2019년 BIM 시장 규모 및 솔류션 동향

이 글에서는 2019년 BIM 시장 및 솔류션 동향을 조사하고, 시사점을 생각해 보겠습니다. 조사 자료에 대한 상세한 내용은 레퍼런스를 참고하시길 바랍니다. 

시장 규모

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.

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.

 

기술 동향

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.

 

BIM 솔류션

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

마무리

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.

레퍼런스

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 

 

건설 테크 비지니스 스타트업

이 글은 건설 테크 비지니스 스타트업에 대해 잘 설명된 글을 간략히 정리해 공유합니다. 상세 내용은 레퍼런스를 참고하시기를 바랍니다. 

머리말

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.

EquipmentShare

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.

3D Robotics

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

마무리

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.

레퍼런스

• CBInsight, 2017, Building Blocks: 100+ Startups Transforming

 

왜 우리나라는 국제표준 사각지대가 많을까?

어느 기자분이 아래와 같이 우리나라의 아마추어적인 국제표준 대응 문제에 대해 보도한 적이 있다. 

드론 ISO 표준 확정됐는데...까맣게 모르는 정부, 드론강국 정책 무색

 

이 기사는 사실 현상을 적은 것 뿐이지, 문제의 원인을 물어볼 생각은 전혀하지 않은 것 같다. 현상만 두들겨 보았자, 표준화 제안 몇 건씩의 정량지표와 같은 땜질 포장 처방만 많아질 뿐이고, 문제의 원인이나 체질개선은 불가능하다고 생각한다. 기자는 한국이 왜 국제표준 대응 잘 안되는 지에 대해 먼저 물었어야 한다고 생각한다. 개인적으로 경험한 우리나라의 국제표준 현실을 정리하려 한다. 

1. 정부에 국제표준 NP(신규제안)부터 IS(표준)단계까지 지속적으로 지원하는 체계는 그리 없음. 국제표준화 과제가 있지만, NP에 그치고 있는 경우가 많고, 단기성. 표준화 후 후속 대응 지원은 거의 없음.

2. 신규제안(NP)는 그리 어려운 것은 아님. 대략 5년동안 IS까지 꾸준히 진행하는 것이 매우 어려운 것임. 우리나라가 제안했다던 드론 NP는 아직 표준 아닌것임. 지속적으로 대응하지 않으면, 진행중 취소되거나 다른 표준으로 합쳐질 수 있음.

3. 국제표준화 대응은 기술 전문가의 노력이 필요함. 해외는 보통 업체, 기관에서 관련 기술 전문가가 표준화 직무로 월급을 받음. 국내에서는 본인 업무를 하며 별도로 표준화 직무를 수행하도록 하고 있음(개인시간 투입해야 하는 경우 많음). 그러므로, 대기업이 투자하지 않는 분야는 NP만 제안하고 IS까지 진행되는 경우가 많지 않음.

4. 정부 공공 기관에서 국제표준을 수행할 인력은 극소수임. 최소 2번 해외 표준화 미팅 준비 참여, 외국에서 업계 고수들과 영어로 토론하며, 많은 관련 표준들 숙지해 호환해야 하며, 수많은 기술적 커멘트를 해결해야 함. 작업해야할 보고서와 표준 문서량도 많음. 이런 상황에서 1, 2, 3번 이유 등으로 관련 전문가도 지속적 표준 활동하기 쉽지 않음.

마지막으로, 국제표준은 당장 눈에 보이는 효과는 없다. 다만, 기술 수출하려 할 때, 국제표준에 안맞으면, 상대 경쟁사가 제소할 수 있고, 이때 무역장벽으로 활용될 수는 있다. 

개인적으로 국제표준은 눈앞의 경제적 이익만 생각하기 보다는 국제사회에 공헌하고 기여하는 가치를 더 크게 고려해야 한다고 생각해야 한다. 이런 마인드로 지원 환경을 만들어 나가다 보면 부수적으로 국가 이익도 자연스럽게 따라오게 될 것이다.  

 

ISO/TC211 중국 우한 공간정보 국제표준회의 기록

이 글은 ISO/TC211 중국 우한 미팅 내용을 나눔합니다. 국제표준으로 개발되고 있는 ISO 19166 BIM to GIS conceptual mapping 에 대한 CD투표 결과와 이에 대한 대응이 어떻게 진행되었는 지를 이야기 합니다(2018.11 기록. BIM principle site에서 가져옴).

머리말
짧은 중국 출장 일정 마치고 관련 내용을 기록한다. 원래 ISO TC211 정식일정은 5일이었으나 하필 연말평가과제가 줄줄이라 빨리 귀국하기로 하였다.
이번 출장은 제안한 ISO 19166 CD투표결과에 대한 회의참석이 목적이었다. ISO 회원국 2/3넘어 CD(Committee Draft)승인 받았으나 영미프 주요 선진국 반대. ISO TC에선 신중을 기하자고 CD 재투표가 제안되었다. 이 표준에 관심은 많아 120개 넘는 커멘트 솔루션을 리뷰하고, WG(Working Group)사람들과 하루 종일 회의하였다. 

ISO 회의 내용
ISO 19166 CD 문서를 당해 연도 제출하여 회원국 2/3 찬성으로 승인된 CD 투표 내용을 회의에 참석한 전문가들에게 소개하고 진행방향을 협의하였다. 다만, 주요 선진국 반대로 인해 ISO/TC211과 협의 후 재투표하기로 결정되었다.
회의 내용은 다음과 같았다. 

• 표준 문서의 범위 및 수준에 대한 커멘트 
• 외부에서 제정되고 있는 IFC, CITYGML 신규 버전에 대한 관련성
• GIS-BIM 맵핑과 같은 새로운 제안

회의 참가 전에 121개 커멘트에 대한 설명을 위해 별도 발표자료와 솔류션을 미리 준비한 후 회의 진행하였다. 슬라이드 상세한 내용은 다음 링크를 참고하길 바란다. 

• ISO 19166 BIM to GIS conceptual mapping China (WUHAN) meeting

WG 미팅에서 CD 투표 후 발생된 121개의 comments 리뷰하고, 표준 개발 방향을 의논하였다. 이 표준은 스마트 시티 서비스 구현 등 BIM, GIS 접점에 있는 유스케이스 구현에 밀접한 관련을 가지고 있어, 많은 국가 표준화 단체가 관심을 가지고 있었다. 특히, 민간표준단체인 OGC, buildingSMART 에서는 많은 커멘트로 관심을 보여주었으며, 회의를 통해, 제안자에게 의견을 조율할 계획이다.

Comments 주요 요구사항은 표준화 범위 명확화, 민간표준과의 관계 등이었으며, 나머지는 개념 및 용어 정의에 대한 내용이었다. 

공간정보 모델인 BIM, GIS 등 이기종 공간 데이터 통합에 대한 여러 논의가 오갔다. 이런 토론을 통해 표준에 대한 한계점도 명확해진다. 본 표준은 유스케이스 관점에서 필요한 데이터를 커넥션(connection)이란 개념으로 접근하고 있어, 이와 관련된 복잡한 문제는 상대적으로 적은 편이다. 다만, 표준 범위 명확화 등의 이슈가 많았다.

참고로, 표준 프로세는 프로젝트 제안, NWIP(New Work Item Proposal)투표, 채택 및 프로그램 등록, WD(Working Draft) 작성, CD(Committee Draft) 제안, 투표 및 등록, DIS(Draft International Standard) 제안, 투표 및 등록, FDIS(Final DIS) 문서 작성 및 등록, IS 등록으로 진행된다. 각 단계는 버전 코드가 할당되어 있으며, CD단계는 30임. CD단계까지는 프로젝트 리더가 컨텐츠 대부분을 작성한다. DIS단계에서 에디터 그룹이 만들어지면, 이때부터 공동작업한다. 이번회의에서 다음 2월까지 120개 이상의 커멘트는 문서화하여 정리하기로 하였다.

마무리
이번 회의는 중국에서 진행했다. 중국은 공간정보 국제표준 아애 싹쓸이할 기세인듯 많은 사람들이 회의에 참석했다. 중국은 WG 곳곳에 자국 전문가 포진시키고 있다. 어느 중국 우주 연구 기관 교수는 지난회의부터 날 찍은 듯 작년부터 자국 제안 NWIP 초대했다.
오기전 듣보잡이었던 중국 우한은 서울보다 컸다. 인구는 천만이 넘고, 거리엔 외제차 즐비. 도시 마천루가 하늘을 찌른다.

사람들 먹고 사는 것을 들어 보니 도시 소득 수준이 높아 보인다. 일마치고 저녁 집근처 쇼핑센터에 가보았다. 내심 우리나라 브랜드 인기 있을까 기대했다. 그러나 중국 브랜드와 유명 해외 제품만 확인사살하였다. 사실 길거리에 현대차도 별로 본적 없었고 백화점엔 삼성 휴대폰 샵도 없었다. 샤오미나 윌같은 대륙 가성비와 품질은 이미 LG와 현대를 초월한 듯하다. 

제품 가격은 반 이하 스펙은 동일하다. 중국인은 더이상 국내 브랜드에 관심 없어 보였다. 더이상 중국이 한국 추격한단 말은 하지 말자.

평가에 끼인 일정에 수많은 과제평가용(지금은 일상화된 연구행위) 서류작업하며 대응하느라 중국인과 많이 대화하지 못해 아쉬움. 다만 급성장하는 대륙 내수 시장과 치열하게 경쟁하며 살고있는 중국인 볼때마다 우리나라 아이들이 걱정되지 않을 수 없다. 이런 상황이 바뀌지 않는 다면 과연 20년 뒤 현대차나 삼성 휴대폰이 팔리고 있을 런지 모르겠다. 

추신 - 11월에 가는 ISO 회의는 다른 과제들 평가때문에 집중하기가 매우 힘들다. 평가때 요청하는 자료는 연구 결과라기 보다는 수많은 중복 문서작업인 경우가 많기 때문이다. 매년마다, 관리 기관에서 만들어달라는 똑같은 증빙서류, 증빙서류 요약서류, 요약서류 또 요약한 서류들, 각 성과별로 붙임만들고, 별도로 만든 MIS에 같은 서류 업로드하는 이런 짓을 반복한다. 논문을 읽어볼 생각을 안하고, 제목과 요약만 보겠다고 또 요약해 달라고 하는 이런 상황... 이것말고 정산과 협약까지 생각하면, 이건 연구가 아니라 정부에서 연구라 포장된 관리를 요구하는 것이 아닐까라는 생각이 든다. 연구행정 간소화하겠다고 선언한지 1년이 되어가는 데, 상황을 보니 그리 좋아질 것 같지 않다. 언제나 연구자가 연구 몰입할 수 있는 문화, 제도가 만들어질까.. 연구 세금낭비 하지말자며, 관리자로 층층히 쌓아두고, 수많은 행정작업으로 소중한 연구시간, 에너지와 세금낭비하는 아이러니라니... - Wuhan

블록체인 기반 BIM, 스마트 건설 계약 개념과 동향

이 글은 비트코인과 같은 전자화폐 기반이 되는 블록체인(Blockchain) 기술을 BIM과 스마트 건설 계약 개발에 활용하기 위한 노력을 간략히 이야기한다. 블록체인을 말하기 전에 왜 건설 분야에서 이 기술에 관심을 가진 사람들이 있는 지 부터 이야기할 필요가 있다. 그래서, 건설 분야의 특성을 먼저 언급하고, 관련 기술 동향을 기술할 것이다. 

블록체인 동작 메커니즘에 대한 상세한 설명은 아래 글을 참조하길 바란다. 

• 비트코인 소스코드 분석 및 동작원리
• 이더리움 소스코드 빌드 및 스마트 계약 개발

머리말
비트코인은 블록체인(분산원장)을 유지 운영하는 커뮤니티에 비용을 지불하기 위해, 마이너(miner. 채굴자)가 수학적인 문제를 풀어 블록을 생산하고 대가를 얻도록 설계된 디지털 토큰이다. 블록(원장)은 코인 거래 내역이 기록되고, 분산 관리된다. 
많은 사람들은 블록체인을 통해 신뢰할 수 있는 중개자를 민주적이고 자율적인 커뮤니티로 구현할 수 있다고 믿고 있다. 블록체인이 전자적으로 구현한 분산 원장은 14세기 플로렌스 메디치 은행에서 구현한 이중 기록 장부(double-entry bookkeeping)와 유사한 효과를 얻는다. 원장은 실수나 사기를 감사할 수 있고, 중립적으로 가치를 기록하고, 서명에 의해 신뢰를 보증한다. 

BIM and Blockchain

스마트 계약은 자동화된 계약 수행, 협상, 검증을 지원화는 컴퓨터화된 프로토콜이다. 현재 건설 분야에서도 스마트 계약을 적용하기 위한 노력이 진행 중이다. 이론적으로 BIM, 스마트 시티 등 건설 분야 중 디지털 플랫폼 기반으로 서비스되는 기술은 블록체인 적용이 가능하다.

건설분야의 문제와 복잡성
아직까지도 건설 분야는 다른 분야와 비교해 현저하게 낮은 생산성으로 수십년동안 어려움을 겪고 있다. 건설 분야는 복잡한 세부 공정과 계약으로 이뤄져 있고, 디자인 스펙의 변화에 따라 큰 변화가 발생한다. 디자인 초기 단계에서 이런 문제를 해결하고자 VDC(Virtual Design and Construction), BIM(Building Information Modeling), IPD(Integrated Project Delivery), Agile process와 같은 방법들이 개발되고 있다. 
하지만, 많은 건설 프로젝트에서 건설 자체의 특수성으로 인해 이런 방법들은 제대로 활용되지 못하는 경우가 많다. 그 중 하나는 데이터 신뢰성 문제이다. 건설 프로젝트에서 의사결정에 필요한 데이터는 많은 경우 오염되어 있고, 그 품질을 검증하는 과정을 거치지 않는 경우가 많다. 이 데이터는 건설 프로세스에서 변화되고 진화되지만, 중간에 포함된 불성실한 데이터, 노이즈, 목적 불명의 과도한 데이터가 추가됨으로 인해, 데이터를 활용하고자 하는 전체 프로세스의 신뢰성이 무너지는 경우가 비일비재하다. 

건설 디지털 모델의 신뢰성과 블록체인
현재 건설 분야에서 데이터 신뢰성을 확보하고 그 활용빈도가 높은 방법은 전통적으로 이뤄지고 있는 기본설계에 포함된 시뮬레이션을 통한 대안 분석, 실시설계에서 포함된 도면 데이터, 수량산출 및 비용견적 데이터, 측량 데이터, 시공 관리를 위한 품질 감리 정도일 것이다. 
BIM을 포함한 새로운 방법들은 아직 데이터 신뢰성을 확보하고 있다고 보기 어렵다. 이런 데이터는 목적이 훨씬 다양해 질 수 있고, 이해당사자도 동시다발적으로 참여할 수 있어, 데이터의 변화가 어떤 영향을 미치는 지 통제하기 어렵다. BIM은 시각화된 데이터베이스이지만, BIM에 포함될 수 있는 가치 잇는 정보는 간섭체크 뿐 아니라, 시공 제조, 공정 관리, 견적, 에너지 분석, 시설물 관리 등으로 확장될 수 있다. 하지만, 전통적인 계약제도와 건설 프로세스의 수수료 구조하에서는 그 실질 가치의 변화 흐름을 추적하고 보상받기 어렵다. 
특히, DBB(Design Bid Build)와 같은 전통적인 계약제도를 고수하고자하는 태도는 다자간 디지털 모델의 완성도를 높이는 데 큰 장애요인이 되고 있다(과연 DBB도 원래 목적에 부합하는 제도일까? 포장만 최저가 낙찰일 경우가 빈번하고, 제품의 품질과 가치는 고려하지 않는 듯 하다). 협업을 기반으로 한 계약 조달 방식인 IPD, ConsensusDocs 300 등이 스마트한 발주자를 중심으로 활용되고 있으나, 아직 민간부문에만 그치고 있으며, 계약건수도 크지 않다.

문제 해결을 위한 중요한 질문
이런 문제의 솔류션은 아래 질문에서 시작될 수가 있다. 
건설 프로세스 수명주기에서 디지털 모델 신뢰성을 어떻게 확보할 수 있는가?
디지털 모델의 투명성은 어떻게 확보할 수 있을까?
디지털 모델을 효과적으로 공유할 수 있는 방법은?
디지털 모델 변화 가치를 측정하고 추적할 수 있는가?
이해당사자들이 모델의 가치 변화를 신속하게 합의할 수 있는가?
블록체인은 개방되고 민주적인 방식으로 이 문제를 해결하려는 시도가 될 수 있다. 블록체인은 가치 거래(트랜잭션)을 장부에 기록한다. 거래 시 타임 스탬프가 찍히고, 합의에 의해 이해 관계자가 볼 수 있는 블록으로 오픈된다. 블록체인인 데이터 신뢰성 확보를 위한 플랫폼으로 활용될 가능성이 있는 것이다. 
블록체인은 신뢰의 증거를 제공할 수 있다. 디지털 모델의 변화는 트랜잭션으로 표현할 수 있고, 블록체인의 장부에 기록되어 분산 저장된다. 블록체인은 합의된 가치사슬을 유지하는 플랫폼 역할을 한다. 가치의 변화가 기록되고, 전생애주기에서 최종적으로 얻은 가치가 관련된 디지털 모델 트랜잭션들에 얼마나 영향을 받았는 지 수학적으로 계산될 수 있다. 해킹을 방지하는 보안이 공개키와 개별키로 트랜젹션 당사자들간에 활용된다. 스마트 계약은 트랜잭션이 발생할 때 거래자간 정당한 가치 교환을 보장한다. 

개방된 디지털 모델과 디지털 트랜스포메이션
데이터를 공유하고 활용한다는 것이 큰 가치를 얻는 다는 것은 최근 십 몇년사이 클라우드 기업이 크게 성공하면서 사업의 핵심적 전략이 되었다. 하지만, 우리는 아직 디지털 모델을 개방하고, 어떻게 디지털 트랜스포메이션해야 하는 지 모르고 있다. 정부는 오픈 데이터를 공유하기 위한 명확한 지침이 없고, 관련 이해당사자들과 심도 깊게 협의하거나 관련 규정을 개선하려는 노력이 없었다. 
캘리포니아 경우, 주요 도시마다 Open Data Policy 가 있으며, 백악관 조차 관련 지침을 github에 공유한지가 오래전이다. 개방 데이터 정책과 지침에는 아래 내용이 포함되어 있다. 

• Machine-readable 과 개방형 포맷
• 데이터 표준
• 오픈 라이센스 활용 
• 주기적 데이터 갱신 정책
• 메타 데이터 요구사항

블록체인이 동작될려면, 데이터가 필수고, 데이터를 어떻게 오픈하고 공유해야 하는 지에대한 논의는 필수적이다. 이 과정이 현재는 생략되어 있다. 

진행 중인 블록체인 기반 BIM과 스마트 건설 계약
현재 시점에서 건설 디지털 모델 신뢰성을 보장하는 방법으로 블록체인을 이용한 BIM COIN, BIM CHAIN 등의 프로젝트가 진행되고 있으며, 일부는 ICO(Initial Coin Offering, 신규 코인 발행)를 진행하고 있다. 하지만, 아직은 제대로 github에 올라오고 사람들의 검증을 거친 BIM, 스마트 건설 계약과 관련된 ICO는 없어 보인다.
LOGLOG사에서 개발하고 있는 BIM COIN 은 BIM 서비스 확장에 관련해 코인을 구매하면, 서비스를 받는 방식으로 지원된다. 현재 BIM COIN은 ICO가 진행되고 있다. 다음 그림은 BIM COIN ICO 로드맵이다. 이 회사의 백서를 보면, BIM에 대한 여러가지 지침을 언급하고 있는 데, 2004년 미국 국립과학기술연구소에서 발행한 NBIMS, GSA 2007년 BIM 납품 지침 등을 기술하고 있다. 이외에 싱가폴 BCA, 유럽 등의 BIM 현황을 언급하고 있는 데, 사실, BIM COIN의 구체적인 서비스를 설명하지는 못하고 있다. 사전 구매 BIM COIN은 1 BIM 당 1.6 달러이며, 클라우드 펀딩인 경우 2.4 달러이다.
BIM COIN은 이더리움 ERC20 명세를 사용한다.  

LOGLOG 사의 BIM COIN ICO 로드맵

BIM CHAIN 프로젝트는 블록체인 기반의 또 다른 BIM 프로젝트이다. 이 프로젝트는 블록체인의 거래 신뢰성, 거래의 디지털 증명과 보안, 법적 추적성, 자동화된 스마트 계약을 고려한다. 이 프로젝트는 아직 초기 단계이며, github에 소스코드가 공개되어 있지도 않다. 이 프로젝트는 BIM 수행계획서의 워크플로우를 트랜잭션 신뢰성 보장하는 서비스를 제공한다. 오너는 이 결과로 BIM 프로세스 정보 가치를 보장받고, 추적성, 신뢰성 있는 데이터 모델을 얻는다. BIM파일은 서버에 저장되고 관리되며, 서비스 기능은 저작용 소프트웨어에 애드인된다. 현재 오토데스크, 그래피소프트 등이 파트너사로 등록되어 있다. 이 프로젝트는 2018년 부터 진행되고 있으며, 최근 런던 디지털 컨스트럭션 위크에서 데모 행사를 하였다. 

BIM CHAIN의 트랜젝션 신뢰성 보증

4차산업혁명의 주인공들인 IoT(Internet of things), 인공지능 기반 서비스, 스마트 빌딩 서비스, 스마트 시티, VR/AR/MR(Mixed reality) 서비스, 로보틱스 에이전트 등은 디지털 모델과 공유 프로토콜이 확보되었을 때 블록체인 기반으로 구현될 수 있는 것이다. 사실, 세상의 모든 서비스 배포, 구매, 사용, 검증의 프로세스는 트랜잭션으로 구현될 수 있고, 트랜잭션은 가치를 포함하고 있으므로 토큰으로 교환될 수 있는 것이다. 우리가 카드에서 사용하는 마일리지도 토큰의 일종이고, 카드로 사용하는 서비스는 트랜잭션으로 데이터베이스에 관리되고 있기에, 블록체인을 적용하는 것이 그리 어려운 일은 아닐 것이다. 

스마트 계약 유스케이스
스마트 계약은 효율성의 문제이다. 유용한 유스케이스가 있을 경우, 확산될 것이다. 몇 가지 유스케이스를 생각해 보자. 

1. 공유경제모델
예를 들어, 우버와 같이 공유경제모델은 스마트시티에서 빠트릴 수 없는 요소이며, 도시 서비스에서 토큰을 발행하고, 서비스를 사용한다는 사고방식은 매우 자연스럽다. 예를 들어, 우버를 사용할 때 사고 등 법적 분쟁요인이 발생하였을 경우, 스마트 계약을 통해 다자간 계약 조건과 법적 문제를 자동으로 확인하고 빠른 시간내에 분쟁 요인을 해결하고, 그 과정을 오픈된 분산원장에 기록해 추적할 수 있는 방향으로 발전할 것이다. 

2. 생산품의 품질보증과 데이터 보안
데이터 변조가 큰 영향을 미칠 수 있는 분야도 블록체인이 활용될 수 있다. 블록체인은 계약 거래 시 타임스탬프가 저장되며, 위변조 불가능한 해쉬가 분산 저장된다. 건설, 농수산, 의약 분야는 이런 데이터 변조에 치명적인 결과를 준다. 

3. 신뢰성있는 디지털모델의 전생애주기 관리
건설 생산품인 건물, 시설물, 인프라의 전생애주기 변화를 추적하고 관리할 수 있다. 

4. 계약된 서비스의 안전한 지불과 저렴한 수수료
건설 계약시 인도한 서비스에 대한 지불을 토큰으로 제공하고, 이를 현금이나 다른 서비스로 변환해 안전하게 받을 수 있다. AECToken 등은 이런 노력 중 하나이다. 스마트 계약은 일종의 프로그램이므로, 계약 조건에 부합하면, 자동 실행될 것이다. 하청관계에서 간접비만 30~40%에 해당하는 계약에 비한다면, 무척 저렴한 수수료로 신뢰성있는 거례를 실행할 수 있다. 

5. 스마트시티 서비스 
두바이는 세계에서 가장 진보적인 도시 중 하나이다. 무인 열차, 자동화된 센서, 플라잉 드론 택시 등이 도시 곳곳에 설치되어 있다. 이 도시는 2020년가지 최초의 블록체인 기반 스마트 시티 실현을 위해 기술을 적극적으로 구현하고 있다. 2014년부터 시작된 두바이 스마트시티 프로그램에서는 545개 이상 프로젝트가 단계적으로 구현되고 있다. 국가적으로 개인 및 공공 부문에서 종이없는 디지털 공간을 만들기 위해 노력하고 있으며, 모든 문서 유통은 전자적으로 교환된다. 이를 통해, 15억 달러와 2510만 시간을 절약할 수 있다(Julia Mags, 2018).

두바이 스마트시티(Thairath.co.th)

6. 전자정부
에스토니아 전자정부 시스템은 2012년부터 국가 보건, 사법, 입법, 보안 및 상업 시스템에 배포 원장이 사용되었다. 특히, 에스토니아는 시민이 자신 개인 정보를 통제할 수 있는 접근을 제공할 수 있는 서비스 구현을 위해 블록체인을 도입했다. 

7. 환경과 삶의 질
중국은 시민 삶의 질 향상을 위해 국가 파일럿 프로젝트를 진행하고 있다. 2016년 12월 13차 5개년 계획은 국가 디지털 전략에 블록체인이 포함되어 있다. 2017년 Wuzhen Think Tank는 중국 블록체인 산업백서를 발표했고, 몇 달 후 중국 National Committee of Internet Financial Security Technology는 Compliance Blockchain Guideline을 발표했다. National Audit Office of China는 중앙 집중식 인프라에 내재된 문제를 해결하기 위해 블록체인을 검토하였으며, 국가 표준 계획을 실행하고 있다. 공인 회계사와 같은 각 개별 기관은 블록 노드를 할당받아 거래 기록을 추적할 원장을 제공한다. 

중국 블록체인 개념도(Gatecoin)

8. 금융 거래
2014년 스탠다드 차타드의 홍콩 최대 은행이 신용 사기 결과로 200백만 달러를 잃었다. 이 사기는 중복 인보이스를 사용했다. 이 은행은 싱가포르 정부와 함께 블록체인을 활용하여 각 인보이스에 대한 고유한 암호화 해쉬를 개발하고, 전자 인보이스 기술을 개발했다. 
이외에 미국과 같은 선진국에서는 블록체인에 기록된 전자 거래의 법적 증명을 확보하기 위한 법안을 개발하고 있다. 

마무리
블록체인은 아직 기술적으로 해결안된 문제들이 많다. 운용 방식에 따라 해킹에 안정적이지 않으며, 거래를 장부에 기록하고 합의에 거치는 시간은 실시간이 아닌데다, 기존 클라우드 방식으로 해결할 수 있는 대안도 존재한다. 블록체인 구현은 계약의 신뢰가 바탕되어야 하며, 이는 이해당사자들이 서로를 대하는 태도에 크게 영향을 받는다.
개인적으로 생각하는 가장 큰 블록체인의 긍정적 면은 일상화된 불공정한 계약 관행, 비민주적인 갑을 관계, 아웃소싱 관리로 이익을 얻어가는 건설 대기업, 오염된 데이터들에 대한 무관심과 무시, 불공정한 크래딧 관행, 가치가 포함된 산업으로 인정받지 못하고 경쟁력없이 줄어들고 있는 시장 현실에 대한 자각을 건설인 스스로 질문하게 한다는 것이 아닐까 싶다. 

레퍼런스
1. BIM CHAIN
2. BIM CHAIN use cases
3. BIM coin ICO
4. The BIM COIN
5. Ethereum
6. Hyperledger
7. AECCoin
8. Amazon, BaaS(Blockchain as a Service)
9. BIM+Blockchain: A solution to the trust problem in collaboration?
10. Garrison Breckenridge, Smart Contracts for Smart Cities
11. POLICY GUIDELINES FOR MUNICIPAL OPEN CONTRACTING
12. City of San Jose, 2016, Open Data Policy, California
13. Singapore company wins Indian smart city contract
14. BIM, Blockchain and the Smart contraction Contract
15. Smart contracts in construction: Views and perceptions of stakeholders
16. Smart construction
17. FICCI, Blockchain: The next innovation to make our cities smarter
18. Julia Magas, 2018, Smart Cities and Blockchain: Four Countries Where AI and DLT Exist Hand-in Hand

가장 큰 오픈소스 자율주행차량 데이터셋 공개 - UC Berkeley BDD100K

최근 UC 버클리 인공 지능 연구 실험실 (BAIR)에서 BDD100K로 불리는 운전 데이터베이스를 공개했다. 아울러, 데이터셋 개발과 관련된 논문을 발표했다(Fisher Yu etc, 2018). 

개요
BDD100K 는 Berkeley Deep Drive의 약자로, 40초의 비디오 시퀀스, 720픽셀 해상도, 초당 30 프레임 고화질로 취득된 100,000개 비디오 시퀀스로 구성된다.
거친 주행 환경 구현, GPS 정보, IMU 데이터 및 타임 스탬프가 포함되어 있다. 녹화된 비디오는 비오는 날씨, 흐린 날씨, 맑은 날씨, 안개와 같은 다양한 날씨 조건이 기록되어 있다. 데이터 세트는 낮과 밤이 적절한 비율로 기록되어 있다.

이미지에 쉽게 주석 처리하기 위해, 수직 차선은 적색, 평행 차선은 청색으로 구분하였다. 적색 표시 있는 운전 경로와 청색 표시가 있는 대안 운전 경로로 주행 가능 구역을 구분한다.

Lane Marking

데이터셋은 버스, 신호등, 교통 표지, 사람, 자전거, 트럭, 모터, 자동차, 기차 및 라이더를 위해 100,000개 이미지에 주석이 달린 2D Bounding Box가 포함되어 있다.

Road Object Detection

이 데이터는 도로 / 포장 도로의 보행자 탐지를 위해 사용할 수도 있다. 이를 위해, 현재 데이터 세트에는 85,000개가 넘는 보행자 인스턴스가 있다.

이 데이터베이스는 차량용 컴퓨터 비전 및 기계 학습을 연구하기 위해, 현재 백만 대의 자동차, 300,000개가 넘는 도로 표지판, 130,000명의 보행자 등으로 구성된 Berkeley Deep Drive (BDD) Industry Consortium의 지원을 받고 있다. BDD100K는 거리에서 보행자를 감지하고 피하는 컴퓨터 비전 알고리즘 구현에 유용하다. 

참고로, Baidu는 이와 유사한 AppoloScape를 3월에 발표했습니다 . 버클리 데이터셋은 Baidu의 AppoloScape보다 800배 더 크며, Mapillary 데이터 세트보다 4,800배 더 크고, KITTI보다 8,000 배 더 크다.

데이터셋비교(Kirti Bakshi, 2018.9.24)

이 데이터 세트로 다음과 같은 작업이 가능하다.
1. 도로 객체 감지
2. 인스턴스 세그먼테이션
3. 운전 가능 지역
4. 차선 구분
5. 시멘틱 세그먼테이션 

인스턴스 세그먼테이션

데이터셋 다운로드 및 확인
데이터셋은 BDD 포털 사이트에 방문하여, 회원 가입 후 로긴하면, 다음과 같이 다운로드 할 수 있다. 

앞에서 설명된 바와 같이, 자율 주행 연구를 위한 비디오, 정보, 이미지, 라벨, 세그먼테이션 및 맵까지 얻을 수 있다. 

다운로드 해 보면, 학습용 데이터가 매우 잘 구조화되어 정리된 것을 확인할 수 있다. 이미지, 라벨, 세그먼트, 픽셀 맵은 상호 참조를 위해 16자리 GUID 이름을 가진다. 이름 자체가 파일명의 한 요소이며, 다음과 같은 형식이다. 

"name": "0000f77c-6257be58.jpg"

라벨은 json 파일 포맷이며, category, attributes, bounding box 가 다음과 같이 잘 정리되어 구분되어 있다. 훈련용 데이터셋은 1,941,237로 라벨링되어 있다.

라벨 데이터

주행 영역 세그먼테이션을 위해 아래와 같은 70,000개 훈련용, 10,000개 검증용 픽셀맵 파일도 제공하다.

주행 영역 맵

인스턴스 세그먼테이션은 7,000개 훈련용 데이터셋과 1,000개의 검증용 데이터셋을 제공하고 있다.

인스턴스 세그먼테이션 이미지 및 픽셀맵

마무리
앞서 설명한 바와 같이 데이터셋이 매우 방대하다. 라벨, 세그먼테이션, 맵 데이터가 딥러닝 모델 학습에 적합하도록 구조화되어 있어, 데이터 전처리 노가다 작업이 필요 없어 보인다. 유용하게 다양한 목적으로 활용가능해 보인다. 실제, 이 방대한 연구는 버클리, 조지아텍, Peking 대학, 우버 AI 랩과 함께 한 것이다. 논문은 딥러닝 기계학습의 허브가 된 이미지넷을 언급하고 있는 데, 이런 비전과 지속성 없이는 추진할 수 없는 연구다. 이제 견고한 데이터가 준비되었으니, 시간만 있다면, 다양한 자율차량 관련 기계학습, 시뮬레이션 등 다양한 연구를 할 수 있을 것이다.

Automatic Log Analysis using Deep Learning and AI for Microservices(Jagreet Kaur Gill, 2017, XENONSTACK) 

추신 - 논문은 코넬대에서 제공하는 무료열람 가능한 arXiv 에서 출판되었다. 그럼에도 불구하고 개인적으로 이 연구는 어느 SCI/E 논문 못지 않게 매우 훌륭한 결과물이라 생각한다. 

이 논문을 보면서, 국가에서 연구 독창성이나 영향력을 논문게재 건수, 발표건수, SCI/E 건수, SCI/E 저널 임팩트 팩터로 취합 계산하고 연구비를 주는 국내 연구 생태계가 떠오르지 않을 수 없다. 국내 연구는 수많은 아웃소싱과 행정 작업을 주요 업무로 시스템화한다. 

아이러니하게도 스스로 열심히 직접 느리지만 꾸준하게 핵심 기술을 연구하는 사람보다는 수와 양을 신속하게 아웃소싱으로 포장하는 사람이 더 성공한다(아웃소싱은 핵심기술이 아닌 일반적 반복적 업무나 부품만 사서 가져오는 것이다. 선진적 연구조직에서는 아웃소싱을 네트워킹, 융합이라 말하지 않는다). 선진적인 연구 자율성 보장, 지속적 연구 가능한 환경, 연구 책임과 평판이 함께하는 시스템이 부러울 수 밖에 없다. 스타트업과 연구에 불리한 다양한 밥그릇 규제들은 넘어야 할 또 다른 산이다. 이 문제는 쉽게 해결되기 어려운 구조적인 것이다. 전문가로서 자신을 브랜딩하려 노력하는 후배들을 생각할 때 참으로 안타까운 부분이다. 

레퍼런스

• Fisher Yu etc, 2018, BDD100K:  A Diverse Driving Video Database with Scalable Annotation Tooling, arXiv
• Kirti Bakshi, 2018.9.24, BDD100K: The Largest Open Sources Self-Driving Dataset from UC Berkeley!, TechLeer
• Berkeley, DeepDrive, http://bdd-data.berkeley.edu

레이저 이미지 스캔 시뮬레이션 프레임웍 HeliOS

이 글은 레이저 이미지 스캔 시뮬레이션 프레임웍 HeliOS를 소개한다. 
posted Sep 12, 2018, 2:49 AM by Taewook Kang   [ updated Nov 5, 2018, 8:30 AM ]

최근 활용도가 높아지고 잇는 스캔은 LiDAR, RGBD 등 다양한 센서를 통해 처리될 수 있다. 획득된 데이터는 포인트 클라우드(점군)으로 나타나고, 여기서 특징 추출, 객체 인식 등 다양한 분석을 수행할 수 있다. 이 결과는 측량, 모니터링, 무인자율주행, 장애물회피 UAV, 대지분석 등 다양한 목적으로 활용된다. 

HeliOS 시뮬레이션 화면

HeliOS는 GIScience Research Group의 Institute of Geography(University of Heidelberg)에서 개발한 오픈소스 기반 3차원 이미지 스캔 시뮬레이션 프레임웍이다. HeliOS는 비싼 스캔 장비 대신 가상으로 대지, 빌딩, 수목 등을 모델링해 놓고, 그 위에 가상의 스캔 장비를 설치해, ray-tracing 알고리즘을 이용해 점군을 얻는 과정을 시뮬레이션할 수 있다. 물론, 획득된 점군 데이터를 직접 이용할 수도 있다. 

가상 스캔 시뮬레이션을 통해 비싼 장비나 스캔 비용을 아낄 수 있고, 스캔하기 어려운 대상에서 데이터를 획득하거나, 스캔 전 효과적인 계획 마련에 활용할 수 있다. 레이저 스캔 시뮬레이터의 유스케이스는 스캔 전략 연구 및 계획, 레이저 스캔 교육 및 훈련, 알고리즘 개발을 위한 인공 스캔 데이터 생성, 센서 개발 및 평가 등이 될 수 있다.

HeliOS 시스템은 다음과 같은 특성을 갖도록 설계되었다. 
• 항공기, 고정 장치 및 이동 장치뿐 아니라 지상 기반 및 다양한 조사 (조사 대상), 스캐너, 플랫폼 및 조사 방법을 지원
• 3D 지오메트리 ( "2.5D"와 반대)가 있는 장면을 지원. 이것은 현실적인 TLS 시뮬레이션을 위한 필수 요건임
• "데이터 중심"시뮬레이션 엔진 : 구성 파일에 가능한 많은 측면을 저장해야하므로 쉽게 변경할 수 있습니다. 레이저 스캐닝 연구의 다양한 측면에 대한 견고한 기반을 제공하고 새로운 피쳐 및 실험의 "신속한 프로토 타이핑"을 가능하게하는 손쉬운 수정 및 연장 지원.
 • 무료, 오픈 소스 및 플랫폼 독립적 인 소프트웨어를 기반으로 대규모 사용자 그룹이 요구 사항에 맞게 프로그램을 수정하고 확장 할 수 있도록 지원. 

HELIOS는 오픈소스로 Java 라이브러리로 구현되었다. 핵심 구성 요소와 여러 확장 모듈이 있다. XML (Extensible Markup Language) 설정파일을 조작해 스캐너, 플랫폼 및 장면 모델을 정의하고, 시뮬레이션 동작을 구성할 수 있다. 

• 시뮬레이션 자산 및 구성로드: 3D 장면 모델, 스캐너 정의, 측량 방식 등
• XML정의 기반 측량 실행 
• TLS 측량 계획 
• 시뮬레이션된 스캔 과정 실시간 3D 시각화

설치는 다음과 같이 git을 통해 다운로드 받고, Maven을 이용해 빌드한다. 
$ git clone https://github.com/GIScience/helios.git
$ mvn package
빌드 후 다음 명령을 통해 예제를 실행해 볼 수 있다. 
$ java -jar target/helios.jar data/surveys/demo/tls_arbaro_demo.xml 

점군은 다음과 같은 데이터 형식으로 저장된다. 
     X         Y        Z     I  ECHO_WIDTH      RN      NOR FWF_ID OBJ_ID
-4.615 15.979 2.179           4.0393         1.4317     1 1   214275       1

좀 더 상세한 내용은 다음 레퍼런스를 참고하시길 바란다. 

1. Bechtold, S. & Höfle, B. (2016): HELIOS: A Multi-Purpose LiDAR Simulation Framework for Research, Planning and Training of Laser Scanning Operations with Airborne, Ground-Based Mobile and Stationary Platforms. ISPRS Annals of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. Vol. III-3, pp. 161-168. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-annals-III-3-161-2016