교량 Scan-to-BIM 효율 증진을 위한 주요 부재 포인트 클라우드 추출 기술 개발

초록

교량 도면의 부재 및 부정확성은 안전점검 및 유지관리의 효율 증진을 위해 해결되어야 할 문제이다. Scan-to-BIM은 이러한 문제를 해결할 수 있는 대표적인 역설계 방법론이다. 한편, 교량의 포인트 클라우드 취득은 외부 환경에서 진행되기 때문에 다수의 불필요 객체와 배경 정보들이 함께 취득된다. 이러한 객체들은 교량 PCD의 분할 성능을 저하하는 한편, 수동으로 정제하는 것은 비효율적이다. 기존의 선행연구들은 학습 기반으로 배경을 판단하고 있으나, 배경을 포함한 모델들의 성능은 상대적으로 낮게 도출되었다. 따라서, 본 연구에서는 HDBSCAN 클러스터링과 작업자 개입을 포함하는 소프트웨어를 활용한 교량 주요 부재 추출 방법을 제시한다. 개발 소프트웨어는 작업자의 요구에 맞춘 결과물의 도출을 위한 실시간 가중치 조정 및 시각화와 같은 기능들을 포함한다. 네개의 교량에 대한 검증을 진행하였고, 평균 0.90의 정밀도, 0.96의 재현율, 0.87의 mIoU, 0.93의 정확도로 개발 기술은 교량 주요 부재를 도출할 수 있다. 제안된 방법은 교량 주요 부재 정보의 손실을 최소화할 수 있다는 점에서 실용적인 교량 포인트 클라우드 정제 기술으로 판단된다.

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