A Study on the Improvement of Repair and Reinforcement Quantity Take-off in Fire-damaged Area Using 3D Laser Scanning

DOI: https://doi.org/10.13161/kibim.2019.9.1.011

3D Laser Scanning을 활용한 화재 손상 부위의 보수·보강 물량 산출 방식 개선에 관한 연구

A Study on the Improvement of Repair and Reinforcement Quantity Take-off in Fire-damaged Area Using 3D Laser Scanning

정희재

, 함남혁

, 이병도

, 박광민

, 김재준

Jeong, Hoi-Jae

· Ham, Nam-Hyuk

· Lee, Byoung-Do

· Park, Kwang-Min

· Kim, Jae-Jun

ABSTRACT: Recently, there is an increase in fire incidents in building structures. Due to this, the importance of fire-damaged buildings’

safety diagnosis and evaluation after fire is growing. However, the existing fire-damaged safety diagnosis and evaluation methods are personnel-oriented, so the diagnostic results are intervened by investigators’ subjectivity and unquantified. Thus, improper repair and reinforcement can result in secondary damage accidents and economic losses. In order to overcome these limitations, this study proposes using 3D laser scanning technology. The case analysis of fire-damaged building structures was conducted to verify the effectiveness of accuracy and manpowering by comparing the existing method and the proposed method. The proposed method using 3D laser scanning technology to obtain point cloud data of fire-damaged field. The point cloud data and BIM model is combined to inspect the fire-damaged area and depth. From inspection, quantified repair and reinforcement quantity take-off can be acquired. Also, the proposed method saves half of the manpowering within same time period compared to the existing method. Therefore, it seems that using 3D laser scanning technology in fire-damaged safety diagnosis and evaluation will improve in accuracy and saving time and manpowering.

KEYWORDS: 3D Laser Scanning, BIM, Fire-damaged, Quantity Take-off 키 워 드: 3D 레이저 스캐닝, BIM, 화재 손상, 물량산출

1. 서 론

1.1 연구의 배경 및 목적

소방청 국가화재정보센터(NFDS)의 2014년에서 2018년까지 최근 5년간의 화재발생건수를 보면 그 중 60% 이상이 건축, 구 조물에서 발생하였으며, 매년 건축, 구조물에서 발생하는 화재 건수가 지속적으로 증가하고 있다(NFDS, 2019). 대표적인 사례 를 보면 2014년 5월 고양 종합터미널 화재와 장성 요양병원 화 재, 2015년 1월 의정부 아파트 화재, 2017년 제천 스포츠센터 화

재, 2018년 1월 밀양 병원 화재와 같은 대형 화재 사고 등이 있다 (Choi, 2018). 이를 바탕으로 볼 때, 화재는 많은 건물과 구조물 들이 가지고 있는 가장 심각한 잠재 위험요소 중 하나라고 볼 수 있다(Mukupa et al., 2016).

화재 발생으로 피해를 입은 건축 구조물의 콘크리트 상태 및 손상 평가는 구조적 안정성 평가 및 피해에 따른 가능한 시정 조 치의 측면에서 그 중요성이 강조된다(Srinivasan et al., 2014;

Yang et al., 2009). 이러한 경우의 손상 평가는 화재피해 건축 구조물의 잔존내력 및 내구성을 평가하고 적절한 보수방법을 제

1)

학생회원, 한양대학교 건축공학과 석사과정 ([email protected])

2)

정회원, 한양사이버대학교 건축도시건설공학부 조교수 ([email protected])

3)

정회원, ㈜동양구조안전기술 건설ICT본부 본부장 ([email protected])

4)

정회원, 서울과학기술대학교 건축과 박사과정 ([email protected])

5)

정회원, 한양대학교 건축공학과 교수 ([email protected]) (교신저자)

안하거나 파괴가 더 적합한지의 여부를 결정하는데 있어 필요 한 관련 정보를 제공하는 것을 목적으로 한다(Felicetti, 2013). 또 한 평가 과정의 결과는 수리비용을 결정하므로 구조 요소에 대한 손상 정도와 크기를 정량화해야 할 필요가 있다(Gosain et al., 2008).

그러나 외관조사와 육안조사로 이루어지는 건축 구조물의 안 전 진단·평가는 그 조사방법과 방식이 정형화되어 있지 않아 조 사자 개인의 역량에 따라 결과의 차이가 크게 발생하며, 이는 결 과에 대한 객관성 및 신뢰성이 저하되는 결과를 초래한다(Park et al., 2016). 심지어 샘플 채취 조사와 같은 부분 조사 확인을 통 해 전체 결과를 추정하기도 한다. 이렇듯 정량화된 데이터가 아니 므로 건설사 사업주체는 보험사로부터 제대로 지급 받지 못하고 70~80%의 보상액만 지급 받게 된다. 이러한 결과에 뒤이어, 적 절한 보수·보강이 이루어지지 못할 경우 경제적 손실의 증가뿐 만 아니라 2차 피해사고를 야기할 수 있다. 그러므로 정확하고 객 관적이며 또한 신뢰성 있는 결과의 중요성은 더욱 강조되며, 이에 따라 보수·보강을 통한 복구 작업을 진행하여야 할 것이다.

앞서 얘기한 화재피해 건축 구조물의 인력 중심 안전 진 단 · 평 가 방 식 이 가 진 근 본 적 인 한 계 를 극 복 하 기 위 해 서 ICT(Information and Communication Technology)기술의 적용 이 늘어나고 있다. 3D laser scanning 기술은 교량 및 빌딩 보수, 시공 진도 모니터링, 문화재 보존, 건설 자재 형상 및 품질관리, 유지관리 등 다양한 분야에 적용되고 있다(Kim et al., 2013). 그 러나 실제 프로젝트를 대상으로 한 화재피해 건축 구조물의 안전 진단·평가에 관한 연구는 매우 미비한 실정이다.

따라서 본 연구에서는 3D laser scanning 기술을 활용하여 화 재피해 건축 구조물의 손상 부위의 보수·보강 물량을 산출하는 프로세스를 제안하고, 실제 프로젝트 사례를 통해 효과를 검증하 고자 한다. 더 나아가, 화재피해 건축 구조물의 안전 진단·평가 시 3D laser scanning 기술을 도입하여 취득한 정량화된 데이터 를 기반으로 정확도를 향상시킴과 동시에 보다 적은 인원 및 시 간이 투입되는 프로세스의 개선으로 인력 중심의 문제 해결에 기 여하고자 한다.

1.2 연구의 범위 및 방법

본 연구에서는 화재피해 건축 구조물의 안전 진단·평가 시 현 장조사에 3D laser scanning 기술을 활용하여 보수·보강 물량을 산출하는 것으로 범위를 한정하였으며, 정확도 향상과 프로세스의 개선에 초점을 두어 다음과 같은 방법으로 연구를 진행하였다.

첫째, 기존 화재피해 건축 구조물의 안전 진단·평가의 방식과 문제점 및 한계를 파악하고, 3D laser scanning 기술과 BIM의 선행연구에 대한 고찰을 진행하였다.

둘째, 기존 화재피해 건축 구조물의 안전 진단·평가 방식과의

비교를 통해 3D laser scanning 기술을 활용한 안전 진단·평가 방식을 제안하였다.

셋째, 3D laser scanning 기술을 활용하여 도출된 데이터를 기 반으로 화재 손상 부위의 보수·보강 물량 산출 데이터를 도출하 고, 전문가 면담을 통해 정확도 및 경제성을 비교하고자 하였다.

2. 이론적 고찰

2.1 기존 화재피해 안전 진단·평가

건축 구조물에서의 화재 사고는 건축 구조물 공사 현장뿐만 아 니라 완공되어 사용 중인 건축 구조물에서도 발생한다. 건설 공 사현장에서의 화재 사고는 현장관리 미흡, 다양한 형태의 작업 동시 진행 등으로 인해 발생되며, 이는 인명피해 및 구조물의 손 상을 동반하는 대형재해로 이어진다(Oh and Kang, 2017). 또한 진행 중인 프로젝트에 공기지연, 공사비 상승 등의 리스크를 가 져온다. 이와 달리 완공된 건물에서의 화재는 부주의, 구조적 문 제, 외장재, 소방시설 미흡 등의 원인으로 발생한다. 이러한 화 재는 2017년 12월에 발생한 제천 스포츠센터(29명 사망자, 36명 부상자), 2018년 1월에 발생한 밀양 세종병원 화재(51명 사망자, 141명 부상자)의 사례와 같이 심각한 인명피해를 낳으며(Choi, 2018), 안전과 직결되어 있다. 이에 정부는 안전대책들을 마련하 는 등 예방을 위해 노력하였으나 화재 사고는 여전히 증가하고 있다.

기존의 화재피해를 입은 콘크리트 건축 구조물의 안전 진단·

평가는 1차 조사와 2차 조사로 나누어 실시하여 피해 등급과 재 사용 여부를 판정한다. 1차 조사는 간편 조사로 육안관찰 및 간단 한 비파괴 측정을 통해 콘크리트 균열 발생 여부 및 균열 폭과 깊 이, 부재의 변형, 철근의 노출상태 등을 판단한다. 2차 조사는 정 밀조사로 역학적 시험 및 미세구조 분석 등 정밀하고 정량적인 분석이 이루어지며 반발경도시험 및 미세구조분석, 중성화 깊이 를 측정한다(Kwon, 2004). 조사 결과를 바탕으로 화재피해 등급 을 1~5급으로 나누어 산정하며, 세부 내용은 Table 1과 같다. 그 러나 이러한 평가 방식은 점검자의 경험과 지식의 의존도가 높아 주관적임으로 손상의 누락 또는 오류가 발생할 수 있어 객관성, 신뢰성, 정밀성이 확보된 결과 도출이 어려운 실정이다. 상황에 따른 변수가 매우 많기 때문에 해당 사항을 정량화하기에는 복잡 하고 문제가 생길 여지가 많이 있다.

Kang et al.(2015)은 화재피해 건축 구조물의 안전 진단·평가 에서 조사자의 주관성의 개입을 줄일 것과 신속한 복구를 위하여 퍼지이론에 따른 정량적인 진단·평가절차 방법 개발의 필요성 을 제기하였다. 이후, Cho et al.(2017)은 퍼지이론을 활용하여 화 재피해 진단·평가가 객관적으로 평가될 수 있는 시스템(FDDS)

을 개발하고, 이를 실제 프로젝트에 적용시켜 기존 방식과의 비 교를 통해 결과를 도출하는 연구를 진행하였다. 이와 같이 주관 적 개입의 문제를 개선하고자 연구 중에 있지만 적고 미흡하며 현실에 적용이 낮아 아직까지도 기존방식을 유지하고 있는 실정 이다.

따라서 인력 중심의 기존 안전 진단·평가 방식이 가진 한계 를 극복하고자 최신 ICT 기술을 도입하는 노력이 필요하다. 본 연구에서는 화재피해 건축물의 안전 진단·평가 현장조사 시 3D laser scanning 기술을 활용하여 정량화된 데이터를 기반으로 화재 손상 부위의 보수·보강 물량을 산출하고자 한다.

2.2 3D Laser Scanning

레이저 스캔 기술은 LIDAR(Light Detection and Ranging) 또 는 LADAR(Laser Detection and Ranging)이라 일컬어지는 측정 기술로 레이저 스캐너가 스캔 대상물의 3차원 형상 정보를 디지 털화하여 데이터를 취득하는 기술이다(Kim et al., 2013). 레이저 스캔의 측정방식은 위상차방식(Phase Based)과 펄스방식(Time of Flight)으로 구분할 수 있다. 위상차방식은 60m 이내의 단거 리 측정에 사용되며 발신 레이저와 수신 레이저의 위상차를 해 석하여 측정하는 방식이다. 유효측정거리는 짧지만 데이터 취득 속도는 최대 625,000 pixel/sec의 빠른 속도로 밀도가 높고 복 잡한 대상물의 측량에서 높은 해상도로 스캐닝 할 수 있는 장점 이 있다. 펄스방식은 레이저가 발신되어 수신기에 도달하는 시 간을 측정하는 방식으로 토탈 스테이션에 주로 사용되는 방법이 다. 데이터 취득속도는 최대 12,000 pixel/sec으로 느리지만 유 효 측정거리가 길어 GIS(Geographic Information System) 데이 터 제공을 위한 측량 등에 주로 사용된다(Kwen et al., 2011). 3D laser scanning 기술은 실제 대상물의 형상을 빠르게 디지털화 하며(Ebrahim, 2014), 기존의 기술과 비교하여 높은 정밀도와 해 상도로 시설물에 대한 3D 데이터를 직접 수집한다(Olsen et al.,

2010). 이러한 장점으로 인해 3D laser scanning 기술은 건축물 또는 시설물 형태 정보의 획득, 이를 이용한 건축물 및 토목 구 조물의 현황 파악과 유지보수, 역설계, 시공 현장 관리 등 다양한 응용분야에서 활용되고 연구자들에 의해 연구되었다.

3D laser scanning 데이터로부터 도면 및 3D 모델링을 작성 하는 역설계(Reverse Engineering)에 관한 연구가 진행된 바 있 다. 이 연구에서, Lee and Kwon(2014)은 리모델링 프로젝트에 역설계 적용을 위한 포인트 데이터의 정밀도에 따른 측정시간과 실측 데이터와 획득 포인트 데이터의 오차를 분석하여 최적의 3 차원 레이저 스캐닝 정보를 획득할 수 있는 방안에 관한 연구를 수행하였다. Kang(2014)는 포인트 클라우드를 기반으로 MEP 객 체 역설계 자동화 처리를 위한 시스템 아키텍처를 제안하는 연구 를 진행하였다. Murphy et al.(2011)은 3차원 이미지 정합에 대한 평가 표준 데이터를 효율적으로 제공할 수 있는 반자동 체계를 제시하는 연구를 수행하였다. Bhatla et al.(2012)은 As-built 3 차원 포인트 클라우드 모델링 정확도 평가방법에 대한 연구를 진 행하였다. Reeder and Nelson(2015)은 고속도로에 대한 3차원 이미지 스캔을 통하여 엔지니어링에 필요한 데이터를 모델링하 는 방법의 연구를 진행하였다. Bosch et al.(2015)은 건설 현장 에서 획득한 MEP 파이프 형상에 대한 3차원 스캔 데이터를 BIM 으로 변환하는 Scan-to-BIM 방식을 제시하였다. Nahangi et al.(2015)은 품질관리 프로세스의 속도와 정확성을 향상시키기 위 해 3차원 이미지 스캔 데이터에서 형상 불일치 및 중복성 검출을 통해 오류를 제거하고, 클러스터링(clustering) 하는 프레임워크 를 제시하였다.

2D 도면 또는 3D 모델을 3D laser scanning 데이터와 비교·

분석을 통해 시공성을 분석하는 연구가 수행되었고, 그 예로는 다음과 같은 연구들이 있다. Shih and Wang(2004)는 시공이 완 료된 건축 부재의 시공 결과를 측정하여 부재의 품질 향상을 위 한 시스템을 제안하였다. Lee et al.(2013)은 시멘트 벽돌을 3차 원 형상획득 장비를 이용하여 3차원 형상데이터를 획득하고, 이 를 3D CAD 데이터베이스의 편차와 허용오차를 비교하여 건축자 재 품질관리의 프로세스를 제시하는 연구를 수행하였다. Yoon et al.(2007)은 레이저 스캐닝 데이터를 활용하여 터널의 물리적 손 상 부위나 균열의 검측을 객관적이고 효율적으로 관리하기 위한 방법을 제시하는 연구를 진행하였다. Akinci et al.(2006)은 3D laser scanning 데이터로부터 as-built 모델을 CAD 모델과 비 교하여 시설물의 품질관리를 위한 모델 정보 생성, 검사 목표 식 별, 검사 계획, 데이터 수집 및 분석, 결함 탐지 및 관리가 포함 된 프로세스 형식을 제안하였다. Teza et al.(2008)은 3D laser scanning 데이터로부터 콘크리트 표면의 평균 및 가우스 곡선 의 계산에 기초한 손상 탐지 알고리즘을 제안하였다. Tang et al.(2011)은 3D laser scanner와 여러 가지 손상 탐지 알고리즘을

Grade Damage level

Ⅰ No damage

Ⅱ Finishing material damage (soot, surface exfoliation)

Ⅲ Concrete damage without steel damage (small cracks in concrete or spalling)

Ⅳ Bond damage of steel bars

(large cracks in concrete or exposure of steel bars)

Ⅴ

Damage or buckling of steel bars

(large damage or deformation of structural members, heavy exposure of steel bars in a wide area)

Table 1. Fire damage grades (Cho et al., 2017)

사용하여 성능 평가 프레임워크를 정의하고, 이를 통해 시설물의 표면 평탄도(surface fitness) 결함의 탐지 가능성을 조사하였다.

Olsen et al.(2010)은 철근 콘크리트 구조물의 손실된 부피에 대 한 정량화하는 기법을 제안하였다.

3D laser scanning 기술을 활용하여 유지관리 분야의 경제 성 측면에서 연구가 수행되었고, 그 예로는 다음과 같은 연구들 이 있다. Han et al.(2013)은 실제 터널에 적용하여 토탈 스테이 션을 사용하는 기존의 방법에 비해 상세한 설명의 제공과 개선된 측량 및 데이터의 수행, 그리고 데이터 처리의 효율성으로 인한 시간 절약의 이점을 제공하는 3D laser scanning 데이터로부터 터널의 단면을 추출하는 자동화된 기법을 제안하였다. Ham and Lee(2018)는 3D laser scanning과 BIM을 활용한 노후화된 사회 기반 시설물의 안전진단 프로세스를 제안하고, 실제 프로젝트 사 례 적용을 통해 시간단축 및 투입인원을 감소시키는 결과를 도출 하였다.

3D laser scanning 기술과 드론을 결합한 연구가 수행되었고, 그 예시로는 다음과 같은 연구들이 있다. Park and Lee(2007) 의 연구에서는 지상 레이저 스캐닝(TLS)을 활용하여 취득된 데 이터로부터 시설물 또는 교량의 변형에 대한 측정 결과를 획 득하였고, 이를 통하여 구조 모니터링의 가능성을 제안하였다.

Yamamoto et al.(2014)의 연구에서는 자연재해로 인해 붕괴된 경사면 및 하천공사에서 복구를 위한 설계 및 추정비용에 이르기 까지 신속한 운영 지원이 가능한 Photog-CAD가 지닌 지상 검 측의 한계점을 무인항공기(UAV)를 이용하여 재난이 발생할 경 우 신속하게 복구할 수 있는 방법을 제시하였다. Galarreta et al.(2015)은 드론의 고화질 영상을 효율적으로 취득할 수 있는 특 성을 이용하여 재난 지역의 촬영을 통해 각 지역의 3차원 포인트 클라우드를 만들고, 영상별로 피쳐를 분류하고, 손상을 탐지하는 연구를 수행하였다. Khan et al.(2015)은 다구간 스캐닝 시스템을 장착한 드론을 이용하여 열화 징후 위치를 기록할 수 있는 교량 에 대해 점검할 수 있는지 그 타당성에 관한 연구를 진행하였다.

Yu(2013)의 연구에서는 지상 라이다 기반의 문화재 스캐닝 데이 터를 취득·가공을 통해 역설계의 효율성과 활용가능성을 제시 하고자 하였다. Cho et al.(2008)은 지상 LiDAR을 이용하여 터널 의 실측을 통해 얻은 취득데이터와 무프리즘 토탈스테이션 데이 터 비교를 통해 정확도의 효율성을 검증하였으며, 취득데이터를 활용하여 역설계의 가능성을 제안하는 연구를 진행하였다.

이처럼 3D laser scanning 기술이 다양한 분야의 연구에서 활 용되고 있지만 화재피해 건축 구조물의 손상 부위 보수·보강 물 량 산출에 적용된 연구는 찾기 힘들다. 따라서 본 연구에서는 화 재 손상 부위 보수·보강 물량 산출에 3D laser scanning 기술 을 이용하여 안전 진단·평가의 방식을 개선하고자 한다.

2.3 BIM

BIM은 3D 모델을 기반으로 건설 프로젝트의 기획, 설계, 시 공, 유지관리 모든 단계에 이르는 생애주기 동안에 발생되는 정 보를 통합 관리하는 기술 및 프로세스이다. 따라서 인력에 의존 한 기존 방식에서 발생하는 실수, 착오 등의 휴먼 에러를 BIM 을 통해 해결하려는 연구가 다양한 관점에서 시도된다(Kim and Um, 2017). 또한 3D laser scanning 기술을 활용하면 BIM에 필 요한 데이터 획득을 통해 BIM의 적용이 확장된다(Hajian and Becerik-Gerber, 2010). BIM은 설계 적정성 검토(2D와 3D), 각 공종 간 간섭체크, 사전 시공계획 및 시공성 검토, 단순 공정 순 서관리에서 벗어나 공정과 비용 연계한 공정시뮬레이션(4D), 간 단한 수량 및 물량 산출, 설계도면 및 Shop Drawing 추출 등 다 양한 부분에서 활용된다.

Kang et al.(2016)은 3D 스캐너를 활용하여 BIM 설계가 리모 델링 계획 건물 시공 시 품질 향상, 공기 단축, 공사비 절감 등의 효과가 있는 지 판단하는 연구를 진행하였다. Park et al.(2012) 은 3차원 스캔 데이터와 BIM을 활용하여 시공 시 발생하는 여굴 량 및 미굴량을 산정하는 시공오차 평가 프로그램을 통해 효율 적인 스캔 데이터의 처리 프로세스를 제안하였으며, 실제 사례를 통해 프로그램의 성능을 검증하는 연구를 수행하였다.

화재피해 건축 구조물의 안전 진단·평가 시 3D laser scanning 기술을 활용하여 물량산출을 한 연구는 아직 사례가 적으나, BIM을 통한 물량산출에 관한 연구는 수행된 바 있다.

Kwon et al.(2011)은 건축 물량산출 활용을 올바르게 할 수 있도 록 BIM데이터의 품질기준을 도입하는 방안을 제시하였다. Kim et al.(2009)의 연구에서는 모델링 자동화 시스템을 통한 3차원 모 델링 작업 시간 단축과 물량산출 작업의 생산성을 높일 수 있는 방안을 제시하였다. Kim et al.(2008)은 건설공사현장에서 2D 방 식의 콘크리트 물량 산출 문제점을 분석하고, BIM을 활용한 3D 기반의 물량산출을 통한 개선안을 제시하는 연구를 수행하였다.

Jun and Yun(2011)은 사례분석을 통해 수작업의 2D 방식과 BIM 을 활용한 방식의 콘크리트와 거푸집 물량산출 데이터를 비교하 여 BIM의 활용성을 입증하고자 연구를 진행하였다. Shen(2010) 의 연구에서는 기존 물량 산출 방식과 BIM기반 물량 산출 방식의 비교를 통해 정확성과 효율성 향상의 효과를 검증하였다.

이러한 연구들을 통하여 BIM을 통한 물량 산출 방식이 2D 방 식에 비해 효율적이라는 점이 입증되었다. 그러나 이러한 장점 에도 불구하고, 화재피해 건축 구조물의 안전 진단·평가 후 보 수·보강 물량을 산출할 시 여전히 수기로 입력하고 실측에 의존 하고 있다. 따라서 3D laser scanning 데이터와 BIM 모델의 연 계를 통해 정확도를 향상시켜 화재 손상 부위의 보수·보강 물량 을 산출 하는 방식을 제안하고자 한다.

3. 3D Laser Scanning을 활용한 화재 손상 부위 물량 산출 프로세스

3.1 프로세스

화재피해 건축물의 안전 진단·평가 시, 먼저 사전조사를 실시 한 후에 현장조사 전 설계도서 및 관련 자료를 검토한다. 그러나 노후화, 도면부재, 도면 불일치 등으로 인해 정보가 부족한 경우 에는 실측을 통해 보완하게 된다. 이로 인해 최소 2번 이상의 현 장 방문을 해야 할 뿐만 아니라 육안으로 조사가 이루어지다보니 많은 시간, 인원, 비용이 투입된다. 화재피해 손상이 심한 부위의 경우, 샘플을 채취하여 조사 및 분석을 진행, 결과를 도출하고 있 는데 이는 부분 조사를 통해 전체 결과를 도출하는 것에 지나지 않는다. 또한, 앞서 강조한 바와 같이 인력에 의존하는 조사의 수 행과 그에 따른 보수 및 보강은 경제적 손실과 더불어 또 다른 사 고를 야기할 수 있다. 이러한 결과를 방지하기 위해서라도 보다 정확한 데이터의 산출이 요구된다.

본 연구에서는 인력 중심의 기존 화재피해 건축물 안전 진단·

평가 방식과 3D laser scanning 기술을 활용한 방식의 비교를 통해 정확한 보수·보강 물량을 산출하고 프로세스를 효율적으 로 개선되게 하고자 Figure 1과 같이 두 가지 경우로 나누어서 진 행하였다.

3.2 3D laser scanning 활용 프로세스

화재피해 건축물의 안전 진단·평가 방식에서 3D laser scanning 기술을 활용하는 프로세스는 Figure 2와 같다.

첫째, 포인트 클라우드 데이터를 효율적으로 형성하기 위해 현 장 환경을 사전에 검토하고, 요구되는 업무 범위와 방법을 결정한 다. GPS와 측량기 (토탈스테이션) 위치 정보를 기반으로 3D 스캐 닝 데이터를 취득한다. 이는 GPS와 토탈스테이션을 이용하여 도 면이나 BIM 모델이 포인트 클라우드의 위치정보를 일치시키기 위 한 작업이다. 즉, 다양한 위치에서 스캐닝을 통해 현황에 대한 정 확한 정보를 취득할 수 있다. 이는 기존 카메라와 육안 조사, 2차 실험 조사를 통한 부분적인 조사들로 전체 결과를 추정해내던 인 력 중심의 방식에서 생겼던 문제점들을 줄여줄 수 있다.

다음으로, 취득한 여러 포인트 클라우드 데이터를 정확한 위치 에 분류하고 정리하는 정합과 정렬 작업을 진행하여 통합된 3D laser scanning 데이터 모델을 생성한다. 이는 건축 구조물의 표 면에 대한 정확한 정보를 담고 있다.

마지막으로, 가상의 전산 공간에서 도면을 기반으로 건축 구 조물의 형상을 담고 있는 3차원 BIM 모델을 생성하고, 이를 3D laser scanning 데이터 모델과 통합한다. 즉, 건축 구조물의 실 제 상황과 거의 동일한 정보를 담고 있어 안전 해석 시 사용할 수 있다. 이를 바탕으로 손상 부위 및 깊이를 분석하여 도출하여 정 량화된 데이터를 기반으로 보수·보강 물량을 산출하여 복구 작 업을 진행한다.

4. Case Study

4.1 개요

본 연구의 사례는 세종특별자치시에 위치하고 있는 주상복합

Figure 1. Comparison of As-is process and To-be process

Figure 2. Quantity take-off using 3D laser scanning

신축공사 현장에서 발생한 건축물의 화재피해이며, 개요는 Table 2와 같다. 1303동과 1305동 사이 지하 1층을 중심으로 화재가 발 생하여, 주변부로 까지 진행되었고, 이로 인한 화재피해 범위는 지하 1층과 지하 2층, 지상층, 상가동에 이르렀다. 또한 부재에는 콘크리트 폭렬, 박락, 철근 노출 및 손상이 발생하였으며, 주변부 에는 콘크리트 초기 균열 및 그을음 등의 피해가 발생하였다.

4.2 3D Scanner

본 연구의 사례 프로젝트에 photo scanning 기술과 3D laser scanning 기술이 활용되었다.

Photo scanner는 Matterport 사의 Pro2 3D camera MC250 모델로서 사양은 Table 3과 같다. Matterport Pro2 3D camera MC250은 99%의 정확도로 스캐닝을 수행하며, 3D 스캔 데이터 는 자동으로 저장이 된다. 또한 와이파이 연결 후 어플리케이션을 통해 카메라에서 아이패드로 바로 옮길 수 있어 활용도가 높다.

3D laser scanner는 Trimble 사의 TX8 모델로서 사양은 Table 4와 같다. Trimble TX8은 기존 상황을 정밀하게 데이터를 취득할 수 있는 고성능 3D laser scanner 이며, Trimble lightning 기술

을 통해 초고속 스캐닝이 가능하고, 대상물의 반사율에 관계없이 데이터를 취득할 수 있다는 큰 장점이 있다. 또한 햇빛, 먼지, 바 람, 비 등 기상조건이나 주변 환경에 영향 없이 일정한 정확도의 데이터를 취득할 수 있으며, 별도의 고해상도 카메라 이미지와 포 인트 클라우드 데이터를 결합하여 사용할 수 있다.

4.3 데이터 수집 및 분석

현장 조사 시 도서 검토와 평가 등의 자료로 활용할 수 있도 록 실측을 수행한다. Photo scanning 기술을 활용한 이미지는 Figure 3과 같다. 이 방식은 화재피해 현장을 더 사실적으로 표현 할 뿐만 아니라 전체 현장을 스캐닝 함으로서 필요한 자료부분을 바로 활용할 수 있어 현장 방문을 최소화 할 수 있다.

실제 프로젝트 사례 적용을 통해 기존 안전 진단·평가 방식과 본 연구에서 제안한 3D laser scanning을 활용한 안전 진단·평 가 방식의 화재 손상 부위를 표시 및 작성한 것이다.

Item Description

Project name Administrative City Construction ○○○○ Building Location ○○-○, Saerom-dong, Sejong-si, Republic of Korea

Main structure RC structure

Inspection duration 2018.07.30. ~ 2018.09.28.

Number of stories 26 stories

Building area 7,739 ㎡

Total floor area 71,100 ㎡

Table 2. Overview of case study project

Category Specification

Scan range Horizontal 360° / vertical 300°

Maximum range 4.5 m (15ft)

Lens 4K full glass

Operating temperature 10 ~ 32 ℃

Storage temperature 0 ~ 40 ℃

Capture time per scan 20 sec

Number of exposures

per HDR Frame 5 exposures at high dynamic range

Depth resolution 10points per degree

Table 3. Specifications of photo scanning (Matterport Pro2 3D

Category Specification

Scan speed 1,000,000 pts/sec

Scan range Horizontal 360° / vertical 317°

Scan distance 0.6 m ~ 340 m

Scan time 2 min ~ 14 min

IP rating IP 54

Accuracy 1mm (2m ~ 80m)

Laser class Class 1

RGB External camera

Tilt sensor O (0.5“)

Operating temperature 0 ~ 40 ℃

Table 4. Specifications of 3D laser scanner (Trimble TX8)

Figure 3. Photo scanning of fire-damaged area

육안 조사를 통하여 콘크리트 폭렬 구간, 콘크리트 철근노출 구 간, 화재로 인한 그을음 3가지로 나누어 화재 손상 부위를 표시한 것으로 Figure 4와 같다.

육안조사와 3D laser scanning을 활용하여 조사한 결과, 지하 1층 주차장의 슬래브, 보, 벽체, 기둥에서 전반적으로 그을음 및 균열이 발생하였고, 국부적인 폭렬이 조사되어 화해등급은 4~5 급에 해당된다. Figure 5와 같이 표시하여 작성한다.

화재피해 건축 구조물의 손상 부위를 3D laser scanning 기술 을 활용하여 취득한 포인트 클라우드 데이터와 BIM 모델을 통합 한 이미지는 Table 5와 같다.

이를 통하여 화재 손상 부위 및 균열을 분석하는 과정은 Figure 6과 같다. 3D laser scanning 기술을 통해 획득한 포인 트 클라우드 데이터는 대상 건축 구조물의 피해 현황을 정확하게 반영한다. 또한 3D laser scanning을 통해 획득한 포인트 클라 우드 데이터를 기반으로 Revit을 통해 현황을 반영하고 있는 BIM 데이터를 생성했기 때문에 포인트 클라우드 데이터와 BIM 데이 터 모델의 외부 표면에 대한 형상은 동일하다.

이렇게 통합된 3차원의 현황을 반영하고 있는 BIM 데이터를 활 용하여 필요한 부분의 정보를 자유롭게 추출하여 건축 구조물의 안전 진단·평가를 수행할 수 있으며, Figure 7과 같다. 또한 건축 구조물에 대한 현황을 반영하고 있는 BIM 데이터와 포인트 클라 우드 데이터는 안전 진단·평가 시 모니터링도 가능하게 한다. 따 라서 화재 손상 부위를 신속하고 정확하게 파악할 수 있으며 정량 화된 데이터를 기반으로 보수·보강하는데 활용될 수 있다.

4.4 데이터 분석 결과

화재 손상 부위를 3D laser scanning 기술로 취득한 데이터와 취득한 데이터와 BIM을 결합하여 보수·보강해야 할 손상 부위 의 면적 및 깊이 데이터는 Figure 8과 같다.

3D laser scanning을 통해 위와 같이 데이터를 취득하고 취 득된 데이터들을 슬래브, 보, 벽체, 기둥 총 4개의 부재의 각 균 열깊이에 따라 취합한 결과의 표는 Table 6과 같으며, 이를 통해

Figure 4. Visual inspection of fire-damaged area

Figure 5. Fire-damaged area grades of visual inspection and

Point cloud data Point cloud data + BIM Table 5. Point cloud data and BIM

Figure 6. Integration of point cloud data and BIM of column

Figure 7. Safety diagnosis of column

기존 방식에 비해 산출된 수량의 정확도가 향상되었음을 알 수 있다.

지하 1층 주차장의 화재 손상 부위의 균열 깊이는 20~90mm 에 있었으며, 슬래브는 3,876.54㎡, 보는 5,372.76㎡, 벽체 는 1,623.41㎡, 기둥은 1,426.53㎡으로 총 보수·보강 물량은 12,299.24㎡으로 산출되었다. 이를 바탕으로 다른 부재보다 보에 서의 피해가 심각하고, 슬래브에서 균열 깊이가 깊다는 것을 확 인하였다.

4.4.2 경제성

실제 프로젝트 사례 적용을 통해 기존 안전 진단·평가 방식과 본 연구에서 제안한 3D laser scanning을 활용한 안전 진단·평 가 방식의 경제성을 분석하였으며, Table 7과 같다.

실제로 프로젝트에 투입되었던 담당자 인터뷰 결과를 통해 3D laser scanning을 활용한 안전 진단·평가 방식은 시간뿐만 아 니라 투입되는 인력 측면에서도 큰 효과가 있는 것을 확인하였 다. 분석 결과에 따르면, 기존 안전 진단·평가 방식으로 사례 프 로젝트를 수행하였을 경우 총 16시간 동안 4명의 인력이 투입되 었으며, 3D laser scanning을 활용한 안전 진단·평가 방식을 통해 16시간 동안 2명의 인력만 투입되었다. 결과적으로 동일한 시간 안에 2명의 투입 인력을 절감할 수 있었다. 특히, 기존 안전

진단·평가 방식의 경우 현장 조사 및 보고서에 494.5시간 동안 4명이 투입되었으며, 3D laser scanning을 활용한 안전 진단·

평가 방식은 현장 조사 및 스캔 데이터 정리에 137시간 동안 2명 의 인력만 투입되었다.

5. 향후 연구 진행 방향 및 결론

건축 구조물에서의 화재 발생의 증가로 인하여 화재 발생 후 정량화된 데이터를 기반으로 한 안전 진단·평가에 대한 필요성 이 높아지고 있다.

이에 본 연구에서는 화재 피해 건축 구조물의 안전 진단·평가 시 조사자의 주관적 판단에 기반을 두어 도출되는 결과의 문제점 을 해결하기 위해 3D laser scanning 기술을 활용한 프로세스를 제안하였다. 또한 실제 프로젝트 사례를 통해 기존 안전 진단·

평가 방식과 3D laser scanning 기술을 활용한 방식의 비교 및 분석을 통하여 효과를 검증하였다.

3D laser scanning 기술을 활용하여 화재피해 건축 구조물의 현장 전체에 대해 자세하고 정확한 정보를 획득하였다. 획득한 포인트 클라우드 데이터를 BIM 모델과 결합하여 안전 진단 분석 을 통해 손상 부위의 면적 및 균열 깊이를 알 수 있었으며, 이를 바탕으로 정량화된 보수·보강 물량 데이터를 산출하였다.

기존 화재피해 건축 구조물의 안전 진단·평가 방식과 3D laser scanning 기술을 활용한 방식의 비교를 통해 경제성을 분

Figure 8. Point cloud data and point cloud data + BIM of column

mm

m

20 30 40 50 60 70 80 90 Total

Slab 204.12 577.71 959.49 1,389.75 393.66 136.22 106.50 109.09 3,876.54

Girder 1,835.46 54.40 1,219.35 1,949.14 234.14 56.02 24.25 - 5,372.76

Wall 750.23 683.06 149.08 41.04 - - - - 1,623.41

Column 806.86 309.87 115.26 176.66 17.88 - - - 1,426.53

Total 3,596.67 1,625.04 2,443.18 3,556.59 645.68 192.24 130.75 109.09 12,299.24

Method Work Input time(hour) Input person

As-is Visual inspection 16 4

Report 478.5 4

To-be 3D laser scanning 16 2

Data operation 121 2

Table 7. Comparison of personnel input

Table 6. Repair and reinforcement quantity take-off of fire-damaged area

석하였다. 분석 결과, 3D laser scanning 기술을 활용한 방식이 동일 시간 내에 50%의 투입 인원 절감 효과를 확인하였다.

따라서 본 연구에서 제안한 3D laser scanning 기술을 활용하 여 화재피해 건축 구조물 안전 진단·평가 시 정확성 향상 및 경 제성 측면에 기여할 것으로 기대된다.

그러나 본 연구를 통하여 활용가능성을 확인하였음에도 불구 하고, 3D laser scanning 기술을 현장 조사 시에만 활용하는 것 으로 범위를 한정하였다. 이는 초기투자비용, 숙련된 전문가, 데 이터 취득 후 처리 등의 문제로 인해 아직 실무에 바로 적용하기 에는 한계가 있기 때문이다. 이는 향후 연구를 통해 해결 방안이 모색되어야 한다는 점을 덧붙이면서 본 연구를 마친다.

감사의 글

본 논문은 2018 중소벤처기업부 산학연협력 기술개발사업의 지원을 받아 수행한 연구 과제(S2635433)입니다. 이에 감사드립 니다.

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