KR20230046562A - Method and system for automatic generation of bim models through evaluation of similarity between 3d scan data and bim library objects - Google Patents

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Abstract

A BIM model generating method performed by a BIM model generating system may comprise the steps of: acquiring 3D scan data; extracting object attribute information from the acquired 3D scan data; selecting a BIM library object through the extracted object attribute information and similarity evaluation between objects stored in the BIM library; and constructing a BIM model from the selected BIM library object using additional information included in the acquired 3D scan data.

Description

3차원 스캔 데이터와 BIM 라이브러리 객체의 유사도 평가를 통한 BIM 모델 자동 생성 방법 및 시스템{METHOD AND SYSTEM FOR AUTOMATIC GENERATION OF BIM MODELS THROUGH EVALUATION OF SIMILARITY BETWEEN 3D SCAN DATA AND BIM LIBRARY OBJECTS}BIM model automatic generation method and system through evaluation of similarity between 3D scan data and BIM library objects

아래의 설명은 BIM 모델을 자동으로 생성하는 기술에 관한 것이다. The description below relates to techniques for automatically generating BIM models.

Scan-to-BIM는 실제 건축물을 3차원으로 스캔하여 취득한 포인트 클라우드로부터 해당 건축물의 BIM 모델을 구축하는 과정이다. Scan-to-BIM is a process of constructing a BIM model of a building from a point cloud obtained by scanning an actual building in 3D.

기존 Scan-to-BIM 과정에서는 건축물을 3차원으로 스캔하여 취득한 포인트 클라우드를 활용하여 1)작업자가 직접 BIM 객체들을 생성하거나, 2)BIM library에서 가장 유사한 (혹은 동일한) 객체를 선택하고 배치하여 BIM 모델을 구축해야 한다. 전자보다 후자가 효율적인 방법이지만 스캔한 포인트 클라우드에서 작업자가 직접 객체를 식별하여 수많은 BIM library 객체들 중 동일하거나 가장 유사한 객체를 매칭해야 하므로 시간, 인력, 비용이 많이 소요되는 한계점이 있다.In the existing Scan-to-BIM process, by using a point cloud obtained by scanning a building in 3D, 1) a worker directly creates BIM objects, or 2) selects and arranges the most similar (or identical) objects from the BIM library to create BIM You have to build a model. Although the latter method is more efficient than the former, there is a limitation in that it takes a lot of time, manpower, and cost because the operator must directly identify the object in the scanned point cloud and match the same or most similar object among numerous BIM library objects.

한편, 한국공개특허 제10-2018-0131471호(3D 스캐닝과 BIM을 이용한 시공 오차 통합 관리 장치 및 그 방법)에는 3D 스캐너의 결과물인 3D 포인트 클라우드 데이터와 BIM 모델을 활용하여 건축물에 대한 가상현실을 구현하고 건축물의 시공 및 유지 관리 단계에서 활용하기 위한 기술이 개시되어 있다.On the other hand, Korea Patent Publication No. 10-2018-0131471 (Apparatus and method for integrated management of construction errors using 3D scanning and BIM) utilizes 3D point cloud data and BIM models, which are the output of 3D scanners, to create virtual reality for buildings. Technology for implementation and utilization in the construction and maintenance stages of buildings is disclosed.

본 발명은 실제 건축물의 3차원 스캔 데이터와 BIM 라이브러리(library) 객체들의 유사도를 평가하여 동일하거나 가장 유사한 객체를 자동으로 선택하고, 선택된 객체를 이용하여 BIM 모델을 생성하는 방법 및 시스템으로서 기존 Scan-to-BIM 과정의 한계점을 해결하고자 한다. The present invention evaluates the similarity between 3D scan data of a real building and BIM library objects, automatically selects the same or most similar object, and creates a BIM model using the selected object. We want to solve the limitations of the to-BIM process.

BIM 모델 생성 시스템에 의해 수행되는 BIM 모델 생성 방법은, 3차원 스캔 데이터를 획득하는 단계; 상기 획득된 3차원 스캔 데이터의 객체 속성 정보를 추출하는 단계; 상기 추출된 객체 속성 정보와 BIM 라이브러리에 저장된 객체들 간 유사도 평가를 통해 BIM 라이브러리 객체를 선택하는 단계; 및 상기 획득된 3차원 스캔 데이터에 포함된 부가 정보를 이용하여 상기 선택된 BIM 라이브러리 객체로부터 BIM 모델을 구축하는 단계를 포함할 수 있다. The BIM model generation method performed by the BIM model generation system includes obtaining three-dimensional scan data; extracting object property information of the obtained 3D scan data; selecting a BIM library object through similarity evaluation between the extracted object attribute information and objects stored in the BIM library; and constructing a BIM model from the selected BIM library object using additional information included in the obtained 3D scan data.

상기 BIM 라이브러리 객체를 선택하는 단계는, 상기 BIM 라이브러리에 저장된 객체의 속성 정보를 추출하고, 상기 획득된 3차원 스캔 데이터로부터 추출된 객체 속성 정보와 상기 BIM 라이브러리로부터 추출된 객체의 속성 정보의 각각을 매칭하는 단계를 포함할 수 있다. The step of selecting the BIM library object is to extract the attribute information of the object stored in the BIM library, and each of the object attribute information extracted from the obtained 3D scan data and the attribute information of the object extracted from the BIM library. Matching may be included.

상기 BIM 라이브러리 객체를 선택하는 단계는, 상기 매칭된 각각의 객체의 속성 정보에 대한 유사도를 평가함에 따라 유사도가 가장 높은 BIM 라이브러리 객체를 선정하는 단계를 포함할 수 있다. The selecting of the BIM library object may include selecting a BIM library object having the highest similarity by evaluating the similarity of the attribute information of each matched object.

상기 BIM 라이브러리 객체를 선택하는 단계는, 상기 BIM 라이브러리에 저장된 객체의 속성 정보를 추출함에 따라 획득된 객체들의 속성 정보를 BIM 라이브러리 속성 정보 데이터베이스에 저장하는 단계를 포함할 수 있다. The selecting of the BIM library object may include storing attribute information of objects obtained by extracting attribute information of the object stored in the BIM library in a BIM library attribute information database.

상기 BIM 모델을 구축하는 단계는, 상기 선택된 BIM 라이브러리 객체에 대하여 상기 선택된 BIM 라이브러리 객체의 부가 정보를 상기 획득된 3차원 스캔 데이터에서 추출한 좌표, 회전각을 포함하는 부가 정보와 동일하게 조정하고, 상기 조정을 통해 획득된 BIM 라이브러리 객체를 BIM 모델에 자동으로 구축하는 단계를 포함할 수 있다. In the step of building the BIM model, the additional information of the selected BIM library object is adjusted to be the same as the additional information including coordinates and rotation angles extracted from the obtained 3D scan data with respect to the selected BIM library object, It may include automatically building the BIM library objects obtained through coordination into the BIM model.

상기 객체 속성 정보를 추출하는 단계는, 상기 획득된 3차원 스캔 데이터로부터 형태를 인식하여 면을 생성하고, 상기 생성된 면을 통해 메쉬 모델을 생성하고, 상기 생성된 메쉬 모델을 이용하여 상기 획득된 3차원 스캔 데이터로부터 객체 속성 정보를 추출하는 단계를 포함할 수 있다. The step of extracting the object property information may include recognizing a shape from the obtained 3D scan data to generate a face, generating a mesh model through the generated face, and using the generated mesh model to generate the obtained face. It may include extracting object attribute information from 3D scan data.

BIM 모델 생성 방법을 상기 BIM 모델 생성 시스템에 실행시키기 위해 비-일시적인 컴퓨터 판독가능한 기록 매체에 저장되는 컴퓨터 프로그램을 포함할 수 있다. It may include a computer program stored in a non-transitory computer readable recording medium in order to execute the BIM model generation method in the BIM model generation system.

BIM 모델 생성 시스템은, 3차원 스캔 데이터를 획득하는 3차원 스캔 데이터 획득부; 상기 획득된 3차원 스캔 데이터의 객체 속성 정보를 추출하는 속성 정보 추출부; 상기 추출된 객체 속성 정보와 BIM 라이브러리에 저장된 객체들 간 유사도 평가를 통해 BIM 라이브러리 객체를 선택하는 유사도 평가부; 및 상기 획득된 3차원 스캔 데이터에 포함된 부가 정보를 이용하여 상기 선택된 BIM 라이브러리 객체로부터 BIM 모델을 구축하는 BIM 모델 구축부를 포함할 수 있다. The BIM model generation system includes a three-dimensional scan data acquisition unit for obtaining three-dimensional scan data; an attribute information extractor extracting object attribute information of the obtained 3D scan data; a similarity evaluation unit selecting a BIM library object through similarity evaluation between the extracted object attribute information and objects stored in the BIM library; and a BIM model building unit for building a BIM model from the selected BIM library object using additional information included in the obtained 3D scan data.

상기 유사도 평가부는, 상기 BIM 라이브러리에 저장된 객체의 속성 정보를 추출하고, 상기 획득된 3차원 스캔 데이터로부터 추출된 객체 속성 정보와 상기 BIM 라이브러리로부터 추출된 객체의 속성 정보의 각각을 매칭할 수 있다. The similarity evaluation unit may extract attribute information of objects stored in the BIM library, and match each of the object attribute information extracted from the acquired 3D scan data and the attribute information of the object extracted from the BIM library.

상기 유사도 평가부는, 상기 매칭된 각각의 객체의 속성 정보에 대한 유사도를 평가함에 따라 유사도가 가장 높은 BIM 라이브러리 객체를 선정할 수 있다. The similarity evaluation unit may select a BIM library object having the highest similarity by evaluating the similarity of the attribute information of each matched object.

상기 유사도 평가부는, 상기 BIM 라이브러리에 저장된 객체의 속성 정보를 추출함에 따라 획득된 객체들의 속성 정보를 BIM 라이브러리 속성 정보 데이터베이스에 저장할 수 있다. The similarity evaluation unit may store attribute information of objects obtained by extracting attribute information of objects stored in the BIM library in a BIM library attribute information database.

상기 BIM 모델 구축부는, 상기 선택된 BIM 라이브러리 객체에 대하여 상기 선택된 BIM 라이브러리 객체의 부가 정보를 상기 획득된 3차원 스캔 데이터에서 추출한 좌표, 회전각을 포함하는 부가 정보와 동일하게 조정하고, 상기 조정을 통해 획득된 BIM 라이브러리 객체를 BIM 모델에 자동으로 구축할 수 있다. The BIM model building unit adjusts the additional information of the selected BIM library object to be the same as the additional information including coordinates and rotation angles extracted from the obtained 3D scan data with respect to the selected BIM library object, and through the adjustment Acquired BIM library objects can be automatically built into the BIM model.

상기 객체 정보를 추출부는, 상기 획득된 3차원 스캔 데이터로부터 형태를 인식하여 면을 생성하고, 상기 생성된 면을 통해 메쉬 모델을 생성하고, 상기 생성된 메쉬 모델을 이용하여 상기 획득된 3차원 스캔 데이터로부터 객체 속성 정보를 추출할 수 있다. The object information extraction unit recognizes a shape from the acquired 3D scan data to generate a face, creates a mesh model through the generated face, and uses the generated mesh model to generate the obtained 3D scan data. Object attribute information can be extracted from data.

실제 건축물의 3차원 스캔 데이터와 다양한 형상과 속성을 가진 BIM 라이브러리 객체들의 유사도를 평가함으로써 BIM 라이브러리에서 3차원 스캔 데이터와 동일하거나 가장 유사한 객체를 선택하고, 3차원 스캔 데이터와 동일하게 크기 및 회전각 등을 조정하여 BIM 모델을 생성함으로써 Scan-to-BIM 자동화의 정확도를 높일 수 있다. 또한, 이를 통해 기존 수작업 위주의 Scan-to-BIM 과정이 가진 시간, 인력, 비용 등의 한계점을 극복할 수 있다.By evaluating the similarity between the 3D scan data of real buildings and BIM library objects with various shapes and properties, the same or most similar object to the 3D scan data is selected from the BIM library, and the size and rotation angle are the same as the 3D scan data. It is possible to increase the accuracy of Scan-to-BIM automation by creating a BIM model by adjusting the etc. In addition, through this, it is possible to overcome the limitations of time, manpower, and cost of the existing manual-oriented Scan-to-BIM process.

도 1은 일 실시예에 따른 BIM 모델 생성 시스템의 개괄적인 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 일 실시예에 따른 BIM 모델 생성 시스템의 상세 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 일 실시예에 따른 BIM 모델 생성 시스템의 BIM 라이브러리 객체를 생성하는 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4는 일 실시예에 따른 BIM 모델 생성 시스템의 유사도 평가 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 5는 일 실시예에 있어서, BIM 모델을 생성하는 동작을 설명하기 위한 예이다.
도 6은 일 실시예에 따른 BIM 모델 생성 시스템의 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
도 7은 일 실시예에 따른 BIM 모델 생성 시스템에서 BIM 모델을 생성하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. 1 is a diagram for explaining the general operation of a BIM model generating system according to an embodiment.
2 is a diagram for explaining a detailed operation of a BIM model generating system according to an embodiment.
3 is a flowchart illustrating an operation of generating a BIM library object of the BIM model generation system according to an embodiment.
4 is a flowchart illustrating a similarity evaluation operation of a BIM model generation system according to an embodiment.
5 is an example for explaining an operation of generating a BIM model according to an embodiment.
6 is a block diagram for explaining the configuration of a BIM model generating system according to an embodiment.
7 is a flowchart illustrating a method of generating a BIM model in the BIM model generating system according to an embodiment.

이하, 실시예를 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명한다.Hereinafter, an embodiment will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 일 실시예에 따른 BIM 모델 생성 시스템의 개괄적인 동작을 설명하기 위한 도면이다. 1 is a diagram for explaining the general operation of a BIM model generating system according to an embodiment.

BIM 모델 생성 시스템(100)은 3차원 스캔 데이터와 BIM 라이브러리(Library) 객체의 유사도 평가를 통한 BIM 객체를 자동으로 생성할 수 있다. The BIM model creation system 100 may automatically generate a BIM object through evaluation of the similarity between the 3D scan data and the BIM library object.

BIM 모델 생성 시스템(100)은 3차원 객체를 스캔함에 따라 3차원 스캔 데이터를 획득할 수 있다(110). BIM 모델 생성 시스템(100)은 획득된 3차원 스캔 데이터의 객체 속성 정보를 추출할 수 있다(120). BIM 모델 생성 시스템(100)은 추출된 객체 속성 정보와 BIM 라이브러리에 저장된 객체들 간 유사도 평가를 통해 유사한 객체를 선정할 수 있다(130). 이때, BIM 모델 생성 시스템(100)은 BIM 라이브러리 속성 데이터베이스(131)에 저장된 객체의 속성 정보를 이용하여 3차원 스캔 데이터로부터 추출된 객체의 속성 정보의 각각을 매칭할 수 있다. BIM 라이브러리 속성 데이터베이스(131)란 BIM 라이브러리 객체와 관련된 속성 정보가 저장된 것일 수 있다. BIM 모델 생성 시스템(100)은 선정된 객체를 이용하여 BIM 라이브러리 객체를 생성할 수 있다. The BIM model creation system 100 may acquire 3D scan data by scanning a 3D object (110). The BIM model creation system 100 may extract object property information of the obtained 3D scan data (120). The BIM model creation system 100 may select a similar object through similarity evaluation between the extracted object attribute information and objects stored in the BIM library (130). At this time, the BIM model creation system 100 may match each of the attribute information of the object extracted from the 3D scan data using the attribute information of the object stored in the BIM library attribute database 131 . The BIM library property database 131 may store property information related to BIM library objects. The BIM model creation system 100 may create a BIM library object using the selected object.

도 2는 일 실시예에 따른 BIM 모델 생성 시스템의 상세 동작을 설명하기 위한 도면이다. 2 is a diagram for explaining a detailed operation of a BIM model generating system according to an embodiment.

BIM 모델 생성 시스템(100)은 객체 정보 전처리(210), 유사도 평가(220), BIM 라이브러리 객체 생성(230)을 포함하는 3단계의 동작을 수행할 수 있다. The BIM model creation system 100 may perform a three-step operation including object information preprocessing 210, similarity evaluation 220, and BIM library object creation 230.

객체 정보 전처리(210) 동작에서, BIM 모델 생성 시스템(100)은 3차원 스캔 데이터로부터 객체를 분류하는 기능, 포인트 클라우드를 메쉬(Mesh) 모델로 생성하는 기능, 객체의 속성 정보를 추출하는 기능 등을 수행할 수 있다. 또한, BIM 모델 생성 시스템(100)은 BIM 라이브러리로부터 객체를 분류하는 기능, BIM 모델에서 필요한 속성 정보를 추출하는 기능, 추출한 속성 정보를 통해 BIM library 객체의 DB를 생성하는 기능 등을 수행할 수 있다. In the object information preprocessing 210 operation, the BIM model creation system 100 has a function of classifying an object from 3D scan data, a function of generating a point cloud as a mesh model, a function of extracting attribute information of an object, etc. can be performed. In addition, the BIM model creation system 100 may perform a function of classifying objects from the BIM library, a function of extracting necessary attribute information from the BIM model, and a function of generating a DB of BIM library objects through the extracted attribute information. .

상세하게는, BIM 모델 생성 시스템(100)은 3차원 스캔 데이터를 획득할 수 있고, 획득된 3차원 스캔 데이터로부터 객체를 분류할 수 있다. 예를 들면, BIM 모델 생성 시스템(100)은 3차원 스캔 데이터의 특징 정보를 이용하여 객체를 인식할 수 있다. BIM 모델 생성 시스템(100)은 동일한 또는 유사한 속성 정보를 기준으로 인식된 객체를 분류할 수 있다. In detail, the BIM model creation system 100 may obtain 3D scan data and classify objects from the obtained 3D scan data. For example, the BIM model creation system 100 may recognize an object using feature information of 3D scan data. The BIM model creation system 100 may classify recognized objects based on the same or similar attribute information.

BIM 모델 생성 시스템(100)은 객체의 스캐닝을 통해 객체 형상에 따라 포인트 클라우드를 생성할 수 있다. 이때, 생성된 포인트 클라우드가 메쉬 형태로 변환되는 과정이 수행될 수 있다. . BIM 모델 생성 시스템(100)은 메시 모델을 분석하여 메쉬 모델이 포함하고 있는 객체를 인식할 수도 있다. 이후, 변환된 메쉬 모델의 속성 정보를 통해 BIM 라이브러리에서 유사한 객체의 유형이 특정될 수 있다.The BIM model creation system 100 may generate a point cloud according to the object shape through scanning of the object. At this time, a process of converting the generated point cloud into a mesh form may be performed. . The BIM model creation system 100 may analyze the mesh model and recognize objects included in the mesh model. Then, the type of a similar object in the BIM library may be specified through attribute information of the converted mesh model.

BIM 모델 생성 시스템(100)은 획득된 3차원 스캔 데이터로부터 객체를 식별하기 위한 속성 정보를 추출할 수 있다. BIM 모델 생성 시스템(100)은 3차원 스캔 데이터로부터 크기, 표면적, 부피 및 재료를 포함하는 속성 정보를 이용하여 객체를 분류할 수 있다. 이때, 객체를 식별하기 위한 속성 정보는 추가 및 삭제될 수 있다. The BIM model creation system 100 may extract attribute information for identifying an object from the obtained 3D scan data. The BIM model generation system 100 may classify objects using attribute information including size, surface area, volume, and material from 3D scan data. At this time, attribute information for identifying the object may be added or deleted.

또한, BIM 모델 생성 시스템((100)은 BIM 라이브러리로부터 원하는 유형의 객체를 추출할 수 있다. 예를 들면, BIM 모델 생성 시스템((100)은 객체의 분석을 통하여 보다 더 유사한 유형의 객체를 선택할 수 있다. BIM 라이브러리에 이미 유형별로 객체들이 분류되어 있기 때문에, 추가적으로 객체를 분류하여 저장하는 과정을 거치지 않더라도 자동으로 객체가 분류될 수 있다. BIM 모델 생성 시스템(100)은 분류된 객체에 기초하여 BIM 모델 생성을 위한 속성 정보를 추출할 수 있다. 예를 들면, BIM 라이브러리에 저장된 객체는 복수 개의 속성 정보를 포함하고 있으며, 이 중 일부의 속성 정보만이 추출될 수 있다. 다시 말해서, BIM 모델 생성 시스템(100)은 BIM 라이브러리에 포함된 속성 정보들 중 3차원 스캔 데이터로부터 추출된 속성 정보에 대응하는 일부의 속성 정보만을 이용할 수 있다. BIM 모델 생성 시스템(100)은 추출된 속성 정보를 포함하는 BIM 라이브러리 속성 정보 데이터베이스를 생성할 수 있다. 다시 말해서, BIM 모델 생성 시스템(100)은 유사한 또는 동일한 객체에 대한 적어도 하나 이상의 속성 정보를 포함하는 BIM 라이브러리 속성 정보 데이터베이스를 생성할 수 있다. In addition, the BIM model creation system (100) may extract a desired type of object from the BIM library. For example, the BIM model creation system (100) may select a more similar type of object through object analysis. Since objects are already classified by type in the BIM library, objects can be automatically classified without additionally classifying and storing objects. Attribute information for BIM model generation can be extracted. For example, an object stored in the BIM library contains a plurality of attribute information, and only some of them can be extracted. In other words, BIM model information can be extracted. The creation system 100 may use only some of the attribute information corresponding to the attribute information extracted from the 3D scan data among the attribute information included in the BIM library The BIM model creation system 100 includes the extracted attribute information In other words, the BIM model creation system 100 may create a BIM library attribute information database including at least one or more attribute information for similar or identical objects.

유사도 평가(220) 동작에서, BIM 모델 생성 시스템(100)은 3차원 스캔 데이터로부터 추출한 속성 정보와 BIM 라이브러리로부터 추출된 객체들의 속성 정보를 매칭하는 기능, 매칭된 속성 정보의 유사도를 평가하는 기능, 가장 유사한 BIM 라이브러리 객체를 선정하는 기능 등을 수행할 수 있다. 예를 들면, BIM 모델 생성 시스템(100)은 매칭된 각각의 객체의 속성 정보에 대한 유사도를 평가함에 따라 유사도가 가장 높은 BIM 라이브러리 객체를 선정할 수 있다. In the similarity evaluation 220 operation, the BIM model creation system 100 has a function of matching the attribute information extracted from the 3D scan data with the attribute information of objects extracted from the BIM library, a function of evaluating the similarity of the matched attribute information, Functions such as selecting the most similar BIM library object can be performed. For example, the BIM model creation system 100 may select a BIM library object having the highest similarity by evaluating the similarity of attribute information of each matched object.

BIM 라이브러리 객체 생성(230) 동작에서, BIM 모델 생성 시스템(100)은 BIM 모델에 객체를 배치할 위치를 찾기 위해 3차원 스캔 데이터로부터 좌표를 추출하는 기능, 객체의 회전각을 추출하는 기능과 전 단계에서 선정한 BIM 라이브러리 객체를 3차원 스캔 데이터로부터 추출한 좌표와 회전각을 적용하여 생성하는 기능 등을 수행할 수 있다. In the BIM library object creation 230 operation, the BIM model creation system 100 includes a function of extracting coordinates from 3D scan data, a function of extracting a rotation angle of an object, and a full Functions such as generating the BIM library object selected in the step by applying the coordinates and rotation angles extracted from the 3D scan data can be performed.

도 3은 일 실시예에 따른 BIM 모델 생성 시스템의 BIM 라이브러리 객체를 생성하는 동작을 설명하기 위한 흐름도이다. 3 is a flowchart illustrating an operation of generating a BIM library object of the BIM model generation system according to an embodiment.

BIM 모델 생성 시스템(100)은 3차원 스캔(311)을 통해 3차원 스캔 데이터를 획득할 수 있고, 획득된 3차원 스캔 데이터의 속성 정보를 추출(321)할 수 있다. 이때, 스캔 데이터의 속성 정보는 건축물을 3차원으로 스캔하여 취득한 포인트 클라우드로부터 메쉬 모델을 생성하여 추출할 수 있다. 동시에, BIM 모델 생성 시스템(100)은 BIM 라이브러리(310)로부터 건축물을 구성하는 객체들의 속성 정보를 각각 추출(320)할 수 있고, 추출된 객체들의 속성 정보를 BIM 라이브러리 속성 정보 데이터베이스(321)에 저장할 수 있다. BIM 라이브러리의 객체는 3차원 스캔 데이터와 달리 이미 다양한 속성 정보를 포함하고 있기 때문에, BIM 라이브러리에서 객체의 다양한 속성 정보 중 유사도 평가에 필요한 속성 정보만이 추출될 수 있다. 이러한 과정에서 추출된 속성 정보는 BIM 라이브러리 속성 정보 데이터베이스(DB)라 칭한다.The BIM model generation system 100 may acquire 3D scan data through a 3D scan 311 and may extract attribute information of the obtained 3D scan data (321). In this case, attribute information of the scan data may be extracted by generating a mesh model from a point cloud obtained by scanning a building in 3D. At the same time, the BIM model creation system 100 may extract (320) attribute information of objects constituting the building from the BIM library 310, and store the attribute information of the extracted objects in the BIM library attribute information database 321. can be saved Unlike 3D scan data, objects in the BIM library already contain various attribute information, so only attribute information necessary for similarity evaluation can be extracted from the various attribute information of objects in the BIM library. The attribute information extracted in this process is referred to as a BIM library attribute information database (DB).

다음으로, BIM 모델 생성 시스템(100)은 추출된 3차원 스캔 데이터의 속성 정보와 BIM 라이브러리 속성 정보 데이터베이스의 매칭에 따른 유사도를 평가(330)할 수 있다. BIM 모델 생성 시스템(100)은 유사도 평가를 수행함에 따라 가장 유사도가 높은 객체를 선택할 수 있다. 예를 들면, BIM 모델 생성 시스템(100)은 유사도 평가를 수행함에 따라 획득된 유사도 결과를 기 설정된 기준(예를 들면, 오름차순, 내림차순 등)에 의하여 정렬시킬 수 있다. BIM 모델 생성 시스템(100)은 유사도 결과를 내림차순을 기준으로 정렬한 후, 유사도 결과가 가장 높을 객체를 선정할 수 있다. 일례로, 각각의 속성 정보에 대한 항목 비교를 통해 유사도가 평가될 수 있다. 여기서 각각의 속성 정보를 포함하는 복수 개의 항목에 대하여 동일한 비율/가중치의 연산(예를 들면, 덧셈, 나눗셈, 곱셈, 뺄셈 등)을 통해 유사도가 평가될 수 있고, 각각의 속성 정보를 포함하는 복수 개의 항목 중 일부의 항목에 대하여 서로 다른 비율/가중치의 연산을 통해 유사도가 평가될 수 있다. 다른 예로서, 유사도를 평가하는 별도의 식을 통해 각 속성 정보 별 수치값이 입력됨으로써 유사도가 평가될 수 있다. 또 다른 예로서, 각각의 속성 정보에 대하여 평가된 항목 별 유사도를 이용하여 전체의 평균 유사도가 계산될 수 있다. 이를 통해, 기 설정된 유사도(예를 들면, 100점, 100% 등)를 기준으로 몇 퍼센트가 일치하는지 평가될 수 있다. Next, the BIM model creation system 100 may evaluate the similarity according to matching between the extracted attribute information of the 3D scan data and the BIM library attribute information database (330). The BIM model creation system 100 may select an object having the highest similarity as similarity evaluation is performed. For example, the BIM model generation system 100 may sort similarity results obtained by performing similarity evaluation according to a predetermined criterion (eg, ascending order, descending order, etc.). The BIM model creation system 100 may select an object having the highest similarity result after sorting the similarity results in descending order. For example, similarity may be evaluated through item comparison for each attribute information. Here, the degree of similarity may be evaluated through an operation (eg, addition, division, multiplication, subtraction, etc.) of the same ratio/weight for a plurality of items including each attribute information, and a plurality of items including each attribute information Similarity may be evaluated by calculating different ratios/weights for some of the items. As another example, the degree of similarity may be evaluated by inputting a numerical value for each attribute information through a separate expression for evaluating the degree of similarity. As another example, the overall average similarity may be calculated using the similarity for each item evaluated for each attribute information. Through this, based on a preset similarity (eg, 100 points, 100%, etc.), it can be evaluated what percentage matches.

마지막으로, BIM 모델 생성 시스템(100)은 유사도가 높은 BIM 라이브러리 객체를 선정(340)할 수 있다. BIM 모델 생성 시스템(100)은 선정된 BIM 라이브러리 객체에 대하여 3차원 스캔 데이터에서 추출한 좌표, 회전각 등과 동일하게 조정하여 BIM 모델에 자동으로 생성(350)할 수 있다. BIM 모델 생성 시스템(100)은 3차원 스캔 데이터에 포함된 모든 객체들에 대하여 도 3의 과정을 반복하여 BIM 모델을 자동으로 구축할 수 있다. Finally, the BIM model creation system 100 may select (340) a BIM library object having a high degree of similarity. The BIM model creation system 100 may automatically generate (350) the BIM model by adjusting the same coordinates, rotation angle, etc. extracted from the three-dimensional scan data for the selected BIM library object. The BIM model creation system 100 may automatically build a BIM model by repeating the process of FIG. 3 for all objects included in the 3D scan data.

도 4는 일 실시예에 따른 BIM 모델 생성 시스템의 유사도 평가 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.4 is a flowchart illustrating a similarity evaluation operation of a BIM model generation system according to an embodiment.

BIM 모델 생성 시스템(100)은 3차원 스캔 데이터(410)에 포함된 모든 객체들에 대하여 유사도 평가를 진행하기 위해 우선, 3차원 스캔 데이터(410)에 포함된 객체들을 분류(420)할 수 있다. 이후, 다양한 객체들이 포함된 BIM 라이브러리(411)에서 3차원 스캔 데이터(410)의 객체 분류 결과에 해당하는 BIM 라이브러리 속성 정보 데이터베이스를 대상으로 유사도 평가를 진행할 수 있다. 예를 들어, 3차원 스캔 데이터(410)의 객체를 분류한 결과가 '의자'일 경우, 책상, 문, 의자 등이 담긴 BIM 라이브러리 속성 정보 데이터베이스에서 '의자'에 해당하는 BIM 라이브러리 객체를 사용할 수 있다. BIM 라이브러리 객체와 3차원 스캔 데이터 객체의 유사도 평가(440)를 위해 각각의 메쉬 모델이 생성될 수 있다. BIM 모델 생성 시스템(100)은 생성된 메쉬 모델을 바탕으로 동일한 속성 정보(Property)의 항목끼리 매칭하여 유사도를 평가할 수 있다. 평가 항목으로는 치수, 표면적, 부피, 재료 등이 해당될 수 있다. 유사도 평가는 BIM 라이브러리 속성 정보 데이터베이스 내에서 객체 분류 결과에 해당하는 모든 객체에 대하여 평가를 반복 진행하며, 평가 항목별로 3차원 스캔 데이터와 유사도가 높은 순으로 결과가 나열될 수 있다. BIM 모델 생성 시스템(100)은 평가 항목별로 유사도 순위를 선정(450)할 수 있다. BIM 모델 생성 시스템(100)은 항목별로 나열한 순위 바탕으로 최종 유사도 평가값을 산정하여 BIM 라이브러리 객체를 선정(460)할 수 있다.The BIM model creation system 100 may first classify (420) objects included in the 3D scan data 410 in order to evaluate the similarity of all objects included in the 3D scan data 410. . Thereafter, in the BIM library 411 including various objects, the similarity evaluation may be performed on the BIM library attribute information database corresponding to the object classification result of the 3D scan data 410. For example, if the object classification result of the 3D scan data 410 is 'chair', the BIM library object corresponding to 'chair' can be used in the BIM library property information database containing desks, doors, chairs, etc. there is. Each mesh model may be generated for similarity evaluation 440 between the BIM library object and the 3D scan data object. The BIM model creation system 100 may evaluate similarity by matching items of the same property information based on the generated mesh model. Evaluation items may include dimensions, surface area, volume, and materials. The similarity evaluation repeatedly proceeds with the evaluation of all objects corresponding to the object classification result in the BIM library attribute information database, and the results may be listed in the order of high similarity to the 3D scan data for each evaluation item. The BIM model creation system 100 may select a similarity ranking for each evaluation item (450). The BIM model creation system 100 may select a BIM library object by calculating a final similarity evaluation value based on the ranks listed for each item (460).

도 5는 일 실시예에 있어서, BIM 모델을 생성하는 동작을 설명하기 위한 예이다. 5 is an example for explaining an operation of generating a BIM model according to an embodiment.

첫째, 건축물을 3차원으로 스캔하여 포인트 클라우드가 취득될 수 있다. 둘째, 3차원 스캔 데이터의 속성 정보와 BIM 라이브러리 객체의 속성 정보가 추출될 수 있다. 추출된 속성 정보에는 치수, 표면적, 부피, 재료 등이 포함될 수 있다. 3차원 스캔 데이터의 속성 정보와 여러 BIM 라이브러리 객체들의 속성 정보를 동일한 항목끼리 매칭되어 유사도가 평가될 수 있다. 이때, 각각의 속성 정보에는 각 속성별로 적어도 하나 이상의 데이터를 포함할 수 있다. 만약, 객체가 의자일 경우, 플라스틱(Plastic)과 페브릭(Fabric)으로 이루어진 복합 재료로 구성될 수 있다. 예를 들어, 스캔 데이터의 재료가 플라스틱과 페브릭으로 이루어져 있다면, 동일한 재료를 가진 BIM 라이브러리 객체의 재료 항목에서 100%의 유사도를 가지는 것으로 평가된다. 여기서, 객체는 두 가지의 재료로 구성되어 있기 때문에 두 가지 모두 동일한 재료를 가진 BIM 라이브러리 객체가 존재할 경우, 100% 유사도를 가지는 것으로 평가될 수 있고, 한 가지의 재료만 동일할 경우 50% 유사도를 가지는 것으로 평가될 수 있다. 또한, 동일한 재료를 가진 BIM 라이브러리 객체가 존재하지 않을 경우, BIM 라이브러리 객체의 재료 항목에서 유사한 재료를 가진 BIM 라이브러리 객체를 탐색할 수 있다. 예를 들면, 유사한 재료를 가진 BIM 라이브러리 객체가 존재할 경우, 재료 항목에 대하여 1%~99% 범위 사이의 유사도를 가지는 것으로 판단될 수 있다. 이때, 유사한 재료에 대하여 재료 성질(예를 들면, 도체, 반도체 등)에 따라 유사도를 평가하기 위한 유사도 범위(값)가 설정될 수 있다. 만약, 도체 성질을 가진 A 객체의 경우 50% 유사도, 도체 성질을 가진 B 객체의 경우 70% 유사도 등으로 유사도가 설정될 수 있다. BIM 라이브러리 객체 사전에, 하나의 재료에 대하여 동일한 재료 및 유사한 재료를 가지는 BIM 라이브러리 객체에 대한 정보가 저장되어 있을 수 있다. 또한, 유사한 재료를 가진 BIM 라이브러리 객체를 탐색함에도 불구하고, 유사한 재료를 가진 BIM 라이브러리 객체가 존재하지 않을 경우, 재료 항목에 대해서는 동일한 또는 유사한 재료를 가진 BIM 라이브러리 객체가 존재하지 않는 것으로 판단될 수 있다. 이때, 재료 항목에 대하여 0% 유사도를 가지는 것으로 판단될 수 있다. First, a point cloud can be acquired by scanning a building in 3D. Second, attribute information of 3D scan data and attribute information of BIM library objects can be extracted. The extracted attribute information may include dimension, surface area, volume, material, and the like. Attribute information of 3D scan data and attribute information of various BIM library objects may be matched with identical items to evaluate similarity. In this case, each attribute information may include at least one or more pieces of data for each attribute. If the object is a chair, it may be composed of a composite material composed of plastic and fabric. For example, if the material of the scan data is made of plastic and fabric, it is evaluated as having 100% similarity in the material item of the BIM library object with the same material. Here, since the object is composed of two materials, if there are BIM library objects with the same material for both, it can be evaluated as having 100% similarity, and if only one material is the same, 50% similarity It can be evaluated as having Also, if there is no BIM library object with the same material, a BIM library object with a similar material can be searched for in the material item of the BIM library object. For example, if BIM library objects having similar materials exist, it may be determined that the material items have a similarity between 1% and 99%. In this case, similarity ranges (values) may be set for evaluating similarities according to material properties (eg, conductors, semiconductors, etc.) for similar materials. The similarity may be set to 50% similarity for object A having conductor properties and 70% similarity for object B with conductor properties. In the BIM library object dictionary, information on BIM library objects having the same material and similar materials for one material may be stored. In addition, in spite of searching for BIM library objects with similar materials, if no BIM library objects with similar materials exist, it may be determined that no BIM library objects with the same or similar materials exist for the material item. . In this case, it may be determined that the material item has 0% similarity.

셋째, 각각의 BIM 라이브러리 객체들의 항목별로 산정된 유사도 평가값이 가장 높은 객체를 자동으로 선택한다. 최종적으로, 선택한 객체를 스캔 데이터에 따라 좌표, 회전각을 조정하여 BIM 모델에 자동으로 생성한다.Third, the object with the highest similarity evaluation value calculated for each item of each BIM library object is automatically selected. Finally, the selected object is automatically created in the BIM model by adjusting the coordinates and rotation angle according to the scan data.

도 6은 일 실시예에 따른 BIM 모델 생성 시스템의 구성을 설명하기 위한 블록도이고, 도 7은 일 실시예에 따른 BIM 모델 생성 시스템에서 BIM 모델을 생성하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. Figure 6 is a block diagram for explaining the configuration of a BIM model generating system according to an embodiment, Figure 7 is a flow chart for explaining a method for generating a BIM model in the BIM model generating system according to an embodiment.

BIM 모델 생성 시스템(100)의 프로세서는 3차원 스캔 데이터 획득부(610), 속성 정보 추출부(620), 유사도 평가부(630) 및 BIM 모델 구축부(640)를 포함할 수 있다. 이러한 프로세서의 구성요소들은 BIM 모델 생성 시스템에 저장된 프로그램 코드가 제공하는 제어 명령에 따라 프로세서에 의해 수행되는 서로 다른 기능들(different functions)의 표현들일 수 있다. 프로세서 및 프로세서의 구성요소들은 도 7의 BIM 모델 생성 방법이 포함하는 단계들(710 내지 740)을 수행하도록 BIM 모델 생성 시스템을 제어할 수 있다. 이때, 프로세서 및 프로세서의 구성요소들은 메모리가 포함하는 운영체제의 코드와 적어도 하나의 프로그램의 코드에 따른 명령(instruction)을 실행하도록 구현될 수 있다. The processor of the BIM model generation system 100 may include a 3D scan data acquisition unit 610, an attribute information extraction unit 620, a similarity evaluation unit 630, and a BIM model construction unit 640. Components of the processor may be representations of different functions performed by the processor according to control instructions provided by program codes stored in the BIM model generation system. The processor and components of the processor may control the BIM model generation system to perform steps 710 to 740 included in the BIM model generation method of FIG. 7 . In this case, the processor and components of the processor may be implemented to execute instructions according to the code of an operating system included in the memory and the code of at least one program.

프로세서는 BIM 모델 생성 방법을 위한 프로그램의 파일에 저장된 프로그램 코드를 메모리에 로딩할 수 있다. 예를 들면, BIM 모델 생성 시스템에서 프로그램이 실행되면, 프로세서는 운영체제의 제어에 따라 프로그램의 파일로부터 프로그램 코드를 메모리에 로딩하도록 BIM 모델 생성 시스템을 제어할 수 있다. 이때, 프로세서는 3차원 스캔 데이터 획득부(610), 속성 정보 추출부(620), 유사도 평가부(630) 및 BIM 모델 구축부(640) 각각은 메모리에 로딩된 프로그램 코드 중 대응하는 부분의 명령을 실행하여 이후 단계들(710 내지 740)을 실행하기 위한 프로세서의 서로 다른 기능적 표현들일 수 있다.The processor may load the program code stored in the file of the program for the BIM model generation method into the memory. For example, when a program is executed in the BIM model generation system, the processor may control the BIM model generation system to load program codes from program files into memory under the control of an operating system. At this time, the processor includes a 3D scan data acquisition unit 610, an attribute information extraction unit 620, a similarity evaluation unit 630, and a BIM model building unit 640, each of which commands a corresponding part of the program code loaded into the memory. may be different functional representations of a processor for executing subsequent steps 710-740.

단계(710)에서3차원 스캔 데이터 획득부(610)는 3차원 스캔 데이터를 획득할 수 있다. 예를 들면, 3차원 스캔 데이터 획득부(610)는 실제 건축물을 3차원으로 스캔하여 포인트 클라우드를 획득할 수 있다. In step 710, the 3D scan data acquisition unit 610 may obtain 3D scan data. For example, the 3D scan data acquisition unit 610 may obtain a point cloud by scanning an actual building in 3D.

단계(720)에서 속성 정보 추출부(620)는 획득된 3차원 스캔 데이터의 객체 속성 정보를 추출할 수 있다. 속성 정보 추출부(620)는 획득된 3차원 스캔 데이터로부터 형태를 인식하여 면을 생성하고, 생성된 면을 통해 메쉬 모델을 생성하고, 생성된 메쉬 모델을 이용하여 획득된 3차원 스캔 데이터로부터 객체 속성 정보를 추출할 수 있다. In step 720, the attribute information extractor 620 may extract object attribute information of the acquired 3D scan data. The attribute information extractor 620 recognizes the shape from the acquired 3D scan data to create a face, creates a mesh model through the generated face, and uses the generated mesh model to generate an object from the acquired 3D scan data. Attribute information can be extracted.

단계(730)에서 유사도 평가부(630)는 추출된 객체 속성 정보와 BIM 라이브러리에 저장된 객체들 간 유사도 평가를 통해 BIM 라이브러리 객체를 선택할 수 있다. 유사도 평가부(630)는 BIM 라이브러리에 저장된 객체의 속성 정보를 추출하고, 획득된 3차원 스캔 데이터로부터 추출된 객체 속성 정보와 BIM 라이브러리로부터 추출된 객체의 속성 정보의 각각을 매칭할 수 있다. 유사도 평가부(630)는 BIM 라이브러리 매칭된 각각의 객체의 속성 정보에 대한 유사도를 평가함에 따라 유사도가 가장 높은 BIM 라이브러리 객체를 선정할 수 있다. 또는, 예를 들면, 유사도 평가부(630)는 사용자로부터 입력된 입력 정보에 대응하는 유사도의 BIM 라이브러리 객체를 선정할 수도 있다. 예를 들면, 사용자로부터 크기 20, 표면적 10, 부피 30, 재료 메탈이 입력될 수 있다. 사용자로부터 입력된 입력 정보에 대응하는 속성 정보를 모두 가지고 있는 BIM 라이브러리 객체들이 정렬될 수 있다. 이 중 유사도가 가장 높은 BIM 라이브러리 객체가 선정될 수 있다. 유사도 평가부(630)는 BIM 라이브러리에 저장된 객체의 속성 정보를 추출함에 따라 획득된 객체들의 속성 정보를 BIM 라이브러리 속성 정보 데이터베이스에 저장할 수 있다. In step 730, the similarity evaluation unit 630 may select a BIM library object through similarity evaluation between the extracted object property information and objects stored in the BIM library. The similarity evaluation unit 630 may extract object attribute information stored in the BIM library and match the object attribute information extracted from the obtained 3D scan data with the object attribute information extracted from the BIM library. The similarity evaluation unit 630 may select a BIM library object having the highest similarity by evaluating the similarity of the attribute information of each object matched with the BIM library. Alternatively, for example, the similarity evaluation unit 630 may select a BIM library object having similarity corresponding to the input information input from the user. For example, size 20, surface area 10, volume 30, and material metal may be input from the user. BIM library objects having all attribute information corresponding to the input information input from the user may be aligned. Among them, a BIM library object having the highest degree of similarity may be selected. The similarity evaluation unit 630 may store attribute information of objects obtained by extracting attribute information of objects stored in the BIM library in a BIM library attribute information database.

단계(740)에서 BIM 모델 구축부(640)는 획득된 3차원 스캔 데이터에 포함된 부가 정보를 이용하여 선택된 BIM 라이브러리 객체로부터 BIM 모델을 구축할 수 있다. 예를 들면, 3차원 스캔 데이터에서 추출된 x, y, z 좌표를 포함하는 위치 데이터, 회전각 등이 존재할 수 있다. BIM 모델 구축부(640)는 선택된 BIM 라이브러리 객체에 대하여 선택된 BIM 라이브러리 객체의 부가 정보를 획득된 3차원 스캔 데이터에서 추출한 좌표, 회전각을 포함하는 부가 정보와 동일하게 조정하고, 조정을 통해 획득된 BIM 라이브러리 객체를 BIM 모델에 자동으로 구축할 수 있다. 다른 예로서, 사용자로부터 위치 데이터 및 회전각을 포함하는 부가 정보가 입력될 수 있다. BIM 모델 구축부(640)는 사용자로부터 입력된 부가 정보를 이용하여 BIM 라이브러리 객체의 부가 정보를 조정할 수 있다. In step 740, the BIM model building unit 640 may build a BIM model from the selected BIM library object using additional information included in the obtained 3D scan data. For example, there may be position data including x, y, and z coordinates extracted from 3D scan data, a rotation angle, and the like. The BIM model building unit 640 adjusts the additional information of the selected BIM library object with respect to the selected BIM library object to be the same as the additional information including coordinates and rotation angles extracted from the acquired 3D scan data, and BIM library objects can be automatically built into BIM models. As another example, additional information including location data and rotation angle may be input from the user. The BIM model building unit 640 may adjust the additional information of the BIM library object using the additional information input from the user.

이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.The devices described above may be implemented as hardware components, software components, and/or a combination of hardware components and software components. For example, devices and components described in the embodiments may include, for example, a processor, a controller, an arithmetic logic unit (ALU), a digital signal processor, a microcomputer, a field programmable gate array (FPGA) , a programmable logic unit (PLU), microprocessor, or any other device capable of executing and responding to instructions. A processing device may run an operating system (OS) and one or more software applications running on the operating system. A processing device may also access, store, manipulate, process, and generate data in response to execution of software. For convenience of understanding, there are cases in which one processing device is used, but those skilled in the art will understand that the processing device includes a plurality of processing elements and/or a plurality of types of processing elements. It can be seen that it can include. For example, a processing device may include a plurality of processors or a processor and a controller. Other processing configurations are also possible, such as parallel processors.

소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치에 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.Software may include a computer program, code, instructions, or a combination of one or more of the foregoing, which configures a processing device to operate as desired or processes independently or collectively. The device can be commanded. Software and/or data may be any tangible machine, component, physical device, virtual equipment, computer storage medium or device, intended to be interpreted by or provide instructions or data to a processing device. can be embodied in Software may be distributed on networked computer systems and stored or executed in a distributed manner. Software and data may be stored on one or more computer readable media.

실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. The method according to the embodiment may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer means and recorded on a computer readable medium. The computer readable medium may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination. Program commands recorded on the medium may be specially designed and configured for the embodiment or may be known and usable to those skilled in computer software. Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tapes, optical media such as CD-ROMs and DVDs, and magnetic media such as floptical disks. - includes hardware devices specially configured to store and execute program instructions, such as magneto-optical media, and ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions include high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter, as well as machine language codes such as those produced by a compiler.

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.As described above, although the embodiments have been described with limited examples and drawings, those skilled in the art can make various modifications and variations from the above description. For example, the described techniques may be performed in an order different from the method described, and/or components of the described system, structure, device, circuit, etc. may be combined or combined in a different form than the method described, or other components may be used. Or even if it is replaced or substituted by equivalents, appropriate results can be achieved.

그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.Therefore, other implementations, other embodiments, and equivalents of the claims are within the scope of the following claims.

Claims (13)

BIM 모델 생성 시스템에 의해 수행되는 BIM 모델 생성 방법에 있어서,
3차원 스캔 데이터를 획득하는 단계;
상기 획득된 3차원 스캔 데이터의 객체 속성 정보를 추출하는 단계;
상기 추출된 객체 속성 정보와 BIM 라이브러리에 저장된 객체들 간 유사도 평가를 통해 BIM 라이브러리 객체를 선택하는 단계; 및
상기 획득된 3차원 스캔 데이터에 포함된 부가 정보를 이용하여 상기 선택된 BIM 라이브러리 객체로부터 BIM 모델을 구축하는 단계
를 포함하는 BIM 모델 생성 방법.In the BIM model generation method performed by the BIM model generation system,
Acquiring 3D scan data;
extracting object property information of the obtained 3D scan data;
selecting a BIM library object through similarity evaluation between the extracted object attribute information and objects stored in the BIM library; and
Building a BIM model from the selected BIM library object using additional information included in the obtained 3D scan data
BIM model creation method including. 제1항에 있어서,
상기 BIM 라이브러리 객체를 선택하는 단계는,
상기 BIM 라이브러리에 저장된 객체의 속성 정보를 추출하고, 상기 획득된 3차원 스캔 데이터로부터 추출된 객체 속성 정보와 상기 BIM 라이브러리로부터 추출된 객체의 속성 정보의 각각을 매칭하는 단계
를 포함하는 BIM 모델 생성 방법.According to claim 1,
The step of selecting the BIM library object,
Extracting attribute information of an object stored in the BIM library, and matching each of the object attribute information extracted from the obtained 3D scan data with the attribute information of the object extracted from the BIM library.
BIM model creation method including. 제2항에 있어서,
상기 BIM 라이브러리 객체를 선택하는 단계는,
상기 BIM 라이브러리 매칭된 각각의 객체의 속성 정보에 대한 유사도를 평가함에 따라 유사도가 가장 높은 BIM 라이브러리 객체를 선정하는 단계
를 포함하는 BIM 모델 생성 방법.According to claim 2,
The step of selecting the BIM library object,
Selecting the BIM library object with the highest similarity by evaluating the similarity of the attribute information of each object matched with the BIM library
BIM model creation method including. 제2항에 있어서,
상기 BIM 라이브러리 객체를 선택하는 단계는,
상기 BIM 라이브러리에 저장된 객체의 속성 정보를 추출함에 따라 획득된 객체들의 속성 정보를 BIM 라이브러리 속성 정보 데이터베이스에 저장하는 단계
를 포함하는 BIM 모델 생성 방법.According to claim 2,
The step of selecting the BIM library object,
Storing attribute information of objects obtained by extracting attribute information of objects stored in the BIM library in a BIM library attribute information database.
BIM model creation method including. 제1항에 있어서,
상기 BIM 모델을 구축하는 단계는,
상기 선택된 BIM 라이브러리 객체에 대하여 상기 선택된 BIM 라이브러리 객체의 부가 정보를 상기 획득된 3차원 스캔 데이터에서 추출한 좌표, 회전각을 포함하는 부가 정보와 동일하게 조정하고, 상기 조정을 통해 획득된 BIM 라이브러리 객체를 BIM 모델에 자동으로 구축하는 단계
를 포함하는 BIM 모델 생성 방법.According to claim 1,
The step of building the BIM model,
For the selected BIM library object, adjust the additional information of the selected BIM library object to be the same as the additional information including the coordinates and rotation angle extracted from the obtained 3D scan data, and the BIM library object obtained through the adjustment Steps to automatically build to a BIM model
BIM model creation method including. 제1항에 있어서,
상기 객체 속성 정보를 추출하는 단계는,
상기 획득된 3차원 스캔 데이터로부터 형태를 인식하여 면을 생성하고, 상기 생성된 면을 통해 메쉬 모델을 생성하고, 상기 생성된 메쉬 모델을 이용하여 상기 획득된 3차원 스캔 데이터로부터 객체 속성 정보를 추출하는 단계
를 포함하는 BIM 모델 생성 방법.According to claim 1,
The step of extracting the object attribute information,
A face is created by recognizing a shape from the obtained 3D scan data, a mesh model is created through the generated face, and object property information is extracted from the obtained 3D scan data using the generated mesh model. step to do
BIM model creation method including. 제1항 내지 제6항 중 어느 한 항의 BIM 모델 생성 방법을 상기 BIM 모델 생성 시스템에 실행시키기 위해 비-일시적인 컴퓨터 판독가능한 기록 매체에 저장되는 컴퓨터 프로그램.A computer program stored in a non-transitory computer readable recording medium in order to execute the BIM model generation method of any one of claims 1 to 6 in the BIM model generation system. BIM 모델 생성 시스템에 있어서,
3차원 스캔 데이터를 획득하는 3차원 스캔 데이터 획득부;
상기 획득된 3차원 스캔 데이터의 객체 속성 정보를 추출하는 속성 정보 추출부;
상기 추출된 객체 속성 정보와 BIM 라이브러리에 저장된 객체들 간 유사도 평가를 통해 BIM 라이브러리 객체를 선택하는 유사도 평가부; 및
상기 획득된 3차원 스캔 데이터에 포함된 부가 정보를 이용하여 상기 선택된 BIM 라이브러리 객체로부터 BIM 모델을 구축하는 BIM 모델 구축부
를 포함하는 BIM 모델 생성 시스템.In the BIM model generation system,
a 3D scan data acquiring unit acquiring 3D scan data;
an attribute information extractor extracting object attribute information of the obtained 3D scan data;
a similarity evaluation unit selecting a BIM library object through similarity evaluation between the extracted object attribute information and objects stored in the BIM library; and
BIM model construction unit for building a BIM model from the selected BIM library object using additional information included in the obtained 3D scan data
A BIM model creation system that includes a. 제8항에 있어서,
상기 유사도 평가부는,
상기 BIM 라이브러리에 저장된 객체의 속성 정보를 추출하고, 상기 획득된 3차원 스캔 데이터로부터 추출된 객체 속성 정보와 상기 BIM 라이브러리로부터 추출된 객체의 속성 정보의 각각을 매칭하는
것을 특징으로 하는 BIM 모델 생성 시스템.According to claim 8,
The similarity evaluation unit,
Extracting the attribute information of the object stored in the BIM library, and matching each of the object attribute information extracted from the obtained three-dimensional scan data and the attribute information of the object extracted from the BIM library
BIM model generation system, characterized in that. 제9항에 있어서,
상기 유사도 평가부는,
상기 매칭된 각각의 객체의 속성 정보에 대한 유사도를 평가함에 따라 유사도가 가장 높은 BIM 라이브러리 객체를 선정하는
것을 특징으로 하는 BIM 모델 생성 시스템.According to claim 9,
The similarity evaluation unit,
Selecting the BIM library object with the highest similarity by evaluating the similarity of the attribute information of each matched object
BIM model generation system, characterized in that. 제9항에 있어서,
상기 유사도 평가부는,
상기 BIM 라이브러리에 저장된 객체의 속성 정보를 추출함에 따라 획득된 객체들의 속성 정보를 BIM 라이브러리 속성 정보 데이터베이스에 저장하는
것을 특징으로 하는 BIM 모델 생성 시스템.According to claim 9,
The similarity evaluation unit,
Storing the attribute information of objects obtained by extracting the attribute information of the object stored in the BIM library in the BIM library attribute information database
BIM model generation system, characterized in that. 제8항에 있어서,
상기 BIM 모델 구축부는,
상기 선택된 BIM 라이브러리 객체에 대하여 상기 선택된 BIM 라이브러리 객체의 부가 정보를 상기 획득된 3차원 스캔 데이터에서 추출한 좌표, 회전각을 포함하는 부가 정보와 동일하게 조정하고, 상기 조정을 통해 획득된 BIM 라이브러리 객체를 BIM 모델에 자동으로 구축하는
것을 특징으로 하는 BIM 모델 생성 시스템.According to claim 8,
The BIM model building unit,
For the selected BIM library object, adjust the additional information of the selected BIM library object to be the same as the additional information including the coordinates and rotation angle extracted from the obtained 3D scan data, and the BIM library object obtained through the adjustment Automatically build on BIM models
BIM model generation system, characterized in that. 제8항에 있어서,
상기 객체 정보를 추출부는,
상기 획득된 3차원 스캔 데이터로부터 형태를 인식하여 면을 생성하고, 상기 생성된 면을 통해 메쉬 모델을 생성하고, 상기 생성된 메쉬 모델을 이용하여 상기 획득된 3차원 스캔 데이터로부터 객체 속성 정보를 추출하는
것을 특징으로 하는 BIM 모델 생성 시스템.
According to claim 8,
The object information extraction unit,
A face is created by recognizing a shape from the obtained 3D scan data, a mesh model is created through the generated face, and object property information is extracted from the obtained 3D scan data using the generated mesh model. doing
BIM model generation system, characterized in that.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117035694A (en) * 2023-10-08 2023-11-10 深圳市辰普森信息科技有限公司 BIM system management method and device and computer equipment

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20190080692A (en) * 2017-12-28 2019-07-08 (주)연우피씨엔지니어링 Virtual·augmented reality system which generate 3d-drawings·3d-shapes of frame and operate construction information based on 2d-drawing and building information modeling, and mobile application implementing thereof
KR20200116660A (en) * 2019-04-02 2020-10-13 세종대학교산학협력단 Method and system for evaluating fire safety performance of buildings using reverse engineering

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20190080692A (en) * 2017-12-28 2019-07-08 (주)연우피씨엔지니어링 Virtual·augmented reality system which generate 3d-drawings·3d-shapes of frame and operate construction information based on 2d-drawing and building information modeling, and mobile application implementing thereof
KR20200116660A (en) * 2019-04-02 2020-10-13 세종대학교산학협력단 Method and system for evaluating fire safety performance of buildings using reverse engineering

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Inhae Ha et al. Image retrieval using BIM and features from pretrained VGG network for indoor localization. Building and Environment, Vol.140, 23-31 pages. 2018.08.* *
강태욱. 시설물 관리를 위한 Scan To BIM 역설계 기술. 대한건축학회, 건축 제63권, 제6호, 63-66 페이지. 2019.05.* *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117035694A (en) * 2023-10-08 2023-11-10 深圳市辰普森信息科技有限公司 BIM system management method and device and computer equipment
CN117035694B (en) * 2023-10-08 2024-01-26 深圳市辰普森信息科技有限公司 BIM system management method and device and computer equipment

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