미국 조달청 GSA의 BIM 프로젝트 템플릿 및 도구 소개

이 글은 미국 조달청 GSA의 BIM 프로젝트 템플릿 및 도구를 간단히 소개한다.

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GSA에서 제공하는 템플릿 파일은 모든 CAD 플랫폼을 사용할 때 실무적으로 사용될 수 있도록 개발되었다. 예를 들어, 도면 템플릿에는 기본 객체 선 가중치 및 스타일, 시스템 정의, 뷰 템플릿, 플로팅 기본값 및 검색기 조직 구성이 포함된다. GSA에서 제공하는 템플릿은 지속적으로 개선된다. 

GSA에는 이외에도 품질체크를 위한 솔리브리 체커 기반 도구 및 애드인을 제공하고 있다.

GSA 조달청 제공 템플릿 도구 사이트

도구에 포함된 관련 규칙 파일 예시

레퍼런스

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2023년 하반기 해외 스마트건설 및 BIM 기술 트랜드

디지털 트랜스포메이션 시대에서 스마트 건설 솔루션은 인프라 분야의 게임 체인저가 되고 있다. 스마트 건설 솔루션은 인공 지능(AI), 사물 인터넷(IoT), 디지털트윈, 3D 스캔과 비전 기술, 로보틱스, 빌딩 정보 모델링(BIM)과 같은 첨단 기술을 건설 프로세스에 통합한다. 이를 통해, 건설 프로세스의 효율성을 높이고, 비용을 절감할 수 있다. 스마트건설 기술은 건설 프로젝트의 생산성, 안전, 품질 및 지속 가능성을 개선할 수 있지만, 아직은 여러 도전과제들이 존재하기 때문에, 우리는 이런 기술의 한계를 경험하고 있는 중이다. 다소의 시간이 걸리겠지만, 이런 장애물들은 하나씩 해결될 것이라 예상한다.

스마트건설 기술 현장 유스케이스 예시(Rajant Corporation, 2022)

이와 관련해, 이 글은 2023년 하반기 해외 스마트건설 및 BIM 기술 트랜드를 정리한다. 

스마트건설을 향한 여정

건설산업은 온실감축 감축과 같은 강화된 환경규정, 보건안전법규의 제약 하에서 근로자 생산성, 효율성을 높여야 하는 큰 도전과제를 해결해 나가야 한다. 예를 들어, 일본은 2030년까지 건설업에서 약 백만 명 이상의 근로자가 감소할 것으로 예상한다. 스마트건설 솔류션은 첨단 기술을 활용하여 건설산업의 전통적인 문제를 해결하고자 한다. 

일본 국토교통성은 "i-Construction" 프로그램을 통해, 이런 문제를 해결하고자 한다. 코마츠 건설은 NTT Communications Corporation, Sony Semiconductor Solutions 및 Nomura Research Institute, Ltd.와 파트너십을 맺고 비전 기술, 장비 간 연결 플랫폼 및 애플리케이션을 포함한 건설 디지털 솔루션을 개발하고 있다. 

EarthBrain 프로젝트 (코마츠 건설)

코마츠 건설의 주도하에 진행되고 있는 EARTHBRAIN은 건설 장비들 간 연결을 통한 운영관리와 데이터 통찰력을 얻는 오픈 플랫폼이다. 이 플랫폼은 비전 기술과 관련해 소니에서 센서를 개발하고, NTT Communications Corporation은 연결성을 지원하는 통신기술, Nomura Research Institute는 프로젝트 관리 기술, 코마츠는 건설 장비, 관련 데이터와 노하우를 제공한다. EARTHBRAIN 개발 키트는 이미 운용 중인 기존 건설 기계를 디지털화할 수 있다. 이 개발 키트를 통해 기존 노후 장비들을 디지털 전환할 수 있다. 

EARTHBRAIN 컨소시엄 (Komatsu, 2021)

장기간 야외에서 진행되는 건설산업의 특성상 예측불가능성은 또 다른 도전과제이다.  AI와 기계 학습은 예측 분석에 도움이 될 수 있다. 이 기술을 통해, 건설 엔지니어는 잠재적인 문제를 예측하고, 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있다. IoT 장치는 장비와 작업자 간의 안전이나 환경 관리 KPI(Key Performance Indicator)를 실시간으로 모니터링할 수 있다. 

IoT는 건물 에너지 절약, 폐기물 관리 및 보안 강화를 지원하는 스마트 빌딩 개발을 가능하게 했다. AI와 IoT의 출현은 반복적인 작업을 자동화하는 것부터 구조적 문제를 예측하는 것이 가능해졌다. 자율 주행이 되는 건설 차량에서 시공 로봇에 이르기까지, 건설 로봇이 점점 더 많이 현장에 배치되고 있다.

 

스마트건설에서 BIM은 건설에 스마트기술을 활용한 초창기 도구였다. BIM을 통해 건물에 대한 모든 필수 정보를 디지털화한 가상 3D 모델을 만들 수 있었다. 이를 통해, 다양한 이해관계자 간의 협업이 강화되어 효율적인 건설 프로세스를 가능하게 했다. 

디지털 트윈 기술은 스마트 건설을 새로운 차원으로 끌어 올릴 수 있다. 물리적 인프라 시설물의 디지털 복제본을 생성함으로써, 시뮬레이션, 실시간 모니터링, 시나리오 테스트가 컴퓨터에서 가능하게 되었다. 이는 시설물 운영에 대한 더 나은 통찰과 의사 결정으로 이어진다.

이제, 스마트건설 솔류션 트랜드를 좀 더 자세히 살펴보자.

구체화되고 있는 디지털 트윈

디지털 트윈은 VDC(Virtual Design and Construction)이라 불리는 건설 설계 시공 시뮬레이션의 새로운 차원을 보여주고 있다. 디지털 트윈은 물리적 자산의 디지털 구현이므로 이해 관계자가 다양한 시나리오에서 시설물 시공, 운영이 어떻게 가능할 수 있는 지 분석할 수 있다. 디지털 트윈은 실시간 데이터를 제공함으로써, 더 나은 의사 결정을 내리고, 성능을 최적화하며, 유지 관리 이슈가 발생하기 전에 사전 예측할 수 있다.

BIM 프로세스는 증강 현실 기술의 출현으로 영향을 받고 있다. 이들은 BIM 데이터를 시각화하고 상호 작용하는 새로운 방법을 제공하면서 건설 산업에 점점 더 통합되고 있다. 이러한 기술은 건설 프로젝트를 구상하고 시뮬레이션하는 데 사용할 수 있으므로 이해 관계자는 건설 전에 프로젝트를 더 잘 이해할 수 있다. 디지털트윈 모델 기반 가상 증강 현실을 통해 대규모 3D 모델을 더 빠르고 쉽게 검사할 수 있다. 

Spatial Data AI 솔류션은 스캔된 포인트 클라우드에서 디지털트윈 모델에 필요한 형상을 생성하는 Scan to Geometry 기술을 보유하고 있다. 이 기술은 벤틀리의 iTwin 모델을 기반으로 동작하므로, 디지털트윈 전환을 통한 데이터 분석과 BIM으로의 기능 확장이 가능하다.

자산관리에 사용되는 디지털트윈 모델(Spatial Data AI)

AR 및 VR은 현장 충돌 테스트 속도를 높이고 원격 현장 관리를 향상시킬 수 있기 때문에 일반 계약자가 프로젝트를 효율적으로 계획하고 제공하는 데 도움이 될 수 있다. 마지막으로 두 기술자를 사용하여 직원을 교육하고 건물의 가상 투어를 통해 고객을 안내할 수 있다.

확장 현실(XR)은 이해 관계자 간의 커뮤니케이션 및 협업을 개선하는 데 사용되고 있다. XR은 실제 현장에서 디지털 모델을 오버레이하여, 시공성을 체크하고, 시공 품질을 감리하는 데 사용할 수 있다. 또한, XR은 가상목업을 수행할 수 있으므로 시공 오류와 재작업을 줄이는 데 도움이 될 수 있다. 

모듈러 사전제작 XR(e-Frame)

건설 자동화와 Prefabrication

건설 자동화는 디지털 프로세스, 로보틱스 기술을 사용하여 최소한의 인적투입으로 건설 작업을 수행하는 것이다. 자동화에는 여러 이익이 있으며, 그 중 하나는 안전 위험 감소이다. 건설 자동화는 로봇 공학, 센서 및 AI와 같은 자동화 기술을 사용한다. 

두산은 2019년 한국에서 세계 최초로 건설, 채석, 광산 현장을 위한 무인 자동화 통합 관제 솔루션인 Concept-X를 선보였다. XiteCloud는 Concept-X 상용화의 첫 번째 단계이다.

XiteCloud를 통해 고객은 단일 플랫폼에서 측량, 지형 분석, 기계 구매, 장비 운영 및 시공 관리와 같은 여러 작업을 관리할 수 있으므로 시공 비용을 절감하고 시간을 절약하는 동시에 작업 정확도를 높여 생산성을 높일 수 있다. 또한 XiteCloud를 통해 고객은 단일 플랫폼에서 여러 프로젝트를 관리하여 향후 의사 결정/비즈니스에 활용할 수 있는 데이터를 축적하고 관리할 수 있다.

Bauma 2022에서 두산 부스 이노베이션센터 방문객들은 Xitecloud 시스템을 기반으로 한 스마트 건설을 위한 새로운 올인원 플랫폼을 볼 수 있다. 올인원 플랫폼은 XiteCloud 시스템의 일부를 구성하는 다양한 새로운 솔루션을 도입한다.

XiteCore는 모든 XiteCloud 솔루션을 연결하는 클라우드 기반의 개방형 통합 대시보드 시스템으로, 건설 프로젝트 수행에 필요한 정보를 제공하고 프로젝트 관리 및 제어를 한 눈에 쉽게 할 수 있다.

이 시스템은 사용자가 프로젝트의 특정 특성(카드 종류, 위치, 크기 등)에 따라 대시보드를 유연하게 설정할 수 있는 카드형 인터페이스를 적용한 개방형 플랫폼으로 프로젝트 참여자 간의 협업/소통 기회를 제공한다. 또한 날씨, 인력, 장비, 기기, CCTV 및 기타 측면에 대한 실시간 모니터링과 XiteFleet, XiteAnalyst 등과 같은 XiteCloud 내의 다른 솔루션과의 연결을 통합한다.

두산건설 XiteCloud 기반 스마트건설

Trimble은 토공 다짐을 위한 건설 장비 제어 플랫폼인 Trimble Earthworks 플랫폼을 출시하였다. 이 장치는 토공 장비를 제어하는 건설기사가 높은 정확도로 토공 작업을 끝마칠 수 있도록 지원한다. Trimble 장비는 건설장비 유압전자제어모듈(ECM)을 통해 디지털 방식으로 연결되지만, ECM이 장착되지 않은 구형 장비를 위해 Trimble 기술자가 유압장치를 직접 마운트하는 머신가이던스 시스템을 설치할 수 있다.

Trimble 의 건설장비 가이던스 Earthworks 플랫폼 

사전제작(Prefab) 방식은 시설물 구성요소를 건설 현장이 아닌 공장과 같은 외부에서 생산한 다음 현장에서 조립하는 프로세스이다.

이 방식을 BIM과 같이 사용하면 효율성, 정확성이 향상될 수 있다. BIM은 CAM(Computer-Aided Manufacturing) 기계를 직접 제어할 수 있는 제조 수준의 제어 데이터 정보를 생성한다. 이를 통해, 건설 부재를 높은 정밀도로 가공할 수 있다. 

Prefab 시공 예시(Urwish Engineers, 2022)

최초의 3D 프린팅 옹벽 프로젝트가 있었다. Cornwall에 있는 National Highways의 A30 Chiverton to Carland Cross 업그레이드 건설 프로젝트에서, 프리캐스트 콘트리트 구조로 만들어지는 옹벽을 시험적으로 3D 프린팅 방식으로 적용해 보기로 하였다. 

이 프로젝트는 Costain이 파트너 회사인 Versarien, 케임브리지 대학과 함께 주도하는 공동 작업이다. 이 프로젝트는 Digital Roads of the Future Partnership의 일부로 영국 주요 A 도로 및 고속도로에 혁신적인 디지털 기술을 건설에 적용하여, 그 효과를 분석한다. 이를 위해, 컨소시엄은 Roads Research Alliance를 구성하여, 관련 정보를 공유하고 있다. 

Digital Roads of the Future Partnership 프로젝트 사례

사물 인터넷(IoT)과 인공지능

IoT 센서의 도움으로, 시설물 사용자는 시설물이 어떻게 운영되고 있는지에 대한 중요한 통찰력을 얻을 수 있다. 건설 현장의 IoT는 시설물을 모니터링 제어하고, 유지보수 작업을 자동화하며, 작업 안전을 강화하는 데 사용할 수 있다.

IoT 센서를 시설물과 통합함으로써, 시설물 성능과 유지관리에 대한 실시간 데이터를 수집할 수 있다. 이 데이터는 시설물 상태를 개선하고, 성능을 최적화하며, 문제를 예측하는 데 사용할 수 있다.

2023년 스마트건설기술의 주요발전 중 하나는 솔루션 중심에서 데이터 중심 건설 프로젝트 관리로의 전환이다. 건설사는 AI 알고리즘을 사용하여 프로젝트 데이터를 분석하고, 인프라 성능에 대한 통찰력을 얻을 수 있다.

ChatGPT와 같은 AI기술을 사용하면, 코딩 기술이 없는 건축가와 엔지니어가 필요에 따라 데이터 분석 업무와 설계 작업에 대한 자동화 솔류션을 더 쉽게 구현할 수 있다. 설계 엔지니어링 프로세스 내에서 반복적인 작업을 제거하고, 품질 검사 또는 규칙 기반 설계 분석과 같은 워크플로를 자동화할 수 있다. 이는 컨설팅 업체가 생산성 향상을 제안할 때 특히 중요하다

건설 산업에서 AI는 성능을 모니터링하고, 문제가 발생하기 전에 감지하는 데 도움이 된다. 이는 품질 관리 방식을 개선하는 데 도움이 될 수 있으며, 많은 양의 데이터를 분석하여 프로세스를 최적화하는 데 사용될 수 있다. ChatGPT와 같은 챗봇 AI 도구는 이해 관계자의 질문에 대한 빠른 답변을 얻는 데 도움이 될 수 있다.

퀘벡에 본사를 둔 60년 경력의 건설사 Pomerleau는 설계-시공에 이르는 여러 시스템을 연결해 데이터를 추출하고, 이를 기반으로 프로젝트 성공에 필요한 통찰력을 제공하는 솔류션을 개발중이다. 이 솔류션은 AI 신경망 모델, 3D 스캔, 로보틱스 기술을 적용해, 건설 프로젝트 프로세스 KPI 예측과 대안을 제안해, 생산성을 높이고 위험을 줄이고자 한다.

3D 스캔 AI 기반 스마트 인스펙션(Pomerleau)

3D 레이저 스캐닝과 비전

3D 레이저 스캐너를 사용하면 물리적 인프라 시설물의 형상과 특성을 정확히 기록할 수 있다. 스캐너는 이 정보를 BIM 소프트웨어로 가져올 수 있는 포인트 클라우드 데이터로 변환할 수 있다.

3D 레이저 스캐닝은 몇 가지 이점을 제공한다. 사람들이 할 수 있는 것보다 훨씬 빠르게 정확한 3차원 정보를 기록하므로, 시간을 절약할 수 있다. 자동화된 데이터 수집으로 인해 휴먼에러가 발생하지 않다. 이미 잘 알려진 3D 레이저 스캐닝의 응용 분야는 드론과 로버 기반 측량이다. 이를 통해 시설물 형상을 안전한 방식으로 3D 모델을 추출할 수 있다. 드론은 사람이 쉽게 접근할 수 없는 위험한 위치에서 데이터를 빠르게 수집할 수 있다. 

유럽 혁신 수도 중 하나인 루벤시는 XenomatiX가 개발한 전체 도로 네트워크 3D 디지털 모델을 사용해, 도로 수리가 필요한 시점과 장소를 빠르고 효율적으로 예측한다. XenomatiX는 도로 라이더 시스템을 사용하여 28,000개의 레이저 빔으로 도로 상태를 측정하고, 단 며칠 만에 디지털 매핑하여, 150km의 3차원 모델을 생성할 수 있다. 이 시스템은 도로 표면을 완전히 디지털화하고, 포장 상태, 평탄도, 포트홀, 스폴링, 균열 유형 등에 대한 데이터를 자동으로 수집한다.

도로 네트워크 스캔 및 비전 인식 시스템(XenomatiX)

건설 프로젝트 계약자 지원을 위해, RICOH THETA는 작업 현장을 디지털화하는 플랫폼을 개발했다. RICOH360 프로젝트를 통해 팀은 작업 현장에서 촬영한 360도 이미지를 플랫폼으로 업로드, 공유할 수 있다. 팀 구성원은 360도 데이터를 기반으로 협업하고, 변경해야 할 사항에 대해 의견을 달 수 있다. 이를 통해, 사이트를 방문하는 횟수를 크게 줄일 수 있다.

RICOH360 project

건설 비전 기술 리더 중 하나인 OpenSpace는 열화상 및 적외선 이미징 카메라 리더인 FLIR과 통합된 플랫폼을 제공한다. OpenSpace의 제품 담당 부사장인 Neel Sheth는 MEP 계약자가 잘못된 사양으로 인해 연결된 전기 계통에 과열되었는지 확인하기 위해, 패널을 스캔해 시운전 중 벽 뒤나 창문 주변의 누출을 식별하는 것을 도와준다. 

OpenSpace Capture 기술 사례(OpenSpace)

BIM 의무화 증가와 클라우드 기반 협업

BIM 시장 규모는 2022년에서 27년 사이에 19.61%로(CAGR) 성장할 것으로 예상된다. 시장 규모는 6억 631,73만 달러 증가할 것이다. 시장은 대규모 프로젝트 관리에 대한 필요성 증가, 글로벌 건설 시장의 성장을 비롯한 여러 요인에 영향을 받고 있다. 

대규모 프로젝트 관리에 대한 필요성 증가는 BIM 소프트웨어 시장의 성장을 이끄는 핵심 요인이다. BIM 솔루션 구축의 주요 목표는 리소스를 효과적으로 관리하고, 품질을 만족하는 프로세스의 결과를 시각화, 자동화하는 것이다. 자동화된 서비스는 이기종 팀과 시스템간의 연결성을 향상시켜 프로젝트 관련 이슈를 빠르고 효율적으로 대응할 수 있는 방법을 제공한다

전면발주와 같은 BIM 의무화는 선택 사항이 아닌 필수사항이 되고 있다. BIM 채택은 2023년에도 계속 증가할 것으로 예상된다. 

이러한 추세는 기술 발전뿐 아니라 국가 건설 경쟁력 개선, 생산성을 향상시키려는 정치적 노력에 의해 주도된다. 이런 이유로, 건설업체는 BIM 표준 및 규정을 준수하기 위해 노력하고 있다. 업계는 BIM 기술을 업무에 통합하기 위해 기존 관행을 개선하고 있다. 

클라우드 기반 BIM은 협업 개선, 실시간 업데이트 등 많은 이점을 제공한다. 이 기술을 통해 프로젝트 개발에 관련된 이해관계자는 전 세계 어디에서나 건설 정보 모델에 접근하고 업데이트할 수 있다. 또한 실시간 업데이트를 제공하여 팀이 프로젝트 변경 및 진행 상황을 파악하는 데 도움이 될 수 있다. 

협업 클라우드 기반 플랫폼을 통해 BIM 모델, 2D 도면 및 비그래픽 문서를 관리할 수 있다. 이를 통해 사용자는 2D 도면과 3D 모델을 공유하고 사용 가능한 모든 문서를 BIM 모델의 올바른 객체에 연결할 수 있다. 인공지능(AI)과 머신러닝의 통합은 어떤 도면이 어떤 프로젝트에 속하는지 자동으로 결정하고, 최소한의 입력으로 모델을 생성하게 할 수 있다.

커넥티드(Connected) BIM은 디지털트윈에서 중요한 기술 중 하나이다. 커넥티드 BIM은 인프라 자산의 전체 수명 주기 동안 데이터를 연결하는 기능을 지원한다. 이는 BIM, 클라우드 컴퓨팅 및 IoT 센서에 의해 구현된다. 이 기술은 건물 수명주기 단계에서 정보를 분석하고 시각화하여 통찰력을 얻고 더 나은 결정을 내린다. 

일부 특정 커뮤니티에서 퍼지기 시작한 오픈소스 이니셔티브는 현재 BIM 소프트웨어 시장에 영향을 미치고 있다. 건설 시장에서 디지털화에 대한 수요가 증가함에 따라 기업은 가성비있는 오픈소스 솔류션에 대한 니즈가 높아졌다. 많은 건설 중소기업과 신흥기업이 상용 소프트웨어에 투자하는 대신, 오픈소스 솔류션들을 사용한다.

오픈소스 솔루션의 채택이 증가함에 따라 상업용 솔류션 공급업체의 이익 마진이 감소할 수 있다. Autodesk, Bentley, GRAPHISOFT 등 주요 벤더사는 이런 트랜드에 대응하기 위해 노력 중이다. IFC와 같은 오픈포맷의 지원이 늘고 있는 현상은 이를 고려한 것이다. 

스마트 빌딩

싱가포르는 F2(Fusionopolis Two)라는 획기적인 프로젝트를 통해 BIM, 스마트 건설의 통합을 보여주었다. 이 프로젝트는 싱가포르 과학기술연구청의 요구를 충족하기 위해 JTC Corporation(JTC) 형식으로 진행되었다. 이 건물은 진동에 민감하고, 오염 물질 없는 환경을 요구하는 클린룸 시설에 대한 엄격한 요구사항이 있다. BIM 기술은 이러한 요구를 달성하는 데 중요한 역할을 했으며, 건물의 상세한 3D 모델을 제공했다. 이를 통해 효과적인 인프라 시공 계획, 설계, 건설 및 최종 관리가 가능해졌다. 그 결과 훨씬 빠르고 효율적인 건설 프로세스가 가능해졌다.

F2와 연계된 바이오폴리스 인프라는 공공 부문과 민간 부문의 공생 관계를 만들고자 하는 싱가포르의 목표를 상징한다. 이 프로젝트를 통해, 싱가포르는 긍정적인 경제적, 사회적 결과를 창출하려 한다. BIM과 스마트 건설 기술을 활용한 F2 프로젝트의 성공적인 실행은 효율성, 혁신 및 지속 가능성의 균형을 추구하는 향후 건설 프로젝트의 청사진 역할을 하고 있다.

F2 프로젝트(ZinCo Green Roof)

보쉬(Bosch)의 싱가로프 커넥티트 캠퍼스 프로젝트는 개방형 스마트 빌딩 기술의 지향점을 보여준다. 보쉬는 스마트 빌딩 개념을 구현하기 위해, IoT, AI, 비전 기술을 사용하고 있다. 스마트 빌딩을 구성하는 시스템은 개방형 표준인 BACNET, IoT 산업표준, BEMS 표준과 호환되는 API(Application Program Interface)를 제공한다. 이를 통해,  기존 BMS(Building Management System)등과 쉽게 연결될 수 있었다. 

보쉬의 커넥티트 빌딩 기술은 자동화된 조명제어, 자산 추적 및 관리, 접근 및 안전 관리, 비전 기반 객체 인식, 주차 관리, 공기질 관리, 에너지 관리 서비스를 제공한다. 

보쉬의 커넥티트 빌딩 데쉬 보드(Bosch)

ESG 경영과 친환경 건설

건설 산업은 세계 기후 변화에 대처해야 하는 요구에 따라 지속 가능한 기술을 채택해 왔다. 세계는 ESG(Environmental, social, and governance) 경영을 이슈화하고 있다. 관련 요구와 규제가 시작됨에 따라, 세계적인 건설사는 현재 친환경 건물, 에너지 효율적인 설계, 폐기물 최소화 솔류션 제공을 높은 우선순위로 여긴다. 

ESG 트랜드(친환경 빌딩, Kamran Arabi, 2023) 

친환경 건설은 건축물 시공 과정의 환경영향에 대한 인식이 높아지고, 에너지 소비와 온실 가스 배출 감소 요구에 영향을 받는다. 통계적으로 현재 모든 탄소 배출량의 거의 40%가 건설 산업에 의해 발생되고 있다. 아울러, 모든 건설 자재의 20%가 낭비되고 있다.

제로 에너지 건물은 태양열, 풍력, 에너지 효율적인 에너지 저장 시스템과 같은 기술의 사용을 통해 리소스를 절약함으로써 인기를 끌 것이다. 에너지 소비를 줄이고, 실내 공기질을 개선하는 데 도움이 될 수 있는 자연환기와 같은 패시브 디자인 기술도 더욱 보편화될 것이다. 이 산업 분야의 리더들은 최적의 에너지 효율성을 위한 건물 성능 및 관리 기술 적용에 초점을 둘 것이며, 이는 디지털화의 증가 추세를 강화할 것이다. 

한계와 도전

스마트건설 솔루션을 현장에 적용하는 것은 장기적으로 유익하지만, 한계가 없는 것은 아니다. 두드러진 문제는 상당한 초기 투자 비용, 열악하고 복잡한 건설 엔지니어링 작업 환경, 불투명한 업무 프로세스로 인한 건설 데이터의 무결성 문제 그 자체이다. 

• 과도한 투자비용 - 소규모 건설사에게 스마트건설 기술의 적용이란 큰 도전과제로 다가온다. 스마트건설 기술은 관련 전문가, 고급 하드웨어, 소프트웨어에 대한 상당한 투자 뿐 아니라, 이러한 새로운 기술을 적절하게 활용할 수 있는 인력도 재교육해야 한다. 유지비용과 정기적인 업그레이드 문제는 이미 막대한 초기 투자에 재정적 부담으로 다가온다. 실질적인 이익보다 지출이 많은 스마트건설 기술은 시장에서 환영받지 못한다. 

• 무결성이 확보되지 않은 건설 데이터 - 몇몇 국가들은 불투명한 건설 계약, 기성 처리 관행으로 인해, 건설 엔지니어링 프로세스에서 생성된 데이터 그 자체의 무결성이 확보되지 않는다. 이런 문제는 앞서 언급한 데이터로 구동되는 기술들을 무용지물로 만들어 버린다. 예를 들어, 전면발주되고 있는 BIM과 같은 설계 데이터에 무결성이 확보되지 않은 경우, 이를 사용한 프로젝트의 성공에 큰 악영향을 줄 수 있다. 건설 기성, 물량, 품질과 같은 중요 데이터가 투명하지 않다면, 스마트건설 기술의 적용은 큰 의미가 없다. 어차피, 수집된 데이터에서 얻은 정보는 사용되지 않을 것이기 때문에 투자비는 손실로 연결될 것이다. 계약제도와 프로젝트 수행방식이 투명하지 않고, 유연하지 못한 국내에서는 이런 기술들이 적용될 유스케이스가 많지 않을 수 있다. 

• 열악한 기술 운영 환경과 비현실적인 기대 - 스마트건설 기술은 프로젝트에 따라 현실적이지 않을 수 있다. 예를 들어, 어떤 스마트건설 기술은 안정적인 인터넷 연결을 필요로 할 수도 있다. IoT기술은 외딴 지역의 건설 프로젝트에서 실현 가능한 것이 아니다. 

실제 건설 현장의 모습(시간, 비용, 환경적 제약. Alicia Hearns, 2019)

• 건설 디지털전환 인재 부족 - 건설 디지털화는 복잡한 IT 인프라에 크게 의존한다. 이러한 솔류션을 적용하기 위해서는 스마트 기술과 건설 양쪽을 잘 이해하고 있는 인재가 필요하다. 하지만, 이런 인력을 고용시장에서 얻는 것은 쉽지 않다. 

• 기술에 대한 저항 - 전통 건설 분야에서 노동 집약적인 부문은 새로운 기술을 기존 관행에 통합하는 것에 대해 회의적이거나, 불안해할 수 있는 인력이 있을 수 있다. 이런 직원들의 심리적 저항은 스마트 기술의 채택을 늦춘다. 

• 법적 제도, 규제, 보험 문제 - 스마트건설은 AI, IoT, 로봇 공학과 같은 기술의 사용을 수반하기 때문에 현재 규정은 노무, 안전, 보험 등 여러 문제로 인해 적용 자체를 불가능하게 할 수도 있다. 법적 개선뿐만 아니라 업계 내에서 관련 표준 및 지침의 수립이 필요할 수 있다.

 

결론

AI와 같은 기술의 급속한 발전은 우리 삶의 모든 영역의 디지털 전환을 가속화하고 있다. 이런 관점에서 스마트 건설은 효율성, 안전 및 지속 가능성을 주도하는 트렌드에 의해 발전될 것이다. 

기존의 전통적인 건설 엔지니어링 분야들은 스마트건설 테크기업들의 목표가 되고 있다. 아직, 스마트건설기술은 많은 도전과제들을 해결해야 한다. 건설현장에서는 여러가지 문제들로 인해 완벽하게 동작하지 않는 경우가 많다. 하지만, 결국에는 이런 문제들은 시간이 지나면 해결될 것이라 예상한다. 그러므로, 건설은 디지털 트랜스포메이션 웨이브를 미리 준비해야 할 것이다.

레퍼런스

• Digital Journal, 2023, Architectural BIM Software Market Share Size 2023 : Top Players, Market Share, Future Growth by 2029
• BIMobject, 2023, The future of BIM: Emerging trends and technologies
• Nemetschek Group, 2023, Top 7 Trends for AECO in 2023
• Neuroject, 2023.5, Smart Construction Solutions in 2023
• bimspot, BIM Trend in 2023
• Smart construction news
• Construction Pros.com, 2023, Top 20 Most Read Construction Technology Stories of 2022 | For Construction Pros
• World Folio, 2023, The Worldfolio: Komatsu paves the way for digital transformation in the construction industry
• Digital Journal, 2023, Smart Construction Market Share, Size and Forecast to 2030
• PE News, 2022, Doosan Unveils ‘All-In-One Platform’ For Smart Construction - Plant & Equipment News
• Komatsu, 2023, Accelerating to achieve safe, highly productive, smart and clean workplaces of the future - Developed a remote control system for construction equipment and began offering it to customers
• Komatsu, 2023, Komatsu, NTT DOCOMO, Sony Semiconductor Solutions and Nomura Research Institute to Launch “EARTHBRAIN”
• Pomerleau, 2021, POMiCapture: An integrated data acquisition application for construction job sites
• Smart Construction IO, Homepage - Smart Construction
• Rajant Corporation, 2022, 3 Things Holding Back Widespread Autonomous Vehicle Implementation In Construction
• Bosch Digital Blog, Bosch Singapore campus: smart building concept turned reality (bosch-digital.com)
• Alicia Hearns, 2019, The Impact of the Labor Shortage in the Construction Industry | Giatec (giatecscientific.com)
• Urwish Engineers, 2022, Use of Prefabrication Construction in 12 Different Structures!

개방형 웹기반 도시 시뮬레이션 플랫폼 CityBES 소개

이 글은 버클리 연구소에서 개발한 도시 시뮬레이션 오픈소스 도구 CityBES를 간략히 소개한다.

미국 도시의 건물은 도시 전체 에너지의 30%에서 70%를 소비한다. 에너지 효율성을 개선하고 에너지 사용을 줄이기 위해 기존 건물을 개조하는 것은 온실 가스 배출을 줄이고 기후 변화를 완화하기 위한 도시의 핵심 전략이다. 건물 개선 전략을 계획하고 평가하려면 건물의 물리적 특성, 작동 패턴 및 에너지 사용에 대한 깊은 이해가 필요하다. 

City Building Energy Saver(CityBES)는 개방형 웹 기반 데이터 및 컴퓨팅 플랫폼으로, 지구 또는 도시 규모의 효율성 프로그램을 지원하기 위해 도시 건물 재고의 에너지 모델링 및 분석을 지원한다. CityBES는 국제 오픈 데이터 표준인 CityGML을 사용하여 3D 도시 모델을 표현하고 교환한다. CityBES는 EnergyPlus를 사용하여 에너지 효율적인 개조를 통한 건물 에너지 사용 및 절감 효과를 시뮬레이션한다.

 

CityBES는 도시 계획자, 도시 에너지 관리자, 건물 소유주, 유틸리티, 에너지 컨설턴트 및 연구원을 위한 일련의 기능을 제공한다. 

아키텍처 구조 개념도

관련 도구는 아래에서 다운로드할 수 있다.

• Tools & Guides | Building Technology and Urban Systems (lbl.gov)

레퍼런스

• Tools | Building Technology and Urban Systems (lbl.gov)
• Berkeley Lab (github.com)

오토데스크 인공지능 Autodesk AI 랩 소개

이 글은 오토데스크 인공지능 Autodesk AI 랩을 간략히 소개한다.

 

오토데스크는 AI의 잠재력을 탐구하는 개발자 연구소가 있다. AutoCAD AI 랩 팀은 머신러닝을 기반으로 하는 다양한 기능을 개발 및 출시하고 있다. AutoCAD 2023의 Markup Assist 및 My Insights 기능은 모두 ML을 기반으로 개발되었다. 이런 기술 개발 뒤에는 오토데스크 리서치(Autodesk Research)의 AI 리서치(AI Research)랩 디렉터인 토냐 커스티스(Tonya Custis)가 있다.

이 랩이 2018년 설립되었을 때, 오토데스크 AI 랩은 최고수준 AI 컨퍼런스에서 발표된 논문이 단 한 편뿐이었다. 2022년 10월에는 약 50명이 최고 수준 개발자로 구성되어 있다.

이 랩에서 개발된 AI 기반 디자인 도구는 오토데스크 미래 제품에 필수 기능이 될 것이다. 현재도 AI 랩은 자체 github 를 운영하고 있으며, 최고수준의 개발자를 리쿠르트하고 있다.

레퍼런스

• Autodesk Industry Advisory Board. https://www.aiab.org/
• Autodesk AI Lab unlocks new AI-powered design tools | Autodesk News
• Autodesk Research
• Autodesk AI Lab (github.com)
• AI projects at Autodesk Research - Through the Interface (keanw.com)

영국 디지털트윈 허브 이야기

이 글은 영국의 디지털트윈 허브를 간략히 소개한다. 영국 디지털 트윈(DT) 허브는 2020년 영국 정부가 위임한 국가 디지털 트윈 프로그램(NDTp)의 일환으로 Centre for Digital Built Britain (CDBB)에서 출범했다. 이 글은 디지털트윈 허브의 역할 및 활동을 간략히 나눔한다.

DT Hub 사이트(Digital Twin Hub - DT Hub Community)

머리말

2022년, DT Hub는 커넥티드 플레이스 캐터펄트(Connected Places Catapult)에 기반을 둔 산업/캐터펄트 파트너십 하에 새로운 단계를 시작했다. 이 파트너쉽 목적은 디지털 트윈 소유자와 공급업체, 정보 관리 전문가가 함께 모여 이 세계 최고의 비전을 공동으로 실현할 수 있는 공간으로 DT Hub를 구축하는 것이다.

DT Hub 뉴스 (Round-up from the Digital Twin Hub - Newsletters - DT Hub Community)

DT Hub의 산업계 파트너쉽

DT Hub는 전문가 및 DX 혁신가와 연결하고, 영국 건축 환경의 미래를 형성하는 데 도움을 주는 것을 목적으로 한다. DT Hub는 디지털 트윈 통찰력과 경험을 공유할 수 있는 공간일 뿐만 아니라, Gemini Principles 및 Information Management Framework와 같은 요소에 대한 지침을 공유한다.

디지털트윈 허브 활동

디지털 트윈(DT) 허브는 2020년 케임브리지 대학의 디지털 영국 센터(Centre for Digital Britain)에서 만들었다. 2022년에 DT Hub는 Connected Places Catapult에 있는 산업 네트워크 파트너십을 기반으로 한다.

이 허브는 정부의 비즈니스, 에너지 및 산업 전략부에서 운영하는 국가 디지털트윈 프로그램(National Digital Twin Programme)과 협력하여 운영된다.

상호운용 가능한 커넥티드 디지털 트윈은 현재 전 세계가 직면한 팬데믹, 기후 변화, 회복력과 같은 글로벌 시스템 문제를 해결하기 위한 중요한 도구이다. 

디지털트윈 허브 활동

DT Hub는 파트너와 경험을 배우고 공유하는 곳이다. 혁신을 주도하고, 전문 지식을 개발하고, 디지털 트윈 기술을 발전시킨다. 모범 사례를 식별하고, 지침을 개발하고, 데이터 공유에 대한 표준을 형성하며, 연결된 디지털트윈 기술의 이점을 홍보한다.

DT Hub는 다음 4가지 우선 순위가 있다.

• 업계 주도 커뮤니티
• 미션 중심적인 활동
• 많은 산업 부문의 참여
• 개방형 표준 및 상호운용성 가속화

디지털트윈 허브 아키텍처

디지털트윈 허브는 목적 달성을 지원하는 다양한 도구와 관련 지침을 제공한다. 이 중에서 디지털트윈 아키텍처를 간략히 소개한다.

지침, 도구 다운로드 사이트 (Downloads - DT Hub Community)

허브에서 제공되는 국가 디지털트윈 아키텍쳐(NDT) 문서는 시스템 개발 시 필요한 세 가지 일반적인 아키텍처 패턴을 제안하고 있다(중앙 집중식, 분산 및 연합형). 이 문서는 각 패턴에 대한 이점과 요구 사항을 설명한다. 

국가 디지털트윈 아키텍처 개념도 일부

NDT는 마이크로서비스 레이어를 서비스 인터페이스 구조로 제안하는 데, 이는 확장성과 유지보수성을 고려한 것이다. 

마이크로서비스 구조

아키텍처는 개념적 수준에서 제안되며, 각 구성요소에 대한 기능을 기술하고 있다. 

디지털트윈 분산 아키텍처 개념

마무리

지금까지 영국 디지털트윈 허브를 간략히 소개하였다. 영국 디지털 트윈(DT) 허브는 국가 디지털 트윈 프로그램 중 하나로 Centre for Digital Built Britain에서 출범했다. DT Hub는 전문가, DX 혁신가를 서로 연결하고, Gemini Principles, Information Management Framework와 같은 지침을 공유, 개발한다. 관련해, 상세한 내용은 다음 링크를 참고하길 바란다.

• About the Digital Twin Hub - DT Hub Community

레퍼런스

• Digital Twin Hub - DT Hub Community
• Round-up from the Digital Twin Hub - Newsletters - DT Hub Community

인공지능 미디어아트 워크샵을 위한 생성AI 도구, 자료, 튜토리얼 소개, 총정리

원 글인 인공지능 미디어아트 워크샵을 위한 생성AI 도구, 자료, 튜토리얼 소개, 총정리 글은 https://daddynkidsmakers.blogspot.com/2023/04/ai.html 로 이동되었습니다.

생성 AI 도구 및 사용

BIM 국제표준 ISO 19650 소개 및 사용하기

이 글은 BIM 국제표준 ISO 19650 소개 및 사용법을 간략히 나눔한다.

ISO 19650 개념도 (Rabia Charef, 2022)

ISO 19650은 BIM, 디지털 자산, BIM 기반 프로젝트 협업, CDE 에 관한 국제표준이다. ISO 표준은 상세 구현 지침이 아닌 BIM 사용, 프로세스 설계, 자산 관리 개념 및 원칙을 규정하고 있다. 이런 원칙은 BS 1192:2007에서 처음 확립되었고, PAS 1192-2:2013에서 발전되었으며, ISO 19650에서 국제표준화되었다. 

BA 1192 데이터 사용 프로세스 및 단계 개념도

다음과 같은 ISO 19650 시리즈가 있다.

• ISO 19650-1: 개념 및 원칙. BIM 관리 프로세스 개념과 원칙에 대한 소개이다. 
• ISO 19650-2: 자산 인도. 디지털 자산 인도 단계에서 정보 관리 및 개발 프로세스를 설명한다.
• ISO 19650-3: 자산 운영. 디지털 자산 정보 운영 단계에서 정보 관리 및 개발을 위한 정보 관리 프로세스를 설정한다. 자산 소유자를 위한 추가 지침을 제공한다. 
• ISO 19650-4: 정보 교환. 자산 수명 주기 전반에 걸쳐 당사자 간의 정보 교환에 대한 개념 및 원칙을 제시한다. 
• ISO 19650-5: 보안을 고려한 정보 관리. 중요한 자산과 관련된 정보를 관리하기 위해, 조직이 보안을 염두에 둔 접근 방식을 채택하도록 지원하는 프레임워크를 제공한다. 
• ISO 19650-6: 보건 및 안전. 건설 환경 프로젝트에 대한 안전 정보의 개발 및 관리와 관련된 규칙을 제공한다.

프로젝트 정보 모델링 방법과 절차는 정보가 어떻게 전달될 것인지를 정의한다. 이런 요구사항은 초기에 발주자 요구사항과 프로젝트 모델링 도구, 솔루션에 따라 달라진다. ISO 19650은 제품 정보 모델링 방법 및 절차를 확인하도록 한다. 

ISO 19650-1에 정의된 산출물의 일정을 확인하고, 프로젝트 요구사항을 명시해야 한다. 요구사항은 인도해야 할 산출물이 무엇인지, 요구사항 부합 여부를 확인하는 방법 등을 포함한다. 요구사항 스펙 정의를 발주자와 검토하기 위해 BIM 구현계획(BIM IP)초안을 작성하도록 한다.

ISO 19650에서 산출물의 각 흐름인 작업 중(WIP), 공유된(SHARED), 게시된(PUBLISHED) 영역의 정보모델은 관련해 각각 S0, S1, Pnn, An, Cnn과 같은 상태코드를 산출물 파일명 및 항목에 명시하여, 참여자가 해당 정보모델의 수준, 목적 및 한계를 알 수 있도록 한다. 

ISO 19650은 각 정보 컨테이너에 형상관리가 지원되는 CDE에서 다음 메타데이터가 할당되도록 권장한다.

1. 상태 – 산출물 정보모델상태 4개 단계(WIP, 공유, 게시 및 보관)

2. 상태 코드(적합성) – 정보 컨테이너의 목적 또는 허용된 사용(예: PIM 목적)

3. 개정 – 합의된 표준에 따라 공유 및 게시된 정보의 버전을 추적한다.

4. 분류 – 합의된 분류 규칙에 따라 정보 콘텐츠를 분류한다.

각 기업, 기관에서 ISO 19650 표준을 사용하기 위해서는 별도 프로젝트 요구사항에 맞는 지침을 개발해야 한다. ISO 19650은 실무적인 작업 강제성은 없으며, 참고로 준용되는 표준이라 봐야 한다. 실제 해당 ISO 문서를 구입해 확인하면, 대부분 표준 용어 정의 및 설명이며, 간단한 프로세스맵과 각 단계별 설명 등이 포함되어 있어, 구체적인 작업 방법 및 메커니즘이 포함되어 있지 않는 것을 확인할 수 있다. 

ISO 19166 문서 일부

실제 BIM 프로젝트에서도 다음과 같이 이런 개념을 지원하는 솔류션을 구매, 구축해서 사용하고 있으며, 지침은 이런 솔류션 내에서 연계되어 실행되도록 되어 있다.  

실리콘밸리 프로젝트 BIM 사용 예시 (Handout, autodesk.com)

레퍼런스

• Rabia Charef, 2022, The use of Building Information Modelling in the circular economy context: Several models and a new dimension of BIM (8D)
• BCF viewer
• BIM Level 2 Dashboard - BIM Level 2 Guidance (scottishfuturestrust.org.uk)
• TIDP (bimuk.co.uk)
• Class_Handout_CES468335.pdf (autodesk.com)

공간정보 개념적 스미마 언어(CSL) 설명 및 개발 방법

이 글은 공간정보 개념적 스키마 언어(CSL. Conceptual Schema Language) 설명 및 개발 방법을 간략히 이야기한다(2019). 

소개

이 표준은 UML과 OCL(Object Constraint Language)를 사용한다. 이는 상호운용성 목표를 달성하기 위한 지침이다. 참고로, 개념적 스키마 언어라고 하니 매우 추상적인 느낌이 들지만, 사실 UML을 공간정보에 이용하기 위한 요구사항과 규칙을 정의한 것이다. 

UML 프로파일

이 표준은 지리정보에 대한 UML 프로파일을 포함한다. 

• 프로파일(profile): UML은 특정 도메인으로 표현하기 위해서는 너무 일반적이다. 그러므로, 특정 도메인으로 맵핑하기 위한 요구사항 및 규칙을 정하고 이를 기반으로 응용 스키마를 개발한다. 이를 프로파일이라 한다. 이 문서는 공간정보 도메인으로 UML 사용 방법을 기술하는 프로파일을 설명한 것이다.

이 표준은 문서 이해를 위해 UML User Guide, UML Distilled 레퍼런스를 추천하고 있다. 

다음은 이 표준의 요구사항이다. 원래 표준문서에는 각 요구사항마다 유일 번호가 매겨져 있다. 

• 분류자(classifiers): 스테레오타입은 다양한 클래스 유형의 분류를 정의하는 수단을 제공한다. 
• 열거유형(enumeration): 열거 유형은 enum {value1, value2, value3} 와 같이 정의될 수 있다.
• 코드목록(CodeList): 코드목록은 스테리오타입이 있는 클래스로 모델링된다.
• 관계: 모든 연관은 각 끝에 집합관계와 역할명를 정의해야 한다.
• 상속: 다중상속은 피한다.
• 실현(realizations): 실현은 모델 요소를 서로 다른 추상화 수준과 연결한다. 이는 추상에서 상세화로 전이할 때 관점을 설명하는 적절한 방법 중 하나이다. 다음 그림은 이를 보여준다.

Example of realization used between difference levels of abstraction

• 스테레오타입: 스테레오타입을 사용함으로써 UML을 확장하고 다음과 같이 의미를 부여할 수 있다.
• <<CodeList>>: 목록을 표현하는 열거형 리스트 정의
• <<dataType>>: 정보 공유를 목적으로 하는 데이터 유형
• <<interface>>: 추상 클래스
• <<enumberation>>: 명명된 문자열 목록
• 네이밍: 이름은 가는한 짧게 유지하며 의미없는 전치사와 동사는 생략함. 예) getValue() 대신 value()
• 연산: 연산은 [<visibility>]<name>'('[<parameter-list>]')'[':'[<return-type>]['{'<oper-property>]*'}']] 으로 표현한다. 참고로, 이 방식은 UML표준과 동일한 방식이다.

핵심 데이터 유형

데이터 유형은 다음 6가지로 구분된다.

• Primitive type: CharacterString(문자열), Integer(정수), Real(실수), Date(날짜) 등
• Collections
• Enumerated types
• Name type (이름 구조 표현 유형)
• Any type (임의 유형)
• Record types

Date and Time types

Number and subtypes

마무리

이 글은 19103 표준을 요약하였다. 공간정보표준은 UML을 기반으로 한다. 이를 이용해 프로파일 하는 방법을 상세히 설명하고 있다. 이 표준은 이미 소프트웨어 공학에서는 잘 알려져 있는 UML 레퍼런스를 참고해 개발되었다. 그러므로, 이 표준을 이해하기위해서는 관련 레퍼런스를 먼저 확인해 볼 필요가 있다. 공간정보 국제 표준은 철저히 이 레퍼런스를 기반으로 개발되었다.

레퍼런스

1. UML Distilled

2. Design Pattern

 

GFM (General Feature Model) 개념, 개발 및 사용 방법

이 글은 GFM (General Feature Model) 개념 및 구조를 간략히 설명한 글이다. 대부분 공간정보 표준은 GFM을 기반으로 하고 있다. 참고로, GML은 민간표준인 OGC의 CityGML 기반이다.  

이 글은 ISO 19109 표준 문서를 읽을 때 이해해야할 포인트를 요약해서 설명한다. 이 글을 통해 GFM 를 이용한 응용 스키마 개발, 사용방법 뿐 아니라 국제 표준의 요건이 무엇인지를 이해할 수 있다.

참고로, 다음같은 ISO 표준 문서 목차의 의미를 알고 있으면 이해하기 좋다.

• Normative: 규정
• Informative: 참고
• Conformance: 표준 문서 정의에 사용된 기준. 적합성이라 함
• Term: 표준화를 위해 사용하는 용어 개념 정의
• Abbreviations: 표준문서에 표현된 모든 약어 설명

개요

GFM은 ISO 19109로 알려져 있다. 다음은 19109의 특징이다. 

• 이 표준은 지형 지물을 정의하는 규칙을 정의한다. 
• 다양한 지형지물은 응용에 따라 그 구조와 내용이 달라진다. 그러므로, 이를 일반화한 형상(General Feature)를 정의하고, 이를 개념적 스키마 언어(CSL. Conceptual Schema Language)로 한다. 응용은 이 CSL을 기반으로 정의하면 된다는 식이다. 
• 개념 스키마를 기반으로 응용 스키마를 개발하기 때문에 이를 전이(transition)이라 부른다. 

19109는 개념적 스키마이기 때문에 다음 내용은 범위에 포함하지 않는다. 

• 특정 응용 스키마 정의
• 메타 데이터 표현
• 응용 스키마 간 맵핑 규칙
• 컴퓨터 환경에서 응용 스키마 구현 방법
• 컴퓨터 환경에서 응용 소프트웨어 설계 방법
• 프로그래밍

용어와 약어 정의

다음 용어와 약어는 표준 문서에서 사용하는 단어의 의미를 좀 더 명확히 하여, 혼란을 방지하기 위해 정의한 것이다. 

용어

• complex feature: 다수 지형지물로 구성된 객체
• conceptual model: 개념 규정 모델
• conceptual schema: 개념적 스키마 
• coverage: 공간, 시간, 시공간 도메인 내 특정 위치에 대한 값을 규정하는 객체
• dataset: 데이터 식별 가능한 모음(collection)
• domain: 정의 집합
• feature: 실세계 지형지물 형상
• feature association: 지형지물 인스턴스 간의 연관관계
• feature attribute: 지형지물의 속성
• feature operation: 지형지물 인스턴스에 대한 실행 가능 연산
• metadata: 데이터의 의미, 형식 정의
• model: 현실의 한 부문을 추상화한 객체
• property: 객체의 속성

약어

• CSL: Conceptual Schema Language
• GFM: General Feature Model
• OWL: Web Ontology Language
• UML: Unified Modeling Language

배경

이 장에서는 표준의 배경을 설명하고 있다. 배경은 용어, 약어들이 사용된 맥락을 이해할 수 있도록 설명한다. 

• 응용 스키마: 하나 이상 응용에 요구된 데이터의 개념적 스키마. 응용 스키마는 데이터 내용, 구조, 연산, 무결성 제약조건을 가지고 있어야 함. 응용 스키마는 machine-readable 해야 하며, 자동화 메커니즘을 포함해야 함
• 응용 스키마 규칙: 이 표준은 어떤 응용 스키마도 표준화하지 않음. 다만, 사용자, 시스템, 위치간 지리 정보 교환 및 처리를 위한 응용 스키마 작성을 지원하는 일관된 규칙만 정의함. 이 표준 규칙은 다음 목적에 사용 가능함
• 데이터 교환 위한 전송 응용 스키마 개발
• 전송된 데이터세트의 의미 해석
• 두 이기종 데이터세트 간 변환

데이터 교환

데이터 교환은 전송과 트랜잭션으로 이뤄진다.

• 맵핑: 두 스키마가 서로 상이한 경우, 상호 맵핑은 어렵거나 불가능할 수 있음. 만약, 응용 스키마 간 데이터 교환 요구사항을 고려해 개발했다면 이런 맵핑은 일부 가능함. 다만, 맵핑규칙은 이 표준 범위에 속하지 않음
• 데이터 교환: 미리 정의된 의미를 가진 데이터세트 교환과 통신 기반 서비스 호출을 통한 데이터 교환이 있음

다음 그림은 데이터 교환 방법을 보여준다.

Data interchange by transfer (ISO 19109)

Data interchange by transaction

 

지형지물 정의 원칙

독립적으로 응용 스키마를 정형화하기 위한 일반 규칙을 정의한다. 

 

지형지물

지리 정보 기초단위는 지형지물(feature)이다. ISO 19110은 지형지물 분류를 위한 프레임웍을 제공한다. 지형지물은 다양한 상황에서 4-layer architecture에 따라 정의된다. 

다음 그림은 런던 브리지와 같이 실세계 현상이 어떻게 지형지물 객체로 분류되는지를 보여준다. 

The process from universe of discourse to data(ISO 19109)

다음 그림은 실세계 현상을 지형지물 카탈로그로 정의해, 응용 스키마를 개발하고, 데이터 구조를 정의하는 흐름을 보여준다. 

From reality to geographic data(ISO 19109)

 

GFM은 실세계 현상에 대한 관점을 분류하는 데 도움을 준다. GFM은 ISO 19103에 부합한 개념 스키마 언어인 UML로 표현된다. 참고로, 19103은 공간정보 모델링 시 사용하는 UML 용어, 개념 및 구조를 정의한 표준이다. 

우리가 분류하고 싶은 지형지물은 속성, 관계, 연산 등을 갖는다. 이 모든 개념은 GFM의 메타클래스로 표현된다. GFM은 지형지물 타입(type. 유형)의 메타모델인 것이다.

GFM은 지형지물 분류를 위한 구조를 정의한다. 하지만, GFM에서 UML로 맵핑은 일반향 맵핑이며, 반대 방향 맵핑은 불가능하다. 

응용 스키마를 개발하기 위해서는 CSL을 사용해야 한다. CSL은 UML을 사용하며, UML을 사용하면 스키마 간 통합이 쉬워진다. 

 

지형지물 주요구조

지형지물은 속성, 유형, 관계 및 행위로 정의될 수 있다. 다음 그림은 GFM 전체를 나타낸다. 그림은 UML로 구성되어 있고, 각 클래스는 <<metaclass>> 스테레오타입으로 약속되어 있다. 

구조는 단순한데, 지형지물 유형(FeatureType)은 속성 유형(PropertyType)을 관리하고 있고, n:n 집합 관계이다. 지형지물 유형은 여러 파생관계(InheritanceRelation)를 가질 수 있다. 속성 유형은 특성(AttributeType), 연산(Operation), 지형지물 연관 역할(FeatureAssociationRole)로 파생된다.

The General Feature Model(ISO 19109)

 

UML다이어그램에서 특이한 점은 isAbstract: Boolean 같이 비객체지향적인 정의들이 있다는 것이다. 데이터 정규화 관점에서 문제가 있어 보이는 부분들도 보인다(예. constrainedBy[0..*] ...). FeatureType은 superType, subType관계가 있는 데, 이는 디자인 패턴 중 컴포지트 패턴 등을 고려한 것 같다. 

Operation 클래스는 기능적 함수를 정의하기 위해 CharacterString 타입으로 signature 문자열을 정의하고 있다. 

IdentiiedType은 GFM 클래스 간 식별을 위한 메타클래스이다. 

참고로, 이 GFM UML 다이어그램의 첫번째 버전은 각 클래스에 GF_ 태그를 붙였었다. 

 

응용 스키마 모델링 과정

응용 스키마는 특정 응용 분야의 데이터 구조에 대한 정확한 이해를 표현하며, 데이터 처리를 자동화하여 컴퓨터가 읽을 수 있는 스키마를 제공할 수 있어야 한다. 

GFM은 지형지물 정의를 위한 메타모델이다. 이는 실세계 관점을 분류하는 데 필요한 개념 모델을 제공한다. 다만, 응용 스키마를 모델링하기 위해서는 CSL을 이용해 다음과 같이 프로파일해야 한다. 

• 텍스트, 이름, 숫자, 날짜, 측정을 다루는 기본 유형(primitive types), 공통 구현 유형(common implementation types), 파생 유형(derived types)는 ISO 19103:2015를 준용한다.
• UML 연관은 관계 수 조건 표시, 연관 끝에 역할 표시, 역할 이름 정의가 필요하다.
• 역할 이름은 패키지 내에서 유일해야 한다.
• 스테레오타입은 19103 표준 정의를 사용한다. 예를 들어 패키지는 ApplicationSchema, 클래스는 CodeList, 열거형은 enumeration, 클래스는 FeatureType를 사용한다.

다음 그림은 표준 및 응용 스키마간 사용 의존성 관계 다이어그램이다. 

Example of application schema integration

다음은 응용 패키지를 GFM을 이용해 개발한 사례이다. 이 사례는 실세계 현상 중 교량과 도로를 설명한다. 

Example of an application schema based on other application schemas

클래스 구조 모델링은 다음과 같이 어떤 지형지물(AnyFeature)이든 GFM 메타클래스인 FeatureType를 참조해 모델링한다. 이를 메타클래스를 인스턴스화한다고 한다. 

The AnyFeature feature type

FeatureType의 인스턴스는 CLASS로 구현해야 한다. 

다음 보기는 Building이란 Feature를 응용 스키마로 정의한 것이다. 

Example of UML implementation of feature types

 

만약, 자기 참조가 되어야 한다면, 다음과 같이 컴포지트 패턴을 사용할 수도 있다.

Example of feature succession at the generic feature level

공간 속성 유형은 ISO 19107과 부합해야 한다. 이 표준은 기하(geometry) 및 위상기하의 차원, 위치, 크기, 모양 및 방향을 수학 함수를 사용해 정량적으로 표현하는 방법을 제공한다. 다음은 이를 정의한 클래스이다. (참고로 19107:2003은 각 클래스앞에 GM_를 붙였다. FDIS 2019버전은 GM_이 없다).

List of valid spatial objects for spatial attributes in an application schema

다음은 ISO 19107:2003 을 사용한 예를 나타낸다. 

Example of geometric composites defined in application schema

철도 응용 스키마를 GFM과 19107으로 모델링해보자. 

지형지물은 건물, 기차역이 있으며, 이는 도시지역에 1:n 관계로 구성된다. 공간표현은 복합형상(GM_Complex)로 표현되며, 기본형상(GM_Primitive)를 1:n 관계로 정의한다. 철도역은 Node로, 연결성은 Edge로 표현한다. 철도 시스템은 복합위상(TP_Complex)으로 구성된다.

다음 그림은 이를 보여준다.

Example of independent spatial complexes in an application schema

 

마무리

지금까지 전체 19109 GFM 표준 문서에서 핵심적인 내용을 살펴보고, 의미를 설명해 보았다. 국제표준은 파급효과가 있는 산업 기준이 되므로, 명확하고 정형적이며 일관성있는 방법으로 표준 문서를 디자인하고 있다. 국내에는 관련 정보가 매우 부족하고, 단순 ISO 해외 문서 번역으로만 그치고 있는 경우가 많다. 

앞에서 내용을 보았다시피 정보 데이터와 관련된 표준 작업은 전문적인 소프트웨어 공학, 도메인 지식과 경험이 필수적이다. 이를 바탕으로 개발되는 표준이 의미가 있다고 생각한다.

 

레퍼런스

1. ISO 19109. Geographic information — Rules for application schema
2. ISO 10103, Geographic information — Conceptual schema language
3. ISO 19107, Geographic information — Spatial schema
4. NSDI portal