KR102303089B1 - Assessment system for risk of building - Google Patents

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Abstract

본 발명은 건축물의 3D 형상 데이터를 획득하는 3D 형상 데이터 획득부; 미리 저장된 BIM 데이터와 상기 3D 형상 데이터를 비교하여, 변위량을 연산하는 변위량 연산부; 및 상기 변위량 데이터를 기준으로 상기 건축물의 위험도를 평가하는 평가부; 를 포함하는 건축물의 위험도 평가 시스템을 개시한다.The present invention provides a 3D shape data acquisition unit for acquiring 3D shape data of a building; a displacement calculation unit that compares the pre-stored BIM data with the 3D shape data and calculates the displacement amount; and an evaluation unit for evaluating the degree of risk of the building based on the displacement data; Discloses a risk assessment system for buildings, including

Description

건축물의 위험도 평가 시스템{ASSESSMENT SYSTEM FOR RISK OF BUILDING}ASSESSMENT SYSTEM FOR RISK OF BUILDING

본 발명은 건축물의 위험도 평가 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a risk assessment system for buildings.

위험도(Risk)는 위험(Hazard)이 사람들에게 미치는 결과의 심각성이 예측 가능하며 명백하게 확인할 수 있다는 가정하에서 사람들의 생명과 재산, 그리고 환경에 미치는 피해의 확률을 수치로 산정하는 것을 의미한다.Risk refers to numerically estimating the probability of damage to people's lives, property, and the environment under the assumption that the severity of the consequences of a hazard on people can be predicted and clearly identified.

따라서, 위험도는 발생의 빈도(Frequency of Occurrence), 위치(Location), 특정지역(Spatial Area, 즉 지역의 전체 면적에서 재난 피해가 예상되는 면적의 비율), 재난의 지속기간(Duration), 2차 영향(Secondary Effects), 계절성(Seasonality), 재난발생의 속도(Speed of onset), 경보 가능성(Warning availability) 등에 크게 영향을 받는다.Therefore, the risk is the frequency of occurrence, location, spatial area (that is, the ratio of the area where disaster damage is expected to the total area of the area), duration of the disaster, and secondary It is greatly affected by Secondary Effects, Seasonality, Speed of onset, and Warning availability.

한편, 일반적으로 '재난 및 안전관리 기본법'에 따르면 국가지정 재난위험시설 D,E 등급의 경우 각각 1회/월, 2회/월의 정기점검을 실시해야 하며, '시설물의 안전관리에 관한 특별법'에서는 1회/반기의 정기점검, 등급에 따라 1~4년 주기의 정밀점검을 받도록 규정하고 있다. 정기점검 및 정밀점검의 경우 공무원 또는 민간 시설물 관리 대행업체를 통해 실시되며 점검원이 직접 현장을 방문하여 점검을 수행하도록 되어있다.On the other hand, in general, according to the 'Basic Act on Disaster and Safety Management', in the case of D and E grades of nationally-designated disaster risk facilities, regular inspections must be conducted once/monthly and twice/monthly, respectively, and the 'Special Act on Safety Management of Facilities' ' stipulates that regular inspections are performed once/semi-annual, and detailed inspections are performed every 1 to 4 years depending on the grade. Regular and detailed inspections are conducted through public officials or private facility management agencies, and inspectors are required to directly visit the site to perform inspections.

상기와 같은 정기점검 및 정밀점검은 시설물 안전관리와 재난 상황 발생 방지에 꼭 필요한 것이지만 다음과 같은 문제가 존재한다.Although the regular and detailed inspections as described above are essential for facility safety management and disaster prevention, the following problems exist.

첫째, 주기적으로 시행되는 정기점검 및 정밀점검은 점검인력이 직접 현장에 방문하여 수행하므로 많은 인력 및 비용, 시간이 소요되며, 둘째, 민간 시설물 관리 대행업체를 통해 위탁 점검되는 경우, 대행업체의 전문성 및 성실성에 점검 결과가 큰 영향을 받게 되며, 셋째, 점검 항목 중 많은 부분이 점검인력의 직관에 영향을 받는 정성적 평가이므로 균일한 점검 품질의 확보가 어려우며, 넷째, 시설물의 점검이 주기적으로 시행되고 있으나 급격한 건축물의 붕괴에 대비하는 데에는 큰 어려움이 있다.First, regular inspections and detailed inspections that are carried out regularly take a lot of manpower, money, and time because inspection personnel directly visit the site. Inspection results are greatly affected by the quality of inspection and integrity. Third, as many of the inspection items are qualitative evaluations that are affected by the intuition of inspection personnel, it is difficult to secure uniform inspection quality. Fourth, inspection of facilities is carried out regularly However, there is a great difficulty in preparing for the sudden collapse of buildings.

그래서, 이러한 문제점을 해결하기 위하여, 한국공개특허공보 제10-2007-0111876호에 기재된 기술이 제안되었는데, 그 기술적 특징은 구조물의 취약부에 설치되어 필요한 측정값을 계측하는 적어도 하나 이상의 측정부와; 상기 측정부로부터 무선 송수신받은 계측값을 연산하여 피크(Peak) 또는 밸리(Valley) 값 만을 실시간으로 현시 및 저장하고, 저장된 데이터를 연산하여 누적 피로손상을 산출하는 측정부 본체를 포함하며, 상기 측정부는 구조물의 변형을 계측하는 감지센서와, 상기 계측된 측정데이터를 송출하는 무선 송신모듈과, 측정데이터를 증폭하는 증폭기와 측정부 상에 전기를 공급하는 태양전지를 포함하여 이루어지고, 상기 감지센서는 가속도계 또는 스트레인 게이지 중 선택된 어느 하나로 이루어지는 것을 특징으로 한다.Therefore, in order to solve this problem, the technology described in Korean Patent Application Laid-Open No. 10-2007-0111876 has been proposed, and its technical features include at least one measuring unit installed in a weak part of a structure to measure a required measurement value; Comprising a measurement unit main body that calculates the measured values wirelessly transmitted/received from the measurement unit, displays and stores only the peak or valley values in real time, and calculates the accumulated fatigue damage by calculating the stored data, The unit comprises a detection sensor for measuring the deformation of the structure, a wireless transmission module for transmitting the measured measurement data, an amplifier for amplifying the measurement data, and a solar cell for supplying electricity to the measurement unit, the detection sensor is characterized in that it consists of any one selected from an accelerometer or a strain gauge.

하지만, 한국공개특허공보 제10-2007-0111876호에 기재된 기술은 측정부가 취약부에 설치되어 지속적으로 필요한 측정값을 계측하는 것으로, 이를 유지 관리하는데 많은 비용 및 노력이 필요하며, 측정부 오류에 따른 신뢰성을 확보하기 어려운 문제가 있다.However, in the technique described in Korean Patent Application Laid-Open No. 10-2007-0111876, a measuring unit is installed in a weak part to continuously measure a necessary measured value, and it requires a lot of money and effort to maintain it, and There is a problem in that it is difficult to secure reliability.

본 발명은 재난 피해를 받은 건축물의 위험도를 신속하고 정밀하게 측정하는 가능한 건축물의 위험도 평가 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.An object of the present invention is to provide a risk assessment system for a building that can quickly and precisely measure the risk of a disaster-damaged building.

한편, 본 발명에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.On the other hand, the technical problems to be achieved in the present invention are not limited to the technical problems mentioned above, and other technical problems not mentioned are clearly to those of ordinary skill in the art to which the present invention belongs from the description below. can be understood

본 발명의 실시예에 따른 건축물의 위험도 평가 시스템은 건축물의 3D 형상 데이터를 획득하는 3D 형상 데이터 획득부; 미리 저장된 BIM 데이터와 상기 3D 형상 데이터를 비교하여, 변위량을 연산하는 변위량 연산부; 및 상기 변위량 데이터를 기준으로 상기 건축물의 위험도를 평가하는 평가부; 를 포함할 수 있다.A risk assessment system of a building according to an embodiment of the present invention includes: a 3D shape data acquisition unit for acquiring 3D shape data of a building; a displacement calculation unit that compares the pre-stored BIM data with the 3D shape data and calculates the displacement amount; and an evaluation unit for evaluating the degree of risk of the building based on the displacement data; may include.

또한, 상기 BIM 데이터에서 3D 형상 모델을 추출하고, 추출된 상기 3D 형상 모델과 상기 3D 형상 데이터를 정합하는 정합부; 를 더 포함할 수 있다.In addition, a matching unit for extracting a 3D shape model from the BIM data, and matching the extracted 3D shape model with the 3D shape data; may further include.

또한, 상기 3D 형상 데이터 획득부는, 3D 스캐닝하여 상기 건축물의 점군 데이터를 획득할 수 있다.Also, the 3D shape data acquisition unit may acquire the point cloud data of the building by 3D scanning.

또한, 상기 변위량 연산부는, 상기 3D 형상 모델과 상기 건축물의 점군 데이터 간의 형상 오차를 연산하여, 변위량을 연산할 수 있다.Also, the displacement calculation unit may calculate the displacement amount by calculating a shape error between the 3D shape model and the point cloud data of the building.

또한, 상기 변위량 연산부는, 상기 3D 형상 모델의 3D 점군 모델을 추출하고, 추출된 상기 3D 점군 모델과 상기 건축물의 점군 데이터 간의 점간 거리를 연산하여, 변위량을 연산할 수 있다.Also, the displacement amount calculating unit may extract a 3D point cloud model of the 3D shape model, calculate a point-to-point distance between the extracted 3D point cloud model and the point cloud data of the building, to calculate the displacement amount.

또한, 상기 변위량 연산부는, 상기 3D 형상 모델의 3D 점군 모델을 추출하고, 상기 3D 점군 모델에서 선택된 영역에 가상의 제1바운딩 박스를 투영하고, 상기 건축물의 점군 데이터에서 선택된 영역에 가상의 제2바운딩 박스를 투영하고, 상기 제1바운딩 박스에서의 점군 밀집 비율과 상기 제2바운딩 박스에서의 점군 밀집 비율을 비교하여, 변위량을 연산할 수 있다.In addition, the displacement calculation unit extracts a 3D point cloud model of the 3D shape model, projects a virtual first bounding box on an area selected from the 3D point cloud model, and projects a virtual second on the area selected from the point cloud data of the building. The displacement amount may be calculated by projecting the bounding box and comparing the point cloud density ratio in the first bounding box with the point cloud density ratio in the second bounding box.

또한, 상기 제1바운딩 박스와 상기 제2바운딩 박스는 투영 시점, 투영 위치 및 투영 형상이 대응될 수 있다.In addition, the first bounding box and the second bounding box may correspond to a projection viewpoint, a projection position, and a projection shape.

또한, 상기 평가부는 상기 BIM 데이터에서 건축물의 복수의 객체를 구분하고, 각 객체 별로 상이한 가중치 부여하고, 각 객체 별로 연산된 변위량 데이터에 부여된 가중치를 적용하여, 상기 건축물의 위험도를 평가할 수 있다.In addition, the evaluation unit classifies a plurality of objects of the building in the BIM data, assigns different weights to each object, and applies the weights assigned to the displacement data calculated for each object to evaluate the risk of the building.

또한, 상기 평가부는 상기 BIM 데이터에서 건축물의 형식을 철근콘크리트, 철골조, 조적조 및 목조로 구분하고, 각 건축물의 형식 별로 상이한 가중치 부여하고, 각 건축물에서 연산된 변위량 데이터에 부여된 가중치를 적용하여, 상기 건축물의 위험도를 평가할 수 있다.In addition, the evaluation unit divides the type of building into reinforced concrete, steel frame, masonry and wood in the BIM data, assigns different weights to each type of building, and applies the weight given to the displacement data calculated in each building, It is possible to evaluate the risk of the building.

또한, 상기 평가부는 상기 BIM 데이터에서 건축물의 용도를 구분하고, 각 건축물의 용도 별로 상이한 가중치 부여하고, 각 건축물에서 연산된 변위량 데이터에 부여된 가중치를 적용하여, 상기 건축물의 위험도를 평가할 수 있다.In addition, the evaluation unit can evaluate the risk of the building by classifying the use of the building in the BIM data, assigning different weights for each use of each building, and applying the weight assigned to the displacement data calculated in each building.

본 발명의 실시예에 따르면, 재난 피해를 받은 건축물의 위험도를 신속하고 정밀하게 측정하는 가능하다.According to an embodiment of the present invention, it is possible to quickly and precisely measure the risk of a disaster-damaged building.

한편, 본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.On the other hand, the effects obtainable in the present invention are not limited to the above-mentioned effects, and other effects not mentioned will be clearly understood by those of ordinary skill in the art to which the present invention belongs from the following description. will be able

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 건축물의 위험도 평가 시스템을 개략적으로 나타낸 블럭도이고,
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 건축물의 위험도 평가 시스템에 획득한 3차원 형상 모델을 나타낸 예시도이고,
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 건축물의 위험도 평가 시스템에 획득한 3차원 점군 데이터를 나타낸 예시도이고,
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 건축물의 위험도 평가 시스템을 이용한 위험도 평가 절차를 순차적으로 나타낸 흐름도이고,
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 건축물의 위험도 평가 시스템을 이용한 위험도 평가 절차 중 변위량 연산 단계를 나타낸 흐름도이고,
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 건축물의 위험도 평가 시스템을 이용한 위험도 평가 절차 중 추출한 3D 형상 모델과 3D 점군 데이터를 개략적으로 나타낸 예시도이고,
도 7은 도 6의 3D 형상 모델과 3D 점군 데이터를 정합한 후, 형상 오차를 연산하는 과정을 개략적으로 나타낸 예시도이고,
도 8은 본 발명의 다른 실시예에 따른 건축물의 위험도 평가 시스템을 이용한 위험도 평가 절차 중 변위량 연산 단계를 나타낸 흐름도이고,
도 9는 본 발명의 다른 실시예에 따른 건축물의 위험도 평가 시스템을 이용한 위험도 평가 절차 중 추출한 3D 점군 모델과 3D 점군 데이터를 개략적으로 나타낸 예시도이고,
도 10은 도 9의 3D 점군 모델과 3D 점군 데이터를 정합한 후, 형상 오차를 연산하는 과정을 개략적으로 나타낸 예시도이고,
도 11은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 건축물의 위험도 평가 시스템을 이용한 위험도 평가 절차 중 변위량 연산 단계를 나타낸 흐름도이고,
도 12는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 건축물의 위험도 평가 시스템을 이용한 위험도 평가 절차 중 추출한 3D 점군 모델과 3D 점군 데이터를 개략적으로 나타낸 예시도이다.
1 is a block diagram schematically showing a risk assessment system for a building according to an embodiment of the present invention;
2 is an exemplary view showing a three-dimensional shape model obtained in the risk assessment system of a building according to an embodiment of the present invention,
3 is an exemplary view showing three-dimensional point cloud data obtained in the risk assessment system of a building according to an embodiment of the present invention;
4 is a flowchart sequentially illustrating a risk assessment procedure using a risk assessment system for a building according to an embodiment of the present invention;
5 is a flowchart illustrating a displacement amount calculation step in a risk assessment procedure using a risk assessment system for a building according to an embodiment of the present invention;
6 is an exemplary diagram schematically illustrating a 3D shape model and 3D point cloud data extracted during a risk assessment procedure using a risk assessment system for a building according to an embodiment of the present invention;
7 is an exemplary diagram schematically illustrating a process of calculating a shape error after matching the 3D shape model of FIG. 6 and 3D point cloud data;
8 is a flowchart illustrating a displacement amount calculation step in a risk assessment procedure using a risk assessment system for a building according to another embodiment of the present invention;
9 is an exemplary diagram schematically illustrating a 3D point cloud model and 3D point cloud data extracted during a risk assessment procedure using a risk assessment system for a building according to another embodiment of the present invention;
10 is an exemplary diagram schematically illustrating a process of calculating a shape error after matching the 3D point cloud model of FIG. 9 and 3D point cloud data;
11 is a flowchart illustrating a displacement calculation step in a risk assessment procedure using a risk assessment system for a building according to another embodiment of the present invention;
12 is an exemplary diagram schematically illustrating a 3D point cloud model and 3D point cloud data extracted during a risk assessment procedure using a risk assessment system for a building according to another embodiment of the present invention.

이하, 본 발명의 실시 예를 첨부된 도면들을 참조하여 더욱 상세하게 설명한다. 본 발명의 실시 예는 여러 가지 형태로 변형할 수 있으며, 본 발명의 범위가 아래의 실시 예들로 한정되는 것으로 해석되어서는 안 된다. 본 실시 예는 당업계에서 평균적인 지식을 가진 자에게 본 발명을 더욱 완전하게 설명하기 위해 제공되는 것이다. 따라서 도면에서의 요소의 형상은 보다 명확한 설명을 강조하기 위해 과장되었다.Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described in more detail with reference to the accompanying drawings. Embodiments of the present invention may be modified in various forms, and the scope of the present invention should not be construed as being limited to the following embodiments. This embodiment is provided to more completely explain the present invention to those of ordinary skill in the art. Accordingly, the shapes of elements in the drawings are exaggerated to emphasize a clearer description.

본 발명이 해결하고자 하는 과제의 해결 방안을 명확하게 하기 위한 발명의 구성을 본 발명의 바람직한 실시 예에 근거하여 첨부 도면을 참조하여 상세히 설명하되, 도면의 구성요소들에 참조번호를 부여함에 있어서 동일 구성요소에 대해서는 비록 다른 도면상에 있더라도 동일 참조번호를 부여하였으며 당해 도면에 대한 설명 시 필요한 경우 다른 도면의 구성요소를 인용할 수 있음을 미리 밝혀둔다.The configuration of the invention for clarifying the solution of the problem to be solved by the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings based on a preferred embodiment of the present invention, but the same in assigning reference numbers to the components of the drawings For the components, even if they are on different drawings, the same reference numbers are given, and it is noted in advance that the components of other drawings can be cited when necessary in the description of the drawings.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 건축물의 위험도 평가 시스템을 개략적으로 나타낸 블록도이다.1 is a block diagram schematically showing a risk assessment system for a building according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 건축물의 위험도 평가 시스템(1000)은 저장부(100), 3D형상 데이터 획득부(200), 정합부(300), 변위량 연산부(400) 및 평가부(500)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 1 , the risk assessment system 1000 of a building according to an embodiment of the present invention includes a storage unit 100 , a 3D shape data acquisition unit 200 , a matching unit 300 , a displacement calculation unit 400 and The evaluation unit 500 may be included.

저장부(100)는 3D형상 데이터 획득부(200), 정합부(300), 변위량 연산부(400) 및 평가부(500)에서 처리된 결과가 저장되고, 건축물에 대한 BIM(Building Information Modeling) 데이터를 저장한다.The storage unit 100 stores the results processed by the 3D shape data acquisition unit 200 , the matching unit 300 , the displacement calculation unit 400 and the evaluation unit 500 , and BIM (Building Information Modeling) data for the building save the

BIM(Building Information Modeling) 데이터는 위험도 평가 대상이 되는 건축물에 관한 데이터이다.BIM (Building Information Modeling) data is data on buildings that are subject to risk assessment.

여기서, BIM(Building Information Modeling)이란, 다차원 가상공간에 기획, 설계, 엔지니어링(구조, 설비, 전기 등), 시공 더 나아가 유지관리 및 폐기까지 가상으로 시설물을 모델링하는 과정을 의미한다. 그리고 건축물의 BIM 데이터는 대상 건축물의 전 생명주기에 포함된 모든 데이터를 의미한다.Here, BIM (Building Information Modeling) refers to a process of virtually modeling a facility in a multidimensional virtual space from planning, design, engineering (structure, equipment, electricity, etc.), construction, and even maintenance and disposal. And BIM data of a building means all data included in the entire life cycle of the target building.

또한, BIM 데이터에는 건물을 구성하는 다수의 건물 객체(Building elements)의 형상 데이터 및 속성 데이터를 포함할 수 있다. 예시적으로 건물 객체는 벽체(Wall), 바닥(slab), 기둥(Column), 보(Beam), 창호(Window), 계단(Stair), 커튼월(Curtain Wall), 문(Door), 설비(Equipment), 램프(Ramp)를 비롯하여 건물에 구비되는 모든 객체가 포함될 수 있다. 예시적으로 BIM 데이터는 건물 내의 벽의 속성으로 내력벽 또는 비내력벽에 대한 데이터를 포함할 수 있다.In addition, the BIM data may include shape data and property data of a plurality of building objects constituting the building. For example, the building object is a wall, a floor, a column, a beam, a window, a staircase, a curtain wall, a door, and a facility ( Equipment), lamps, and all objects provided in the building may be included. Illustratively, the BIM data may include data about a load-bearing wall or a non-bearing wall as a property of a wall in a building.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 건축물의 위험도 평가 시스템에 획득한 3차원 형상 모델을 나타낸 예시도이다.2 is an exemplary view showing a three-dimensional shape model obtained in the risk assessment system of a building according to an embodiment of the present invention.

도 2를 참조하면, 특히, BIM 데이터는 캐드 등으로 구현 가능한 3차원 형상의 3D 형상 모델을 기반으로 각 객체에 형상 데이터 및 설계 데이터 등을 포함할 수 있다.Referring to FIG. 2 , in particular, the BIM data may include shape data and design data in each object based on a 3D shape model of a 3D shape that can be implemented with CAD or the like.

한편, BIM 데이터는 시공 시 기준이 되는 기준 설계도면이 되기 때문이며, 시공 직후, 스캐닝 된 실측 데이터와 어느 정도의 차이는 발생할 수 있다.On the other hand, this is because BIM data becomes a reference design drawing that becomes a reference during construction, and a certain difference may occur from the scanned data immediately after construction.

일 예로 공사가 진행 중인 과정에서도 기둥의 위치가 BIM 데이터 상의 설계 도면과 상이한 경우가 있어 재시공을 하는 경우도 있다.For example, even in the process of construction, the position of the column may be different from the design drawing on the BIM data, so there is a case of re-construction.

3D형상 데이터 획득부(200)는 건축물을 3차원 스캐닝으로 실측하여, 건축물의 3D 형상 데이터를 획득할 수 있다. The 3D shape data acquisition unit 200 may acquire 3D shape data of the building by measuring the building through 3D scanning.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 건축물의 위험도 평가 시스템에 획득한 3차원 점군 데이터를 나타낸 예시도이다.3 is an exemplary diagram illustrating three-dimensional point cloud data obtained in the risk assessment system of a building according to an embodiment of the present invention.

도 3을 참조하면, 3D형상 데이터 획득부(200)는 건축물을 3차원 스캐닝으로 실측하여, 얻은 점군 데이터를 기반으로 구성된 3D 형상 데이터를 획득할 수 있다.Referring to FIG. 3 , the 3D shape data acquisition unit 200 may acquire 3D shape data configured based on point cloud data obtained by actually measuring a building through 3D scanning.

여기서, 3D형상 데이터 획득부(200)는 3D 레이저 스캐너를 포함할 수 있다.Here, the 3D shape data acquisition unit 200 may include a 3D laser scanner.

3D 레이저 스캐너는 측량기기의 일종으로 건물이나 설비기기 등의 표면에 수 센티미터 간격으로 초당 수만~수십만 회의 레이저 광선을 비추고 되돌아온 데이터들로 구성된 3차원 좌표점 데이터의 집합체로 '점군(포인트 클라우드)'라는 데이터가 된다.A 3D laser scanner is a type of surveying device and is a collection of three-dimensional coordinate point data composed of data returned after irradiating tens of thousands to hundreds of thousands of laser beams per second at intervals of several centimeters on the surface of buildings or equipment. becomes data.

이 포인트 클라우드를 전용 소프트웨어를 통해 보면 마치 건물의 형태가 무수한 점들의 집합으로 보이기 때문에 '점군'이라고도 부른다.This point cloud is also called a 'point cloud' because the shape of the building is seen as a set of countless points when viewed through dedicated software.

3D 레이저 스캐너는 카메라와 같은 요령으로 제한된 화각을 가지며 1회 촬영에 따른 제한된 계측범위가 있다. 따라서 하나의 건물을 계측할 때에는 3D 스캐너의 위치를 바꾸면서 사각이 생기지 않도록 여러 각도에서 반복해서 건물을 계측하고, 그 후에 다수의 포인트 클라우드 데이터를 하나로 합성함으로써 건물 전체의 포인트 클라우드 데이터를 만든다.A 3D laser scanner has a limited angle of view in the same way as a camera and has a limited measurement range for one shot. Therefore, when measuring a single building, the building is repeatedly measured from various angles so that no blind spots are formed while changing the position of the 3D scanner, and then a number of point cloud data are synthesized into one to create point cloud data of the entire building.

정합부(300)는 획득한 BIM 데이터에서 3D 형상 모델을 추출하고, 3D 형상 모델과 3D형상 데이터 획득부(200)에서 획득한 3D 형상 데이터를 정합할 수 있다.The matching unit 300 may extract a 3D shape model from the acquired BIM data, and may match the 3D shape model with the 3D shape data acquired by the 3D shape data acquisition unit 200 .

정합부(300)는 건축물로 구성된 좌표에서 기준 좌표(예를 들어, 원점, 0,0)을 기준으로 3D 형상 모델과 3D 형상 데이터의 좌표계를 일치시키고, 3D 형상 모델과 3D 형상 데이터를 정합할 수 있다.The matching unit 300 matches the coordinate system of the 3D shape model and the 3D shape data based on the reference coordinates (eg, origin, 0, 0) in the coordinates composed of the building, and matches the 3D shape model and the 3D shape data. can

여기서, 정합부(300)는 3D 형상 모델과 3D 형상 데이터의 좌표계를 일치시킴으로써 3D 형상 모델과 3D 형상 데이터 크기를 일치시킬 수 있다.Here, the matching unit 300 may match the 3D shape model and the size of the 3D shape data by matching the coordinate system of the 3D shape model and the 3D shape data.

여기서, 정합부(300)는 3D 형상 모델과 3D 형상 데이터 정합 시, 구현되는 시점도 동일하게 일치시키는 것이 바람직하다.Here, when the matching unit 300 matches the 3D shape model and the 3D shape data, it is preferable that the realized viewpoints are identically matched.

변위량 연산부(400)는 3D 형상 모델과 3D 형상 데이터를 비교하여, 변위량을 연산할 수 있다.The displacement calculation unit 400 may calculate the displacement by comparing the 3D shape model with the 3D shape data.

여기서, 변위량 연산부(400)는 수치화된 변위량 데이터를 연산하여 출력할 수 있다.Here, the displacement amount calculating unit 400 may calculate and output digitized displacement amount data.

예컨대, 변위량 연산부(400)는 정합된 3D 형상 모델과 3D 형상 데이터를 비교하여 3D 형상 모델과 3D 형상 데이터간 형상 오차를 기준으로 변위량을 연산할 수 있다.For example, the displacement calculation unit 400 may compare the matched 3D shape model with the 3D shape data and calculate the displacement amount based on a shape error between the 3D shape model and the 3D shape data.

변위량 연산부(400)는 전체의 건축물을 대상으로 정합된 3D 형상 모델과 3D 형상 데이터간 변위량을 연산할 수 있고, 특정 영역만 선택하여 해당 영역에서 정합된 3D 형상 모델과 3D 형상 데이터간 변위량을 연산할 수 있다.The displacement calculation unit 400 may calculate the displacement amount between the 3D shape model and 3D shape data matched for the entire building, and calculate the displacement amount between the 3D shape model and 3D shape data matched in the corresponding area by selecting only a specific area can do.

한편, 변위량 연산부(400)는 BIM 데이터의 3D 형상 모델과 건축물의 점군 데이터 간의 형상 오차를 연산하여, 변위량을 연산할 수 있다.Meanwhile, the displacement calculation unit 400 may calculate the displacement amount by calculating a shape error between the 3D shape model of the BIM data and the point cloud data of the building.

또한, 변위량 연산부(400)는 BIM 데이터의 3D 형상 모델의 3D 점군 모델을 추출하고, 추출된 상기 3D 점군 모델과 건축물의 점군 데이터 간의 점간 거리를 연산하여, 변위량을 연산할 수 있다.Also, the displacement calculation unit 400 may extract a 3D point cloud model of the 3D shape model of the BIM data, calculate a point-to-point distance between the extracted 3D point cloud model and the point cloud data of the building, and calculate the displacement amount.

또한, 변위량 연산부(400)는 BIM 데이터의 3D 형상 모델의 3D 점군 모델을 추출하고, 3D 점군 모델에서 선택된 영역에 가상의 제1바운딩 박스를 투영하고, 건축물의 점군 데이터에서 선택된 영역에 가상의 제2바운딩 박스를 투영하고, 제1바운딩 박스에서의 점군 밀집 비율과 제2바운딩 박스에서의 점군 밀집 비율을 비교하여, 변위량을 연산할 수 있다.In addition, the displacement calculation unit 400 extracts a 3D point cloud model of the 3D shape model of the BIM data, projects a virtual first bounding box on an area selected from the 3D point cloud model, and a virtual second on the area selected from the point cloud data of the building. The displacement amount may be calculated by projecting the second bounding box and comparing the point cloud density ratio in the first bounding box with the point cloud density ratio in the second bounding box.

여기서, 제1바운딩 박스와 제2바운딩 박스는 투영 시점, 투영 위치 및 투영 형상이 대응되는 것이 바람직하다.Here, the first bounding box and the second bounding box preferably correspond to a projection viewpoint, a projection position, and a projection shape.

상술한 변위량 연산 과정은 후술하는 도 4 내지 도 12와 함께 상세히 설명한다.The above-described displacement amount calculation process will be described in detail with reference to FIGS. 4 to 12 to be described later.

평가부(500)는 변위량 연산부(400)에서 연산된 3D 형상 모델과 3D 형상 데이터가 변위량 데이터를 기준으로 건축물의 위험도를 평가할 수 있다.The evaluation unit 500 may evaluate the risk of the building based on the 3D shape model and the 3D shape data calculated by the displacement calculation unit 400 based on the displacement data.

예컨대, 변위량 연산부(400)에서 출력된 변위량 데이터를 기준으로 1단계 긴급위험도 평가 또는 2단계 긴급위험도 평가에 대한 결과를 도출할 수 있다.For example, a result of the first-stage emergency risk evaluation or the second-stage emergency risk evaluation may be derived based on the displacement amount data output from the displacement amount calculating unit 400 .

한편, 평가부(500)는 건축물에서 각 객체에 별로 변위량 데이터에 상이한 가중치를 적용하여, 전체 건축물의 위험도를 평가할 수 있다.Meanwhile, the evaluation unit 500 may evaluate the risk of the entire building by applying different weights to the displacement data for each object in the building.

예컨대, 평가부(500)는 BIM 데이터에서 건축물을 복수의 객체로 구분한 후, 각 객체별로 상이한 가중치를 부여할 수 있다.For example, after classifying a building into a plurality of objects in the BIM data, the evaluation unit 500 may assign different weights to each object.

일 예로, 건축물 중 벽체(Wall), 바닥(slab), 기둥(Column), 계단(Stair) 및 보(Beam) 등은 건축물의 구조상 주요 부분으로 구분하고, 상대적으로 높은 가중치를 부여할 수 있고, 이와 반대로, 창호(Window), 커튼월(Curtain Wall), 문(Door), 설비(Equipment) 및 램프(Ramp) 등은 건축물에서 상대적으로 덜 주요한 부분으로 구분하고, 상대적으로 낮은 가중치를 부여할 수 있다.As an example, a wall, a slab, a column, a staircase, and a beam among buildings can be divided into major parts in the structure of a building, and a relatively high weight can be given, Conversely, windows, curtain walls, doors, equipment, and lamps can be classified as relatively less important parts of a building and given a relatively low weight. have.

이를 통해, 평가부(500)는 건축물의 각 객체에 따른 변위량 데이터에 건축물의 구조상 중요도에 따라 가중치를 달리하고, 각 객체 별로 상이한 가중치가 적용하여 전체 건축물의 위험도를 평가할 수 있다.Through this, the evaluation unit 500 may evaluate the risk of the entire building by applying different weights to the displacement data according to each object of the building according to the structural importance of the building, and applying different weights to each object.

또한, 평가부(500)는 건축물의 건축 형식에 따라, 건축물의 형식 별로 상이한 가중치 부여하고, 각 건축물에서 연산된 변위량 데이터에 부여된 가중치를 적용하여, 건축물의 위험도를 평가할 수 있다.In addition, the evaluation unit 500 may evaluate the risk of the building by assigning different weights to each type of building according to the building type of the building, and applying the weight assigned to the displacement data calculated in each building.

BIM 데이터에는 건축물의 구조 형식에 따라 철근콘크리트, 철골조, 조적조 및 목조로 구분된 구조 형식 데이터를 포함할 수 있다.BIM data may include structural type data classified into reinforced concrete, steel frame, masonry, and wood depending on the structural type of the building.

여기서, 평가부(500)는 건축물의 구조 형식에 따라 상이한 가중치를 부여함으로써, 구조 형식별 손상도 평가를 고려한 위험도 평가를 도출할 수 있다.Here, the evaluation unit 500 may derive a risk evaluation in consideration of the damage evaluation for each structural type by giving different weights according to the structural type of the building.

또한, 평가부(500)는 건축물의 용도에 따라, 각 건축물의 용도 별로 상이한 가중치 부여하고, 각 건축물에서 연산된 변위량 데이터에 부여된 가중치를 적용하여, 상기 건축물의 위험도를 평가할 수 있다.In addition, the evaluation unit 500 may evaluate the risk of the building by giving different weights for each use of each building according to the use of the building, and applying the weight assigned to the displacement data calculated in each building.

한편, BIM 데이터에는 건축물의 용도에 따른 데이터를 포함할 수 있다.Meanwhile, the BIM data may include data according to the purpose of the building.

예컨대, BIM 데이터는 건축물이 일반 건축물, 주거용 건축물, 사무용 건축물, 병원용 건축물, 라이프 라인 및 시설물용 건축물, 응급 시설물용 건축물 및 학교용 건축물 등으로 정의된 건축물 용도 데이터를 포함할 수 있다.For example, the BIM data may include building use data in which a building is defined as a general building, a residential building, an office building, a hospital building, a lifeline and facility building, a building for emergency facilities, a school building, and the like.

여기서, 병원용 건축물, 라이프 라인 및 시설물용 건축물, 응급 시설물용 건축물 및 학교용 건축물 등은 지진 등의 재난 발생 시 중요도가 높은 시설물로 정의될 수 있는 바, 이에 대해서는 1차 긴급 위험도 평가를 실시하지 않고 바로 2급 긴급 위험도 평가를 실시하는 것이 바람직하다.Here, buildings for hospitals, buildings for life lines and facilities, buildings for emergency facilities, and buildings for schools, etc. can be defined as facilities with high importance in the event of a disaster such as an earthquake, and for this, immediately without conducting the first emergency risk assessment It is desirable to conduct a level 2 emergency risk assessment.

따라서, 평가부(500)는 건축물의 용도에 따라, 각 건축물의 용도 별로 상이한 가중치 부여함으로써, 특정 용도로 건축된 건축물에 대해서는 상금의 위험도 평가를 도출할 수 있다.Accordingly, the evaluation unit 500 may derive a risk assessment of the prize money for a building constructed for a specific purpose by assigning different weights for each use of each building according to the purpose of the building.

이하에서는 도 4 내지 도 7을 참조하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 건축물의 위험도 평가 시스템을 이용한 위험도 평가 절차에 대해 설명한다.Hereinafter, a risk assessment procedure using a risk assessment system for a building according to an embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 4 to 7 .

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 건축물의 위험도 평가 시스템을 이용한 위험도 평가 절차를 순차적으로 나타낸 흐름도이고, 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 건축물의 위험도 평가 시스템을 이용한 위험도 평가 절차 중 변위량 연산 단계를 나타낸 흐름도이고, 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 건축물의 위험도 평가 시스템을 이용한 위험도 평가 절차 중 추출한 3D 형상 모델과 3D 점군 데이터를 개략적으로 나타낸 예시도이고, 도 7은 도 6의 3D 형상 모델과 3D 점군 데이터를 정합한 후, 형상 오차를 연산하는 과정을 개략적으로 나타낸 예시도이다.4 is a flowchart sequentially illustrating a risk assessment procedure using a risk assessment system for a building according to an embodiment of the present invention, and FIG. 5 is a risk assessment procedure using a risk assessment system for a building according to an embodiment of the present invention. It is a flowchart showing the displacement amount calculation step, and FIG. 6 is an exemplary diagram schematically illustrating a 3D shape model and 3D point cloud data extracted during a risk assessment procedure using a risk assessment system for a building according to an embodiment of the present invention, and FIG. 6 is an exemplary diagram schematically illustrating a process of calculating a shape error after matching the 3D shape model and 3D point cloud data.

우선, 도 4를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 건축물의 위험도 평가 절차는 BIM 데이터 획득 단계(S100), 3D 형상 데이터 획득 단계(S200), 변위량 연산 단계(S300) 및 위험도 평가 단계(S400)를 포함할 수 있다.First, referring to FIG. 4, the risk assessment procedure of a building according to an embodiment of the present invention includes a BIM data acquisition step (S100), a 3D shape data acquisition step (S200), a displacement amount calculation step (S300) and a risk assessment step ( S400) may be included.

BIM 데이터 획득 단계(S100)에서는 저장부(100)에 미리 저장된 건축물의 BIM 데이터를 획득할 수 있다.In the BIM data acquisition step ( S100 ), BIM data of a building previously stored in the storage unit 100 may be acquired.

3D 형상 데이터 획득 단계(S200)에서는 3D 형상 데이터 획득부(200)를 통해, 3D 형상 데이터를 획득한다.In the 3D shape data acquisition step ( S200 ), 3D shape data is acquired through the 3D shape data acquisition unit 200 .

3D형상 데이터 획득부(200)는 건축물을 3차원 스캐닝으로 실측하여, 얻은 점군 데이터를 기반으로 구성된 3D 형상 데이터를 획득할 수 있다.The 3D shape data acquisition unit 200 may acquire 3D shape data configured based on the obtained point cloud data by actually measuring the building through 3D scanning.

변위량 연산 단계(S300)에서는 변위량 연산부(400)를 통해, 3D 형상 모델과 3D 형상 데이터를 비교하여 3D 형상 모델과 3D 형상 데이터간 변위량을 연산할 수 있다.In the displacement amount calculation step S300 , the displacement amount calculation unit 400 may compare the 3D shape model and the 3D shape data to calculate the displacement amount between the 3D shape model and the 3D shape data.

도 5를 참조하면, 변위량 연산 단계(S300)는 3D 형상 모델 추출 단계(S310), 점군 데이터 획득 단계(S320), 3D 형상 모델과 점군 데이터 정합 단계(S330) 및 형상 오차 연산 단계(S340)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 5 , the displacement amount calculation step S300 includes the 3D shape model extraction step S310, the point cloud data acquisition step S320, the 3D shape model and the point cloud data matching step S330, and the shape error calculation step S340. may include

3D 형상 모델 추출 단계(S310)에서는 BIM 데이터에서 캐드 등으로 구현 가능하며, 객체에 형상 데이터 및 설계 데이터를 포함하는 3차원 형상의 3D 형상 모델을 추출할 수 있다.In the 3D shape model extraction step ( S310 ), it is possible to implement from BIM data, such as CAD, and extract a 3D shape model of a 3D shape including shape data and design data in an object.

이렇게 추출된 3D 형상 모델(1)은 도 6의 (A)와 같다.The extracted 3D shape model 1 is as shown in FIG. 6(A).

점군 데이터 획득 단계(S320)에서는 3D 형상 데이터 획득부(200)를 통해 획득한 3D 형상 데이터에서 형상 데이터인 점군 데이터만 선택적으로 획득할 수 있다.In the point cloud data acquisition step S320 , only point cloud data that is shape data may be selectively acquired from the 3D shape data acquired through the 3D shape data acquisition unit 200 .

이렇게 추출된 점군 데이터(2)는 복수의 점군(21)이 모여 형상 데이터를 구성하며, 도 6의 (B)와 같다.The point cloud data 2 thus extracted constitutes shape data by gathering a plurality of point clouds 21 , as shown in FIG. 6B .

3D 형상 모델과 점군 데이터 정합 단계(S330)에서는 정합부(300)를 통해, 3D 형상 모델과 점군 데이터를 정합할 수 있다.In the 3D shape model and point cloud data matching step S330 , the 3D shape model and the point cloud data may be matched through the matching unit 300 .

정합 단계(S330)에서는 건축물로 구성된 좌표에서 기준 좌표(예를 들어, 원점, 0,0)을 기준으로 3D 형상 모델과 3D 형상 데이터의 좌표계를 일치시키고, 3D 형상 모델과 3D 형상 데이터를 정합할 수 있다.In the matching step (S330), the coordinate system of the 3D shape model and the 3D shape data is matched based on the reference coordinates (eg, origin, 0,0) in the coordinates composed of the building, and the 3D shape model and the 3D shape data are matched. can

정합 단계(S330)에서는 3D 형상 모델과 3D 형상 데이터의 좌표계를 일치시킴으로써 3D 형상 모델과 3D 형상 데이터 크기를 일치시키는 것이 바람직하고, 구현되는 시점도 동일하게 일치시키는 것이 바람직하다.In the matching step ( S330 ), it is preferable to match the size of the 3D shape model and the 3D shape data by matching the coordinate system of the 3D shape model and the 3D shape data, and it is preferable to match the implemented timing equally.

이렇게 정합된 3D 형상 모델과 점군 데이터는 도 7과 같다.The 3D shape model and the point cloud data matched in this way are shown in FIG. 7 .

형상 오차 연산 단계(S340)에서는 변위량 연산부(400)에서 3D 형상 모델과 건축물의 점군 데이터 간의 형상 오차를 연산하여, 변위량을 연산할 수 있다.In the shape error calculation step S340 , the displacement amount calculating unit 400 may calculate the displacement amount by calculating the shape error between the 3D shape model and the point cloud data of the building.

한편, 3D 형상 모델은 다수의 폴리곤 집합체가 모여서 형성된 형태로 구현될 수 있다.Meanwhile, the 3D shape model may be implemented in a form in which a plurality of polygon aggregates are gathered.

여기서, 변위량 연산부(400)는 3D 형상 모델에서 폴리곤의 모서리 영역을 정의하고, 해당 모서리 영역과 점군 데이터를 이루는 하나의 점 데이터가 대응되는 것으로 가정하고, 3D 형상 모델에서 폴리곤의 특정 모서리 영역과 대응되는 점군 데이터의 특정 점 사이의 거리를 연산하여, 3D 형상 모델과 건축물의 점군 데이터 간의 형상 오차를 연산할 수 있다.Here, the displacement calculation unit 400 defines an edge region of a polygon in the 3D shape model, assumes that the edge region and one point data constituting the point cloud data correspond to each other, and corresponds to a specific edge region of a polygon in the 3D shape model By calculating the distance between specific points of the point cloud data, a shape error between the 3D shape model and the point cloud data of the building may be calculated.

한편, 변위량 연산부(400)는 3D 형상 모델에서 특정 폴리곤의 모서리 영역을 기준으로 형상 오차의 연산을 시작하여, 기준점으로부터 단일 방향으로 확장해가면서 선택된 모든 영역의 형상 오차를 연산할 수 있다.Meanwhile, the displacement calculation unit 400 may start calculating the shape error based on the corner area of a specific polygon in the 3D shape model, and may calculate the shape error of all selected areas while extending in a single direction from the reference point.

여기서, 각 점에서 연산된 형상 오차가 미리 설정된 임계치를 초과하지 않은 경우는 연산된 값을 무시할 수 있으며, 미리 설정된 임계치를 초과한 값에 대해서만 취득하여 종합적인 변위량을 도출할 수 있다.Here, when the shape error calculated at each point does not exceed a preset threshold, the calculated value can be ignored, and only a value exceeding the preset threshold can be acquired to derive a comprehensive displacement amount.

위험도 평가 단계(S400)에서는 평가부(500)를 통해 변위량 연산부(400)에서 연산된 3D 형상 모델과 3D 형상 데이터간 변위량 데이터를 기준으로 건축물의 위험도를 평가할 수 있다.In the risk evaluation step S400 , the risk of the building may be evaluated based on the displacement data between the 3D shape model calculated by the displacement calculation unit 400 and the 3D shape data through the evaluation unit 500 .

이하에서는 도 8 내지 도 10을 참조하여, 본 발명의 다른 실시예에 따른 건축물의 위험도 평가 시스템을 이용한 위험도 평가 절차를 설명한다.Hereinafter, a risk assessment procedure using a risk assessment system for a building according to another embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 8 to 10 .

도 8은 본 발명의 다른 실시예에 따른 건축물의 위험도 평가 시스템을 이용한 위험도 평가 절차 중 변위량 연산 단계를 나타낸 흐름도이고, 도 9는 본 발명의 다른 실시예에 따른 건축물의 위험도 평가 시스템을 이용한 위험도 평가 절차 중 추출한 3D 점군 모델과 3D 점군 데이터를 개략적으로 나타낸 예시도이고, 도 10은 도 9의 3D 점군 모델과 3D 점군 데이터를 정합한 후, 형상 오차를 연산하는 과정을 개략적으로 나타낸 예시도이다.8 is a flowchart illustrating a displacement amount calculation step in a risk assessment procedure using a risk assessment system for a building according to another embodiment of the present invention, and FIG. 9 is a risk assessment using a risk assessment system for a building according to another embodiment of the present invention. It is an exemplary diagram schematically showing a 3D point cloud model and 3D point cloud data extracted during the procedure, and FIG. 10 is an exemplary diagram schematically illustrating a process of calculating a shape error after matching the 3D point cloud model and 3D point cloud data of FIG. 9 .

본 발명의 다른 실시예에 따른 건축물의 위험도 평가 절차는 도 4에 도시된 본 발명의 일 실시예에 따른 건축물의 위험도 평가 절차와 변위량 연산 단계(S1000)가 상이하다.The procedure for evaluating the risk of a building according to another embodiment of the present invention is different from the procedure for evaluating the risk of a building according to the embodiment of the present invention shown in FIG. 4 and the displacement amount calculation step ( S1000 ).

따라서, 이하에서 본 발명의 다른 실시예에 따른 건축물의 위험도 평가 절차에서는 변위량 연산 단계(S1000)에 관해서 구체적으로 설명한다.Therefore, in the risk assessment procedure of a building according to another embodiment of the present invention below, the displacement amount calculation step ( S1000 ) will be described in detail.

도 8을 참조하면, 변위량 연산 단계(S1000)는 3D 형상 모델 추출 단계(S1010), 점군 모델 추출(S1020), 점군 데이터 획득 단계(S1030), 3D 점군 모델과 점군 데이터 정합 단계(S1040) 및 형상 오차 연산 단계(S1050)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 8 , the displacement amount calculation step S1000 includes the 3D shape model extraction step S1010 , the point cloud model extraction step S1020 , the point cloud data acquisition step S1030 , the 3D point cloud model and the point cloud data matching step S1040 , and the shape It may include an error calculation step (S1050).

3D 형상 모델 추출 단계(S1010)에서는 BIM 데이터에서 캐드 등으로 구현 가능하며, 객체에 형상 데이터 및 설계 데이터를 포함하는 3차원 형상의 3D 형상 모델을 추출할 수 있다.In the step of extracting the 3D shape model ( S1010 ), the 3D shape model of the 3D shape including the shape data and the design data in the object may be extracted from the BIM data by using CAD or the like.

또한, 점군 모델 추출(S1020)에서는 BIM 데이터의 3D 형상 모델에서 3D 점군 모델을 추출할 수 있다.Also, in the point cloud model extraction ( S1020 ), the 3D point cloud model may be extracted from the 3D shape model of the BIM data.

여기서, BIM 데이터 내에 3D 점군 모델이 저장되어 있는 경우는 3D 점군 모델을 바로 추출할 수 있고, BIM 데이터 내에 3D 점군 모델이 저장되어 있지 않은 경우는 3D 형상 모델에 특정된 변환 알고리즘을 적용해, 3D 형상 모델에서 3D 점군 모델을 추출할 수 있다.Here, if the 3D point cloud model is stored in the BIM data, the 3D point cloud model can be directly extracted. If the 3D point cloud model is not stored in the BIM data, a transformation algorithm specific to the 3D shape model is applied A 3D point cloud model can be extracted from the shape model.

이렇게 추출된 점군 모델(5)은 복수의 점군(11)이 모여 형상 데이터를 구성하며, 도 9의 (A)와 같다.The point cloud model 5 thus extracted constitutes shape data by gathering a plurality of point clouds 11 , as shown in FIG. 9A .

점군 데이터 획득 단계(S1030)에서는 3D 형상 데이터 획득부(200)를 통해 획득한 3D 형상 데이터에서 형상 데이터인 점군 데이터만 선택적으로 획득할 수 있다.In the point cloud data acquisition step S1030 , only point cloud data that is shape data may be selectively acquired from the 3D shape data acquired through the 3D shape data acquisition unit 200 .

이렇게 추출된 점군 데이터(2)는 복수의 점군(21)이 모여 형상 데이터를 구성하며, 도 9의 (B)와 같다.The point cloud data 2 extracted in this way constitutes shape data by gathering a plurality of point clouds 21 , as shown in FIG. 9B .

3D 점군 모델과 점군 데이터 정합 단계(S1040)에서는 정합부(300)를 통해, 3D 점군 모델과 점군 데이터를 정합할 수 있다.In the 3D point cloud model and the point cloud data matching step ( S1040 ), the 3D point cloud model and the point cloud data may be matched through the matching unit 300 .

정합 단계(S1040)에서는 건축물로 구성된 좌표에서 기준 좌표(예를 들어, 원점, 0,0)을 기준으로 3D 점군 모델과 3D 형상 데이터의 좌표계를 일치시키고, 3D 점군 모델과 3D 형상 데이터를 정합할 수 있다.In the registration step (S1040), the coordinate system of the 3D point cloud model and the 3D shape data is matched based on the reference coordinates (eg, origin, 0,0) in the coordinates composed of the building, and the 3D point cloud model and the 3D shape data are matched. can

정합 단계(S1040)에서는 3D 형상 모델과 3D 형상 데이터의 좌표계를 일치시킴으로써 3D 점군 모델과 3D 형상 데이터 크기를 일치시키는 것이 바람직하고, 구현되는 시점도 동일하게 일치시키는 것이 바람직하다.In the matching step ( S1040 ), it is preferable to match the size of the 3D point cloud model and the 3D shape data by matching the coordinate system of the 3D shape model and the 3D shape data, and it is preferable to match the implemented time point equally.

이렇게 정합된 3D 점군 모델과 점군 데이터는 도 10과 같다.The 3D point cloud model and point cloud data matched in this way are shown in FIG. 10 .

형상 오차 연산 단계(S1050)에서는 변위량 연산부(400)에서 3D 점군 모델과 건축물의 점군 데이터 간의 형상 오차를 연산하여, 변위량을 연산할 수 있다.In the shape error calculation step S1050 , the displacement amount calculating unit 400 may calculate the displacement amount by calculating the shape error between the 3D point cloud model and the point cloud data of the building.

여기서, 변위량 연산부(400)는 3D 점군 모델에서의 특정 점이 점군 데이터를 이루는 하나의 점 데이터가 대응되는 것으로 가정하고, 3D 점군 모델에서 특정 점과 대응되는 점군 데이터의 특정 점 사이의 거리를 연산하여, 3D 점군 모델과 건축물의 점군 데이터 간의 형상 오차를 연산할 수 있다.Here, the displacement calculation unit 400 assumes that a specific point in the 3D point cloud model corresponds to one point data constituting the point cloud data, and calculates the distance between a specific point in the 3D point cloud model and a specific point in the corresponding point cloud data. , it is possible to calculate the shape error between the 3D point cloud model and the point cloud data of the building.

한편, 변위량 연산부(400)는 3D 형상 모델에서 특정 점을 기준으로 형상 오차의 연산을 시작하여, 기준점으로부터 단일 방향으로 확장해가면서 선택된 모든 영역의 형상 오차를 연산할 수 있다.Meanwhile, the displacement calculation unit 400 may start calculating the shape error based on a specific point in the 3D shape model and calculate the shape error of all selected regions while extending from the reference point in a single direction.

여기서, 각 점에서 연산된 형상 오차가 미리 설정된 임계치를 초과하지 않은 경우는 연산된 값을 무시할 수 있으며, 미리 설정된 임계치를 초과한 값에 대해서만 취득하여 종합적인 변위량을 도출할 수 있다.Here, when the shape error calculated at each point does not exceed a preset threshold, the calculated value can be ignored, and only a value exceeding the preset threshold can be acquired to derive a comprehensive displacement amount.

이하에서는 도 11 내지 도 12를 참조하여, 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 건축물의 위험도 평가 시스템을 이용한 위험도 평가 절차를 설명한다.Hereinafter, a risk assessment procedure using a risk assessment system for a building according to another embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 11 to 12 .

도 11은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 건축물의 위험도 평가 시스템을 이용한 위험도 평가 절차 중 변위량 연산 단계를 나타낸 흐름도이고, 도 12는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 건축물의 위험도 평가 시스템을 이용한 위험도 평가 절차 중 추출한 3D 점군 모델과 3D 점군 데이터를 개략적으로 나타낸 예시도이다.11 is a flowchart illustrating a displacement amount calculation step in a risk assessment procedure using a risk assessment system for a building according to another embodiment of the present invention, and FIG. 12 is a risk assessment system for a building according to another embodiment of the present invention. It is an exemplary diagram schematically showing the 3D point cloud model and 3D point cloud data extracted during the risk assessment procedure.

본 발명의 또 다른 실시예에 따른 건축물의 위험도 평가 절차는 도 4에 도시된 본 발명의 일 실시예에 따른 건축물의 위험도 평가 절차와 변위량 연산 단계(S2000)가 상이하다.The procedure for evaluating the risk of a building according to another embodiment of the present invention is different from the procedure for evaluating the risk of a building according to the embodiment of the present invention shown in FIG. 4 and the displacement calculation step ( S2000 ).

따라서, 이하에서 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 건축물의 위험도 평가 절차에서는 변위량 연산 단계(S2000)에 관해서 구체적으로 설명한다.Therefore, in the procedure for evaluating the risk of a building according to another embodiment of the present invention, the displacement calculation step ( S2000 ) will be described in detail below.

도 11을 참조하면, 변위량 연산 단계(S2000)는 3D 형상 모델 추출 단계(S2010), 점군 모델 추출(S2020), 제1바운딩 박스 투영 단계(S2030), 점군 데이터 획득 단계(S2040), 제2바운딩 박스 투영 단계(S2050) 및 밀집 비율 오차 연산 단계(S2060)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 11 , the displacement amount calculation step (S2000) includes the 3D shape model extraction step (S2010), the point cloud model extraction (S2020), the first bounding box projection step (S2030), the point cloud data acquisition step (S2040), the second bounding It may include a box projection step (S2050) and a density ratio error calculation step (S2060).

3D 형상 모델 추출 단계(S2010)에서는 BIM 데이터에서 캐드 등으로 구현 가능하며, 객체에 형상 데이터 및 설계 데이터를 포함하는 3차원 형상의 3D 형상 모델을 추출할 수 있다.In the 3D shape model extraction step (S2010), it is possible to implement from BIM data to CAD or the like, and it is possible to extract a 3D shape model of a 3D shape including shape data and design data in an object.

또한, 점군 모델 추출(S2020)에서는 BIM 데이터의 3D 형상 모델에서 3D 점군 모델을 추출할 수 있다.In addition, in the point cloud model extraction ( S2020 ), the 3D point cloud model may be extracted from the 3D shape model of the BIM data.

여기서, BIM 데이터 내에 3D 점군 모델이 저장되어 있는 경우는 3D 점군 모델을 바로 추출할 수 있고, BIM 데이터 내에 3D 점군 모델이 저장되어 있지 않은 경우는 3D 형상 모델에 특정된 변환 알고리즘을 적용해, 3D 형상 모델에서 3D 점군 모델을 추출할 수 있다.Here, if the 3D point cloud model is stored in the BIM data, the 3D point cloud model can be directly extracted. If the 3D point cloud model is not stored in the BIM data, a transformation algorithm specific to the 3D shape model is applied A 3D point cloud model can be extracted from the shape model.

제1바운딩 박스 투영 단계(S2030)에서는 추출된 점군 모델에 가상의 제1바운딩 박스를 투영한다.In the step of projecting the first bounding box ( S2030 ), the virtual first bounding box is projected on the extracted point cloud model.

여기서, 제1바운딩 박스는 변위량을 측정하려는 특정 영역을 한정할 수 있는 것으로, 본 발명에서 제1바운딩 박스의 형상 및 크기를 한정하는 것은 아니다.Here, the first bounding box may limit a specific area in which the displacement amount is to be measured, and the shape and size of the first bounding box are not limited in the present invention.

이렇게 제1바운딩 박스(10)가 투영된 점군 모델은 복수의 점군(11)이 모여 형상 데이터를 구성하며, 도 12의 (A)와 같다.In the point cloud model on which the first bounding box 10 is projected in this way, a plurality of point clouds 11 are gathered to form shape data, as shown in FIG. 12A .

점군 데이터 획득 단계(S2040)에서는 3D 형상 데이터 획득부(200)를 통해 획득한 3D 형상 데이터에서 형상 데이터인 점군 데이터만 선택적으로 획득할 수 있다.In the point cloud data acquisition step S2040 , only point cloud data that is shape data may be selectively acquired from the 3D shape data acquired through the 3D shape data acquisition unit 200 .

제2바운딩 박스 투영 단계(S2050)에서는 추출된 점군 데이터에 가상의 제2바운딩 박스를 투영한다.In the step of projecting the second bounding box ( S2050 ), a virtual second bounding box is projected on the extracted point cloud data.

여기서, 제2바운딩 박스는 변위량을 측정하려는 특정 영역을 한정할 수 있는 것으로, 본 발명에서 제2바운딩 박스의 형상 및 크기를 한정하는 것은 아니다.Here, the second bounding box may limit a specific area in which the displacement amount is to be measured, and the shape and size of the second bounding box are not limited in the present invention.

다만, 제2바운딩 박스는 제1바운딩 박스의 투영 시점, 투영 위치 및 투영 형상이 대응될 수 있다.However, the second bounding box may correspond to the projection viewpoint, the projection position, and the projection shape of the first bounding box.

이렇게 제2바운딩 박스(20)가 투영된 점군 데이터는 복수의 점군(21)이 모여 형상 데이터를 구성하며, 도 12의 (B)와 같다.The point cloud data onto which the second bounding box 20 is projected in this way constitutes shape data by gathering a plurality of point clouds 21 , as shown in FIG. 12B .

한편, 제1바운딩 박스(10)가 투영된 3D 점군 모델과 제2바운딩 박스(20)가 투영된 점군 데이터는 정합하지 않아도 무방하나, 앞선 실시예와 같이 정합하여 보다 명확하게 비교 분석하는 것이 바람직하다.On the other hand, the 3D point cloud model on which the first bounding box 10 is projected and the point cloud data on which the second bounding box 20 is projected do not need to be matched. do.

밀집 비율 오차 연산 단계(S2060)에서는 변위량 연산부(400)에서 3D 점군 모델과 건축물의 점군 데이터 간의 밀집 비율을 연산하여, 변위량을 연산할 수 있다.In the density ratio error calculation step ( S2060 ), the displacement amount calculating unit 400 may calculate the displacement amount by calculating the density ratio between the 3D point cloud model and the point cloud data of the building.

예컨대, 도 12를 참조하면, 변위량 연산부(400)에서는 3D 점군 모델에서 단일 바운딩 박스(10) 내에 점군 데이터가 7개 밀집된 것으로 판단하고, 3D 점군 데이터에서 단일 바운딩 박스(20) 내에 점군 데이터가 8개 밀집된 것으로 판단할 수 있다.For example, referring to FIG. 12 , the displacement calculation unit 400 determines that 7 point cloud data are concentrated in a single bounding box 10 in the 3D point cloud model, and 8 point cloud data in the single bounding box 20 in the 3D point cloud data is It can be judged that the dog is crowded.

이후, 변위량 연산부(400)에서는 바운딩 박스가 투영된 해당 영역에서 밀집 비율의 차이가 있어, 해당 영역에서 변위량이 있는 것으로 추정할 수 있다.Thereafter, the displacement amount calculating unit 400 may estimate that there is a displacement amount in the corresponding area because there is a difference in the density ratio in the corresponding area on which the bounding box is projected.

한편, 밀집 비율 오차 연산 단계(S2060)를 통한 변위량 연산 과정은 정밀한 변위량을 측정하는 데에는 한계가 있지만, 신속하게 특정된 해당 영역에서 변위가 발생한 정도를 수치화 할 수 있다.On the other hand, although the displacement amount calculation process through the density ratio error calculation step ( S2060 ) has a limit in accurately measuring the displacement amount, it is possible to quickly quantify the degree of displacement occurring in the specified area.

이상의 상세한 설명은 본 발명을 예시하는 것이다. 또한 전술한 내용은 본 발명의 바람직한 실시 형태를 나타내어 설명하는 것이며, 본 발명은 다양한 다른 조합, 변경 및 환경에서 사용할 수 있다. 즉 본 명세서에 개시된 발명의 개념의 범위, 저술한 개시 내용과 균등한 범위 및/또는 당업계의 기술 또는 지식의 범위내에서 변경 또는 수정이 가능하다. 저술한 실시예는 본 발명의 기술적 사상을 구현하기 위한 최선의 상태를 설명하는 것이며, 본 발명의 구체적인 적용 분야 및 용도에서 요구되는 다양한 변경도 가능하다. 따라서 이상의 발명의 상세한 설명은 개시된 실시 상태로 본 발명을 제한하려는 의도가 아니다. 또한 첨부된 청구범위는 다른 실시 상태도 포함하는 것으로 해석되어야 한다.The above detailed description is illustrative of the present invention. In addition, the above description shows and describes preferred embodiments of the present invention, and the present invention can be used in various other combinations, modifications, and environments. That is, changes or modifications are possible within the scope of the concept of the invention disclosed herein, the scope equivalent to the written disclosure, and/or within the scope of skill or knowledge in the art. The written embodiment describes the best state for implementing the technical idea of the present invention, and various changes required in the specific application field and use of the present invention are possible. Accordingly, the detailed description of the present invention is not intended to limit the present invention to the disclosed embodiments. Also, the appended claims should be construed as including other embodiments.

1000: 건축물의 위험도 평가 시스템
100: 저장부 200: 3D형상 데이터 획득부
300: 정합부 400: 변위량 연산부
500: 평가부
1000: building risk assessment system
100: storage unit 200: 3D shape data acquisition unit
300: matching unit 400: displacement calculation unit
500: evaluation unit

Claims (10)

건축물의 3D 형상 데이터를 획득하는 3D 형상 데이터 획득부;
미리 저장된 BIM 데이터와 상기 3D 형상 데이터를 비교하여, 변위량을 연산하는 변위량 연산부;
상기 변위량 데이터를 기준으로 상기 건축물의 위험도를 평가하는 평가부; 및
상기 BIM 데이터에서 3D 형상 모델을 추출하고, 추출된 상기 3D 형상 모델과 상기 3D 형상 데이터를 정합하는 정합부; 를 포함하고,
상기 3D 형상 데이터 획득부는, 3D 스캐닝하여 상기 건축물의 점군 데이터를 획득하고,
상기 변위량 연산부는, 상기 3D 형상 모델의 3D 점군 모델을 추출하고, 상기 3D 점군 모델에서 선택된 영역에 가상의 제1바운딩 박스를 투영하고, 상기 건축물의 점군 데이터에서 선택된 영역에 가상의 제2바운딩 박스를 투영하고, 상기 제1바운딩 박스에서의 점군 밀집 비율과 상기 제2바운딩 박스에서의 점군 밀집 비율을 비교하여, 변위량을 연산하고,
상기 제1바운딩 박스와 상기 제2바운딩 박스는 투영 시점, 투영 위치 및 투영 형상이 대응되고,
상기 평가부는 상기 BIM 데이터에서 건축물의 복수의 건물 객체를 구분하고, 각 건물 객체 별로 상이한 가중치 부여하고,
각 건물 객체 별로 연산된 변위량 데이터에 부여된 가중치를 적용하여, 상기 건축물의 위험도를 평가하는 건축물의 위험도 평가 시스템.
3D shape data acquisition unit for acquiring 3D shape data of the building;
a displacement calculation unit that compares the pre-stored BIM data with the 3D shape data to calculate a displacement amount;
an evaluation unit for evaluating the degree of risk of the building based on the displacement data; and
a matching unit for extracting a 3D shape model from the BIM data and matching the extracted 3D shape model with the 3D shape data; including,
The 3D shape data acquisition unit obtains the point cloud data of the building by 3D scanning,
The displacement amount calculating unit extracts a 3D point cloud model of the 3D shape model, projects a virtual first bounding box on an area selected from the 3D point cloud model, and a virtual second bounding box on an area selected from the point cloud data of the building , and comparing the point cluster density ratio in the first bounding box with the point cloud density ratio in the second bounding box to calculate the displacement amount,
The first bounding box and the second bounding box correspond to a projection viewpoint, a projection position, and a projection shape,
The evaluation unit classifies a plurality of building objects of a building in the BIM data, and assigns different weights to each building object,
A risk assessment system for a building that evaluates the risk of the building by applying a weight assigned to the displacement data calculated for each building object.
삭제delete 삭제delete 제 1항에 있어서,
상기 변위량 연산부는,
상기 3D 형상 모델과 상기 건축물의 점군 데이터 간의 형상 오차를 연산하여, 변위량을 연산하는 건축물의 위험도 평가 시스템.
The method of claim 1,
The displacement calculation unit,
A risk assessment system for a building that calculates a displacement amount by calculating a shape error between the 3D shape model and the point cloud data of the building.
제 1항에 있어서,
상기 변위량 연산부는,
상기 3D 형상 모델의 3D 점군 모델을 추출하고,
추출된 상기 3D 점군 모델과 상기 건축물의 점군 데이터 간의 점간 거리를 연산하여, 변위량을 연산하는 건축물의 위험도 평가 시스템.
The method of claim 1,
The displacement calculation unit,
extracting a 3D point cloud model of the 3D shape model,
A risk assessment system for a building that calculates a displacement by calculating a point-to-point distance between the extracted 3D point cloud model and the point cloud data of the building.
삭제delete 삭제delete 삭제delete 제 1항에 있어서,
상기 평가부는
상기 BIM 데이터에서 건축물의 형식을 철근콘크리트, 철골조, 조적조 및 목조로 구분하고, 각 건축물의 형식 별로 상이한 가중치 부여하고,
각 건축물에서 연산된 변위량 데이터에 부여된 가중치를 적용하여, 상기 건축물의 위험도를 평가하는 건축물의 위험도 평가 시스템.
The method of claim 1,
The evaluation unit
In the BIM data, the types of buildings are divided into reinforced concrete, steel frame, masonry and wood, and different weights are given for each type of building,
A risk assessment system for a building that evaluates the risk of the building by applying a weight assigned to the displacement data calculated in each building.
제 1항에 있어서,
상기 평가부는
상기 BIM 데이터에서 건축물의 용도를 구분하고, 각 건축물의 용도 별로 상이한 가중치 부여하고,
각 건축물에서 연산된 변위량 데이터에 부여된 가중치를 적용하여, 상기 건축물의 위험도를 평가하는 건축물의 위험도 평가 시스템.
The method of claim 1,
The evaluation unit
Classifying the use of buildings in the BIM data, assigning different weights to each use of each building,
A risk assessment system for a building that evaluates the risk of the building by applying a weight assigned to the displacement data calculated in each building.
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