박만우 연구실
명지대학교 토목환경공학과
박만우 교수
증강현실
디지털 트윈
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박만우 연구실
명지대학교 토목환경공학과 박만우 교수
박만우 연구실은 건설현장에서 디지털 트윈과 Augmented Reality를 연계하여 공정·운영 정보를 실시간으로 제공하는 기술을 연구합니다. 이를 위해 객체 검출·추적과 GPS·IMU·자기장 등 위치 신호를 결합한 매칭 구조, 영상 기반 파노라마 생성과 딥러닝 기반 균열 검출·길이 측정 같은 구조 점검 자동화, 그리고 RFID 기반 자원 로컬라이제이션 및 Schmidt hammer 시험 기록의 이미지 판독 자동화 방법론을 개발합니다.
증강현실디지털 트윈컴퓨터 비전객체 검출·추적GPS·IMU 융합 위치추정
대표 연구 분야
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디지털 트윈 기반 건설현장 AR 정보검색 및 동적 객체 매칭 연구
Digital Twin–Driven AR Information Retrieval and Dynamic Object Matching for Construction Sites
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디지털 트윈 기반 건설현장 AR 정보검색 및 동적 객체 매칭 연구
Digital Twin–Driven AR Information Retrieval and Dynamic Object Matching for Construction Sites
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비전 기반 교량 외관조사 및 손상 정량화 연구
Vision-Based Bridge Exterior Inspection and Damage Quantification
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건설 자원 위치추적 및 비파괴시험 기록 자동판독 연구
Construction Resource Localization and Automated NDT Record Interpretation
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연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.
5개년 연도별 논문 게재 수
6총합
5개년 연도별 피인용 수
146총합
주요 논문
5
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1
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2026Real-Time AR-Based Information Retrieval for Dynamic Objects on Construction Sites
Htoo Thiri Htet, Hye-Yeong Jung, Yong-Ju Lee, Man-Woo Park
IF 2 (2026)
KSCE Journal of Civil Engineering
작업자와 장비와 같은 동적 엔터티에 대한 실시간 정보를 손쉽게 활용할 수 있다면, 이는 건설 현장 관리에 실질적인 이점을 제공할 것이다. 건설 부문의 디지털화가 확대됨에 따라, 증강현실(Augmented Reality, AR)의 통합은 이러한 정보에 대한 즉각적인 접근을 더욱 용이하게 할 수 있다. 본 연구는 작업자와 장비의 실시간 모니터링을 지원하기 위해 컴퓨터 비전 기반의 탐지 및 추적과 위치 및 자력계(magnetometer) 데이터를 통합한 향상된 AR 프레임워크를 제시한다. 이 프레임워크의 핵심에는 AR 장치가 포착한 영상 객체를 이에 대응하는 GPS 기반 위치 데이터와 연관시키는 매칭(matching) 과정이 있으며, 이를 통해 카메라 화면 내에서 객체별 정보를 직접 검색할 수 있게 한다. 연구에서는 매칭의 안정성과 정확도를 향상시키기 위해 방향 일관성(directional consistency)과 엔터티 그룹화(entity grouping)를 도입하였다. 실험 평가 결과, 제안한 접근 방식은 안정적인 정보 검색을 보장하기에 충분히 높은 정밀도와 재현율을 달성했으며, 동시에 실시간 조건에서도 신뢰성 있게 동작함을 확인하였다.
https://doi.org/10.1016/j.kscej.2026.100572
Object (grammar)
Data retrieval
Information system
Human–computer information retrieval
Document retrieval
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2025Image-based automation of Schmidt hammer test record interpretation
Htoo Thiri Htet, Man-Woo Park, Ali Ehsan
IF 2 (2025)
KSCE Journal of Civil Engineering
콘크리트 강도의 정확한 평가는 기반시설의 구조적 건전성을 확보하는 데 필수적이다. 슈미트 해머(Schmidt hammer) 시험은 콘크리트 강도를 추정하기 위해 널리 사용되는 비파괴 방법이지만, 기존의 아날로그 기록 방식은 수동 데이터 전사로 인해 작업이 노동집약적이며 오류가 발생하기 쉽다. 본 연구는 이미지 처리 기법을 이용하여 슈미트 해머 시험 기록을 자동으로 판독하는 접근법을 제안한다. 제안된 프레임워크는 YOLOv5 기반 객체 검출을 활용하여 막대그래프(bar graphs)의 상부 영역을 식별하고, 이미지 좌표로부터 그래프 좌표로의 좌표 변환을 적용한다. 정확한 변환을 용이하게 하기 위해, 기록지 위에 기준 직사각형 마크(reference rectangular mark)를 올려둔 투명 판(transparent plate)을 포함하여 이미지를 촬영하였다. 실험 결과, 제안된 프레임워크는 오차 <1로 시험 기록을 정확하게 추출하는 것으로 나타났으며, 인간의 개입을 최소화하면서 데이터 추출을 효과적으로 자동화하였다.
https://doi.org/10.1016/j.kscej.2025.100358
Interpretation (philosophy)
Hammer
Automation
Test (biology)
Artificial intelligence
Schmidt hammer
Computer science
Engineering
Natural language processing
Engineering drawing
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2024Augmented Reality Framework for Retrieving Information of Moving Objects on Construction Sites
Linh T. T. Nguyen, Htoo Thiri Htet, Y.K. Lee, Man-Woo Park
IF 3.1 (2024)
Buildings
건설 산업은 디지털 전환을 진행하고 있으며, 디지털 트윈은 프로젝트 정보의 핵심 시스템으로 기능한다. 이러한 디지털 트윈은 현장 프로젝트 정보를 실시간으로 검증하기 위해 AR 기술을 활용할 수 있는 기회를 제공한다. 비록 많은 건설 현장용 AR 개발이 시도되었으나, Building Information Model을 통해 고정된 구성 요소의 정보에 접근하는 수준에 제한되어 왔다. 인력과 장비와 같이 동적으로 변화하는 자원에 대한 정보 접근 시도는 이루어지지 않았다. 본 논문은 현장 관리자들이 특정 인력 또는 장비에 대해 실시간 정보를 검증할 수 있도록 하는 AR 프레임워크를 제시함으로써 이러한 공백을 다룬다. 또한 디지털 트윈에서 필요한 정보를 검색하기 위한 매칭 알고리즘을 도입한다. 이 알고리즘은 디지털 트윈 내 방대한 데이터셋 가운데서 필요한 특정 정보를 식별하고 검색하는 데 핵심적이다. 매칭 과정은 AR 기기의 비디오 프레임에 적용되는 객체 검출 및 추적 알고리즘과 GPS 및 IMU 센서 데이터의 통합을 포함한다. 실험 결과는 이 매칭 알고리즘이 현장 관리를 간소화하고 디지털 트윈 정보와 상호작용하는 데 필요한 노력을 줄일 수 있는 잠재력을 보여준다. 본 논문은 건설 현장 운영을 혁신할 AR 및 디지털 트윈 기술의 전환적 잠재력을 강조한다.
https://doi.org/10.3390/buildings14072089
Computer science
Global Positioning System
Metadata
Matching (statistics)
Process (computing)
Data mining
World Wide Web
최신 정부 과제
14
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1
2025년 8월-2028년 8월
|65,095,000원드론 시점 기반의 지능형 증강현실 기술을 통한 원격 교량 외관조사
○ 최종 목표: 교량 점검 원격화를 위한 드론 시점 기반 AR 기술 구현 ▶ 이 연구에서는 기존 건설분야에서의 드론 및 AR 활용 기술을 개선하고 연계하여, 현장 방문을 대체할 수 있는 현실적 원격 업무 지원 시스템을 개발하고자 하며, 이 과정에서 창출되는 데이터 및 정보들을 활용하여 교량 점검용 AI Agent 개발 가능성을 검토하고자 함▶ 세부 목표1....
드론
증강현실
교량점검
인공지능
거대언어모델
2
주관|
2022년 5월-2025년 2월
|67,685,000원건설현장용 AR을 위한 강화학습 기반의 3D 모델 중첩 기술 개발
○ 3D 형상 데이터를 Observation으로 활용하는 방안 검토
▶ 1차년도 연구내용을 기반으로 하여 실제 객체를 대상으로 위치 및 자세에 대한 학습 가능성을 검토함
▶ 1차년도의 1D Rotation 실험에서와 같이 Agent 모델에 다수의 collider를 배치하여 collider들과 Target 모델 간의 중첩을 기반으로 reward를 부여하는 방식으로 접근함
- collider의 배치 방안 검토
▶ Control Point 활용 가능성 검토
○ 영상 기반의 2D feature를 Observation으로 활용하는 방안 검토
▶ I1과 I2를 입력 데이터로 받아서 Action 또는 Policy를 출력해주는 CNN 모델 개발이 가장 중점 사항임
▶ 단일 프레임을 입력 데이터로 받는 방안과 연속된 m개의 프레임을 입력 데이터로 받는 방안을 검토함
○ 3D 형상 데이터와 영상 데이터를 조합하여 활용하는 방안 검토
○ 대상 객체
▶ 형상
- 간단한 기본 형상: 직육면체, 그림 2의 모델 등
- 복잡한 형상: 의자, 책상, 빈 방(벽, 바닥, 천장 등으로 구성), 교각, 거더
▶ 규모
- 실내에서 검토할 수 있는 작은 객체들 대상으로 우선적으로 검토
- 건물 내부 및 교량 등 실제 구조물 대상으로 검토
증강현실
강화학습
건설현장
3차원 모델
건설정보모델
3
2022년 5월-2025년 2월
|54,148,000원건설현장용 AR을 위한 강화학습 기반의 3D 모델 중첩 기술 개발
○ 이 연구에서는 건설현장용 AR 기술의 확립과 저변화를 위해, 3D 모델을 AR 기기의 사용자 시점에 맞게 정확한 위치, 각도, 크기로 중첩하여 배치해주는 강화학습 기반의 자동화 알고리즘 개발하고자 함 - 기존 방법의 한계로 제시된 marker나 고성능 GPS 기기의 사용을 배제한 자동화 기술 개발 ○ 1차년도: 전체 framework 구체화 - 강...
증강현실
강화학습
건설현장
3차원 모델
건설정보모델
최신 특허
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UAV 및 RFID를 이용한 위치정보 추정 시스템 및 방법
상태
등록출원연도
2019출원번호
1020190064001