UAV·점군 기반 비파괴 모니터링과 Scan-to-BIM 유지관리 자동화

UAV and point-cloud based non-destructive monitoring with Scan-to-BIM maintenance automation

연구 내용

UAV 및 점군 데이터를 활용해 부재 형상과 경계를 추출하고 Scan-to-BIM 기반 MEP 유지관리 모델을 자동 생성하는 연구

UAV 촬영 및 점군 기반 계측을 통해 철도·프리캐스트 부재의 형상 정보를 획득하고, 엣지 라인 추출 알고리즘으로 치수 품질을 평가하는 방법을 연구합니다. 또한 MEP 시설물을 대상으로 스캔 데이터를 BIM 모델로 변환하는 Scan-to-BIM 생성 기법과 딥러닝 기반 계획 요소를 결합하여 유지관리 데이터의 구조화를 수행합니다. 더불어 로봇 친화형 건축물 과제를 통해 관제 시스템 연계형 현장 점검 자동화와 시공·운영 단계의 감시·진단 워크플로우를 정립하는 차별성을 보유합니다.

관련 프로젝트

3건

연구 흐름

초기에는 점군 데이터에서 엣지 라인을 정밀 추출하여 프리캐스트 부재의 치수 품질을 평가하는 알고리즘 성능 분석에 집중하였습니다. 이후 2024년에는 UAV 기반 철도 인프라 모니터링 연구로 확장하여 현장 계측 데이터의 활용성을 높였습니다. 2023년부터는 Scan-to-BIM 모델 생성 기법을 통해 MEP 유지관리용 BIM 자산 구축 절차를 마련하였고, 2025년부터는 로봇 관제 시스템을 포함한 로봇 친화형 건축물 설계·시공·운영·관리 핵심기술 개발 과제로 감시·진단·제어 자동화를 현장 적용 관점에서 구체화하고 있습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

UAV 기반 선로·구조물 형상 계측
점군 기반 결함·경계 자동 추출
Scan-to-BIM 유지관리 모델 생성
MEP 자산 데이터 동기화
로봇 관제 기반 현장 점검 자동화
시공·운영 단계 감시·진단 워크플로우
BIM 연계 계측 데이터 품질 관리
비파괴 검사 결과 자동 리포팅
센서 신호처리 기반 이상 탐지
로봇 친화형 현장 운영 시뮬레이션