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저자정보
안도윤 (중앙대학교) 아제이 쿠말 (중앙대학교) 아쇽 쿠말 파틸 (중앙대학교) 채영호 (중앙대학교)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 논문집 A권 대한기계학회논문집 A권 제42권 제8호(통권 제395호)
발행연도
2018.8
수록면
693 - 699 (7page)
DOI
10.3795/KSME-A.2018.42.8.693

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레이저 스캐닝된 3D 포인트 클라우드 데이터 및 CAD(Computer Aided Design)모델을 이용하면 중화학플랜트에서의 복잡한 공학적 모델의 건설, 모니터링 및 리트로피팅에 큰 이점이 있다. 또한, BIM(Building Information Modeling) 프로세스에 필요한 시간, 노력 및 비용을 절감할 수 있다. 레이저 스캐닝으로 생성 된 포인트 클라우드 데이터와 실제 모델을 매칭시켜 보면 사용자가 실제 모델에 해당하는 부분의 특정 요소를 찾아 분석하고 수정하는 것이 용이하다. 본 논문은 포인트 클라우드의 획득, 생성된 포인트 클라우드 데이터와 물리적 모델의 정렬, 적응형 3D 모델링을 포함한 리트로피팅을 위한 프레임워크를 제시한다. 워크플로우는 효율적인 4 in 1 접근 방식으로, 첫번째로 LiDAR(Light Detection And Ranging)의 실시간 부분 포인트 클라우드를 사용하여 실제 물리적 모델과 사전에 수집, 재구성한 포인트 클라우드 데이터와 정렬하고, 그 후 정렬된 포인트 클라우드 데이터를 사용하여 3D모델의 자동생성 및 생성된 CAD의 가상 리트로피팅을 수행한다. 마지막으로 VR(Virtual Reality)기기를 이용하여 생성된 3D모델을 실제 카메라 뷰에 중첩하여 보여줌으로써 효율적으로 시각화를 완성한다. 이 방법은 LiDAR에서 얻어지는 부분 포인트 클라우드 데이터와 사전에 수집, 재구성한 포인트 클라우드 데이터 및 플랜트 CAD 모델을 사용하여 실제환경에서 시연되었다.
#Point Cloud Alignment(포인트 클라우드 정렬) #Laser Scanner(레이저 스캐너) #Retrofitting(리트로피팅) #CAD Model(캐드 모델) #BIM(빌딩 정보 모델링) #Virtual Reality(가상현실) #LiDAR(라이다)

목차

초록
Abstract
1. 서론
2. 포인트 클라우드 취득과 정합
3. 포인트 클라우드 4대 1 정렬을 통한 리트로피팅
4. 결론
참고문헌

참고문헌 (24)

참고문헌 신청
Akinci, B., Boukamp, F., Gordon, C., Huber, D., Lyons, C. and Park, K., 2006, “A Formalism for Utilization of Sensor Systems and Integrated Project Models for Active Construction Quality Control,” Automation in construction, Vol. 15, No. 2, pp. 124~ 138. Woo, J. H. and Menassa, C., 2014, “Virtual Retrofit Model for Aging Commercial Buildings in a Smart Grid Environment,” Energy and Buildings, Vol. 80, pp. 424~435. Thomson, C. and Boehm, J., 2015, “Automatic Geometry Generation from Point Clouds for BIM,” Remote Sensing, Vol. 7, No. 9, pp. 11753~11775. Kim, S. and Li, R., 2005, “Complete 3D Surface Reconstruction from Unstructured Point Cloud,” Trans. Korean Soc. Mech. Eng. A, Vol. 29, No. 4, pp. 570~577. Litomisky, K., 2012, “Consumer RGB-d Cameras and Their Applications,” Technical Report, University of California.

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