1. 서론

1.1 연구의 배경 및 목적

최근, 건설산업에 스마트 기술을 적용하는 스마트 건설 관련 연구 및 적용 사례가 점점 늘어나고 있다(Park et al., 2020). 이에 따라 스마트 건설의 기반이 되는 BIM(Building Information Modeling)에 대한 관심이 더욱 증가하고 있다. BIM은 건설산업의 생산성과 품질을 향상시키는 도구로, 3차원 기반 객체를 중심으로 다양한 정보를 관리하는 기술이다.

높아지는 BIM에 대한 관심에도 불구하고, 여전히 많은 작업자들은 BIM 모델링의 어려움으로 인해 건설산업 BIM 적용에 어려움을 느끼고 있다. 특히, BIM 모델링을 위해 사용되는 대표적인 Tool들이 수직 기반 구조물이 대부분인 건축 구조물에 특화되어 있어, 수평 기반의 구조물이 대부분인 토목구조물의 BIM 모델링에는 많은 어려움이 따른다(Kim et al., 2022).

이러한 어려움을 극복하여 토목 분야 BIM 모델링의 작업 생산성을 높이기 위한 연구가 다양한 방면으로 진행되고 있다. Moon et al.(2016)은 토목 분야 BIM 모델링 작업 지원을 위하여 라이브러리 공유시스템을 개발하였다. 연구에서는 라이브러리 공유시스템 개발을 위하여 먼저, 국내외 개발 사례를 분석하였으며 이를 기반으로 공유시스템의 기능요구사항을 도출하였다. 도출된 시스템 요구사항을 바탕으로 라이브러리 공유시스템을 개발하였으며, 시스템의 주요 기능은 BIM 라이브러리 업로드, 라이브러리 검색, 라이브러리 명세서 확인 및 다운로드로 구성하였다. Park and Seo(2017)는 철도 인프라 구조물의 BIM 모델링 업무 효율화 향상을 위하여 노반 및 궤도 분야의 철도 인프라 BIM 라이브러리 구축을 수행하였다. 연구에서는 철도 인프라 BIM 라이브러리 구축을 위하여 철도시설공단의 표준도를 참고하였다. 그리고 노반 및 궤도 분야의 BIM 라이브러리 구축과 동시에 라이브러리의 속성항목과 설명이 포함된 명세서를 작성하였다. Min et al.(2012)은 지형 공간정보체계를 기반하여 항만구조물의 BIM 모델 구축을 위한 표준화에 관하여 연구하였다. 연구에서는 토목 분야 BIM 모델 구축을 위하여 레이어 체계의 표준화를 제시하였다. Cheng et al.(2019)은 기존 터널에 대해 유지관리를 목적으로 BIM 모델을 생성하는 데에 있어 자동으로 BIM 모델을 생성하는 기술을 제안하였다. 연구에서는 지상파 레이저 스케닝을 이용하여 터널 구조물의 포인트 클라우드를 추출하고, 포인트 클라우드의 분류 및 매개변수 추정 알고리즘을 통해 자동 BIM 모델을 구성하는 기술을 제시하였다.

이와 같이 토목 분야 BIM 모델링 업무의 생산성을 높이기 위하여 표준화, 라이브러리 제작 및 공유 등 다양한 방면으로 연구가 진행되었다. 하지만, 선형을 기반으로 하는 토목 구조물의 특징을 고려한 모델링 생산성 향상에 대한 연구는 많이 부족한 실정이다. 또한, 토목 구조물의 BIM 모델링 자동화 기술에 대한 연구는 설계단계에서 활용할 수 있는 기술보다는 구조물의 역설계를 위한 기술 제안이 대부분이었다.

이에 본 연구에 앞선 연구로 수행되었던 선행연구에서는 철도 인프라 구조물을 대상으로 선형기반 구조물에 대하여 자동으로 모델링을 수행하는 알고리즘을 구축하였다(Kim et al., 2022; Kim et al., 2023). 연구에서는 선행연구에서 수행한 철도 인프라 구조물 대상 BIM 모델링 자동화 알고리즘을 보다 사용성 높은 알고리즘으로 개선하고자 하였다. 또한, 개발한 알고리즘을 시스템화하여 알고리즘 활용에 익숙하지 않은 사용자들이 쉽게 기술을 활용할 수 있도록 하고자 하였다. 개발 시스템은 구조물의 BIM 모델링에 가장 많이 사용하는 Autodesk 사의 Revit에서 활용할 수 있는 Add-in 시스템으로 구축하였다.

1.2 연구의 범위 및 방법

본 연구에서는 선행연구에서 수행한 철도 인프라 구조물의 BIM 모델링 자동화 알고리즘을 사용자 활용성 측면에서 개선하고, 개선된 알고리즘을 활용하여 Revit 기반의 BIM 모델링 지원 시스템을 구축하고자 한다. 연구에서는 개발 기술의 적용 범위를 선형을 기반으로 하는 대표적인 토목 구조물인 철도 인프라 구조물을 중심으로 하되, 선형을 기반으로 하는 다른 구조물에 대해서도 향후 적용이 가능한 구조로 구축하고자 하였다.

이를 위해 첫 번째로 선행연구에서 수행한 철도 인프라 구조물의 BIM 모델링 자동화 알고리즘을 분석하여 개선사항을 도출하였다. 두 번째로 도출된 개선사항을 반영하여 선형기반 구조물의 BIM 모델링 자동화 알고리즘을 수정하였다. 세 번째로 터널의 락볼트와 같이 선형을 기반으로 주기적으로 배치되는 구조물에 대한 자동 배치 기능을 추가하였다. 네 번째로는 생성된 BIM 모델에 적용된 3D 선형길이 및 3차원 체적값을 엑셀로 내보내는 기능을 추가하여 물량산출 등에 활용이 가능하도록 하였다. 마지막으로, 개발한 알고리즘의 사용성을 높이기 위하여 시스템으로 개발하였다.

알고리즘 개선은 선행연구와 마찬가지로 Audodesk사 Revit의 Dynamo를 활용하였으며, 알고리즘을 기반 시스템은 Revit에서 활용할 수 있는 Add-in 형태로 구축하였다. 개발 시스템은 사례적용을 통해 그 사용성을 검증하고자 하였다.

2. 철도 인프라 구조물의 BIM 모델링 자동화 기술에 대한 고찰

2.1 철도 인프라 구조물의 BIM 모델링 자동화 기술 고찰

선행연구(Kim et al., 2022; Kim et al., 2023)에서는 철도 인프라 구조물 중에서 터널 구조물을 대상으로 라이브러리를 활용한 철도 인프라의 BIM 모델링 자동화 기술을 구현하였다. 선행연구에서 구현한 철도 인프라의 BIM 모델링 자동화 기술 프로세스는 아래 Figure 1과 같다.

Figure 1.

Process of generating a linear-based structure BIM model in previous studies

선행연구에서 구현한 철도 인프라의 BIM 모델링 자동화 기술 기술은 Civil 3D에서 추출한 3차원 선형의 선형정보 x, y, z 값을 활용하여 Revit에서 3차원 선형을 재구성하고, 생성한 3차원 선형 위에 프로파일 형태의 2D 라이브러리를 배치하여 선형에 따라 2D 라이브러리를 스윕하는 방식으로 BIM 모델을 생성하였다.

그리고, 선행연구에서는 모델 생성 시, 하나의 선형을 기반으로 하는 여러 부재에 대하여 한 번의 프로세스로 모델을 생성할 수 있도록 병렬구조로 BIM 모델 생성을 수행하였다.

2.2 철도 인프라 구조물의 BIM 모델링 자동화 기술 개선사항 도출

선행연구인 철도 인프라 구조물의 BIM 모델링 자동화 기술 연구 고찰을 통해 실무 적용에 따른 선행연구의 문제점을 파악하고자 하였다. 선행연구 고찰 결과, 하나의 부재 종류에 대하여 패턴별 적용되는 단면정보가 다른 경우, 기술 활용의 어려움이 있음을 파악하였다. 이에 연구에서는 동일 부재에 대하여 패턴별 다른 2D 라이브러리를 사용할 수 있도록 기술을 개선하였다. 예를 들어, 라이닝 부재의 경우, 일반 패턴에 적용되는 2D 라이브러리와 인버트 패턴에 적용되는 2D 라이브러리는 다른 2D 라이브러리를 사용하여야 한다. 하지만, 기존 선행연구 알고리즘에서는 하나의 부재에 대해서는 모든 패턴에 동일하게 적용하는 구조로, 다른 2D 라이브러리를 활용한 모델을 생성한 후에 패턴별 필요한 모델을 선택하여 취합하는 방법으로 프로젝트 모델을 생성해야 하는 번거로움이 있다.

또한, 제안 기술은 Revit의 Dynamo를 통해 활용하는 기술로, 실무 활용에 있어 사용성이 떨어지는 것을 확인하였다. Dynamo 활용으로 인해 사용성이 떨어지는 경우의 예시로 첫 번째, 선형기반의 구조물 생성 시, Dynamo 구동 시간이 길어지는 것을 확인하였다. 선형이 길어지는 경우, 응답속도가 무제한으로 느려져 작업요청을 거부하는 경우도 발생하는 것을 확인하였다. 두 번째, 사용자가 Dynamo 사용에 익숙하지 않은 경우, 작업자의 실수로 인한 알고리즘 구조 변경 및 이에 따른 알고리즘 활용이 불가능한 상황이 발생하는 것을 확인하였다.

이러한 문제점들로 인해 선행연구에서 개발한 기술을 실무에 적용하는 데에 많은 어려움이 있음을 확인하였다. 따라서 본 연구에서는 기존 선행연구에서 수행한 철도 인프라의 자동 모델링 기술에 대한 개선사항을 파악하여 개선하고, 사용자 편의성을 높여줄 기술의 알고리즘을 추가로 구축하는 것을 연구 범위로 설정하였다. 그리고 구축한 알고리즘을 시스템화하여 개발 기술의 사용자 접근성 및 편의성을 높이고자 하였다.

3. 철도 인프라 구조물의 자동 BIM 모델링 기술

3.1 철도 인프라 구조물의 자동 BIM 모델링 기술 개선

연구에서는 한 번의 모델 생성 프로세스에서 여러 부재를 생성함과 동시에, 동일 부재에 대하여 패턴별 다른 2D 라이브러리를 사용할 수 있도록 알고리즘을 개선하였다(Figure 2). Figure 2는 기존 선행연구에서 구축한 철도 인프라 구조물의 자동 BIM 모델링 알고리즘에서 패턴별 적합 라이브러리를 매칭한 뒤, 각 패턴에 맞는 라이브러리를 3차원 선형에 배치 및 스윕하여 모델을 생성하는 방법으로 수정한 부분이다.

Figure 2.

Algorithm Enhancement for Linear-Based Infrastructure Automatic BIM Modeling

알고리즘 개선과 동시에 모델 생성을 위한 사용자 입력값 양식을 수정하였다. 먼저, 사용자가 입력하는 파라메트릭 정보를 포함하는 엑셀에 패턴의 단면정보(일반단면, 인버트단면 등)를 추가 입력하도록 하였다. 그리고 모델링에 활용하는 2D 라이브러리의 명칭 또한 단면정보를 포함하도록 수정하였다(Figure 3).

Figure 3.

Example of pattern and library name configurations

파라메트릭 정보 입력 엑셀에서는 해당 패턴이 일반 패턴인 경우 기존 패턴 명에서 “_(언더바)일”을 추가하고, 인버트 패턴인 경우 기존 패턴 명에서 “_(언더바)인”을 추가하였다. 2D 라이브러리 파일명의 경우, 해당 라이브러리가 일반 패턴에 적용하는 라이브러리인 경우에는 파일명 앞에 “일_(언더바)”을 추가하고, 인버트 패턴에 적용하는 라이브러리인 경우에는 파일명 앞에 “인_(언더바)”을 추가하였다.

개선된 철도 인프라 구조물 BIM 모델링 자동화 알고리즘에서는 2D 라이브러리의 파일 명의 “_(언더바)” 앞 글자를 추출하고 엑셀의 패턴 정보 값에서는 패턴 명의 “_(언더바)” 뒷글자를 추출하여 추출된 명칭이 일치하는 값을 기준으로 패턴에 활용할 2D 라이브러리를 배치하도록 하였다. 엑셀에 입력된 패턴의 명과 2D 라이브러리의 파일명을 통해서 선형을 기준으로 각 패턴에 적용할 2D 라이브러리를 배치하는 방법은 아래 Figure 4와 같다.

Figure 4.

Library Placement Based on Names

수정된 알고리즘에 의해 패턴에 따라 복수의 라이브러리가 배치된다. 패턴에 배치된 2D 라이브러리를 3차원 선형을 기반으로 스윕하여 3차원 BIM 모델을 생성한다.

개선한 알고리즘에 의한 모델 생성 프로세스는 Figure 5와 같다.

Figure 5.

Proposed linear-based structure BIM model generation process

개선된 선형기반 인프라 구조물의 BIM 모델링 자동화 알고리즘에서는 먼저, 매개변수 기반의 구조물 단면 2D 라이브러리를 구축한다. 터널의 경우, 부재별 인버트와 일반 단면을 구분하여 2D 라이브러리를 생성한다. 일반 단면과 인버트 단면 이외에도 패턴별 2D 라이브러리의 구분이 필요한 경우 별도의 2D 라이브러리를 생성한다.

다음으로 Autodesk 사의 Civil 3D를 활용하여 3차원 선형에 대한 x, y, z 값을 생성한다. 생성된 x, y, z 값을 활용하여 Revit에서 3차원 선형을 재구성한다. 선형 생성 후, 패턴별 적용 2D 라이브러리 파일의 배치 형태를 구성한 다음, 구성된 2D 라이브러리 파일을 3차원 선형 위 패턴 단위로 배치한다(Figure 6). 패턴별 배치된 복수의 2D 라이브러리를 3차원 선형을 기반으로 스윕하여 3차원 모델로 생성한다. 생성된 선형기반의 3D 모델은 좀 더 자연스러운 선형모델이 될 수 있도록 보정하는 과정을 거쳐 모델 생성을 마무리한다.

Figure 6.

Linear arrangement of pattern-specific libraries applied to same members

개선된 선형기반 구조물 BIM 모델 자동화 알고리즘에서 가장 마지막 단계에 수행되는 선형모델에 대한 보정은, 사용자가 입력하는 2D 라이브러리를 3차원 모델의 처음, 중간, 끝부분에 배치하여 이를 기준으로 모델을 보정하는 것으로 수행된다. 사용자 입력값에는 3D 모델을 생성하는 처음, 중간, 끝부분에 대한 매개변수가 구분되어 작성된다(Figure 7).

Figure 7.

Calibration techniques for linear-based structures

3.2 선형기반 구조물 자동배치 기술

본 연구에서는 선형기반 구조물의 BIM 모델링 자동화를 위한 기존 기술의 개선 이외에도 사용자의 편의성을 높일 수 있는 부가 기능을 추가 개발하였다.

철도 인프라 구조물을 대표하는 터널 구조물의 경우, 락볼트 또는 훠폴링과 같이 터널 구조물에 주기적으로 배치되는 구조물이 존재한다. 연구에서는 락볼트와 훠폴링 같이 선형을 기반으로 주기적으로 배치되는 구조물을 자동으로 배치하도록 하는 알고리즘을 개발하였다. 먼저, 배치할 락볼트 또는 훠폴링의 파라메트릭 기반 3D 모델을 모델링한다. 다음으로 락볼트 또는 훠폴링의 배치정보를 담은 엑셀 파일을 Figure 8과 같이 작성한다.

Figure 8.

Examples of rock bolt 3D models and placement details

엑셀 파일에 입력하는 배치정보는 한 패턴에 대해 2가지의 기준을 따를 수 있도록 구성하였으며, 기준에 따라 다른 3D 모델 및 배치정보를 적용할 수 있도록 하였다. 배치정보를 담은 엑셀에서는 해당 구조물이 선형을 기준으로 하여 배치되는 시점, 종점, 간격, 개수 정보 등을 담고 있다. 선형기반 구조물 자동 배치 알고리즘 또한 Revit의 Dynamo로 구성하였으며 Figure 10과 같다.

Figure 10에서 구성한 Dynamo 알고리즘에서는 선형기반으로 3D 모델을 자동으로 배치하기 위하여 먼저, 배치하고자 하는 3D 모델의 파일을 불러온다. 그리고 3차원 선형정보와 3D 모델을 배치하기 위한 배치정보가 담긴 엑셀 파일을 불러온다. 불러온 정보를 활용하여 3차원 선형정보를 Revit 상에서 생성한다. 생성된 선형을 기준으로 배치하고자 하는 3D 모델의 배치 시점 및 종점을 지정한다. 이후 이격거리를 포함한 3D 모델의 배치 간격을 계산하여 3D 선형을 기반으로 3D 모델을 배치한다. 배치된 3D 모델은 선형의 기울기에 따라 회전하는 작업을 통해 위치 보정된다. 아래 Figure 9는 락볼트를 대상으로 3D 모델 자동 배치 알고리즘의 프로세스를 나타낸 것이다.

Figure 9.

Algorithmic process for automated rock bolt placement

Figure 10.

Algorithm for automatic placement of linear-based 3D models

3.3 철도 인프라 구조물 BIM 모델의 3차원 선형길이 정보 및 체적값 산출

제안한 알고리즘을 통해 구축한 BIM 모델은 3차원 선형을 기반으로 생성된 3D 모델이다. 때문에 기존 2D를 기반으로 산출된 물량정보 보다 더욱 실제에 가까운 물량정보를 산출할 수 있다. 연구에서는 구축한 알고리즘을 통해 생성된 BIM 모델을 물량산출에 활용할 수 있도록 하고자 하였다. 알고리즘을 통해 생성한 BIM 모델에 대하여 패턴별 적용된 3D 선형의 길이와 패턴 단위 부재의 체적 정보를 산출하고 산출된 정보를 엑셀로 내보낼 수 있도록 기술 구현하였다.

선형기반 인프라 구조물의 BIM 모델을 생성하고 나면, 패턴별로 부재별 BIM 모델이 생성되고 모델 생성에 사용된 정보 값을 기반하여 각 BIM 모델은 Family Name을 가지게 된다. 생성된 Family Name을 기준으로 BIM 모델을 구분하고 각 모델에 적용된 3D 선형길이 및 모델의 체적값을 산출하여 엑셀 파일로 내보낸다. 산출된 객체별 3차원 선형길이 및 체적값은 물량산출에 활용할 수 있다.

4. 선형기반 인프라 구조물의 자동 BIM 모델링 시스템

4.1 선형기반 인프라 구조물의 자동 BIM 모델링 시스템 개발

앞서, 선행연구에서 수행한 철도 인프라 구조물 대상 BIM 모델링 자동화 알고리즘의 문제점 및 개선사항을 파악하여 기술 개선 및 추가 기술을 개발하였다. 하지만, Revit의 Dynamo로 구성한 알고리즘의 경우, Dynamo 사용에 익숙하지 않은 사용자에게는 사용성이 떨어지며, 사용자 입력값에 의한 오류 발생확률이 높다. 이에 연구에서는 개발 알고리즘의 사용자 편의성을 높이기 위하여 Dynamo로 구성한 알고리즘을 Revit API 기반의 Add-in 시스템으로 개발하였다. 개발 시스템은 부재별 2D 라이브러리와 파라메트릭 정보가 담긴 엑셀 파일을 사용자가 등록하는 방식으로 구성하여, 시스템상에서 사용자가 입력하는 입력값을 최소화하였다. 이를 통해 시스템 활용 시 발생할 수 있는 사용자 오류를 최소화하고자 하였다.

개발 시스템(가칭 “BIM Modeler”)은 크게 “Create Object”, “Rock Bolt”, “History” 이렇게 3개의 대 메뉴로 구분하였다. 그리고, Revit의 Add-in 메뉴에서 실행할 수 있도록 구성하였다(Figure 11).

Figure 11.

Revit add-in system: "BIM Modeler"

BIM Modeler의 “Create Object” 메뉴에서는 매개변수 기반의 2D 라이브러리가 있는 폴더를 선택하는 “라이브러리” 메뉴, 그리고 파라메트릭 정보를 담고 있는 엑셀 파일을 불러와 엑셀에서 활용할 Sheet 정보를 선택하는 “엑셀 데이터” 메뉴로 구성되어 있다(Figure 12).

Figure 12.

Menu screen - "Create Object"

BIM Modeler의 “Rock Bolt” 메뉴에서는 락볼트 또는 훠폴링의 3D 모델이 있는 폴더의 위치 정보를 선택하는 “3D 모델” 메뉴, 그리고 락볼트 또는 훠폴링의 배치정보를 담고 있는 엑셀 파일을 불러오고 3D 모델 배치의 기준이 되는 3차원 선형정보를 불러오는 “배치정보” 메뉴로 구성되어 있다(Figure 13).

Figure 13.

Menu screen - "Rock Bolt"

BIM Modeler의 “History” 메뉴에서는 시스템 구동에 대한 Log를 기록하여 모델 생성 History 및 시스템 오류에 대하여 사용자가 모델 생성 과정에 대한 정확한 내용을 파악할 수 있도록 하였다(Figure 14).

Figure 14.

Menu screen - "History"

4.2 개발 시스템의 사례적용을 통한 활용성 검증

연구에서 개발한 시스템을 실제 사례에 적용하여 그 활용성을 검증하고자 하였다.

시스템의 활용성 검증을 위한 테스트베드 현장은 월곶~판교 1공구를 대상으로 하였다. 검증을 위하여 먼저, 월곶~판교 1공구의 터널, 교량 구간의 2D 라이브러리를 구축하였다(Figure 15). 터널의 2D 라이브러리는 패턴별 설계정보에 따라 부재별로 구축하였다. 또한, 파라메트릭 기반 락볼트 3D 모델을 생성하여 락볼트 자동 배치 기능 또한 시스템 검증할 수 있도록 하였다.

Figure 15.

Preparation of a library model for case application

터널과 교량 구조물의 부재별 2D 라이브러리 구축 후, 설계정보를 기반하여 선형정보와 부재별 파라메트릭 정보를 패턴 단위로 엑셀에 작성하였다(Figure 16). 그리고, 락볼트의 배치정보 또한 엑셀 파일로 작성하였다(Figure 17).

Figure 16.

Excel interface displaying pattern unit parametric information

Figure 17.

Excel display of rock bolt placement information

2D 라이브러리 파일 및 설계정보 기반의 엑셀 파일 작성 후, 작성한 파일을 BIM Modeler로 불러온다(Figure 18). BIM 모델링을 위한 정보를 불러온 후 “실행” 버튼 클릭 시, 모델 생성을 위해 더미 파일로 생성되는 Family 파일을 저장할 폴더 위치를 선택한다. 폴더 선택 이후에는 자동으로 BIM 모델이 생성되며 모델의 패턴 단위 3D 길이 정보 및 체적 정보를 엑셀 파일로 생성하여 제공한다.

Figure 18.

Information entry for BIM model generation

BIM Modeler를 통해 생성한 BIM 모델은 Figure 19와 같다. 한 번의 시스템 실행으로 동일 선형기반의 터널 구조물을 패턴 단위 적합 라이브러리 적용으로 모두 생성하였다. 특히, 일반 패턴과 인버트 패턴 등 동일한 부재에 대해 패턴별 다른 라이브러리를 사용하여 패턴별 설계정보에 맞는 BIM 모델을 생성하였다.

Figure 19.

BIM models generated using the "BIM Modeler"

모델 생성과 동시에 BIM Modeler에서 생성 지원하는 패턴별 부재의 3D 길이와 체적 산출 결과는 아래 Figure 20과 같다. 시스템을 통해 제공되는 패턴별 구분된 BIM 객체의 3D 길이 및 체적값은 수량 산출서 작성에 활용할 수 있다.

Figure 20.

Details of models generated by the “BIM Modeler” system

또한, 개발 시스템에서 선형을 기반으로 배치되는 락볼트 구조물을 대상으로 자동 배치 적용에 대하여 테스트를 수행하였다. BIM Modeler의 “Rock Bolt” 메뉴에서 배치하고자 하는 락볼트의 3D 라이브러리 모델을 불러온다. 그리고, 락볼트의 매개변수 및 배치정보가 있는 엑셀 파일을 불러온다(Figure 21). 시스템에 정보를 입력하고 실행 시, 입력한 선형을 기준으로 락볼트 모델이 매개변수 및 배치정보를 반영하여 자동 배치된다(Figure 22).

Figure 21.

Information entry for rock bolt placement

Figure 22.

Automated rock bolt placement using the "BIM Modeler"

5. 향후 연구 진행 방향 및 결론

건설산업의 생산성과 품질을 향상하기 위해 도입되고 있는 스마트 건설 기술은 BIM 모델링에서부터 시작된다. BIM 모델은 객체기반으로 정보를 저장하고 관리하여 건설 전 생애주기 정보를 연동된 데이터로 관리할 수 있는 출발점이 된다. BIM 모델을 활용한 스마트 건설 기술이 실제 업무에 정착하기 위해서는, BIM 모델링 작업에 대한 생산성이 확보되어야 한다.

이에 연구에서는 선행연구에서 수행한 선형기반 철도 인프라 구조물의 BIM 자동 모델링 기술을 실제 현장에 적용하는 데에 문제점을 파악하여 기술을 개선하고, 사용자 효율성을 높이기 위한 기술을 추가로 개발하고자 하였다. 이를 위하여 연구에서는 기존 선행연구에서 수행한 선형기반 철도 인프라 구조물의 BIM 자동 모델링 기술 사용성에 대한 문제점을 파악하였다. 그 결과 터널 구조물의 경우 동일한 부재에 대해서도 일반 패턴과 인버트 패턴 등 패턴의 특징에 따라 다른 라이브러리가 적용되어야 하며, 선행연구에서 개발된 기술을 활용하기 위해서는 각각의 패턴에 맞는 모델을 생성 후, 패턴별 사용자가 필요로 하는 객체를 취합하는 방법으로 기술을 활용해야 하는 문제점이 있었다. 이에 연구에서는 동일한 부재에 대해서도 패턴별 다른 라이브러리를 활용할 수 있도록 BIM 모델링 자동화 알고리즘을 개선하였다. 개선된 기술로는 패턴별 각기 다른 라이브러리를 배치하고 한 번에 여러 라이브러리를 활용하여 선형기반 철도 인프라 구조물 BIM 모델링이 가능하도록 하였다. 또한 연구에서는 선형을 기반으로 배치되는 락볼트와 훠폴링 같은 구조물의 3D 모델을 자동으로 선형기반 배치할 수 있는 기술을 개발하였다. 마지막으로, 부재별 패턴 단위로 생성된 BIM 모델의 3D 선형길이 및 체적값을 엑셀 파일로 내보낼 수 있도록 하여, 수량 산출과 같은 2차 업무에 활용할 수 있도록 하였다.

또한, 연구에서는 개발 기술의 사용성을 고려하여 개발 기술을 Autodesk 사의 Revit 프로그램 내에 Add-in 프로그램으로 구축하였다. 연구에서 개발한 Add-in 프로그램은 “BIM Modeler”로 명명하였으며, BIM Modeler의 사용성을 검증하기 위하여 실제 현장 정보를 적용하여 테스트 수행하였다.

향후에는 연구에서 개발한 기술을 보다 많은 현장에 적용하여 개발 기술을 검증하고 개발 기술을 기반한 다양한 스마트 건설 기술 연구를 수행하고자 한다.