이 글은 미국 조달청 GSA의 BIM 프로젝트 템플릿 및 도구를 간단히 소개한다.
이 글에서는 2019년 BIM 시장 및 솔류션 동향을 조사하고, 시사점을 생각해 보겠습니다. 조사 자료에 대한 상세한 내용은 레퍼런스를 참고하시길 바랍니다.
MRPL (Market Research Future) 분석 보고서에 따르면 2018년부터 2023년까지 BIM시장은 연평균 14.9 %의 성장률을 보일 것으로 예상된다. 시장은 2017 년 $3065.5 million에서 2023 년까지 $8123.5 million이상 성장을 예상하고 있다. ZMR(Zion Market Research) 시장 조사 기관에 따르면 2022년 $10.36 billion 까지 성장할 것이라고 조사되었다.
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BIM 시장 조사(Zion Market Research, 2018)
시장의 성장은 BIM 채택하고 있는 각국 정부가 늘고 있고, 건설사에서 관련 기술 도입이 활성화되고 있는 것과 관련되어 있다. BIM 플랫폼을 구현하면 운영 효율성이 높아질 수 있고, 간접비를 줄일 수 있다. 이는 BIM 확산을 더욱 촉진 할 것으로 기대되고 있다.
특히, 첨단 3D 레이저 스캐닝과 같은 시장의 기술 발전은 향후 2년 동안 성장의 새로운 기회를 열어 줄 것으로 기대된다. 클라우드 기술의 채택은 BIM시장에 혁명을 가져 왔고, 당분간 이 추세는 계속 될 것이다(REUTERS, 2019)
확산되고 있는 스캔, BIM, FM 기술(Doxel)
아울러, BIM과 연계된 산업의 확산이 눈에 띈다. 특히, FM(Facility Management), 안전 관리 분야에서 BIM의 활용이 주목받고 있다. 이로 인해 BIM 관련 시장까지 합하면 더욱 큰 시장을 형성할 것이다.
로보틱스와 BIM
BIM기술이 로보틱스 기술과 융합되고 있다. 호주회사인 Fastbrick Robotics의 로봇 Hadrian X는 3 일만에 180미터제곱, 3 베드룸
주택의 벽돌을 건축할 수 있었으며, 지역 건축 법규에 부합함을 증명했다. 미국 펜실베이니아 Advanced Construction Robotics는
철근 타이핑 로봇인 TyBot을 발표했다. TyBot은 약 6~8 명의 현장 작업자 속도를 감독하는 한 명의 작업자만 필요할 뿐이다(Stephen
Coursines, 2019).
작년에 Sarcos가 출시한 Guardian XO Max는 착용자가 무게 90kg 자재를 오랫동안 들어 올릴 수 있게 해주는 전신 외골격 로봇을 발표했다.
외골격 로봇
Eksovest(Stephen Coursines, 2019)
이런 로보틱스 기술은 건설 환경을 인지하고, 필요한 자료의 지원을 받기 위해 BIM 데이터를 필요로 한다.
이미 드론과 같은 기술은 건설분야에서 새롭지 않다. 컴퓨터 비전 기술은 측량, 시설물 관리에 도입되고 있으며, 인공지능 기술이 접목되어 스마트한 건설 현장 관리를 가능하게 한다.
디지털 트윈
디지털 트윈은 내장된 사물인터넷(IoT)
센서 실시간 데이터와 연결된 BIM을 통해 빠른 의사결정과 문제 분석을 가능하게 한다.
싱가포르 도시 및 영국 크로스레일(Crossrail)
같은 곳에서는 건설 자산의 실시간 성능 측정과 서비스 테스트를 오피스에서 수행할 할 수 있다.
영국 정부가 후원하고 있는 디지털 프레임워크 태스크 그룹(Digital Framework Task Group)은 데이터 공유로 연결된 디지털 트윈 생태계를 만드는 계획을 발표했다. 이에 따라 관련 기술에 대한 관심이 2018년 급상승했다(Stephen Cousins, 2019).
디지털 트윈 플랫폼(Stephen Coursines, 2019. CDBB)
디지털 트윈 기술을 발표한 소프트웨어 회사 벤틀리 시스템즈(Bentley Systems)는 스톡홀름에 본사를 둔 Agency9를
인수해, 도시 디지털 트윈 클라우드 서비스를 제공했다. 한편
지멘스(Siemens)는 Bentley와 2 년간 파트너십을 확장했다. 이를 통해, 전사적 협업 플랫폼 Teamcenter에서 건물 및 엔지니어링 프로젝트를
위한 디지털 트윈 기술을 완성하기 위해 노력하고 있다.
스캔-to-BIM
스캐너를 사용하여 BIM 설계와의
편차를 자동 체크하기 위해 현장에서 스캔-to-BIM 기술이 사용되고 있다. 올해는 로보틱스, 컴퓨터 비전 및 기계 학습을 사용해 이 프로세스는
자동화 될 가능성이 있다.
Kier는 자동 로봇을 이용해 매일 밤 건설 현장에서 3D 스캔 데이터를
수집한다. 이는 공정관리 및 시설물 관리를 자동화할 수 있는 데이터를 공급한다. 이 데이터는 컴퓨터 비전 기술을 사용하여이 스캔 정보를 원본 BIM과
비교해, 비정상 또는 누락 요소를 자동으로 인식해, 결과를
일일 보고서에 출력한다.
Mace, Canary Wharf Contractors 는 360도 카메라 이미지를
이용해 공사 진행 상황을 파악하고 일주일에 한 번씩 변경사항을 추적한다. 이를 통해, 예외를 확인하고 진행 상황을 측정한다.
모듈러와 프리페브릭케이션
건설 부재를 맞춤 제작하는 온사이트(onsite)
건설이 가능해지고 있다. 덴마크 회사인 Odico는
거푸집 공사, 단열재, 타일 제품을 맞춤 제작하고, 온사이트 조립이 가능하도록 해, 공사 지연을 방지한다.
네덜란드 로봇 용접 로봇 제작사 Valk
Welding의 Panasonic TS-950 로봇 두 대를 결합해 3D 프린팅 금속 부재를 손쉽게 제작한다. 이런 방식으로 네덜란드
건설사 Dura Vermeer는 건물 철골 구조에 커튼월 고정 장치 커넥터를 개발하였다.
모듈러 기술은 공사가 시작되기 전에 건물 부재가 미리 준비되고 온사이트에서
조립되므로 비용을 줄이고 공사 프로세스를 가속화하는 데 도움이 된다.
조립식 콘크리트 벽과 미리 제작된 MEP(전기
기계 설비)부재는 설계에서 사전제작 및 설치에 이르는 보다 효율적인 워크플로우를 제공할 수 있다. MEP엔지니어는 BIM 모델에서 사용할 수 있는 정보를 바탕으로
샵드로잉 도면을 생성할 수 있다.
사물인터넷과 BIM
사물인터넷(IoT. Internet of
Things)은 모델러의 역할을 변화시키고 있다.
IoT를 사용하면 시공사, 공급 업체 또는 모델러가 BIM 데이터를 활용한 시설물 관리, 안전 관리, 시공 관리, 공사 현장 기계 관리를 실시간으로 수행할 수 있다. 또한, IoT의 실시간 데이터를 사용해 건축 현장과 부합하는 주문형
제품을 직접 설계 및 제작한 후, 부재가 적절히 기능을 수행하고 있는 지 실시간으로 피드백 받을 수
있다.
가상 증강현실과 BIM
가상 및 증강현실은 건설에서 변화를 가져오고 있다. 이 기술은 건설될 3D모델을 고객에 프리젠테이션하는 데 매우 적합하다. 증강현실은 온사이트에서 부재 시공 시 충돌테스트를 수행하는 교육 도구가 될 수 있다(Shimonti Paul, 2018).
이 기술은 원격 시공에 활요될 수 있고, 거대한 건설 프로젝트에 대한 효과적인 대안을 공사해보기 전에 판단할 수 있는 의사결정을 지원할 수 있다.
증강현실 이용한 공사현장 관리(GenieBelt, 2018)
현재 이 기술은 게임엔진에 많이 의존되어 있는 경향이 있고, 오래전 경관 시뮬레이션과 비슷하다는 비판을 받고 있다. 현장 데이터가
불충분하고 연계되지 않은 가상 증강현실은 영상이나 게임과 다를바 없다는 사람들의 비판을 받겠지만, 요구사항을
완벽히 반영해 모델링된 BIM 데이터가 있다면, 이 기술은
분명 가치가 있을 것이다.
GeoBIM
GIS와 BIM이 연결되어 동작되기 시작했다. 건설 및 인프라 프로젝트는 전체 지구 및 도시에 대한 전망을 보다 전체론적 디자인관점에서 끌어 올릴 수 있다.
BIM에 지형 공간을 추가하면 지형, 수자원, 해안, 대기 품질, 항공기
소음, 태양 에너지 및 기타 다른 유틸리티 환경에 대한 넓은 맥락을 고려해, 건물을 디자인하고 관리할 수 있다. 이러한 개선은 의사 결정 시간을
획기적으로 단축할 수 있다.
전세계 BIM의 강자 오토데스크와 GIS Esri 간의 최근 파트너십은 두 시스템 간 상호운용성을 획기적으로 개선시킬 것이다. 예를 들어, 오토데스크는 BIM플랫폼 InfraWorks에서 ArcGIS 파일을 임포트해 도로, 파이프 라인에 대한 데이터를 가져올 수 있다. ArcGIS는 Revit 파일을 읽을 수 있다.
클라우드 컴퓨팅
클라우드 컴퓨팅은 BIM 레벨 3의 핵심 기반이다. 이는 브라우저 기반 BIM 환경에서 실시간 다자간 액세스 협업을 가능하게한다.
프로젝트 팀은 스마트 폰, 태블릿
또는 기타 모바일 장치를 사용해 어디서나 모든 이해 관계자가 액세스 할 수 있는 클라우드 기반 환경으로 이동한다.
모든 사용자가 연결된다는 사실은 계획 업데이트, RFI 및 기타 주요 문서가 실시간으로
자동 동기화된다는 것을 의미한다.
이제 FinancesOnline(financesonline.com)에서 2019년 가장 인기있을 소프트웨어에 선정된 주요 BIM 도구를 확인해 보겠다.
20 Best BIM 소프트웨어(FinancesOnline,
2019)
오토데스크 BIM 360
오토데스크 BIM 360은 프로젝트, 설계 및 건설팀 프로세스 통합을 지원하는 프로젝트 인도 및 시공관리 솔루션이다. BIM 360은 의사결정을 개선하고, 지연을 피하기 위해 데이터에
대한 팀 액세스를 제공하는 클라우드 기반 웹 서비스이다.
이 도구를 사용하면 프로젝트의 전체 라이프사이클을 관리 할 수 있다. 오토데스크 BIM 360의 주요 기능 중 일부는 작업 공유, 설계 검토, 조정, BIM, 시각화
변경, 품질 및 문제 관리, 안전 프로그램 체크리스트 및 RFI 및 제출을 포함한다.
오토데스크 BIM 360(Autodesk)
테클라 BIMsight
Tekla BIMsight는 사용하기 쉬운 건설 협업 소프트웨어이다. 모델 결합, 충돌 확인, 식별하는
방법을 신속하게 처리하고 전달한다. 이 솔루션은 BIM 및
구조 엔지니어링용으로 개발되었다. 워크플로를 간소화함으로써 설계 단계에서 문제를 쉽게 식별하고 해결하여, 시공전에 해결할 수 있다.
Tekla BIMsight 는 3D 네비게이션, 자동 충돌 감지, 마크업, IFC
지원, 다중 모델보기, 오브젝트 또는 모델 색상
및 투명도 변경 등을 지원한다.
테클라 BIMsight
아키캐드(ARCHICAD)
Graphisoft가 개발한 제품인 ARCHICAD는
설계 및 모델링을 위한 BIM 도구이다. Mac 및 Windows와 호환되는 이 제품은 도시 설계자, 건축가 및 설계자가
설계 워크플로 프로세스를 개선시키는 데 사용된다.
최초 BIM 구현 중 하나인 ARCHICAD는 2D 및 3D 형상을
생성할 수 있는 CAD 선구자이다. 건축 회사 대부분의 요구
사항을 지원하기 위해, 다양한 건물 정보 모델링 및 시각화 기능을 갖추고 있다.
래빗(Revit)
Revit BIM Software는 구조, MEP 엔지니어링, 건설 및 건축 설계를 위한 건물 정보 모델링 도구이다. 오토데스크가
개발 한 가장 인기있는 소프트웨어 패키지 중 하나다. MEP 엔지니어,
건축가, 설계자, 계약자 및 조경가 등을 위해
설계된 강력한 플랫폼은 인프라 및 건물 계획, 설계 및 시공을 위한 파라메트릭 모델기반 접근 방식을
제공한다.
디자인 조정은 재작업 및 충돌을 피하기 위해 여러 프로젝트 참여자 기능을
통해 이루어질 수 있다. Revit을 사용하면 시스템 및 구조에 대한 설계를 시뮬레이션하고 반복할 수
있다. 이 4D BIM은 개념화에서 유지 보수, 철거까지 건축물 전체 수명주기를 추적할 수 있다.
BIMobject
BIMobject는 무료로 제공되는 BIM 콘텐츠 플랫폼이다. 이 솔루션은 건축가, 엔지니어, 생성자
및 디자이너가 제조업체별 BIM객체에 액세스하는 데 사용하는 클라우드 솔루션이다.
사용자는 제한없이 건축, 건축
자재 수천 개의 BIM 개체를 검색 및 사용할 수 있다. 다양한
브랜드, 유형, 파일 유형을 지원한다. 적절한 일치 항목을 찾기 위해, 고급 필터링을 사용하여 선택 항목
범위를 좁힐 수 있다.
Trimble Connect
Trimble Connect는 적시에 사람들에게 올바른 데이터 연결을 지원하는 클라우드 기반 플랫폼
이다. 이 솔루션은 건축가, 엔지니어, 일반 계약자, 하청 업체 및 소유자 운영자를 위해 개발되었다.
Trimble Connect
이 도구는 워크플로의 다양한 단계에서 사용된다. 예를 들어, 설계 조정, 라이프 사이클 프로젝트 관리, 온오프사이트 커뮤니케이션을 위한 협업 기능을 지원한다 Trimble이 앞서 언급한 BIM 툴인 Tekla를 인수한 이래로 이 제품은 Tekla 솔루션과 연동성이 좋아졌다. 50개 이상 도구와 통합되어 건설 프로젝트 워크플로우를 간소화한다.
앞에서 언급하는 솔류션은 대부분 비싼 비용을 주고 서비스를 구입해야 한다. 아래 솔류션들 중 몇몇 기능은 무료이면서 생산성에 큰 도움을 줄 수 있다(Courtney Moran, 2018).
1. BIMobject
2. Tekla BIMsight
3. SketchUp
4. Trimble Connect
5. Edificius
6. Autodesk BIM 360
7. Revit LT
8. Vectorworks Architect
9. TurboFloorPlan
10. DataCAD
앞서 조사된 BIM 시장, 동향 및 솔류션을 확인해 보면 다음을 알 수 있다.
1. BIM 관련 시장이 급속히 증가하고 있음
2. 선진국 BIM 솔류션 사의 시장 독점 가속화
3. 건설 분야 디지털 트랜스포메이션 가속화
4. 클라우드 플랫폼은 기본이 되었음
5. 로보틱스, 인공지능, 사물인터넷은
새로운 시장을 만들고 있음
6. 인공지능 기술은 건설 기술 전반에 큰 영향을 주고 있음
7. 타 분야(시설물 관리, 도시
및 인프라 관리, 스마트 시티 등)와 융합이 가속되고 있음
8. 타 분야 기술업체가 진입하면서 새로운 솔루션이 증가하고 있음
9. 가상현실, 드론, 사물인터넷은
주요 벤더의 기술개발이 완료되었고 이미 활용단계임
이와 관련해 정부의 지속적 합리적인 제도 개선과 함께 국내 엔지니어링 기술 개발을 위한 노력이 필요해 보인다.
1. REUTERS, 2019,
Building Information Modelling (BIM) Market 2019-2023: Global Trends, Sales
Revenue, Grow Pricing, Regional Study and Industry Growth
2. BIMIRELAND,
2018.12, BIM and FM in existing buildings
3. Stephen
Coursines, 2019, The five big tech trends for 2019
4. Shimonti Paul,
2018, 10 upcoming trends in BIM – What more to expect in 2018, Geospatial World
5. GenieBelt,
2018, Top 10 construction technology trends for 2019, GenieBelt,
Constructionexec.com
6. FinancesOnline,
Best 20 Building Information Modeling (BIM) Software in 2019,
financesonline.com
7. Courtney Moran,
2018, 11 FREE BIM SOFTWARE TOOLS TO CONSIDER, G2CROWD
8. GIM, 2017.11,
Autodesk and Esri Partner up to Bridge the BIM-GIS Gap, GIM international
이 글은 건설 테크 비지니스 스타트업에 대해 잘 설명된 글을 간략히 정리해 공유합니다. 상세 내용은 레퍼런스를 참고하시기를 바랍니다.
건설은 스타트업과 투자자가 디지털화를 위한 분야로 인식하고 있는 분야이다. 2017년만 건설 테크 회사에 최소 25건 기업 공개된 자금으로 약 1억 6,900만 달러가 투자되었다.
이 분야는 현장 관리, 장비 및 건축 자재 시장과 같은 다양한 분야 산업을 시작하고 있다. 특히 모바일 및 클라우드 기술, 인공 지능 및 로봇 공학, AR/VR, CAD 기술을 이 업계에 적용하는 경우가 급증했다.
CB Insights는 건설 기술 분야에서 일하는 100명
이상 스타트업을 파악하고, 모니터링 및 안전 및 설계 기술을 포함한
13개 중요한 카테고리 및 하위 범주에 걸친 시장지도를 개발했다.
건설 테크 스타트업 분야
협업 및 마켓쉐어
협업 소프트웨어 분야는 프로젝트 및 작업 관리, 디지털 일정 및 시간 추적, 입찰 관리, 기타 공동 작업 도구와 같은 기능을 지원한다.
건설 프로젝트 관리 도구를 만드는 회사가 포함되며, 대부분은 건설 근로자가 현장에서 건설 프로젝트를 관리 할 수 있도록 모바일 솔루션을 제공한다. 이 분야에서 투자된 회사는 ICONIQ Capital, Bessemer Venture Partners, O'Connor Ventures 등이며 $180M 이상을 모금한 클라우드 기반 건설 관리 플랫폼인 Procore Technologies이다(2017). 2018년 이 회사의 가치는 $3 Billion이다.
Procore Technology Valued at $3 Billion(Independent, 2018)
Stealth startup ALICE Technologies 는 BIM을 활용하여 건설 일정을 최적화한다. BuildingConnected는 $8.5M를 투자받았다.
건설 기술의 시장에서 가장 큰 용도는 장비다. Y Combinator, Insight Venture Partners 및 Romulus Capital 등으로부터 약 3천 4백만 달러의 자금을 EquipmentShare가 투자받았다.
인도 소재의 OfBusiness 사는 건축 재료 분야 에서 Matrix Partners, Zodius Capital으로부터 1600만달러를 투자받았다. 건설 노동자와 SMS를 통해 프로젝트 업무 연결을 목표로하는 Work Today 와 온라인 아키텍처 데이터베이스인 Architizer도 투자를 받았다.
프론티어 기술 및 로보틱스
여기에있는 회사는 무인 항공기, AR, VR 및 로봇 공학 등 "프론티어 기술"을 사용하여 건설 업계에 적용한다.
Drone 회사는 건설에 항공 정보를 제공한다. 이 부문에서 투자된 회사는 무인 항공기 회사인 3D Robotics 로 투자자들로부터 현재까지 약 $179M를 투자받았다.
건설 업계에 대한 AR/VR 어플리케이션이 최근 몇 년간 증가했다. 한 회사는 건축 및 디자인 산업을 위한 가상 현실 제품군을 구축한 IrisVR 이다. 이 회사는 Emergence Capital Partners, Morningside Ventures 등과 같은 투자자들로부터 11백만달러을 투자받았다.
벽에 페인팅을 하는 로봇 솔루션 개발 인도 기반 Endless Robotics 은 현재까지 100,000 달러를 투자 받았다.
CAD (Computer-Aided Design) 및 BIM (Building
Information Modeling)을 사용하여 물리적 건물 특성을 디지털 방식으로 표현하는 사업도 관심있는 투자 대상이다. 3D CAD 플랫폼 Onshape는 이 분야에서 Andreessen Horowitz로부터 169M 달러를 투자받았다.
공급망 관리
캘리포니아 소재 Katerra는 현재까지 2억 4,400만 달러를 투자받았다.
이 회사는 건설 프로세스를 간소화한다.
모니터링 및 안전성
Human Condition Safe는 웨어러블 기술, AI 및 BIM을 활용해 안전한 작업장을 만드는 회사이다. 이 회사는 American International Group 등으로부터 1600만
달러를 투자받았다.
데이터 및 분석
데이터 관리, 예측 분석 등을 제공하는 회사인 Uptake Technologies 는 투자자로부터 현재까지 1억 3500만 달러를 투자받았다.
Uptake Technologies
해외에서는 몇 년전부터 건설 테크 분야에 스타트업들이 유니콘 기업으로 발전하는 경우가 많아지고 있습니다. 이런 글들은 저를 포함해 건설 분야에 종사하는 사람들에게 좋은 시사점을 줍니다. 국내 건설 시장을 한번 생각해 보는 시간이 되었으면 합니다.
우리가 인생을 살면서, 살아온날보다 앞으로 살아갈 날이 작다는 것을 인식하게 될 때 쯤, 나는 이 사회에 무엇을 공헌하고, 좋은 기념할만한 작품을 남겼는 지 생각하게 될 때가 있다.
오늘 개인적으로 알고 있는 Drew Kottke 결혼 기념일이었다. 그 당시 열정으로 가득찬 젊은이였던 그는 지금은 자녀가 장성하였고, 은퇴해 노년을 평화롭게 보내고 있다.
MIT 밀러 교수가 토목 엔지니어링 자동화 분야를 개척하였다면, 그는 CEAL이란 기념비적인 토목 엔지니어링 디자인 소프트웨어를 확산하는 데 주도적인 역할을 하였던 인물이다. 토목을 전공하였으며, 공무원으로 그 당시 시대를 앞선 시스템 도입에 앞장섰던 인물이었다.
토목 디자인 역사는 매우 오래되어, 40~50년전에 컴퓨터 기반 토목 디자인 자동화 방법론이 확립되고, 이후, 몇십년동안 이를 효과적으로 구현하려는 시도가 업계에서 진행되었다.
오늘은 그의 결혼 기념일을 기념하며, 그가 시연했던 CEAL 영상과 레퍼런스를 여기에 남긴다. 그 당시에 이런 선진적인 아이디어와 기술을 구현하였다니, 놀라울 뿐이다.
소유자 및 기타 이해 관계자의 피드백을 기반으로 설계자는 프로젝트를 조정한 다음 다시 검토할 수 있다. 이러한 반복 주기는 알고리즘이 설계자의 손에서 많은 작업을 수행하기 때문에 짧고 비용 효율적이다. 예를 들어 병원을 설계할 때 방 크기를 줄이면 알고리즘이 사전 정의된 기준에 따라 가상 모델의 벽을 자동으로 조정한다. 화재 감지기의 수와 위치와 같은 다른 세부 사항에도 동일하게 적용된다. 따라서 계획을 보다 안정적이고 효율적으로 수행할 수 있다.
디지털 트윈은 여러 분야에 걸쳐 투명한 설계를 가능하게 하다. 이를 통해 오류를 방지하고 분야를 최적으로 조정하며 항상 최신 비용 정보를 제공할 수 있다. 이러한 추세는 더욱 두드러져 건물 설계를보다 투명하게 만들뿐만 아니라보다 효율적이고 비용 효율적이다.
디지털 트윈에서의 협업
디지털 설계가 이점을 제공하려면 건설에 관련된 이해 관계자가 데이터를 공유해야 하다. 그래야만 전체 설계 및 시공 프로세스에서 투명성을 확립 할 수 있다.
최신 소프트웨어 개발에서 이러한 프로세스는 여러 프로그래머가 프로젝트에서 공동 작업 할 수 있는 Github, Gitlab과 같은 플랫폼에서 모델링된다. 소프트웨어는 모든 입력을 관리하며 모든 변경 사항은 모든 사람이 볼 수 있다.
그러나 건설 산업은 많은 이해 관계자가 여전히 연결되지 않은 2차원 계획으로 작업하거나 레거시 방식으로 작업하여 손실을 초래하다. 전체 설계 프로세스에서 원하는 투명성은 아직까지도 쉽지 않다.
이해 관계자가 다른 사람들과 협력하여 분야를 설계하는 경우이 새로운 접근 방식을 사용하여 비용을 상쇄하는 방법을 사용할 수 있다. 예를 들어, 운영 최적화 중에 디지털 트윈의 혜택을 받는 건물 소유자는 이 부가가치에 대해 디지털 트윈을 만든 설계자에게 보상할 수 있다.
디지털 프로젝트 관리
디지털 빌딩 트윈이 구축되면 다음 질문은 물리적 빌딩이 어떤 단계로 구성될 것인가이다. 오늘날 프로젝트 기획자는 순서를 결정하다. 이는 경험을 기반으로 하고 일반적으로 부정확하며 하위 단계에서 지연이 발생하는 경우 조정하기 어렵다.
디지털화는 프로젝트 관리의 극적인 개선을 약속하다. 예를 들어, 미국 회사 인 Alice Technologies는이 프로세스를 완전히 자동화하기 위해 노력하고 있다.
이 기술은 이상적인 프로젝트 단계 순서를 학습할 수 있다. BIM 데이터를 사용하여 자체적으로 프로젝트 계획을 작성할 수 있다. 만약, 어딘가에서 지연이 발생하면 즉시 관련 정보를 업데이트 할 수 있다. 회사에 따르면이 솔루션은 이미 건설 중 평균 11 %의 비용과 17 %의 시간을 절약 할 수 있다.
자원을 보존하면서 구축
건물 건설은 자원 집약적이며 기후 친화적이지 않다. 매년 약 44 억 톤의 시멘트가 생산되어 700 개의 석탄 화력 발전소와 같은 CO2를 방출한다.
건물과 인프라의 환경 발자국을 줄이려면 건축 자재를 지속 가능하게 사용하는 것이 중요하다. 그러므로, 많은 건축 자재를 재활용해야하다. 예를 들어, 기존 콘크리트 쉘은 더 이상 철거 및 재건되지 않고 새 건물 설계에 통합되거나, 채우기 재료로 재사용된다. 3D 프린팅은 안정성을 손상시키지 않으면서, 건축 자재를 덜 사용하는 새로운 형상을 인쇄하는 데 적층 제조를 사용할 수 있다.
건설 현장의 로봇
쉰들러 (Schindler) 또는 힐티 (Hilti)의 드릴링 로봇은 이미 사양에 따라 콘크리트에 독립적으로 구멍을 뚫고 있다.
비용 압박이 증가하면 더 많은 산업 건설이 발생할 것이다. 새로운 디지털 제조 방법을 사용하여 구성 요소가 개별 주문형으로 생산된다. 더 많은 요소가 조립식 제품에 통합될 것이다.
데이터 기반 건물 운영
난방, 냉방 및 가정용 온수는 건물 운영 단계에서 가장 많은 에너지를 필요로 한다. 미래의 스마트 빌딩에는 장비의 운영을 최대한 효율적으로 만드는 센서와 지능형 제어 장치가 있다. 건물 거주자의 행동과 요구를 고려할 수 있다. 예를 들어, 비어있는 공간에서는 난방이 필요하지 않다. 스마트 빌딩은 일기 예보와 재생 가능 에너지의 가용성(예. 지붕의 PV 시스템)을 통합할 수 있다.
스마트 빌딩에서 수집된 데이터는 알고리즘으로 분석하여 건물 관리를 최적화할 수 있다. 편차가 발생하면 시설 관리에 정보를 제공하여 무엇을 해야 할지 결정할 수 있다. 데이터는 표준화 된 형태로 제공되며 처리된다. 이러한 응용 프로그램은 가상 마켓플레이스에서 사용할 수 있으며 고객은 자신의 목적에 가장 적합한 응용 프로그램을 선택할 수 있다.
전력 저장으로서의 전기 자동차
미래에는 전기 자동차가 에너지 저장 장치 역할을 하여 재생 에너지 사용을 최적화할 수 있다.
스마트 빌딩에서 에너지 저장은 오늘날보다 더 큰 역할을 할 것이다. 낮에는 직장에 주차 할 때, 태양광 발전을 한다. 저장된 전력은 저녁에 집에서 사용할 수 있다.
소비자와 발전 데이터를 연결하면 재생 에너지 사용을 최적화할 수 있다. 이는 지속 가능한 에너지 공급을 보장하는 데 중요한 역할을 할 것이다. 에너지 최적화는 새로운 비즈니스 모델을 낳을 것이다. 예를 들어, 초과 전력은 이웃에게 판매 될 수 있다. 다만, 이러한 솔루션은 현재 높은 관료적, 정치적 장애물을 극복해야 한다.
향후 전망
지속가능하고 지능적인 건설 및 부동산 산업을 위한 기술과 재료가 이미 존재하지만, 건설의 미래로 가는 길에는 장애물이 가득하다. 건설 규제와 레거시 구조는 발전을 방해한다. 아마, 비용 압력이 충분히 높지 않은 한, 건설 산업의 자동화는 앞으로 나아 가지 않을 것이다. 그러나 장기적으로 건설분야는 결국 디지털화될 것이다.
레퍼런스
BIM, 머신러닝과 데이터 마이닝에 대한 좋은 기사가 있어 소개합니다. BIM이 일종의 건설데이터베이스로써 역할을 할 수 있고, 이기종 데이터셋을 연결할 수 있는 미들웨어 역할을 할 수 있을 때, 그 다음 단계는 당연히 필요한 정보를 얻어내는 데이터 마이닝일 것입니다. 이를 위해 우리는 머신러닝과 같은 데이터 사이언스가 필요하겠죠. 이 글은 AECbyte 기사(Rashid Siddiqui, 2018)를 참고하였음을 밝힙니다(2021.9.7).
개요
BIM (Building Information Modeling) 기술은 초기 계획, 설계, 건설, 운영에서 운영에 이르기까지 시설의 수명주기 전반에 걸쳐 건축, 엔지니어링, 건설 소유 운영 산업에 의해 광범위하게 구현된다. 충돌 감지, 4D 스케쥴링, 5D 견적, 6D 지속 가능성, 7D 설비 관리 및 레이저 스캐닝과 같은 다양한 프로세스를 지원한다. 업계 커뮤니티는 BIM에 대한 표준을 개발했다. 여기에는 COBie (건물 정보 교환), IFC 및 LoD (세부 수준 / 개발 수준) 등이 있다. BIM 기술의 사용이 늘어남에 따라 기본 BIM 데이터를 이해하고 탐색하는 것이 매우 중요하다.
BIM의 주요 이점은 여러 분야가 함께 작동하고 단일 모델로 공동 작업 할 수 있다는 것이다. 단일 모델을 사용하면 특히 대규모 프로젝트의 경우 어려움이 있다. 이러한 문제는 일반적으로 하드웨어 제한, 소프트웨어 상호 운용성 및 모델 관리 제한과 관련된다. 솔루션은 여러 모델과 다른 데이터베이스 (예 : 4D, 5D 등)를 사용하는 WBS (Work Breakdown Structure) 를 사용하는 것이다.
WBS 솔루션을 사용할 때 "빅 데이터"활용이 필요할 때가 있다. 빅 데이터 간 불일치를 해결하고 BIM 표준 및 요구 사항의 정확성을 유지하는 데는 많은 시간이 소요된다. 데이터 사이언스는 혁신적인 워크 플로 변경을 통해 비즈니스 요구 사항 및 사용 가능한 데이터베이스에 따라 효율성을 최적화 할 수 있다. 이 기사에서는 데이터 과학, 워크 플로 및 BIM과 관련된 주요 문제의 하위 필드에 대해 중점적으로 다룬다. 다음 그림은 BIM, 데이터웨어 하우스 및 데이터 사이언스 관계를 함께 보여준다.
데이터를 추출하기 위해, ETL (Extract Transform Load) 프로세스라고 불리는 다양한 데이터 리소스 및 형식 (예 : BIM 컨텍스트에서의 다 분야 BIM 모델, 4D, 5D, COBie 등)에서 정보를 추출하는 과정이 필요하다. 기본적으로 다음 그림과 같이 데이터가 응답하는 5 가지 주요 질문이 있다.
데이터가 대답 할 수있는 다섯 가지 질문
1. 추출 변환 및 로드 (ETL)
ETL은 다양한 자원 및 형식에서 정보를 추출하고 원시 데이터를 균일 한 데이터 구조로 변환하는 데 사용되는 프로세스로 데이터웨어 하우징 및 데이터 통합에 적합하다. 다음은 데이터웨어 하우스에 저장되기 전에 ETL 프로세스를 거칠 수 있는 건물 관련 정보의 예를 보여준다. BIM 데이터베이스에는 일반적으로 구조화, 반 구조화 및 비 구조화의 세 가지 유형의 데이터가 포함된다. 이들 각각은 아래에 설명 된 ETL 프로세스를 거쳐야한다.
추출 : ETL 프로세스의 초기 부분에는 BIM 모델 (예 : 문, 레벨 및 공간과 같은 모델 요소), Excel 스프레드 시트, HTML 파일 및 플랫 파일과 같은 다양한 데이터 리소스에서 중요한 BIM 데이터를 추출하는 과정이 포함된다.
변환 : 다음 프로세스는 변환이며, 대상 데이터웨어 하우스에 적합한 데이터를 준비하는 데 필요한 가장 중요한 ETL 프로세스 중 하나이다. 변환 프로세스에서는 다양한 기능이 데이터에 적용된다. 기능에는 데이터 유형 식별, 데이터 정리, 누락 된 값 찾기 및 원하는 열 지정이 포함된다. 이러한 기능은 추출 된 데이터에 적용되어 데이터웨어 하우스 및 균일 한 데이터 구조에로드되기 전에 데이터의 품질을 보장한다.
로드 : ETL 프로세스의 마지막 단계는 추출 및 변환 된 데이터를 대상 데이터웨어 하우스에로드하는 것이다.
2. 기계 학습 알고리즘
기계 학습은 데이터 사이언스의 하위 분야이다. ETL 프로세스를 거쳐 데이터웨어 하우스에 저장된 정보는 기계 학습을 용이하게 한다. 기계 학습은 명시적인 프로그래밍없이 질문에 대한 해답을 예측하기위한 데이터 집합 및 알고리즘에 의존한다. 단순화 된 설명으로서, 기계 학습은 다양한 종류의 기계 학습 알고리즘을 사용하여 훈련 데이터 세트를 포함한다.
예를 들어 사용자가 BIM 표준, 프로젝트 표준, BIM 실행 계획 또는 기타 BIM 문서와 비교하여 BIM 모델에서 정보가 참인지 거짓인지 예측할 수 있다고 가정하자. 기계 학습 알고리즘을 사용하여 주어진 요소 (예 : 선 두께, 색상, 선 패턴 등)를 입력 데이터로 사용하여 예측을 수행 할 수 있다. 응답은 BIM 데이터 세트에 적용된 알고리즘에 따라 true / false / missing 일 수 있다. 출력은 ETL로 처리되는 새 데이터에 대한 예측을 생성 할 수 있다. 이 개념을 설명하기위한 간단한 예는 주어진 이메일이 스팸인지 여부를 식별하는 이메일 필터링 알고리즘이다. 원하는 수준의 정확도가 달성 될 때까지 프로세스를 계속하도록 기계학습 할 수 있습니다.
일반적으로 사용되는 두 가지 유형의 기계 학습 알고리즘은 감독 학습 알고리즘과 비감독 학습 알고리즘이다.
감독 학습 알고리즘. 감독 학습 알고리즘은 요소가 시스템에 분류되어 입력 및 출력 데이터 모두를 쉽게 훈련 할 수 있으므로 시스템이 문제를 해결하기위한 정확한 통찰력을 생성 할 수 있기 때문에 BIM에서 가장 일반적으로 사용된다. 다음은 일반적으로 사용되는 감독 학습 알고리즘이다.
3. 데이터 시각화
기계 학습 결과물은 그래픽 형식으로 제공되어 사용자가 데이터의 불일치 또는 불완전한 부분을 파악할 수 있다. 예를 들어, AECOM은 ETL 프로세스 및 기계 학습 알고리즘을 실행하여 BIM 데이터의 문제를 예측하고 다음 시각화 도구를 사용하여 보고서 및 통찰력을 제공하는 도구를 내부적으로 개발했다. 데이터 시각화는 프로젝트 팀을 지원하는 데 필요한 여러 수준에서 생성 될 수 있다. 프로젝트 레벨, 모델 레벨 및 요소 레벨에서 생성 할 수 있다. 이 수준에서 시각화를 제공하면 사용자가 동일한 정보를 다른 수준의 세부 정보로 볼 수 있다.
결론
컴퓨터 학습 알고리즘을 사용하면 사람이 BIM 데이터 불일치를 식별하고 정보를 수동으로 확인하는 데 필요한 시간을 크게 줄일 수 있다.
데이터 사이언스는 몇 분 이내에 데이터 시각화 및 보고서를 생성하고 모든 장치 및 보안 장치에서 액세스 할 수있는 클라우드를 통해 정보를 공유하는 데 도움이 된다. 시각화 및 보고서는 시간별, 일별 및 주별로 생성 할 수 있다. 건축, 엔지니어링, 건설 및 소유자 / 운영자 산업은 BIM 기술 및 BIM 표준에 크게 투자 해 왔으며 이와 관련된 실행 계획, 정책 및 절차를 개발했다. BIM 데이터를 효과적으로 사용하는 것이 비즈니스 의사 결정을 개선하는 데 중요하다.
레퍼런스
이 글은 로보틱스 기반 건설 자동화 Build Robotics 사례를 공유한다.
최근 건설 분야에서도 첨단 기술로 무장한 스타트업체들이 진입해 큰 투자를 받고 사업을 추진하고 있다. 이미 카테라와 같이 성공한 업체도 있으며, 새로 진입하고 있는 업체도 있다. 빌드 로보틱스는 신생 스타트업체로 실리콘밸리에서 수백억이상 투자를 받고, 건설 자동화 로봇 개발을 위해 노력하고 있다.
아래 영상은 이 회사가 무엇을 하려 하고 있는 지 잘 보여준다.
빌드 로보틱스는 무인 자율 자동차를 개발 중인 구글의 핵심 엔지니어들이 나와 만든 스타트업이다. 이 회사가 주로 사용하는 기술은 다음과 같다.
앞으로 주목할만한 회사 중 하나로 생각되어 기록한다.
레퍼런스
이 글은 자율주행, VR, 스마트시티 관점에서 바라본 NVIDIA GTC 2018 컨퍼런스를 요약한다.
GTC 2018 Keynote (NVIDIA)
NVIDIA 는 3차원 게임 그래픽 가속 프로세스를 개발하는 회사였다. 이를 GPU(Graphic Process Unit)이라 하는 데, 병렬 프로세싱을 통해, 게임 화면을 구성하는 최소 단위인 픽셀을 수학적으로 계산하여, 실시간으로 3차원 그래픽을 렌더링할 수 있다.
이 기술은 인공지능 전문가 등 수치해석에 많은 시간이 소모되는 분야에서 주목을 받게된다. 많은 연구자들이 GPU를 이용해, 딥러닝, 가상현실, 증강현실 등 수치연산이 크게 필요한 분야에 적용하였고, 매우 훌륭한 결과를 얻었다.
NVIDIA는 현재 무인자율차와 같이 인공지능과 관련된 모든 영역에서 강력한 영향력을 행사하고 있다. 핵심 기술을 기반으로 인공지능 플랫폼을 개발해 오픈하였으며, 클라우드 기반으로 수많은 전세계 개발자들이 자신의 영역에서 서비스를 개발하고 있다.
NVIDIA는 매년 이들을 위한 GTC 컨퍼런스를 개최하고 있다. 이 컨퍼런스에는 그래픽, 가시화, 가상현실, AI, IoT, 빅데이터, 머신러닝 등 모든 기술을 발표하고 공유한다.
2018년 올해 발표된 몇몇 기술을 살펴보자.
자율주행 시뮬레이션 드라이브 시스템
자율주행 시뮬레이션 주행 테스트 시스템을 공개하였다. NVIDIA DRIVE constellation은 엔비디아 드라이브 심(sim)과 페가수스(pegasus)를 기반으로 한다.
엔비디아 오토모티브 부문 부사장 겸 제너럴 매니저인 롭 송거(Rob Csongor)는 “자율주행차 서비스를 배포하려면 고객에게 필요한 안전성 및 신뢰성을 확보하기 위해 수십억 마일의 주행 거리를 테스트하고, 이를 검증하는 솔루션이 필요하다. 가상 시뮬레이션을 통해 실제 도로에서보다 훨씬 적은 시간과 비용으로 맞춤형 시나리오 및 간혹 발생하는 코너 사례 등 수십 마일 분량을 테스트함으로써, 알고리즘의 우수성을 높일 수 있다”라고 말했다.
NVIDIA Drive SIM 데모(GTC 2018)
드라이브 심(DRIVE Sim) 소프트웨어는 사진처럼 실제 같은 데이터 스트림을 생성해 다양한 종류의 테스트 환경 만들어낸다. 폭풍우 및 눈보라 등 다양한 날씨, 하루 중 다양한 시간 대에 나타나는 운전 중 눈부심 또는 야간의 시야 제한, 다양한 종류의 도로 표면 및 지형 등을 시뮬레이션 할 수 있다. 또한, 위험한 상황을 시뮬레이션 하여 실제 운전자의 위험은 피하면서 자율주행차의 대응력을 시험해볼 수도 있다.
AI 기반 렌더링
AI 기반 이미지 렌더링 기술을 통해, 노이즈를 획기적으로 줄인 Iray 사례가 발표되었다. 이제는 다음과 같이 실제 사진과 거의 구분하기 어렵다.
AI Denoising 기술(migenius)
Iray는 Sketchup에도 응용되었는 데ㅏ 사실적인 렌더링을 클라우드 컴퓨팅으로 처리할 수 있다. 예측 렌더링 기술도 소개되었다. 건축물 표면의 재질이 빛에 반응하는 효과는 매우 일반화된 수학적 계산 모델로 처리된다. 이를, 인공지능적으로 구현해, 빛의 영향을 사실적으로 렌더링할 수 있다.
가상세계에서 상호작용
Holodeck기술은 가상세계에서 객체를 두고, 서로간의 상호 작용을 시뮬레이션해준다. 에이전트가 시뮬레이션하면서 자동차를 디자인할 수도 있고, 사람이 개입해 함께 협업할 수 있다.
NVIDIA의 Holodeck 3D VR 기술(NVIDIA)
스마트시티
스마트시티는 비전이지만, 이를 구현하기 위한 기술은 비지니스 차원에서 큰 투자가 이뤄지고 있다. NVIDIA Metropolis는 CIM(City Information Model. 도시 정보 모델)을 구현하고 있다. NVIDIA의 스마트시티는 좀 더 안전하고 스마트한 도시를 만드는 것이 목적이다. AI를 적용해, 도시를 캡쳐한 데이터를 분석하고, 공공 안전, 교통, 주차 관리, 법 집행 등 도시 서비스에 필요한 정보를 제공한다. 예를 들어, NVIDIA의 인텔리전트 비디오 분석 기술은 객체를 구분하고, 행동을 분석해 예측한다.
NVIDIA의 메트로폴리스 플랫폼 기반 스마트 시티 구현(NVIDIA)
마무리
아직 이런 기술들은 개발 진행중에 있는 것들이만, 큰 잠재력이 있는 것이다. NVIDIA의 좋은 점은 HW/SW 핵심 기술을 모두 확보하고 그 위에 플랫폼을 구현해 나간 거의 유일한 회사라는 것이다. 물론, 구글 등의 도전이 있지만, 아직은 이와 같은 핵심 기술을 모두 보유하고 있는 업체는 거의 없다. 많은 개발자들이 참여할 수 있는 플랫폼 생태계를 만들고, 전개하는 이 과정은 매우 훌륭하다.
레퍼런스
이 글은 디지털트윈 기반 시설물 운영 관리에 대한 목표와 사례를 정리한다. 디지털트윈의 정의와 시설물 운영 관리(FM)에서의 목적 디지털트윈(Digital Twin)은 현실 세계에 존재하는 물리적 자산, 시스템, 또는 프로세스를 가상의 디지털 공간에 ...
