 협업에 필요한 정보의 디지털 트윈을 중심으로 프로젝트를 병합하도록 발전되었다(Schiavi et al., 2022). 기하학적 및 시맨틱(Semantic) 데이터가 포함된 BIM을 통해 사용자는 대체 설계를 가상으로 테스트하고 시공 중에 발생할 수 있는 문제를 예상하고 3차원(3D) 공간에서 각 건물 구성 요소와 상호 작용할 수 있다. BIM과 AR의 통합은 프로젝트 수명 주기의 여러 단계에 대한 시각화를 강화하고 궁극적으로 현장 작업에서 BIM의 적용 가능성을 높일 수 있다(Wang et al., 2014; Yan et al., 2011). BIM 데이터를 AR에 투영하기 위한 다양한 방법이 이미 존재하고 있다(Chai et al., 2019; An et al., 2010; Garbett et al., 2021; May et al., 2022). AR 기술은 태블릿(Tablets)이나 홀로렌즈(HoloLens)와 같은 가상 화면에서 디지털 정보와 실제 정보를 결합하여 증강된 현실을 사용자에게 제공하다(Karji et al., 2017). AR 기술을 활용함으로써 프로젝트의 유지 관리 및 운영 단계의 BIM 정보를 실제 물리적 환경에서 실시간 시각화를 가능하게 할 수 있다(Yan et al., 2011).
BIM을 AR로 변환하려면 모델을 3D 엔진(Engine)으로 가져오기 위해 IFC, FBX 및 OBJ와 같은 중립 파일 형식으로 변환해야 한다. 일반적으로 BIM 모델은 대부분 정교한 3D 메쉬(Mesh) 구성을 가진 대용량 파일 크기로 구성되어 있어 원본 모델 그대로를 AR에 투영할 경우 형상이 깨지거나 변형 및 복제되어 성능이 저하될 수 있다. 특히 AR 장치는 하드웨어 사양이 매우 낮아 데이터 전송 단계에 있어 BIM 모델 시각화가 거의 불가능한 경우가 발생할 수 있다. 이를 해결하기 위해 모델의 기하학적 정보를 줄일 수 있는 메쉬(Mesh) 축소 기술이 필요하다. 메쉬 단순화 알고리즘을 사용하여 기존의 하이 폴리 모델(High Poly Model)의 로우 폴리(Low Poly) 버전을 생성할 수 있다(Bahirat et al., 2018; Hoppe et al., 1993). 그러나 기존 메쉬 단순화 알고리즘은 부재간 결합 및 변형이 빈번히 일어나고 3D 모델의 기본 모양을 유지하면서 메쉬를 적절하게 처리하는 데 한계가 있다.
따라서, 본 연구는 원본 모델 각각의 부재의 모양, 크기의 왜곡을 발생시키지 않도록 3D 엔진에 삼각형 중점 계산 원리를 적용한 효율적인 메쉬 재구성 방법을 제안하고자 한다. 제안된 방법론의 개념적 프레임워크는 Fig. 1에 설명되어 있으며 세 가지 주요 절차로 구성된다. BIM 모델 경량화를 위한 Revit 소프트웨어를 활용하여 2D 도면을 3D 모델로 변환하고 3D 엔진으로 전송하기 위해 FBX 파일 형식으로 변환하는 모델링 단계, 메쉬 데이터가 포함된 BIM 모델을 3D 엔진으로 가져오고 무게 중심 좌표 기반 삼각형 중심 공식을 기반으로 개발된 메쉬 재구성 알고리즘을 적용하여 모델의 메쉬를 재구성하는 경량화 단계, 경량화된 BIM 모델을 AR Device와 연결하여 BIM 데이터와 형상을 시각화 하는 AR 시각화 단계로 진행된다. 경량화 알고리즘은 BIM 형상 데이터를 전처리하고 모델을 실제 사이즈로 구현하여 AR 시각화를 통해 건설 관리를 위한 의사 결정 및 프로젝트 처리 효율성을 향상시킬 수 있다.
2. BIM 모델 경량화
BIM 모델 경량화는 AEC 모델 최적화 과정에서 중요한 단계로 전체 형상에 상대적인 영향을 미치는 모델의 메쉬를 삭제하거나 수정하는 것을 말하며, 원래의 형상을 유지하면서 모델의 크기를 줄이는 것을 목표로 한다. 모델을 3D 엔진으로 가져오려면 중립 파일 형식(예: IFC, FBX, OBJ)이 필요하며, 대부분의 AEC 모델은 BIM 소프트웨어를 사용하여 생성되며 중립 파일 형식으로 성공적으로 내보낼 수 있다. Unreal Engine, Unity와 같은 3D 엔진에서 BIM으로 생성된 모델은 표면 모델링 방식으로 표현된다. 이러한 방식은 경계 표현, 구성 입체 기하학 등의 솔리드 BIM 방식과 달리 삼각형과 꼭지점으로 구성된 다각형 메쉬를 사용하여 3D 솔리드(Solid)를 표현하다. 입력된 모델은 전송 파일의 포맷과 상관없이 폴리곤 메쉬로 표현되기 때문에 모델의 파일 포맷은 3D 엔진의 모델 표현에 영향을 받지 않다. 본 연구는 3차원 엔진에서 사용되는 삼각형 기반의 다각형 메쉬로 구성된 BIM 모델의 메쉬 재구성에만 집중하였다.
2.1 메쉬 재구성 알고리즘
제안한 방법은 구조물 형상을 입체도형 객체로 분리하여 객체 별 입체도형 종류 및 추출된 정점 개수를 삼각형 중심 계산 방식 기반으로 경량화 정도를 달리하는 BIM 메쉬 재구성 알고리즘 개발이다. 삼각형 중심은 삼각형 꼭짓점의 x좌표값, y좌표값 및 z좌표값의 평균을 취하여 계산할 수 있고 삼각형 중심 원리를 사용하여 세 개의 삼각형을 하나의 삼각형으로 병합한다. 객체 별 정점 수에 따라 입체도형을 인식하고, 입체도형 별 경량화 수치를 다르게 적용한다. 제안된 알고리즘은 3D 모델의 로우 폴리(Low Poly) 버전을 효과적이고 정확하게 생성하도록 설계되었고, 그 과정의 모식도는 Fig. 2와 같다. BIM 모델(FBX, RVT, OBJ)은 경량화 알고리즘의 입력값으로 사용되며, 입력값은 구조물의 형상 정보와 구성객체에 대한 메타정보를 분리한다. 분리된 형상 정보에서 표면을 구성하는 메쉬의 구성정보 중 점군 집합(Vertex)만 추출한다. 추출된 포인트 클라우드 집합이 존재하는 정점을 줄이는 과정은 Triangle Centroid Formula를 활용한 유니티 C# 코드를 적용하여 새로운 정점을 생성한다. BIM 모델 메쉬의 경량화 값은알고리즘을 활용하여 3D 입체모델별 경량화 기준에 따라 설정한다. 설정한 값을 기준으로 최적화 과정을 반복하여 경량화 가중치 감소 수치가 만족되면, 새로 생성된 점군 집합으로 삼각형 메쉬를 재구성하여 BIM 모델을 경량화한다. 프로세스를 완료한 다음 경량화 된 BIM 모델은 3D 엔진을 활용해서 AR 기기로 시각화 한다.
2.2 Test-bed 및 3D 모델링
메쉬 재구성 알고리즘의 효율성 및 신뢰성을 검증하기 위해 두 가지 유형의 모델 실험을 수행하였다. 테스트배드(Test-bed)는 복잡한 구성을 가진 교량 구조물과 대형구조물인 건물을 선정하였으며, 이를 통해 작은 크기의 복잡한 부재나 단순하지만 크기가 큰 부재에도 적용할 수 있는지 실험을 진행하였다. Test-bed로 길이 34m, 높이 5m 및 폭 2m 강철 유리 구조 강교량 및 건물을 선정하였다. 기존 2차원 도면을 사용하여 Autodesk Revit으로 모델링하고 Unity Reflect 프로세스를 사용하여 Unity 3D 엔진으로 내보냈다. Unity Reflect는 BIM 소프트웨어인 Autodesk Revit의 플러그인(Plugin) 으로 활용될 수 있으며 Revit에서 실시간 3D 경험으로 모델을 전송할 수 있다(Unity technologies, 2022). 두 개의 테스트 모델에 대한 모델링 과정은 Fig. 3과 같다.
2.3 AR 시각화
BIM 모델을 AR Device로 시각화하기 위해 AR 인터페이스 모듈을 개발하였다. 3D엔진 기반의 경량화 알고리즘과 내부 기능별 모듈을 설계하였으며, 각 모듈은 서로 연동되어 BIM 형상데이터가 구동되어 시각화할 수 있도록 Fig. 4과 같이 구성하였다.
3. 알고리즘 적용 및 결과
3.1 교량 Test-bed 적용
교량은 복잡한 구성을 가진 구조물이며 알고리즘 적용을 위해 테스트되었다. Fig. 5과 같이 교량 전체를 개발한 알고리즘으로 경량화하였으며, 전체 모델의 형상이 변하지 않음을 확인하였다. 비교를 위해 세 가지 매개변수를 고려했다. 해당 메쉬의 정점 및 삼각형 수와 모델의 파일 크기로 직관적인 감소 효율성을 나타낸다. Table 1은 테스트 강교량 모델에 대해 제안된 메쉬 재구성 방법의 결과를 나열한 것이다. 정점과 삼각형의 수는 각각 56.7%와 67.9% 감소했으며 파일 크기는 73.4% 감소한 것을 확인하였다.
Table 1.
Steel bridge original and optimized parameter
| Model | Category | Original | Optimized | (%) |
| Steel Bridge | Vertices | 590,942 | 255,625 | ↓43.3 |
| Triangles | 335,564 | 107,573 | ↓67.9 | |
| File size (KB) | 50,535 | 13,451 | ↓73.4 |
3.2 건물 Test-bed 적용
대용량인 건물 모델은 알고리즘의 성능을 확인하기 위해 테스트하였다. Fig. 6은 제안한 알고리즘이 건물 전체와 관련 시설물을 성공적으로 경량화할 수 있으며, 경량화 후에도 건물 구성요소의 전체적인 외관이 크게 변하지 않음을 보여준다. 이 모델은 또한 비교를 위해 세 항목을 고려했으며 건물 비교의 통계 결과는 Table 2와 같다. 정점과 삼각형의 수가 각각 46.6% 및 58.6% 감소했으며 파일 크기도 66% 감소했다.
Table 2.
Building original and optimized parameter
| Model | Category | Original | Optimized | (%) |
|
Engineering Building | Vertices | 4,183,198 | 2,235,879 | ↓53.4 |
| Triangles | 3,231,090 | 1,336,165 | ↓58.6 | |
| File size (KB) | 364,761 | 124,173 | ↓66.0 |
3.3 BIM 모델 AR 시각화
제안된 방법을 사용하여 모델을 경량화한 후 원본 모델과 경량화된 모델 모두 AR 플랫폼에서 시각화 테스트를 거친다. 결과적으로 전체 모델과 내부 구성 요소 간에 시각적 차이가 없음 확인하였으며, 한정된 성능을 가진 AR Device 에서도 BIM 모델을 AR 환경에서 시각화 할 수 있음을 Fig. 7와 같이 확인하였다.
4. 결 론
AEC 산업에 BIM과 AR 기술이 도입되고 있지만, BIM에서 AR로 데이터를 효율적으로 전송할 수 있는 기술이나 방법이 부족하다. 복잡하고 대용량 3D 모델은 시각화 효율성을 감소시킬 수 있고 AR 기기를 사용할 때 많은 제약이 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 증강현실 시각화를 위한 3차원 엔진 기반의 메쉬 재구성 방법을 개발하였다. 이 새로운 접근 방식은 원본 모델 각각의 부재의 모양, 크기의 왜곡을 발생시키지 않도록 BIM 모델의 구조물 형상을 입체도형 객체로 분리하여 객체 별 입체도형 및 추출된 정점 개수를 기반으로 모델의 형태 보존을 개선하여 가능한 한 높은 품질로 모델을 재구성한다. 경량화 알고리즘은 특정 구조물에 국한되어 사용되는 것이 아니며 여러 타입의 구조물에도 적용할 수 있다. 교량은 복잡한 구성을 가진 구조물이며 건물은 대형구조물로 대용량 BIM 경량화 알고리즘 적용을 위해 테스트를 진행했다. 결과적으로 메쉬 수가 감소되었지만 BIM 모델의 형상이 깨지거나 변형 없이 시각화할 수 있었으며 건설 관리자의 의사 결정 및 프로젝트 처리 효울성을 높일 것으로 기대한다. 향후 연구로는 높은 수준의 모델 정확도 및 품질을 위해 더 다양하고 복잡한 AEC 모델 테스트를 수행할 것이며 경량화된 모델뿐만 아니라 건설현장 괸리를 위한 AR 기기의 시맨틱(Semantic) 데이터 시각화에 대한 실험도 진행할 예정이다.
