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Executive Summary
목차
제1장 서론 21
1. 연구의 필요성 21
1.1. 연구배경 21
1.2. 기존 기술과의 차별성 24
2. 연구 목표 25
2.1. 전체 목표 25
2.2. 연차별 목표 및 연구내용 26
3. 개발기술 정의 및 핵심성과물 28
3.1. 개발기술 정의 28
3.2. 총괄 TRM 29
3.3. 년차별 핵심 성과물 29
4. 추진체계 및 전략 30
4.1. 추진체계 30
4.2. 총괄 추진전략 31
4.3. 당해연도 추진전략 31
제2장 국내·외 기술동향 및 사전조사 32
1. VR/AR 기술 동향 32
2. 건설분야 VR/AR 적용 현황 34
2.1. 설계 및 검토 34
2.2. 교육 및 안전 35
2.3. 시공 및 유지관리 36
3. VR/AR 관련 국제 전시회 기술 동향 37
3.1. MWC(Mobile World Congress) 2019 37
3.2. ICUFN(International Conference on Ubiquitous and Future Networks) 2019 48
3.3. SIGGRAPH(Special Interest Group on Computer GRAPHics and Interactive Techniques) 2019 62
제3장 대용량 BIM 데이터 경량화 및 재질 매핑기술 개발 75
1. [A-1] 대용량 BIM 데이터 경량화 및 재질 매핑기술 개발 전략 및 활용계획 수립 75
1.1. 대용량 BIM 데이터 경량화 기술 개발 전략 76
1.2. 재질 매핑 기술 개발 전략 78
1.3. BIM to VR 핵심기술 활용 계획 79
2. [A-2] 대용량 BIM 데이터 경량화 알고리즘 및 재질 매핑 기능 개발 81
2.1. 경량화를 위한 알고리즘 정의 81
2.2. 기존프로세스와 경량화 프로세스 비교 81
2.3. 경량화 BIM 자재 속성 정보와 재질 라이브러리 매칭 기능 구현 81
2.4. BIM to VR 경량화를 위한 3D형상 제작 프로세스 82
2.5. 경량화 알고리즘을 적용한 사례 84
2.6. 현업 프로젝트에 적용 및 경량화에 따른 절감 수치 확보 89
3. [A-3] Eye Tracking 활용한 사용자 시선 추적 기술 91
3.1. Eye Tracking 기술을 이용한 프로토타입 개발 91
3.2. VR 기반 소방설계 시뮬레이션의 Eye Tracking 기술 적용 91
제4장 VR 기반 건설 시뮬레이션 시제품 개발 93
1. [B-1] VR 기반 소방설계 시뮬레이션 기술 개발 전략 및 활용 계획 93
1.1. 소방설계 시뮬레이션 개발을 위한 전략 수립 93
1.2. 스마트 건설을 위한 최적의 소방설계 시뮬레이션 개발 96
1.3. 소방설계 시뮬레이션 활용 계획 100
2. [B-2] VR 기반 소음 시뮬레이션 개발 전략 및 활용계획 수립 101
2.1. 소음 시뮬레이션 개발 전략 수립 101
2.2. 소음 시뮬레이션 프로토타입 개발 105
2.3. 소음 시뮬레이션 테스트 및 현장 테스트 진행 108
2.4. 소음 시뮬레이션 활용 계획 114
3. [B-3] MR(Mixed Reality) 기반 화재 시뮬레이션 프로토타입 개발 115
3.1. MR 화재 시뮬레이션 개발 전략 수립 115
3.2. MR 화재 시뮬레이션 프로토타입 개발 116
3.3. MR 화재 시뮬레이션 플로우 및 각 모드의 기능 정의 116
3.4. MR 화재테스트를 위한 공간 매핑 기술 개발 121
3.5. 실제 환경에 적용하여 테스트 진행 124
4. [B-4] BIM기반 건축인증제 검토를 위한 가상현실기반의 콘텐츠 프로토타입 126
4.1. 일반 사항 126
4.2. 범죄예방환경설계(CPTED) 가상현실(VR) 적용 시나리오 검증 127
4.3. 결론(시사점) 131
제5장 AR 기반 건설 시뮬레이션 시제품 개발 132
1. [C-1] AR 기반 철도시설물 성능평가 시스템 프로토타입 개발 132
1.1. 연구 개요 132
1.2. 국내·외 AR기술 동향조사 132
1.3. 기존 철도시설 성능평가 방법 155
1.4. AR을 활용한 철도시설 성능평가 방안 157
1.5. 결론 173
2. [C-2] 설계 및 시공정보 기반 AR 기술의 터널 유지보수 활용방안 도출 174
2.1. 연구 배경 및 필요성 174
2.2. 터널 유지관리의 개요 175
2.3. 국내·외 AR 기술의 터널분야 활용 사례 189
2.4. AR기술의 터널 유지보수 활용방안 194
3. [C-3] CTI(Contents Things Interaction) 구현을 위한 DPL 알고리즘 개발 및 체계 구축 198
3.1. 개요 198
3.2. Operator 구축 및 Linkage 알고리즘 개발 198
3.3. DPL 기반 물리 모델 프로토타입 제작 199
3.4. 모바일 앱 테스트 202
3.5. DPL 알고리즘의 활용 205
제6장 중립파일 포맷기반 동적 시뮬레이션 시스템 프로토타입 구축 206
[D-1] 동적시뮬레이션 시스템 개발전략 수립 및 프로토타입 구축 206
제7장 결론 210
1. 기대효과 210
2. 연구성과의 활용계획 212
3. 차년도 연구계획 214
3.1. 차년도 연구내용 214
3.2. 차년도 추진체계 및 전략 215
참고문헌 217
서지자료 225
Bibliographic Data 226
판권기 227
표 1.1. 연차별 세부 연구 내용 27
표 4.1. 환경분쟁조정제도의 조정 종류 101
표 4.2. 소음진동 환경기준(환경정책기본법 제10조) 103
표 4.3. 프로토타입 내에서 변경할 수 있는 변수들 105
표 5.1. 증강현실의 구분 134
표 5.2. 증강현실에 적용되는 디스플레이 종류 비교 137
표 5.3. 애플 ARKit와 구글 ARCore의 비교 144
표 5.4. 궤도의 줄틀림 검측 159
표 5.5. 궤도보수점검 160
표 5.6. 콘크리트 도상 성능평가 체크리스트 163
표 5.7. 레일 성능평가 체크리스트 169
표 5.8. 균열의 상태평가 내용표 171
표 5.9. 입·출구부(갱문)의 유지관리 177
표 5.10. 터널 라이닝의 유지관리 178
표 5.11. 터널 라이닝 접속시설의 유지관리 179
표 5.12. 터널 바닥부의 유지관리 180
표 5.13. 터널 부속시설의 유지관리 181
표 5.14. 터널 기타시설물의 유지관리 182
표 5.15. 터널 주변환경의 유지관리 183
표 5.16. 북카드(스마트 폰을 활용하여 증강현실(AR) 등 영상을 체험하기 위한 책자 또는 카드)[원문불량;p.171] 191
표 5.17. 북카드 영상 실행 방법 191
표 7.1. 북카드 영상 실행 방법 214
그림 1.1. 국토교통부의 스마트건설 기술 로드맵 상의 VR/AR 기술 22
그림 1.2. 4차 산업혁명 대응 계획 22
그림 1.3. 기존 기술과의 차별성 및 전략 24
그림 1.4. 가상현실기반 건설 생태계(C-P-N-D) 조성 25
그림 1.5. 이슈트리 기반의 사업추진방향, 비전, 목표 도출 25
그림 1.6. 연구 비전 및 목표 26
그림 1.7. 최종 목표 시스템 구성도 28
그림 1.8. 총괄 TRM 29
그림 1.9. 년차별 핵심 성과물 29
그림 1.10. 추진체계 30
그림 1.11. 총괄 추진전략 31
그림 1.12. 핵심 추진전략 31
그림 2.1. AR 기반 자동차 점검(MAXST社) 33
그림 2.2. VR 기반 소리 위치 지정(가우디오랩社) 33
그림 2.3. AR 기반 자동차 점검(MAXST社) 34
그림 2.4. VR 기반 재난 시뮬레이션(Iowa Univ.) 34
그림 2.5. 오퍼레이터(Operator) 모드(by Fuzor) 35
그림 2.6. AR을 통한 설계 데이터 시각화(Unity) 35
그림 2.7. 가상현실 안전교육 체험 및 위험요소 체크 36
그림 2.8. BEMS VR시연 37
그림 2.9. MWC 메인 전시장 모습 38
그림 2.10. 5G 기반 사이버 합주 콘텐츠(NTT 도코모社) 39
그림 2.11. 5G기반 차량 내 운전자 명령어 인식(BMW社) 40
그림 2.12. 5G 관련 컨텐츠(LG유플러스社) 41
그림 2.13. 5G 관련 컨텐츠(SKT社) 42
그림 2.14. 5G 관련 컨텐츠(KT社) 43
그림 2.15. Hololens 2 및 건설 적용 컨텐츠 시연(Microsof社) 44
그림 2.16. Azure Kinect DK, 및 시연 화면(Microsof社) 45
그림 2.17. 스마트시티 기반의 재난 대피 컨텐츠 시연(Verizon & AT&T 社) 46
그림 2.18. 5G기반 응급구조 상황 콘텐츠(ITRI 社) 46
그림 2.19. 사용자 시각에 반응한 HMD고해상도 스트리밍 기술(Tiled Media社) 47
그림 2.20. 〈AI-based Affective Computing 관련 키노트 발표〉 50
그림 2.21. 〈Machine Learning based Data Analysis 발표 주요내용〉 51
그림 2.22. 〈Machine Learning based Data Analysis 관련 튜토리얼 발표〉 52
그림 2.23. Sinkhole Detection by Deep Learning and Data Association 제안된 방법론 및 결과(Nam Vu Hoai,... 53
그림 2.24. Vision And Odometry Based Autonomous Vehicle Lane Changing 발표(Gábor Péter, Bálint Kiss,... 54
그림 2.25. Feature extraction of rotating apparatus using acoustic sensing technology 발표(Cihun-Siyong... 55
그림 2.26. Virtual Reality Mobile Application Testing in a 5G Testbed(Soumya Kanti Datta... 56
그림 2.27. Big Data Challenges in 5G Networks(Salman Rashid, Universiti Teknologi Malaysia) 57
그림 2.28. Drone-Assisted Inspection for Automated Accident Damage Estimation: A Deep... 58
그림 2.29. Deep Learning based Effective Surveillance System for Low-Illumination Environments(In Su Kim,... 59
그림 2.30. VR/AR 기반기술 연구정보 파악을 위한 전문가 미팅 61
그림 2.31. SIGGRAPH 2019 행사장 전경 62
그림 2.32. Unreal 3D Engine 기반 SHOGUN 프로그램 시연(VICON社) 63
그림 2.33. Holosys(4DViews社) & OptiTrack(Leyard社) 64
그림 2.34. Holosys(4DViews社) & OptiTrack(Leyard社) 65
그림 2.35. Touch the Untouchable(Dexmo社) 66
그림 2.36. Augmented Intersection of Realities(AIR:社) 66
그림 2.37. Wearable Soft Pneumatic Ring with Multi-Mode Controlling for Rich Haptic Effects(경희대학교) 67
그림 2.38. Display Methods of Projection-based Augmented Reality based on Deep Learning Pose Estimation... 68
그림 2.39. Display Methods of Projection-based Augmented Reality based on Deep Learning Pose... 68
그림 2.40. Deep-ChildAR bot: Educational Activities and Safety Care Augmented Reality system... 69
그림 2.41. Distortion-Free Wide-Angle Portraits on Camera Phones(Google社) 70
그림 2.42. Rapid 3D Building Modeling by Sketching(National Chiao Tung University) 70
그림 2.43. Real TIme Ray Tracing and the Demand of Architectural Visualization 발표(NDVIA社) 71
그림 2.44. Getting Started with Unity's New Lightweight Render Pipeline 발표(Unity社) 71
그림 2.45. Spatial Design and Functionality of 3D Woven textiles(Rhode Island School of Design & Cornell... 72
그림 2.46. Dr. Jin-Lee Kim(캘리포니아주립대 건설관리학부 교수) 자문회의 및 기타회의 73
그림 2.47. Graceful Ray社의 미팅 73
그림 3.1. 기존 프로세스와 경량화 프로세스 비교 81
그림 3.2. 라이브러리 리스트를 기반으로 작업한 재질 텍스쳐 82
그림 3.3. 3D모델 제작과정 82
그림 3.4. LOD(Level of detail)단계 폴리곤변화 83
그림 3.5. UV(Unwrap UVW과정) 83
그림 3.6. UV(Unwrap UVW과정을 통해 텍스쳐가 적용된 상태) 84
그림 3.7. 2D도면 제작(종합계획도, 조경구적도, 식재계획도, 외부조경계획도 등) 85
그림 3.8. 2D도면 제작(조감도/ 모델하우스 조형도) 85
그림 3.9. 객체 모델링(폴리곤수 5000에서 Lod를 통한 폴리곤수 2200) 86
그림 3.10. 객체별 제작된 모델파일로 환경구성 86
그림 3.11. 텍스쳐 머터리얼설정 및 속성부여 87
그림 3.12. 카테고리별 머터리얼 구성 87
그림 3.13. Prefap으로 형태 및 속성별 모델 라이브러리 구축 88
그림 3.14. 쉐이더, 라이트 설정 및 HDMI적용 88
그림 3.15. UI구성(타이틀, 버튼, Font, logo, 팝업창구성 등) 89
그림 3.16. 현대건설 단일세대 기준 작업일정표 90
그림 3.17. 실제 경량화 알고리즘을 사용한 현업 프로젝트와 감소율 90
그림 3.18. 시선추적 데이터 수치화 91
그림 3.19. 시선추적에 따른 데이터 수집 92
그림 3.20. 사용자의 시선 중심의 피난 안내 설계의 예 92
그림 4.1. FDS 연산 데이터 종류 95
그림 4.2. 고도화되어 제작된 UI 96
그림 4.3. 고도화되어 제작된 UI 화면구성 96
그림 4.4. 시뮬레이션 선택기능 97
그림 4.5. 시뮬레이션 실행 안내 UI 97
그림 4.6. 시뮬레이션 디스플레이 선택 98
그림 4.7. 다면투사(BIM ROOM) 설정 및 화재 시뮬레이션 시연 화면 99
그림 4.8. VR 활용 장비 구성 99
그림 4.9. 초중고 교육기관 적용(예시) 100
그림 4.10. 환경분쟁조정제도 직권조정 추진절차 102
그림 4.11. 기존 시뮬레이션 기반 소음영향평가 프로세스 104
그림 4.12. Wall-Design 생성 화면 105
그림 4.13. Library 생성 화면 105
그림 4.14. 소음 시뮬레이션 디자인 설계 화면 106
그림 4.15. 소음 시뮬레이션 환경 구성도 제작 106
그림 4.16. 실내 및 실외 소음 시뮬레이션 기본 구성 107
그림 4.17. Resonance Audio Room 적용 화면 107
그림 4.18. 방음벽 높이 조절 선택 기능 개발 화면 108
그림 4.19. 공식 기반의 결과값 수치 도출(1) 109
그림 4.20. 공식 기반의 결과값 수치 도출(2) 109
그림 4.21. Audio Reverb Probe작업화면 109
그림 4.22. visual effect 작업화면 110
그림 4.23. 실내소음측정 시뮬레이션 설정 작업화면 110
그림 4.24. 교통변화에 따른 소음 시뮬레이션 설정 작업화면 111
그림 4.25. 자유로 방음벽 설치구간 소음측정 111
그림 4.26. 퍼펙트스톰 회의실에서 진행된 사운드 시뮬레이션 소음측정 112
그림 4.27. 실제 현장과 VR 시뮬레이션 내 소음 측정 113
그림 4.28. 건설 가상화 시뮬레이션 활용계획 114
그림 4.28. 퍼펙트스톰 회의실에서 진행된 사운드 시뮬레이션 소음측정 115
그림 4.29. MR 소방설계 시뮬레이션 플로우와 각 모드의 기능 정의 116
그림 4.30. MR소방설계 시뮬레이션 에디터모드 설정 117
그림 4.31. MR소방설계 발화오브젝트 설정 작업화면 117
그림 4.32. MR소방설계 발화대상 오브젝트 배치 작업화면 118
그림 4.33. MR소방설계 콘텐츠 모드 설정 작업화면 118
그림 4.34. MR소방설계 튜토리얼 작업화면 119
그림 4.34. MR소방설계 화재발생시뮬레이션 작업화면 119
그림 4.35. MR소방설계 소화기 사용 시뮬레이션 작업화면 120
그림 4.36. MR소방설계 소화작업 작업화면 120
그림 4.37. 현실공간에서의 공간매핑 Unity 작업화면(1) 121
그림 4.38. 현실공간에서의 공간매핑 Unity 작업화면(2) 122
그림 4.38. MR용 화재 쉐이더 및 텍스터 애니매이션 구현 Unity 작업화면 123
그림 4.38. 가상 오브젝트의 화재 진압 후 완전연소 된 잔재 쉐이더 및 텍스쳐 구현 123
그림 4.39. 실제 환경에서 테스트 진행 내역 125
그림 4.40. 인증제 검토 콘텐츠 프로토타입 진행 프로세스 127
그림 4.41. 디자인인증 프로세스 128
그림 4.42. 공동주택 가상현실 적용 가능 항목 체크리스트_담장, 수목, 녹지 128
그림 4.43. 학교시설 가상현실 적용 가능 항목 체크리스트_담장, 수목, 녹지 129
그림 4.44. 디자인인증 예상 시나리오 이미지 130
그림 4.45. 디자인인증 전문가 회의 131
그림 5.1. Monitor Based AR 135
그림 5.2. Optical see-Through HMD 136
그림 5.3. 'Augmented Reality'에 대한 전 세계 구글 트렌드 검색 통계 결과 137
그림 5.4. 가상현실-증강현실의 시장 특징 138
그림 5.5. AR과 VR 대중화 장애요인 비교 138
그림 5.6. 증강현실 생태계 구성과 성장 장애요인 139
그림 5.7. 세계 가상현실-증강현실 시장 전망 140
그림 5.8. 뷰직스와 마이크로소프트의 증강현실 기술 140
그림 5.9. 메타와 소니의 증강현실 기술 142
그림 5.10. Magic Leap One MR 헤드셋 142
그림 5.11. 립모션(Leap Motion) AR 탁구 데모 장면 143
그림 5.12. 2017년 애플 ARKit 앱의 월별 등록 수 및 카테고리별 비중 145
그림 5.13. 마이크로소프트와 나이앤틱의 AR 기술 145
그림 5.14. 2018 광주 유니버시아드 대회 혼합현실 연출(닷밀) 146
그림 5.15. 국내의 AR 기술 - SK 텔레콤 'T-AR' 플랫폼 147
그림 5.16. AR 기술의 성숙도(Technical Readiness) 148
그림 5.17. AR의 건설시공 응용 사례 148
그림 5.18. Trimble의 건설 현장을 위한 MR Solution 149
그림 5.19. DAQRI사의 건설 현장을 위한 MR Solution 150
그림 5.20. AR기기를 활용한 건설장비 정보 확인 150
그림 5.21. AR의 건설 현장 진도율 측정 및 데이터 관리 활용 사례 151
그림 5.22. AR을 이용한 지하매설물 정보 활용 사례 151
그림 5.23. 볼보의 원격조종 굴삭기에 증강현실 활용 사례 152
그림 5.24. 후지쯔사의 플랜트 유지관리에 AR 활용 사례 152
그림 5.25. AR을 이용한 철도시설물 정보 표시 사례 153
그림 5.26. 지멘스의 AR기반 차량 점검 원격지원 153
그림 5.27. 미국 MTBA의 AR기반 원격 지원 시스템 154
그림 5.28. 영국의 철도분야 AR 적용 사례 154
그림 5.29. 개정된 법률에 따른 철도시설 유지관리체계 156
그림 5.30. 도시철도시설 성능평가 절차(안) 157
그림 5.31. 경북선 약 100km 구간을 선로점검(인력검측)을 실시하는 모습 - 코레일 경북본부 158
그림 5.32. 궤도검측차(EM-30) 159
그림 5.33. AR 기반 철도시설 성능평가 시스템 프로토타입 구현 방안 161
그림 5.34. 대상시설물에 QR코드를 통한 AR Marker 설치 예시도 161
그림 5.35. 시작품 점검항목 선택창 구현영상 162
그림 5.36. 색상을 활용한 평가 등급 표시(Default 화면) 164
그림 5.37. 선택 버튼 클릭 시 화면 및 흐름도 165
그림 5.38. 추가 버튼 클릭시 기본화면(좌), 예시(우) 165
그림 5.39. AR Object(균열) 클릭 시 166
그림 5.40. AR Object 클릭 후 수정버튼 클릭 후 화면 166
그림 5.41. 시작품의 점검항목 선택창 구현영상 167
그림 5.42. 시작품의 물리적 상태평가 결과표 구현영상 167
그림 5.43. 시작품의 콘크리트 도상 점검 Default 화면 구현영상 168
그림 5.44. 색상을 활용한 평가 등급 표시(Default 화면) 170
그림 5.45. 추가 버튼 클릭시 기본화면(좌), 예시(우) 170
그림 5.46. AR Object 클릭〈좌〉, AR Object 클릭 후 수정버튼 클릭 시〈우〉 171
그림 5.47. AR을 활용한 변압기의 균열 및 부식 표시 172
그림 5.48. 소음센서를 활용한 소음 측정 172
그림 5.49. 연도별 터널 연장 변화 추이 174
그림 5.50. 연도별 터널 유지보수 투자예산 예측 174
그림 5.51. 터널 유지관리를 위한 점검요소의 구분 176
그림 5.52. 시설통합정보관리시스템(FMS) 185
그림 5.53. 터널관리시스템(TIMS) 개요 186
그림 5.54. 터널관리시스템 전체 업무흐름도 186
그림 5.55. 터널 시공정보 시스템 운영 사례(일본) 187
그림 5.56. 온라인 암판정 통합운영시스템 개요도 188
그림 5.57. 통합운영시스템 업무 프로세스 188
그림 5.58. AR 기술의 터널 유지보수 활용 사례(일본, 코노이케 건설) 192
그림 5.59. UCIS(Underground Construction Information System) 구성도 193
그림 5.59. 터널 시공 중 AR 적용 사례 194
그림 5.60. 방재시설물 현황의 수기 기록 후 시스템 입력 195
그림 5.61. Station 기반으로 구축되는 굴진면 관찰자료 예시 196
그림 5.62. AR 기술을 활용한 터널 유지보수 시나리오 개념도 196
그림 5.63. DPL(Digital interface & Physical object Linkage) 알고리즘 199
그림 5.64. Physical model with the sensors and motors attached 200
그림 5.65. Servo Motor(Standard(왼쪽), Continuous(오른쪽)) 201
그림 5.66. Software Configuration 202
그림 5.67. Visual Programming 테스트(웹 기반 인터페이스) 203
그림 5.68. DPL 기반 모바일 앱 테스트 204
그림 5.69. DPL 알고리즘을 활용한 가상/증강현실 스마트건설 환경 205
그림 6.1. 중립파일 포맷기반 동적 시뮬레이션 시스템 프로토타입 개념 207
그림 6.2. 중립파일 포맷기반 동적 시뮬레이션 시스템 Prefab Editor 208
그림 6.3. Prefab 변환을 위한 셋팅 208
그림 6.4. Prefab 기능을 이용한 객체 복사 개념도 209
그림 7.1. Virtual Singapore 개발 및 활용사례(건물 설계 검토, 도시 풍동 실험) 211
그림 7.2. 연구성과 활용 시나리오 213
그림 7.3. 건설 단계별 가상현실 기술 활용분야 213
그림 7.4. 차년도 추진 전략 216
그림 7.5. 차년도 연구추진 체계 216