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BIM

아키캐드에 포인트 클라우드 측량정보 넣기

아키캐드 20버전부터 포인트 클라우드 데이터를 집어 넣을 수 있게 되어있는데


카메라를 이용해 기초연구를 해본적은 있었지만. 드론을 이용한 작업은 처음이다.


아키캐드 21 트라이얼 버전을 다운받을 수 있게 올라와서 한번 실험을 해봤다.


최근들어 가장 더운날 학교 선배를 한달간 섭외끝에 함께 나왔다.(연구실에 혼자라 무지 바쁜사람)



드론을 이용해 대상 지역을 격자형태로 촬영한다. 자동으로 움직이면서 촬영하는 기능이 있는데 둘다 초보라서 수동으로 촬영했다.


마커를 만들어 뿌리는 기능이 있어서 잘라서 가봤는데 더 커야한다 A4 1장에 꽉차게 출력해야 할 것 같다.



(위 그림은 12bit로 만들어진 숫자다 사진에서 인식하게 만드는데 고도가 높아 쓸모가 없었다.)



이 작업을 align photo 라고 한다.


이작업으로 기준이 되는 point cloud 가 만들어진다. 80,000 개의 점으로 샘플링했다.


5 TFlops(테라플룹스) 성능의 컴퓨터로 15분정도 소요된다.


(https://namu.wiki/w/GeForce%2010)


GTX 1080 급이면 이정도 작업이 가능하다. 


단 가상화폐 채굴하는 사용자들 말을 들어보면 병렬 연산은 AMD GPU가 더 빠른것 같다고 한다.


이 프로그램도 CUDA가 아니고 OpenCL 기반이기 때문에 AMD가 같은 가격에 더 빠를 것으로 보인다.




이 작업이 완료되면 dense cloud를 한다. 여기서 80,000개의 점이 2천4백만 포인트로 급격이 증가한다. 


(30분 소요, 예를 들어 자기 컴퓨터가 1.7Tflops의  gtx 1050을 쓰고있다면 3배를 하면 소요 시간이다)



멀리서보면 3D mesh처럼 보이지만



당겨서 보면 이렇게 수많은 점들로 이루어진 데이터이다.


사진에서 추출한 점의 RGB 값이 있기 때문에 사진처럼 보인다. RGB 값을 제거하는 필터를 사용하면 이렇게 보인다.



이 점들은 점 하나하나가 데이터를 가지고 있지만 평균을 내기 위해 Mesh로 만드는 작업이 필요하다.



그 다음은 여러장의 사진으로 평균낸 값으로 기하학적이 수직방향에서 찍은 것과 같은 촬영이미지를 만든다.


orthomosaic 이라고 하는데 구성 원리는 이 문서를 참조 https://en.wikipedia.org/wiki/Orthophoto


그렇게 만들어진 이미지가 아래와 같다.


아주 높은 고도에서 높은 해상도의 위성사진처럼 보이게 만들어준다.



이 정보를 가지고 DEM 자료를 추출한다. (DEM은 Digital elevation model의 약자다.)



콘타를 넣어보자


당연히 콘타선은 캐드 dxf 파일로 저장 가능하다.



1M 등고의 복잡한 라인으로 형성된 등고 (옵션에서 수림대 옵션으로 단순화 시키는 것을 봤는데 자세한 연구가 필요하다)




이제 이 자료를 아키캐드에 넣어본다.









아키캐드로 불러와 파일을 핸들링 하면서 1차 사이트 조사에서 찾아내지 못한 지장물들의 사이즈를 알아낼 수 있다.


자로 재보지 않았지만 내 무릎까지 오는 높이 였는데 실제 477mm로 찍히는걸 보니 하늘에서 찍은 사진이라는 것을 감안 했을 때


소름돋게 정확한 치수다




계단 높이 197 정확도가 굉장히 높다.



실제 사이즈가 약 300인 보도블럭 사이즈를 311로 표시하는걸 보니 수치 정확도는 믿고 설계에 반영해도 되겠다.


줄눈 틈이 있으니 이정도면 완벽히 잡아냈다고 봐도 무방하다.



point cloud 정보를 단면도에서 보면 이렇게 단면도에 점을 찍어 보여준다.


기본설계에 반영한 지형 정보는 국토지리원에서 2016년에 작성한 1:1000 스케일 1m 등고의 GIS를 참고하여 만들었는데 거의 일치한다.


처음 해보는데 작업 과장마다 놀라움의 연속이다.







가까이 확대하면 수많은 점들로 되어있다.



수치지형도를 참고한 지형 Mesh와 포인트 클라우드


포인트 클라우드 레이어만 본 화면


수치지형도를 참고해 만든 지형 Mesh는 A점과 B점은 잇는 사선으로 형성되는데 


실제 지형은 1M터 등고 사이에도 많은 선이 있기 때문에


포인트 클라우드의 정보가 더 정확한 정보하고 생각된다.


(아래 붉은선이 포인트 클라우드에서 측정한 지형 레벨)

이땅의 작은 건축사 사무소를 다니면, 건축주는 전혀 관심없는 서비스이고 기술이지만.


새로운 기술을 실제 프로젝트에 적용해볼 날을 기다리며 기술확보 수준에서 끝낸다. ㅋㅋ



자료 제작 : 이기성


촬영지원 : 조선대학교 건축문화 연구실 그리고 천열홍 박사