KR102088579B1 - 플랜트 시공 단계에서의 클라우드 컴퓨팅 기반 공간 빅데이터 분석 및 시각화를 통한 모바일 플랜트 정도 관리 시스템 및 방법 - Google Patents
플랜트 시공 단계에서의 클라우드 컴퓨팅 기반 공간 빅데이터 분석 및 시각화를 통한 모바일 플랜트 정도 관리 시스템 및 방법 Download PDFInfo
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Abstract
본 발명은 클라우드 컴퓨팅 기반 공간 빅데이터 분석 및 시각화를 통한 모바일 플랜트 정도 관리 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 그 클라우드 컴퓨팅 기반 공간 빅데이터 분석 및 시각화를 통한 모바일 플랜트 정도 관리 시스템은 시공 중인 플랜트 시설에 대한 P&ID 정보, P&ID 내 구성요소 정보를 매개로 해당 시점까지 플랜트 시설로부터 획득한 대용량의 레이저 스캔 데이터와 3차원 설계모델 데이터 및 GPS정보를 포함하는 공간빅데이터를 이용하여 계획된 설계 모델 내 주요 구성요소와 실제 시공 상태의 차이를 분석하고, 정도 관리가 필요한 주요 구성 요소별 정도 관리를 실시간 처리하여 시각화하는 클라우드 서버; 현장에서 시공 중인 플랜트 시설의 정도관리 대상 구성요소를 스캔하여 레이저 스캔 데이터를 획득하여 상기 클라우드 서버로 전송하는 레이저스캐너; 및 클라우드 서버에 접속하여 상기 정도 관리가 필요한 주요 구성 요소별 시각화된 정도관리 결과를 현장에서 실시간으로 디스플레이하는 다수의 사용자 모바일 기기를 포함한다.
Description
본 발명은 플랜트 정도 관리에 관한 것으로서, 특히 플랜트 시공 단계에서의 클라우드 컴퓨팅 기반 공간 빅데이터 분석 및 시각화를 통한 모바일 플랜트 정도 관리 시스템 및 방법에 관한 것이다.
플랜트 프로젝트의 상세 설계 단계에서는 설계의 오류 및 변경에 의한 업무를 최소화하기 위한 목적으로 기계, 배관, 전기 등의 각 기술 분야 간 3차원 상세 설계 모델을 통합하여 시공 전 간섭 체크 등의 시공성 검토를 수행하고, 검토 결과에 따라 초기 설계를 수정한다. 시공 단계에서는 기계, 배관, 전기 등 구성 요소를 설치하는 과정에서 현장 시공에 따라 시공 오차 및 설계변경이 빈번히 발생하나, 관리자의 육안에 의한 현장 점검 방식은 현장에서 발생한 시공 오차 및 설계변경 현황을 정확하게 파악하기에 어려움이 있어, 주기적으로 수행되는 정도 (精度) 관리의 객관성이 결여될 가능성이 높다.
초기 시공 과정에서 발생한 시공 오차 및 설계변경 사항이 3차원 상세 설계에 반영되지 않은 채로 시공이 진행되는 경우, 이후 시공 과정에서 예상하지 못한 간섭 문제가 발생한다. 이는 각 기술 분야 (기계, 배관, 전기 등)간 시공성 재검토, 재시공에 따른 공기지연 및 이에 따른 추가 비용 발생 등을 야기하는 주된 원인이 된다. 시공 과정에서 발생한 시공 오차 및 설계변경 사항이 반영되지 않은 3차원 상세 설계 모델을 이후 운영유지 관리 단계에서 증설 및 개보수를 위한 설계의 기초로 활용함에 따라, 이러한 문제는 단순히 시공 단계에서 그치지 않고 운영유지 관리 단계까지 지속적으로 영향을 미친다.
따라서 플랜트 시공 단계에서 발생한 시공 오차 및 설계변경 현황을 정확하게 파악함으로써 주기적으로 수행되는 정도 관리의 객관화 및 효율화를 위한 기술의 확보가 필수적이다.
한편 관리자의 육안에 의한 현장 점검 방식의 부정확성, 비효율성 등의 문제를 해결하기 위해 공간 빅데이터(3차원 설계 모델과 위치정보를 포함한 레이저 스캔 데이터)를 활용하여 현장에서 발생한 시공오차 및 설계변경 현황을 정확하게 파악하고, 이를 정도 관리에 활용하기 위한 기술 개발 노력이 다양한 건설 분야에서 이루어져 왔다. 여기서 공간 빅데이터란, 공간 정보를 포함하는 빅데이터 또는 위치 정보를 결합융합하여 공간정보화된 빅데이터를 의미한다. 이러한 기술 개발 추이는 제조업에서 활용되어 온 3차원 설계 모델과 레이저 스캔 데이터 간 차이 분석을 통한 표면오차 확인 및 검사 기술을 건설 산업의 정도 관리에 도입하고자 하는 시도로 보이나, 현 기술 개발은 표면 오차를 측정하고자 하는 특정 설계 모델의 영역 일부와 그에 상응하는 레이저 스캔 데이터 일부를 사용자가 직접 지정하는 수준에 그친다.
이에 주어진 물체 표면으로부터 가장 가까운 레이저 스캔 데이터를 해당 물체 표면에 대한 측정 데이터로 간주함에 따라, 수백 또는 수천 개의 구성 요소가 좁은 공간 내에 집합 설치되어 있는 플랜트 시설의 특성에는 적합하지 않다. 이처럼 플랜트 시설에 특화된 시공오차 분석 및 허용오차 범위 만족도를 효과적으로 관리하는 기술 개발이 요구된다
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 상술한 정도 관리의 비효율성, 부정확성 문제를 개선하고 플랜트 시공 단계에서의 품질 향상과 효율적인 관리 업무 수행을 도모하기 위해 창출된 것으로서, 시공 중인 플랜트 시설에 대한 P&ID 내 구성 요소 정보를 매개로 해당 시점까지 플랜트 시설로부터 획득한 대용량의 레이저 스캔 데이터와 3차원 설계 모델을 이용하여, 계획된 설계 모델 내 주요 구성 요소와 실제 시공 상황 간 차이를 자동 분석함으로써 플랜트 공사의 정도를 관리할 수 있는, 클라우드 컴퓨팅 기반 공간 빅데이터 분석 및 시각화를 통한 모바일 플랜트 정도 관리 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.
상기 기술적 과제를 이루기 위한 본 발명에 의한 클라우드 컴퓨팅 기반 공간 빅데이터 분석 및 시각화를 통한 모바일 플랜트 정도 관리 시스템은, 시공 중인 플랜트 시설에 대한 P&ID 정보, 상기 P&ID 내 구성요소 정보를 매개로 해당 시점까지 플랜트 시설로부터 획득한 대용량의 레이저 스캔 데이터와 3차원 설계모델 데이터 및 GPS정보를 포함하는 공간빅데이터를 이용하여 계획된 설계 모델 내 주요 구성요소와 실제 시공 상태의 차이를 분석하고, 정도 관리가 필요한 주요 구성 요소별 정도 관리를 실시간 처리하여 시각화하는 클라우드 서버; 현장에서 상기 시공 중인 플랜트 시설의 정도관리 대상 구성요소를 스캔하여 레이저 스캔 데이터를 획득하여 상기 클라우드 서버로 전송하는 레이저스캐너; 및 상기 클라우드 서버에 접속하여 상기 정도 관리가 필요한 주요 구성 요소별 시각화된 정도관리 결과를 현장에서 실시간으로 디스플레이하는 다수의 사용자 모바일 기기를 포함한다.
상기 클라우드 서버는 상기 시공중인 플랜트시설에 대한 P&ID 정보를 저장하고 있는 P&ID정보 저장부; 상기 시공중인 플랜트 시설의 3차원 설계 데이터를 저장하고 있는 3차원 설계모델부; 정도관리 대상의 구성요소가 배관 또는 기기일 경우, 상기 배관에 대한 레이저 스캔 데이터를 분할하고, 상기 분할된 레이저 스캔 데이터의 곡률값을 계산하여 배관의 구경을 계산하고, 상기 계산된 배관 구경 정보를 상기 P&ID 상에 기재된 배관 정보와 태깅하여 배관들을 검출하고, 상기 검출된 배관들을 3차원 설계 모델에 내장된 라이브러리의 배관들과 매칭하여 구성요소를 인식하는, 구성요소 검출&인식부; 상기 검출 및 인식된 각 배관 또는 기기의 허용시공오차 범위를 설정하는 허용시공오차 범위설정부; 상기 검출 및 인식된 배관 또는 기기에 대한 레이저 스캔 데이터와 3차원 설계모델을 중첩하고, 상기 3차원 설계 모델에 존재하는 배관 또는 기기의 데이터와 상기 검출 및 인식된 배관 또는 기기에 대한 레이저 스캔 데이터를 비교하여 현재 시공된 배관 또는 기기가 설계에 맞게 설치되어 있는지 시공오차를 분석하고 설계변경을 확인하는 정도관리부; 및 상기 정도관리부의 배관 또는 기기의 시공오차 또는 설계변경 현황을 시각화하는 시각화부를 포함한다.
상기 배관의 시공오차는 수직배관 및 수평배관의 레벨 정보와 기울기 정보에 대한 시공오차를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 기술적 과제를 이루기 위한 본 발명에 의한 클라우드 컴퓨팅 기반 공간 빅데이터 분석 및 시각화를 통한 모바일 플랜트 정도 관리 시스템은, 시공 중인 플랜트 시설에 대한 P&ID 정보, 상기 P&ID 내 구성요소 정보를 매개로 해당 시점까지 플랜트 시설로부터 획득한 대용량의 레이저 스캔 데이터와 3차원 설계모델 데이터 및 GPS정보를 포함하는 공간빅데이터를 저장하는 클라우드 스토리지; 상기 클라우드 스토리지에 액세스하여 필요한 공간빅데이터를 다운로드 하여 계획된 설계 모델 내 주요 구성요소와 실제 시공 상태의 차이를 분석하고, 정도 관리가 필요한 주요 구성 요소별 정도 관리를 실시간 처리하여 시각화하는 시스템 서버; 현장에서 상기 시공 중인 플랜트 시설의 정도관리 대상 구성요소를 스캔하여 레이저 스캔 데이터를 획득하여 상기 시스템 서버로 전송하는 레이저스캐너; 및 상기 시스템 서버에 접속하여 상기 정도 관리가 필요한 주요 구성 요소별 시각화된 정도관리 결과를 현장에서 실시간으로 디스플레이하는 다수의 사용자 모바일 기기를 포함한다.
상기 시스템 서버는 상기 시공중인 플랜트시설에 대한 P&ID 정보를 저장하고 있는 P&ID 정보 저장부; 상기 시공중인 플랜트 시설의 3차원 설계 데이터를 저장하고 있는 3차원 설계모델부; 정도관리 대상의 구성요소가 배관 또는 기기일 경우, 상기 배관에 대한 레이저 스캔 데이터를 분할하고, 상기 분할된 레이저 스캔 데이터의 곡률값을 계산하여 배관의 구경을 계산하고, 상기 계산된 배관 구경 정보를 상기 P&ID 상에 기재된 배관 정보와 태깅하여 배관들을 검출하고, 상기 검출된 배관들을 3차원 설계 모델에 내장된 라이브러리의 배관들과 매칭하여 구성요소를 인식하는, 구성요소 검출&인식부; 상기 검출 및 인식된 각 배관 또는 기기의 허용시공오차 범위를 설정하는 허용시공오차 범위설정부; 상기 검출 및 인식된 배관 또는 기기에 대한 레이저 스캔 데이터와 3차원 설계 모델을 중첩하고, 상기 3차원 설계 모델에 존재하는 배관 또는 기기의 데이터와 상기 검출 및 인식된 배관 또는 기기에 대한 레이저 스캔 데이터를 비교하여 현재 시공된 배관 또는 기기가 설계에 맞게 설치되어 있는지 시공오차를 분석하고 설계변경을 확인하는 정도관리부; 및 상기 정도관리부의 배관 또는 기기의 시공오차 또는 설계변경 현황을 시각화하는 시각화부를 포함한다.
상기 기술적 과제를 이루기 위한 본 발명에 의한 클라우드 컴퓨팅 기반 공간 빅데이터 분석 및 시각화를 통한 모바일 플랜트 정도 관리 방법은, 시공 중인 플랜트 시설에 대한 P&ID 정보, 상기 P&ID 내 구성요소 정보를 매개로 해당 시점까지 플랜트 시설로부터 획득한 대용량의 레이저 스캔 데이터와 3차원 설계모델 데이터 및 GPS정보를 포함하는 플랜트 공간빅데이터를 클라우드 서버에 저장하는 단계; 현장에서 상기 시공 중인 플랜트 시설의 정도관리 대상 구성요소를 스캔하여 레이저 스캔 데이터를 획득하여 상기 클라우드 서버로 전송하는 단계; 상기 클라우드 서버가 상기 공간빅데이터와 상기 현장의 시공중인 플랜트 시설의 레이저 스캔 데이터를 이용하여 계획된 설계 모델 내 주요 구성요소와 실제 시공 상태의 차이를 분석하여 정도 관리가 필요한 주요 구성 요소별 정도 관리를 실시간 처리하여 시각화하는 단계; 및 다수의 사용자 모바일 기기가 상기 클라우드 서버에 접속하여 상기 정도 관리가 필요한 주요 구성 요소별 시각화된 정도관리 결과를 현장에서 실시간으로 디스플레이하는 단계를 포함한다.
상기 정도관리를 실시간 처리하여 시각화하는 단계는 정도관리 대상의 구성요소가 배관일 경우, 상기 배관에 대한 레이저 스캔 데이터를 분할하는 단계; 상기 분할된 레이저 스캔 데이터의 곡률값을 계산하여 배관의 구경을 계산하는 단계; 상기 계산된 배관 구경 정보를 상기 P&ID 상에 기재된 배관 정보와 태깅하여 배관들을 검출하고, 상기 검출된 배관들을 3차원 설계 모델에 내장된 라이브러리의 배관들과 매칭하여 구성요소를 인식하는 단계; 상기 검출 및 인식된 각 배관의 허용시공오차 범위를 설정하는 단계; 정도관리부가 상기 검출 및 인식된 배관에 대한 레이저 스캔 데이터와 3차원 설계모델을 중첩하고, 상기 3차원 설계 모델에 존재하는 배관 또는 기기의 데이터와 상기 검출 및 인식된 배관에 대한 레이저 스캔 데이터를 비교하여 현재 시공된 배관 또는 기기가 설계에 맞게 설치되어 있는지 시공오차를 분석하고 설계변경을 확인하는 단계; 및 상기 정도관리부의 배관의 시공오차 또는 설계변경 현황을 시각화하는 단계를 포함한다.
상기 기술적 과제를 이루기 위한 본 발명에 의한 클라우드 컴퓨팅 기반 공간 빅데이터 분석 및 시각화를 통한 모바일 플랜트 정도 관리 방법은, 시공 중인 플랜트 시설에 대한 P&ID 정보, 상기 P&ID 내 구성요소 정보를 매개로 해당 시점까지 플랜트 시설로부터 획득한 대용량의 레이저 스캔 데이터와 3차원 설계모델 데이터 및 GPS정보를 포함하는 공간빅데이터를 클라우드 스토리지에 저장하는 단계; 현장에서 상기 시공 중인 플랜트 시설의 정도관리 대상 구성요소를 스캔하여 레이저 스캔 데이터를 획득하여 시스템 서버로 전송하는 단계; 상기 시스템 서버가 상기 클라우드 스토리지에 액세스하여 필요한 공간빅데이터를 다운로드하여, 상기 다운로드한 공간빅데이터와 상기 현장의 시공중인 플랜트 시설의 레이저 스캔 데이터를 이용하여 계획된 설계 모델 내 주요 구성요소와 실제 시공 상태의 차이를 분석하고, 정도 관리가 필요한 주요 구성 요소별 정도 관리를 실시간 처리하여 시각화하는 단계; 및 다수의 사용자 모바일 기기가 상기 시스템 서버에 접속하여 상기 정도 관리가 필요한 주요 구성 요소별 시각화된 정도관리 결과를 현장에서 실시간으로 디스플레이하는 단계를 포함한다.
본 발명에 따른 클라우드 컴퓨팅 기반 공간 빅데이터 분석 및 시각화를 통한 모바일 플랜트 정도 관리 시스템 및 방법에 의하면, 대규모 플랜트 시설에 대한 공간 빅데이터를 클라우드 컴퓨팅을 기반으로 서버에서 실시간 처리함으로써 다수 사용자의 모바일 기기에서 서버에 의해 실시간 처리된 정보를 확인 할 수 있고 플랜트 시공단계에서 품질향상과 효율적인 관리 업무를 수행할 수 있게 한다.
또한 정도관리가 필요한 주요 구성요소별 정도관리 결과를 현장에서 실시간으로 확인할 수 있다. 즉 현장에서 발생한 시공오차 및 설계변경 현황을 정확하게 파악할 수 있다.
도 1은 본 발명에 따른 클라우드 컴퓨팅 기반 공간 빅데이터 분석 및 시각화를 통한 모바일 플랜트 정도 관리 시스템의 구성에 대한 일실시예를 블록도로 나타낸 것이다.
도 2는 본 발명에 따른 클라우드 컴퓨팅 기반 공간 빅데이터 분석 및 시각화를 통한 모바일 플랜트 정도 관리 시스템의 클라우드 서버(110)의 구성에 대한 일실시예를 블록도로 나타낸 것이다.
도 3은 본 발명에 따른 클라우드 컴퓨팅 기반 공간 빅데이터 분석 및 시각화를 통한 모바일 플랜트 정도 관리 시스템의 구성에 대한 다른 실시예를 블록도로 나타낸 것이다.
도 4는 본 발명에 따른 클라우드 컴퓨팅 기반 공간 빅데이터 분석 및 시각화를 통한 모바일 플랜트 정도 관리 시스템의 시스템 서버(310)의 구성에 대한 일실시예를 블록도로 나타낸 것이다.
도 5은 본 발명에 따른 클라우드 컴퓨팅 기반 공간 빅데이터 분석 및 시각화를 통한 모바일 플랜트 정도 관리 방법에 대한 일 실시예를 흐름도로 나타낸 것이다.
도 6은 상기 정도관리를 실시간 처리하여 시각화하는 S530단계를 보다 세부적으로 나타낸 흐름도이다.
도 7은 본 발명에 따른 클라우드 컴퓨팅 기반 공간 빅데이터 분석 및 시각화를 통한 모바일 플랜트 정도 관리 방법에 대한 다른 실시예를 흐름도로 나타낸 것이다.
도 8의 (a)는 3차원 설계 모델과 레이저 스캔 데이터의 비교를 통한 시공 오차 분석의 일 예를 나타낸 것이고, 도 8의 (b)는 레이저 스캔 데이터로부터 추출된 수직 배관과 수평 배관을 나타낸 것이다.
도 9의 (a)는 3차원 모델을 활용한 시공오차 분석에 대한 일 예를 나타낸 것이고, 도 9의 (b)는 시공 허용오차 범위 만족도 검토 및 모델 갱신의 일 예를 나타낸 것이다.
도 10은 시공오차 분석과 분석결과의 시각화한 화면의 예를 나타낸 것이다.
도 11의 (a)는 도 2 및 도 4의 구성요소 검출&인식부(210, 410)에 의해 검출 및 인식된 배관(1110, 1120, 1130)을 나타낸 것이고, 도 11의 (b)는 정도관리부(230, 430)에 의해 시공오차가 발생한 배관을 별도로 마킹(1140)한 것을 나타낸 것이다.
도 12는 표 1의 레벨(Δ)과 기울기(θ)를 설명하고 있다.
도 2는 본 발명에 따른 클라우드 컴퓨팅 기반 공간 빅데이터 분석 및 시각화를 통한 모바일 플랜트 정도 관리 시스템의 클라우드 서버(110)의 구성에 대한 일실시예를 블록도로 나타낸 것이다.
도 3은 본 발명에 따른 클라우드 컴퓨팅 기반 공간 빅데이터 분석 및 시각화를 통한 모바일 플랜트 정도 관리 시스템의 구성에 대한 다른 실시예를 블록도로 나타낸 것이다.
도 4는 본 발명에 따른 클라우드 컴퓨팅 기반 공간 빅데이터 분석 및 시각화를 통한 모바일 플랜트 정도 관리 시스템의 시스템 서버(310)의 구성에 대한 일실시예를 블록도로 나타낸 것이다.
도 5은 본 발명에 따른 클라우드 컴퓨팅 기반 공간 빅데이터 분석 및 시각화를 통한 모바일 플랜트 정도 관리 방법에 대한 일 실시예를 흐름도로 나타낸 것이다.
도 6은 상기 정도관리를 실시간 처리하여 시각화하는 S530단계를 보다 세부적으로 나타낸 흐름도이다.
도 7은 본 발명에 따른 클라우드 컴퓨팅 기반 공간 빅데이터 분석 및 시각화를 통한 모바일 플랜트 정도 관리 방법에 대한 다른 실시예를 흐름도로 나타낸 것이다.
도 8의 (a)는 3차원 설계 모델과 레이저 스캔 데이터의 비교를 통한 시공 오차 분석의 일 예를 나타낸 것이고, 도 8의 (b)는 레이저 스캔 데이터로부터 추출된 수직 배관과 수평 배관을 나타낸 것이다.
도 9의 (a)는 3차원 모델을 활용한 시공오차 분석에 대한 일 예를 나타낸 것이고, 도 9의 (b)는 시공 허용오차 범위 만족도 검토 및 모델 갱신의 일 예를 나타낸 것이다.
도 10은 시공오차 분석과 분석결과의 시각화한 화면의 예를 나타낸 것이다.
도 11의 (a)는 도 2 및 도 4의 구성요소 검출&인식부(210, 410)에 의해 검출 및 인식된 배관(1110, 1120, 1130)을 나타낸 것이고, 도 11의 (b)는 정도관리부(230, 430)에 의해 시공오차가 발생한 배관을 별도로 마킹(1140)한 것을 나타낸 것이다.
도 12는 표 1의 레벨(Δ)과 기울기(θ)를 설명하고 있다.
이하, 첨부된 도면을 참조로 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다. 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 불과할 뿐이고, 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원 시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.
도 1은 본 발명에 따른 클라우드 컴퓨팅 기반 공간 빅데이터 분석 및 시각화를 통한 모바일 플랜트 정도 관리 시스템의 구성에 대한 일실시예를 블록도로 나타낸 것이다.
본 발명의 일실시예에 따른 클라우드 컴퓨팅 기반 공간 빅데이터 분석 및 시각화를 통한 모바일 플랜트 정도 관리 시스템은, 클라우드 서버(110), 레이저스캐너(140) 및 다수의 모바일기기(112, 114, 116, 122, 124, 132, 134)를 포함하여 이루어진다.
클라우드 서버(110)는 공간빅데이터를 이용하여 계획된 설계 모델 내 주요 구성요소와 실제 시공 상태의 차이를 분석하고, 정도 관리가 필요한 주요 구성 요소별 정도 관리를 실시간 처리하여 시각화한다. 상기 공간빅데이터는 시공 중인 플랜트 시설에 대한 P&ID 정보, 상기 P&ID 내 구성요소 정보를 매개로 해당 시점까지 플랜트 시설로부터 획득한 대용량의 레이저 스캔 데이터와 3차원 설계(BIM)모델, 2차원 CAD 모델 및 공간정보(GPS 데이터)를 포함한다. 이를 클라우딩 컴퓨팅 기술을 통해 서버에 저장해 두고 목적에 따라 사용할 데이터를 취사 선택하여 처리한다.
레이저스캐너(140)는 현장에서 상기 시공 중인 플랜트 시설의 정도관리 대상 구성요소를 스캔하여 레이저 스캔 데이터를 획득하여 클라우드 서버(110)로 전송한다.
다수의 모바일기기(112, 114, 116, 122, 124, 132, 134)는 클라우드 서버(110)에 접속하여 상기 정도 관리가 필요한 주요 구성 요소별 시각화된 정도관리 결과를 현장에서 실시간으로 디스플레이하며, 직접 클라우드 서버(110)에 접속할 수 있고, 인트라넷(120), 네트워크(130)을 통하여 클라우드 서버(110)에 접속할 수도 있다.
도 2는 본 발명에 따른 클라우드 컴퓨팅 기반 공간 빅데이터 분석 및 시각화를 통한 모바일 플랜트 정도 관리 시스템의 클라우드 서버의 구성에 대한 일실시예를 블록도로 나타낸 것이다. 본 발명의 일실시예에 사용되는 클라우드 서버(110)는 P&ID정보 저장부(250), 3차원설계모델부(260), 구성요소 검출&인식부(210), 허용시공오차 범위설정부(220), 정도관리부(230) 및 시각화부(240)를 포함하여 이루어진다.
P&ID정보 저장부(250)는 상기 시공중인 플랜트시설에 대한 P&ID 정보를 저장하고 있다. 3차원 설계모델부(260)는 상기 시공중인 플랜트 시설의 3차원 설계 데이터를 저장하고 있다.
플랜트 시설로부터 레이저 스캔 데이터를 획득하면 기기와 배관에 대한 데이터 이외에도 기둥, 바닥면, 지나가는 작업자 등과 같이 원치 않은 물체 (unwanted objects)에 대한 데이터가 획득될 수 있다. 이 때 획득된 원 레이저 스캔 데이터에서 분석하고자 하는 대상물인 기기와 배관 만을 별도로 검출해내는 과정이 필요하다.
구성요소 검출&인식부(210)는 정도관리 대상의 구성요소가 배관 또는 기기일 경우, 상기 배관에 대한 레이저 스캔 데이터를 분할하고, 상기 분할된 레이저 스캔 데이터의 곡률값을 계산하여 배관의 구경을 계산하고, 상기 계산된 배관 구경 정보를 상기 P&ID 상에 기재된 배관 정보와 태깅하여 배관들을 검출하고, 상기 검출된 배관들을 3차원 설계 모델에 내장된 라이브러리의 배관들과 매칭하여 구성요소를 인식한다.
허용시공오차 범위설정부(220)는 상기 검출 및 인식된 각 배관 또는 기기의 허용시공오차 범위를 설정한다. 즉, 각 배관과 기기마다 가지고 있는 허용시공오차 범위가 다르다. 이에 각 구성요소 별 시방서 상의 허용시공오차값을 기재한다.
정도관리부(230)는 상기 검출 및 인식된 배관 또는 기기에 대한 레이저 스캔 데이터와 3차원 설계모델을 중첩하고, 상기 3차원 설계 모델에 존재하는 배관 또는 기기의 데이터와 상기 검출 및 인식된 배관 또는 기기에 대한 레이저 스캔 데이터를 비교하여 현재 시공된 배관 또는 기기가 설계에 맞게 설치되어 있는지 시공오차를 분석하고 설계변경을 확인한다. 보다 구체적으로 설명하면, 검출된 구성요소에 대한 레이저 스캔 데이터와 3차원 BIM 모델을 중첩한다. 이 때, 3차원 BIM 모델에 존재하는 배관에 대한 데이터와 검출된 배관에 대한 레이저 스캔 데이터는 같은 P&ID 정보를 공유하고 있기 때문에 같은 물체로 인식된다. 두 데이터가 중첩이 되면 설계 모델을 기준으로 레이저 스캔 데이터(현재 시공된 상태를 나타내는 데이터)와 비교하여 현재 시공된 배관 또는 기기가 설계에 맞게 설치되어 있는지 확인한다.
시각화부(240)는 정도관리부(230)의 배관 또는 기기의 시공오차 또는 설계변경 현황을 시각화한다. 상기 배관의 시공오차는 수직배관 및 수평배관의 레벨 정보와 기울기 정보에 대한 시공오차를 포함할 수 있다.
도 3은 본 발명에 따른 클라우드 컴퓨팅 기반 공간 빅데이터 분석 및 시각화를 통한 모바일 플랜트 정도 관리 시스템의 구성에 대한 다른 실시예를 블록도로 나타낸 것이다. 본 발명의 다른 실시예에 따른 클라우드 컴퓨팅 기반 공간 빅데이터 분석 및 시각화를 통한 모바일 플랜트 정도 관리 시스템은 클라우드 스토리지(320), 시스템 서버(310), 레이저스캐너(330) 및 다수의 모바일 기기(342, 344, 352, 354)를 포함하여 이루어진다.
클라우드 스토리지(320)는 시공 중인 플랜트 시설에 대한 공간 빅데이터를 저장하고 있다. 상기 공간 빅데이터는 상기 공간빅데이터는 시공 중인 플랜트 시설에 대한 P&ID 정보, 상기 P&ID 내 구성요소 정보를 매개로 해당 시점까지 플랜트 시설로부터 획득한 대용량의 레이저 스캔 데이터와 3차원 설계(BIM)모델, 2차원 CAD 모델 및 공간정보(GPS 데이터)를 포함한다. 이를 클라우딩 컴퓨팅 기술을 통해 서버에 저장해 두고 목적에 따라 사용할 데이터를 취사 선택하여 처리한다.
시스템 서버(310)는 클라우드 스토리지(310)에 액세스하여 필요한 공간빅데이터를 다운로드 하여 계획된 설계 모델 내 주요 구성요소와 실제 시공 상태의 차이를 분석하고, 정도 관리가 필요한 주요 구성 요소별 정도 관리를 실시간 처리하여 시각화한다.
레이저스캐너(330)는 현장에서 상기 시공 중인 플랜트 시설의 정도관리 대상 구성요소를 스캔하여 레이저 스캔 데이터를 획득하여 상기 시스템 서버(310)로 전송한다. 다수의 모바일 기기(342, 344, 352, 354)는 시스템 서버(310)에 접속하여 상기 정도 관리가 필요한 주요 구성 요소별 시각화된 정도관리 결과를 현장에서 실시간으로 디스플레이한다.
도 4는 본 발명에 따른 클라우드 컴퓨팅 기반 공간 빅데이터 분석 및 시각화를 통한 모바일 플랜트 정도 관리 시스템의 시스템 서버(310)의 구성에 대한 일실시예를 블록도로 나타낸 것이다. 본 발명의 일실시예에 사용되는 시스템 서버(310)는 P&ID정보 저장부(450), 3차원설계모델부(460), 구성요소 검출&인식부(410), 허용시공오차 범위설정부(420), 정도관리부(430) 및 시각화부(440)를 포함하여 이루어진다.
P&ID정보 저장부(450)는 상기 시공중인 플랜트시설에 대한 P&ID 정보를 저장하고 있다. 3차원 설계모델부(460)는 상기 시공중인 플랜트 시설의 3차원 설계 데이터를 저장하고 있다.
구성요소 검출&인식부(410)는 정도관리 대상의 구성요소가 배관 또는 기기일 경우, 상기 배관에 대한 레이저 스캔 데이터를 분할하고, 상기 분할된 레이저 스캔 데이터의 곡률값을 계산하여 배관의 구경을 계산하고, 상기 계산된 배관 구경 정보를 상기 P&ID 상에 기재된 배관 정보와 태깅하여 배관들을 검출하고, 상기 검출된 배관들을 3차원 설계 모델에 내장된 라이브러리의 배관들과 매칭하여 구성요소를 인식한다. 허용시공오차 범위설정부(420)는 상기 검출 및 인식된 각 배관 또는 기기의 허용시공오차 범위를 설정한다.
정도관리부(430)는 상기 검출 및 인식된 배관 또는 기기에 대한 레이저 스캔 데이터와 3차원 설계모델을 중첩하고, 상기 3차원 설계 모델에 존재하는 배관 또는 기기의 데이터와 상기 검출 및 인식된 배관 또는 기기에 대한 레이저 스캔 데이터를 비교하여 현재 시공된 배관 또는 기기가 설계에 맞게 설치되어 있는지 시공오차를 분석하고 설계변경을 확인한다. 상기 배관의 시공오차는 수직배관 및 수평배관의 레벨 정보와 기울기 정보에 대한 시공오차를 포함할 수 있다.
도 5은 본 발명에 따른 클라우드 컴퓨팅 기반 공간 빅데이터 분석 및 시각화를 통한 모바일 플랜트 정도 관리 방법에 대한 일 실시예를 흐름도로 나타낸 것이다. 도 1 및 도 5를 참조하면, 시공 중인 플랜트 시설에 대한 플랜트 공간빅데이터를 클라우드 서버(110)에 저장한다.(S510단계) 상기 플랜트 공간 빅데이터는 P&ID 정보, 상기 P&ID 내 구성요소 정보를 매개로 해당 시점까지 플랜트 시설로부터 획득한 대용량의 레이저 스캔 데이터와 3차원 설계모델 데이터 및 GPS정보를 포함한다.
현장에서 레이저 스캐너(140)를 이용하여 상기 시공 중인 플랜트 시설의 정도관리 대상 구성요소를 스캔하여 레이저 스캔 데이터를 획득하여 상기 클라우드 서버(110)로 전송한다.(S520단계) 클라우드 서버(110)는 상기 공간빅데이터와 상기 현장의 시공중인 플랜트 시설의 레이저 스캔 데이터를 이용하여 계획된 설계 모델 내 주요 구성요소와 실제 시공 상태의 차이를 분석하여 정도 관리가 필요한 주요 구성 요소별 정도 관리를 실시간 처리하여 시각화한다.(S530단계) 다수의 사용자 모바일 기기(112, 114, 116, 122, 124, 132, 134)가 클라우드 서버(110)에 접속하여 상기 정도 관리가 필요한 주요 구성 요소별 시각화된 정도관리 결과를 현장에서 실시간으로 디스플레이한다.(S540단계)
도 6은 상기 정도관리를 실시간 처리하여 시각화하는 S530단계를 보다 세부적으로 나타낸 흐름도이다. 도 6을 참조하면, 정도관리 대상의 구성요소가 배관일 경우, 상기 배관에 대한 레이저 스캔 데이터를 분할한다.(S610단계) 상기 분할된 레이저 스캔 데이터의 곡률값을 계산하여 배관의 구경을 계산한다.(S620단계)
상기 계산된 배관 구경 정보를 상기 P&ID 상에 기재된 배관 정보와 태깅하여 배관들을 검출하고(S630단계), 상기 검출된 배관들을 3차원 설계 모델에 내장된 라이브러리의 배관들과 매칭하여 구성요소를 인식한다.(S640단계) 허용 시공오차 범위 설정부(220)는 상기 검출 및 인식된 각 배관의 허용시공오차 범위를 설정한다.(S650단계) 정도관리부(230)는 상기 검출 및 인식된 배관에 대한 레이저 스캔 데이터와 3차원 설계모델을 중첩하고, 상기 3차원 설계 모델에 존재하는 배관 또는 기기의 데이터와 상기 검출 및 인식된 배관에 대한 레이저 스캔 데이터를 비교하여 현재 시공된 배관 또는 기기가 설계에 맞게 설치되어 있는지 시공오차를 분석하고 설계변경을 확인한다.(S660단계) 시각화부(240)는 정도관리부(230)의 배관의 시공오차 또는 설계변경 현황을 시각화한다.(S670단계)
도 7은 본 발명에 따른 클라우드 컴퓨팅 기반 공간 빅데이터 분석 및 시각화를 통한 모바일 플랜트 정도 관리 방법에 대한 다른 실시예를 흐름도로 나타낸 것이다. 도 3 및 도 7을 참조하면, 시공 중인 플랜트 시설에 대한 P&ID 정보, 상기 P&ID 내 구성요소 정보를 매개로 해당 시점까지 플랜트 시설로부터 획득한 대용량의 레이저 스캔 데이터와 3차원 설계모델 데이터 및 GPS정보를 포함하는 공간빅데이터를 클라우드 스토리지(320)에 저장한다.(S710단계)
현장에서 상기 시공 중인 플랜트 시설의 정도관리 대상 구성요소를 스캔하여 레이저 스캔 데이터를 획득하여 시스템 서버(310)로 전송한다.(S720단계) 시스템 서버(310)가 클라우드 스토리지(320)에 액세스하여 필요한 공간빅데이터를 다운로드하여, 상기 다운로드한 공간빅데이터와 상기 현장의 시공중인 플랜트 시설의 레이저 스캔 데이터를 이용하여 계획된 설계 모델 내 주요 구성요소와 실제 시공 상태의 차이를 분석하고, 정도 관리가 필요한 주요 구성 요소별 정도 관리를 실시간 처리하여 시각화한다.(S730단계) 다수의 모바일 기기(342, 344, 352, 354)가 시스템 서버(310)에 접속하여 상기 정도 관리가 필요한 주요 구성 요소별 시각화된 정도관리 결과를 현장에서 실시간으로 디스플레이한다.(S740단계)
도 8의 (a)는 3차원 설계 모델과 레이저 스캔 데이터의 비교를 통한 시공 오차 분석의 일 예를 나타낸 것이다. 도 8의 (b)는 레이저 스캔 데이터로부터 추출된 수직 배관과 수평 배관을 나타낸 것이다. 표 1은 추출 및 인식된 각 배관의 시공오차 분석 결과의 일 예를 나타낸 것이다.
표 1에서의 레벨(Δ)는 도 12에 도시된 바와 같이, 배관의 설치된 축과 3차원 배관 설계에서의 배관 축의 차이를 나타내고, 기울기(θ)는 배관의 설치된 축과 3차원 배관 설계에서의 배관 축이 이루는 각도를 나타낸다.
도 9의 (a)는 3차원 모델을 활용한 시공오차 분석에 대한 일 예를 나타낸 것 이다. 도 9의 (b)는 시공 허용오차 범위 만족도 검토 및 모델 갱신의 일 예를 나타낸 것이다. 도 9의 (a)를 참조하면, 황색배관(910)은 시공오차가 있는 것을 나타낸 것이고, 도 9의 (b)를 참조하면, 녹색 배관(920)은 황색배관(930)의 시공오차를 없앤 3차원 모델에 의한 배관을 시각화하여 나타낸 것이다.
도 10은 시공오차 분석과 분석결과의 시각화한 화면의 예를 나타낸 것이다. 도 10을 참조하면, 참조번호 1010은 정도관리부에서 시공오차를 분석한 결과를 화면으로 나타낸 것이다. 참조번호 1020은 정도관리부에서 분석결과를 시각화한 것을 나타낸 것이다. 참조번호 1030은 시각화 화면을 현장의 모바일 기기를 통해 디스플레이하고 있는 것을 나타낸 것이다. 도 11의 (a)는 도 2 및 도 4의 구성요소 검출&인식부(210, 410)에 의해 검출 및 인식된 배관(1110, 1120, 1130)을 나타낸 것이고, 도 11의 (b)는 정도관리부(230, 430)에 의해 시공오차가 발생한 배관을 별도로 마킹(1140)한 것을 나타낸 것이다.
본 발명은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 컴퓨터(정보 처리 기능을 갖는 장치를 모두 포함한다)가 읽을 수 있는 코드로서 구현될 수 있다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 장치의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광데이터 저장장치 등이 있다. 또한, 본 명세서에서, “부”는 프로세서 또는 회로와 같은 하드웨어 구성(hardware component), 및/또는 프로세서와 같은 하드웨어 구성에 의해 실행되는 소프트웨어 구성(software component)일 수 있다.
본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 등록청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.
110 : 클라우드 서버 112 : 모바일기기
114 : 모바일기기 116: 모바일기기
120 : 인트라넷 122 : 모바일기기
124 : 모바일기기 130 : 네트워크
132 : 모바일기기 134 : 모바일기기
140 : 레이저스캐너 210 : 구성요소 검출&인식부
220 : 허용 시공오차 범위 설정부 230 : 정도관리부
240 : 시각화부 250 : P&ID 정보 저장부
260 : 3차원 설계 모델부 310 : 시스템서버
320 : 클라우드 스토리지 330 : 레이저스캐너
340 : 인트라넷 342 : 모바일기기
344 : 모바일기기 350 : 네트워크
352 : 모바일기기 354 : 모바일기기
410 : 구성요소 검출&인식부 420 : 허용시공오차범위 설정부
430 : 정도관리부 440 : 시각화부
450 : P&ID 정보 저장부 460 : 3차원 설계 모델부
114 : 모바일기기 116: 모바일기기
120 : 인트라넷 122 : 모바일기기
124 : 모바일기기 130 : 네트워크
132 : 모바일기기 134 : 모바일기기
140 : 레이저스캐너 210 : 구성요소 검출&인식부
220 : 허용 시공오차 범위 설정부 230 : 정도관리부
240 : 시각화부 250 : P&ID 정보 저장부
260 : 3차원 설계 모델부 310 : 시스템서버
320 : 클라우드 스토리지 330 : 레이저스캐너
340 : 인트라넷 342 : 모바일기기
344 : 모바일기기 350 : 네트워크
352 : 모바일기기 354 : 모바일기기
410 : 구성요소 검출&인식부 420 : 허용시공오차범위 설정부
430 : 정도관리부 440 : 시각화부
450 : P&ID 정보 저장부 460 : 3차원 설계 모델부
Claims (9)
- 시공 중인 플랜트 시설에 대한 P&ID 정보, 상기 P&ID 내 구성요소 정보를 매개로 해당 시점까지 플랜트 시설로부터 획득한 대용량의 레이저 스캔 데이터와 3차원 설계모델 데이터 및 GPS정보를 포함하는 공간빅데이터를 이용하여 상기 P&ID 정보와 공간정보 및 3차원 설계모델 데이터가 반영된 설계 모델 내 주요 구성요소와 실제 시공 상태의 차이를 분석하고, 정도 관리가 필요한 주요 구성 요소별 정도 관리를 실시간 처리하여 시각화하는 클라우드 서버;
현장에서 상기 시공 중인 플랜트 시설의 정도관리 대상 구성요소를 스캔하여 레이저 스캔 데이터를 획득하여 상기 클라우드 서버로 전송하는 레이저스캐너; 및
상기 클라우드 서버에 접속하여 상기 정도 관리가 필요한 주요 구성 요소별 시각화된 정도관리 결과를 현장에서 실시간으로 디스플레이하는 다수의 사용자 모바일 기기를 포함하고,
상기 클라우드 서버는 상기 공간빅데이터를 이용하여 3차원 공간정보와 P&ID 정보를 3차원 설계모델과 연계하고, 레이저스캔 데이터 분할을 통해 계산된 배관의 구경정보와 P&ID 상의 배관 정보를 태깅하여 배관을 검출하고, 검출된 배관들을 3차원 설계 모델 라이브러리의 배관들과 매칭하여 구성요소를 인식하고, 구성요소 별로 시방서 상의 허용시공 오차값을 기재하고, 검출된 구성요소에 대한 레이저스캔 데이터와 3차원 BIM(Building Information Modeling) 모델을 중첩하여 설계모델을 기준으로 레이저스캔 데이터와 비교하여 현재 시공된 배관이 설계에 맞게 설치되어 있는지 확인하여 시공오차 및 설계변경으로 인해 설치 위치와 각도를 산출하고, 배관의 수직배관 및 수평배관 레벨 정보와 기울기 정보를 포함하는 시공오차와 상기 시공오차가 존재하는 경우와 시공오차를 없앤 설계변경현황을 시각화하는, 클라우드 컴퓨팅 기반 공간 빅데이터 분석 및 시각화를 통한 모바일 플랜트 정도 관리 시스템. - 삭제
- 삭제
- 시공 중인 플랜트 시설에 대한 P&ID 정보, 상기 P&ID 내 구성요소 정보를 매개로 해당 시점까지 플랜트 시설로부터 획득한 대용량의 레이저 스캔 데이터와 3차원 설계모델 데이터 및 GPS정보를 포함하는 공간빅데이터를 저장하는 클라우드 스토리지;
상기 클라우드 스토리지에 액세스하여 필요한 공간빅데이터를 다운로드 하여 계획된 설계 모델 내 주요 구성요소와 실제 시공 상태의 차이를 분석하고, 정도 관리가 필요한 주요 구성 요소별 정도 관리를 실시간 처리하여 시각화하는 시스템 서버;
현장에서 상기 시공 중인 플랜트 시설의 정도관리 대상 구성요소를 스캔하여 레이저 스캔 데이터를 획득하여 상기 시스템 서버로 전송하는 레이저스캐너; 및
상기 시스템 서버에 접속하여 상기 정도 관리가 필요한 주요 구성 요소별 시각화된 정도관리 결과를 현장에서 실시간으로 디스플레이하는 다수의 사용자 모바일 기기를 포함하고,
상기 시스템서버는 공간빅데이터를 이용하여 3차원 공간정보와 P&ID 정보를 3차원 설계모델과 연계하고, 레이저스캔 데이터 분할을 통해 계산된 배관의 구경정보와 P&ID 상의 배관 정보를 태깅하여 배관을 검출하고, 검출된 배관들을 3차원 설계 모델 라이브러리의 배관들과 매칭하여 구성요소를 인식하고, 구성요소 별로 시방서 상의 허용시공 오차값을 기재하고, 검출된 구성요소에 대한 레이저스캔 데이터와 3차원 BIM(Building Information Modeling) 모델을 중첩하여 설계모델을 기준으로 레이저스캔 데이터와 비교하여 현재 시공된 배관이 설계에 맞게 설치되어 있는지 확인하여 시공오차 및 설계변경으로 인해 설치 위치와 각도를 산출하고, 배관의 수직배관 및 수평배관 레벨 정보와 기울기 정보를 포함하는 시공오차와 상기 시공오차가 존재하는 경우와 시공오차를 없앤 설계변경현황을 시각화하는 것을 특징으로 하는, 클라우드 컴퓨팅 기반 공간 빅데이터 분석 및 시각화를 통한 모바일 플랜트 정도 관리 시스템. - 삭제
- 삭제
- 시공 중인 플랜트 시설에 대한 P&ID 정보, 상기 P&ID 내 구성요소 정보를 매개로 해당 시점까지 플랜트 시설로부터 획득한 대용량의 레이저 스캔 데이터와 3차원 설계모델 데이터 및 GPS정보를 포함하는 플랜트 공간빅데이터를 클라우드 서버에 저장하는 단계;
현장에서 상기 시공 중인 플랜트 시설의 정도관리 대상 구성요소를 스캔하여 레이저 스캔 데이터를 획득하여 상기 클라우드 서버로 전송하는 단계;
상기 클라우드 서버가 상기 플랜트 공간빅데이터를 이용하여 3차원 공간정보와 P&ID 정보를 3차원 설계모델과 연계하고, 상기 공간빅데이터와 상기 현장의 시공중인 플랜트 시설의 레이저 스캔 데이터를 이용하여 계획된 설계 모델 내 주요 구성요소와 실제 시공 상태의 차이를 분석하여 정도 관리가 필요한 주요 구성 요소별 정도 관리를 실시간 처리하여 시각화하는 단계; 및
다수의 사용자 모바일 기기가 상기 클라우드 서버에 접속하여 상기 정도 관리가 필요한 주요 구성 요소별 시각화된 정도관리 결과를 현장에서 실시간으로 디스플레이하는 단계를 포함하고,
상기 정도관리를 실시간 처리하여 시각화하는 단계는
정도관리 대상의 구성요소가 배관일 경우, 상기 배관에 대한 레이저 스캔 데이터를 분할하는 단계;
상기 분할된 레이저 스캔 데이터의 곡률값을 계산하여 배관의 구경을 계산하는 단계;
상기 계산된 배관 구경 정보를 상기 P&ID 상에 기재된 배관 정보와 태깅하여 배관들을 검출하고, 상기 검출된 배관들을 3차원 설계 모델에 내장된 라이브러리의 배관들과 매칭하여 구성요소를 인식하는 단계;
상기 검출 및 인식된 각 배관의 허용시공오차 범위를 설정하는 단계;
정도관리부가 상기 검출 및 인식된 배관에 대한 레이저 스캔 데이터와 3차원 설계모델을 중첩하고, 상기 3차원 설계 모델에 존재하는 배관 또는 기기의 데이터와 상기 검출 및 인식된 배관에 대한 레이저 스캔 데이터를 비교하여 현재 시공된 배관 또는 기기가 설계에 맞게 설치되어 있는지 시공오차를 분석하고 설계변경을 확인하는 단계; 및
상기 정도관리부에서 산출되는 배관의 수직배관 및 수평배관 레벨 정보와 기울기 정보를 포함하는 시공오차 또는 설계변경 현황을 시각화하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 클라우드 컴퓨팅 기반 공간 빅데이터 분석 및 시각화를 통한 모바일 플랜트 정도 관리 방법. - 삭제
- 시공 중인 플랜트 시설에 대한 P&ID 정보, 상기 P&ID 내 구성요소 정보를 매개로 해당 시점까지 플랜트 시설로부터 획득한 대용량의 레이저 스캔 데이터와 3차원 설계모델 데이터 및 GPS정보를 포함하는 공간빅데이터를 클라우드 스토리지에 저장하는 단계;
현장에서 상기 시공 중인 플랜트 시설의 정도관리 대상 구성요소를 스캔하여 레이저 스캔 데이터를 획득하여 시스템 서버로 전송하는 단계;
상기 시스템 서버가 상기 클라우드 스토리지에 액세스하여 필요한 공간빅데이터를 다운로드하여 3차원 공간정보와 P&ID 정보를 3차원 설계모델과 연계하고, 상기 P&ID 정보가 연계된 3차원 설계모델과 상기 현장의 시공중인 플랜트 시설의 레이저 스캔 데이터를 이용하여 계획된 설계 모델 내 주요 구성요소와 실제 시공 상태의 차이를 분석하고, 정도 관리가 필요한 주요 구성 요소별 정도 관리를 실시간 처리하여 시각화하는 단계; 및
다수의 사용자 모바일 기기가 상기 시스템 서버에 접속하여 상기 정도 관리가 필요한 주요 구성 요소별 시각화된 정도관리 결과를 현장에서 실시간으로 디스플레이하는 단계를 포함하고,
상기 정도 관리를 실시간 처리하여 시각화하는 단계는
정도 관리 대상의 구성요소가 배관일 경우, 상기 배관에 대한 레이저 스캔 데이터를 분할하여 계산된 곡률값을 이용하여 배관의 구경을 계산하는 단계;
상기 계산된 배관 구경 정보를 상기 P&ID 상에 기재된 배관 정보와 태깅하여 배관들을 검출하고, 상기 검출된 배관들을 3차원 설계 모델에 내장된 라이브러리의 배관들과 매칭하여 구성요소를 인식하는 단계;
상기 검출 및 인식된 각 배관의 허용시공오차 범위를 설정하는 단계;
정도관리부가 상기 검출 및 인식된 배관에 대한 레이저 스캔 데이터와 3차원 설계모델을 중첩하고, 상기 3차원 설계 모델에 존재하는 배관 또는 기기의 데이터와 상기 검출 및 인식된 배관에 대한 레이저 스캔 데이터를 비교하여 현재 시공된 배관 또는 기기가 설계에 맞게 설치되어 있는지 시공오차를 분석하고 설계변경을 확인하는 단계; 및
상기 정도관리부에서 산출된 배관의 수직배관 및 수평배관 레벨 정보와 기울기 정보를 포함하는 시공오차와 상기 시공오차가 존재하는 경우와 시공오차를 없앤 설계변경현황을 시각화하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 클라우드 컴퓨팅 기반 공간 빅데이터 분석 및 시각화를 통한 모바일 플랜트 정도 관리 방법.
Priority Applications (1)
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|---|---|---|---|
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| KR (1) | KR102088579B1 (ko) |
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- 2018-09-06 KR KR1020180106637A patent/KR102088579B1/ko active IP Right Grant
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