2.1 상용 4D 소프트웨어

4D 시뮬레이션은 3D 모델과 공정간의 연계를 통해 생성된 4D 모델을 공정의 수순에 따라 시뮬레이션하는 시공단계의 대표 BIM 기능이다. 이는 공정의 진행 순서를 시각적으로 사용자에게 제공하므로 공사의 사전 검토 및 시공단계 공정관리 등이 가능하다. 공정정보 이외에도 공사비 정보 등의 연계를 통해 시각적으로 공사의 진행현황을 파악할 수 있다. 이러한 4D 시뮬레이션이 가능한 대표적 상용 소프트웨어로 Navisworks와 Synchro Pro 등이 있다. 사용자는 해당 소프트웨어를 활용하여 작성된 BIM 모델에 공정정보를 입력하거나, 외부 공정관리 소프트웨어에서 생성된 공정표를 입력한다. 이후 BIM 모델과 공정정보의 연결을 통해 4D 모델을 생성하게 된다. Fig. 1은 Navisworks의 4D 모델 생성 화면이다. BIM 모델이 가진 속성정보와 공정정보를 연결하기 위해 사용자가 일련의 규칙을 정하여 4D 모델을 생성한다. Synchro Pro도 마찬가지로 Fig. 2와 같이 BIM 모델 정보와 공정이 갖고 있는 정보를 일치시켜 4D 모델을 생성할 수 있도록 구성되어 있다.

이러한 규칙을 설정하여 4D 모델을 생성하기 위해서는 BIM 모델과 공정이 서로 중복되지 않고 1:1로 연결될 수 있도록 고유한 속성정보를 포함하고 있어야 한다. 하지만 공통정보가 존재하지 않거나, 각각 정보가 일치하지 않는 경우 드래그 앤 드롭이나 각 객체를 선택하여 연결하는 단순 반복적인 수작업을 통해 4D 모델을 생성한다. BIM 데이터는 수많은 객체들로 구성되어 있어 이러한 작업은 많은 시간이 필요하며, 설계 혹은 공정의 변경과 같은 이슈가 발생하였을 경우 4D 모델을 재생성해야 하는 번거로움이 다소 존재한다.

Fig. 1. A 4D Model Screenshot from Navisworks

Fig. 2. 4D Model Screenshots from Synchro Pro

2.2 선행 연구

건설 전반적인 단계에 걸쳐 BIM 관련 연구가 진행되었다. 주로 설계단계 적용을 위한 연구가 많았으나, BIM의 활용도가 높아짐에 따라 시공단계에 BIM을 활용하기 위한 연구도 다양하게 진행되고 있다.

^{Vries and Harink(2007)}는 건물을 3차원 그리드로 구획하여 그리드별 수직, 수평의 관계를 분석하여 작업관계를 정의한 자동공정 생성 시스템을 개발하였다. ^{Melzner and Hanff(2016)}은 건물의 위상적 구조를 활용하여 반복적인 공정의 프로세스를 패턴화하고 건물 구성요소에 자동으로 적용하는 연구를 진행하였다.

^Lee(2004)은 3D 모델의 정보를 활용하여 공정 자동생성 및 물량산출 모듈을 개발하여 4D 모델 생산성을 향상시켰다. ^{Yoo (2010)}은 3D 모델의 객체정보를 활용하여 공정을 자동으로 생성시키고 3D모델과 공정정보의 자동 연계가 가능한 프로토 타입의 시스템을 개발하였다. ^{Song et al.(2012)}는 3D 모델과 공정정보 연계에 대한 문제점을 지적하며 템플릿 기반의 공법 정의를 통한 자동공정 시스템을 제안하였다. ^Song(2016)는 공정관리를 위해 다이나모와 템플릿을 활용하여 공정정보를 용이하게 관리하고자 하였다. ^{Jeong et al.(2019)}은 단계별 공정정보를 입출력할 수 있는 동일한 플랫폼을 활용하여 4D, 5D 설계 지원이 가능한 방안을 제시하였다.

^{Iglesias and Richard(2019)}는 4D BIM 프로세스의 자동화를 위해 일정 데이터와 BIM 객체, 기존 관행 및 방법에 대한 분석을 진행하였으며, BIM 객체와 공정의 불일치가 가장 중요한 문제임을 파악하였다. ^{Wilfredo et al.(2019)}은 4D BIM 생성 비효율성을 해결하기 위해 텍스트마이닝과 머신러닝을 통해 BIM요소와 공정을 연결하는 방법론을 제시하였다.

기존 많은 연구에서 시공단계에서 4D 모델은 높은 가치와 활용도를 갖지만 4D 모델 생성에 요구되는 시간과 비용이 시공단계 BIM 도입 제한요소라고 판단하였다. 이를 해결하기 위해 BIM 모델과 공정정보의 연계 간소화가 필요하며 일부에서 관련 방법론이 제시되었다. 대부분의 연구는 건축물에 국한되어 진행되었으며, 건물을 구역과 층으로 나누어 공정의 프로세스를 분석하고 공정정보로 생성하는 연구가 진행되었다. 토목공사는 수평적으로 광활한 범위에서 진행되는 특성에 따라 기존 건축물을 대상으로 한 건설 공정 자동생성 관련 연구와는 다른 방향으로 공정 자동생성 방안이 제시되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 토목공사의 BIM 설계모델과 공정표를 분석하고 토목공사 공정에 특화된 공정 생성 방법론을 제시하고자 한다.

3.1 개요

사용자의 4D 모델 생성의 간소화를 위해서는 3D 모델과 공정정보의 공통정보를 필요로 한다. BIM 모델은 다양한 속성정보를 포함하고 있으며 다음 Fig. 3과 같이 연구를 위해 수집한 BIM 모델의 정보는 Fig. 3과 같이 패밀리, 패밀리 유형, 공종분류 등 다양한 정보를 포함하는 것을 확인할 수 있다.

BIM 모델 설계 시 발주자의 요구 및 BIM 모델 활용 정도에 따라 BIM 모델의 속성정보가 달라질 수 있다. 공통적으로 각 객체의 모델 ID, 모델명, 위치정보를 포함하고 있으며 WBS 코드, 형상정보, 수량산출을 위한 정보, 모델의 특성 및 공정 분류 등 다양한 정보를 포함할 수 있다. 연구에서는 Fig. 4의 좌측 상단과 같이 BIM 모델이 포함하고 있는 정보 중 기본적으로 작성하는 모델 ID, 모델명, 위치정보를 활용하고자 한다. 4D 모델 생성 시 3D 모델과 공정정보를 연결하기 위해서는 객체별로 중복되지 않고 고유한 값을 지닌 속성 값이 필요하다. 모델명은 동일한 명칭으로 작성된 경우가 다수 존재하여 4D 생성을 위한 공통정보로 적합하지 않다. 반면, 모델 ID는 객체별로 고유하게 지정된 ID번호 이므로 연구에서는 모델 ID를 4D 생성을 위한 공통정보로 활용하고자 한다. 모델 ID 정보 외 추출한 BIM모델명, 위치정보는 공정의 수직/수평 여부를 판단하고 선후행 관계를 수립하는데 활용한다. 기존 작성된 BIM 모델과 공정표의 분석을 통해 Fig. 4의 좌측 가운데와 같이 수직/수평 공정을 분류하여 데이터베이스를 구축한다. 구축된 데이터베이스를 바탕으로 모델명 내 키워드를 통해 공정을 판단하고 Fig. 4의 우측과 같이 군집화 알고리즘을 활용하여 선후행 관계를 설정한다. 또한 키워드를 통해 파악된 공정 정보에 따라 하위 세부 공정표 작성이 가능하도록 Fig. 4의 좌측 하단과 같이 표준공정데이터를 구성한다.

Fig. 3. BIM Object Property List

Fig. 4. Schedule Generation Procedure Using BIM Model Attributes

3.2 BIM모델의 공정정보 분석

3D 모델과 공정정보의 4D 모델 생성을 위해 공통정보를 필요로 하므로 BIM 객체의 모델 ID를 활용하고자 한다. 또한 공정정보 생성을 위해 모델명을 활용하여 공정을 판단하고 공정의 선후행관계를 설정한다. 이를 위해 연구에서는 다이나모를 활용하여 BIM 모델의 속성정보를 Excel로 추출한다.

Fig. 5와 같이 공정정보를 생성하기 위해 작성된 BIM 모델을 바탕으로 ‘All Elements In Active View’ 노드를 활용하여 활성화되어있는 모든 요소를 불러온다. 그리고 ‘Element. Id’ 노드를 활용하여 모델의 고유번호인 ID정보를 추출하고, ‘Room.Name’ 노드를 활용하여 모델명을 추출하며 ‘Element.GetLocation’ 노드를 활용하여 위치좌표를 추출한다. 추출된 정보들을 ‘List Create’ 노드를 활용하여 리스트화하고 Excel 파일로 추출한다. Excel 추출 시 ‘File Path’, ‘Data.ExportExcel’ 등의 노드를 활용하여 공정정보로 활용 가능한 객체의 정보를 생성하며 Fig. 5의 하단과 같다. Fig. 5의 하단과 같이 추출된 정보는 모델 ID, 모델명(Family), 모델의 위치를 나타내는 X, Y, Z좌표이다.

Fig. 5. Extracting BIM Object Attributes Using Dynamo

3.3 키워드정보를 활용한 공정의 속성 부여

추출된 공정정보를 바탕으로 공정별 시작일정, 종료일정, 선후행 관계를 입력하여 공정표를 생성할 수 있다. 하지만 BIM 모델 내 각 객체는 모델명을 포함하고 있으나, 이는 동일한 명칭으로 작성되어 있는 경우가 대부분이므로 모델명으로만 공정계획을 수립하는데 다소 어려움이 있다. 건축구조물의 경우 각 구역 및 층에 따라 수직-수평 조닝 등의 과정을 거쳐 공정계획을 수립한다. 하지만 토목구조물의 경우 구역을 획일화하여 나눌 수 없으므로 공정의 위치정보가 매우 중요한 정보로 활용된다. 따라서 본 연구에서는 키워드를 통해 공정을 판단하고 공정의 선후행관계를 생성하고자 한다.

이를 위해 연구에서는 기존 BIM 데이터와 공정표를 분석하였다. 이를 통해 모델 내 객체별 작성 수준이 평이하지 않음을 확인할 수 있었다. 예를 들어 기초, 교각기둥, 교좌장치와 같이 동일 수준의 레벨로 작성된 객체와 교좌받침 콘크리트와 같이 하위레벨의 객체가 함께 작성되어 있는 경우가 다수 존재하였다. 또한 교각의 경우 각 레벨에 따라 기초, 교각기둥, 교좌장치로 나뉘어 작성되었지만 교대의 경우에는 분류하지 않고 하나의 객체로 작성된 경우도 존재하였다. 따라서 본 연구에서는 모델명에서 파악할 수 있는 키워드를 분석하고 키워드별 레벨을 부여하여 데이터베이스로 구축하였다. 1레벨로는 교량, 터널과 같은 부위별 명칭을 부여하였으며, 2레벨의 경우 교대, 교각, 거더, 슬라브 등으로 구성하였다. 3레벨의 경우 기초, 교각기둥, 날개벽, 코핑 등으로 구성하였다.

연구에서는 Fig. 6과 같이 모델명을 통해서 해당공정의 수직/수평 공정여부를 판단하기 위해 기존 설계된 BIM 모델과 공정표를 분석하여 교량과 터널을 대상으로 키워드에 따라 수직/수평공정을 파악할 수 있는 데이터베이스를 구성하였다. 교량의 경우 교각은 기초, 교각 기둥, 코핑, 교좌장치의 순으로 공정이 진행된다. 이는 수직방향으로 공정의 순서가 진행되는 공정으로 연구에서는 이를 ‘수직공정’이라 지칭한다. 또한 슬래브, 터널의 경우 한쪽방향에서 시작하거나 양방향에서 시작하는 순서로 수평방향으로 공정의 순서가 진행된다. 연구에서는 이를 ‘수평공정’이라 지칭한다.

따라서 다이나모를 통해 추출된 Excel 리스트 중 모델명에 해당하는 열의 값은 키워드에 따라 각 객체의 레벨 값과 수직공정 혹은 수평공정 속성을 부여받는다. 예를 들어 모델명이 ‘교각코핑’인 경우 코핑이라는 키워드를 통해 3레벨, 수직공정으로 판단한다. 또한‘S1’은 S1, S2, S3 등 BIM 모델 분석을 통해 도출된 슬라브의 다양한 표현형태에 해당하므로 2레벨 및 수평공정으로 판단한다.

키워드에 따라 각 공정 객체는 수직, 수평 공정 및 레벨의 속성을 부여받는다. 연구에서는 부여받은 레벨에 따라 각 공정객체의 데이터를 Fig. 6의 하단과 같이 트리구조로 정렬한다. 공정 데이터를 트리 구조로 구성하여 각 항목을 계층적으로 연결할 수 있으며, 트리 탐색 방법에 따라 가장 하위 레벨에 표준공정을 활용한 세부공정입력이 가능하다. 또한 WBS 코드가 작성되지 않은 BIM 모델의 경우 트리구조를 활용하여 WBS 코드를 쉽게 부여할 수 있다.

Fig. 6. Selection of Vertical and Horizontal Activities Using Keyword Attributes

3.4 군집화 알고리즘을 활용한 공정 선후행관계 설정

다이나모를 통해 도출된 BIM 모델의 정보를 통해 선후행관계를 설정하기 위해서는 수직공정과 수평공정에 따라 각각 다른 위치정보를 활용하여야 한다. 교각의 경우 수직방향으로 진행되는 공정으로 X, Y, Z좌표 중 Z좌표의 값이 작은 값부터 큰 값의 차례로 정렬하여 선후행관계의 설정이 가능하다. 이 때, 각 교각의 X, Y좌표 값을 활용한 군집화 알고리즘의 적용이 필요하다. 군집화 알고리즘은 각 데이터를 그룹핑하는 분석 알고리즘이다. 본 연구에서 군집화 알고리즘 적용 시 활용되는 위치좌표는 BIM 객체의 중심점좌표이다. 토목구조물은 크기가 크고 구조물간 거리가 멀어 구조물 좌표의 밀집도가 낮아 연구에서는 군집화 알고리즘 중 알고리즘이 쉽고 간결한 형태에 속하는 K-Means 군집화 알고리즘을 활용하고자 한다. K-Means 군집화 알고리즘을 활용하여 교각이 여러 개 존재하는 경우 Fig. 7의 상단과 같이 동일한 위치에 있는 교각의 객체들을 그룹화한다. 이러한 군집화 알고리즘의 적용 후 Fig. 7의 하단 우측과 같이 각 그룹 내 Z좌표 값에 따라 선후행 관계를 지정하게 된다. 수평공정의 경우에는 위치정보 중 Z좌표 값을 활용한 군집화 알고리즘을 적용하여 그룹화를 진행한 이후 X좌표 값의 오름차 혹은 내림차순 정렬에 따라 선후행 관계를 설정한다.

따라서 위치정보를 활용하여 공정의 선후행 관계를 생성하기 위한 순서는 다음과 같이 정리된다. 첫 번째로 수직/수평공정의 속성 부여를 위한 데이터베이스를 구성하였다. 두 번째로 구성한 데이터베이스를 바탕으로 다이나모를 통해 추출한 BIM 객체 속성정보인 모델명 내 키워드에 따라 수직공정 혹은 수평공정 값을 부여받게 된다. 세 번째로 수직공정의 경우 X, Y좌표 값을 활용하여 군집화 알고리즘을 적용한 후, 각 그룹별 Z좌표 값의 오름차순 정렬에 따라 선후행 관계가 설정된다. 수평공정의 경우 Z좌표값을 활용하여 군집화 알고리즘 적용 후, 각 그룹별 X값의 오름차순 혹은 내림차순의 순서에 따라 선후행 관계가 설정된다. 이러한 방법론을 통해 4D 시뮬레이션을 통한 공정관리 업무를 위해 공정 간 선후행 관계를 수작업으로 입력해야하는 번거로움을 줄일 수 있다.

Fig. 7. Applying a Clustering Algorithm

3.5 표준공정 데이터를 활용한 하위 공정표 생성

시공단계 공정관리를 위한 BIM 모델을 바탕으로 공정계획 수립 시 BIM 모델 작성 수준과 실제 현장에서 요구되는 공정표의 작성 수준의 차이가 다소 존재한다. 따라서 연구에서는 BIM 모델의 작성 수준에 따라 세부 공정정보를 자동으로 연계할 수 있도록 표준공정 데이터베이스를 구축한다. 본 연구에서 표준공정은 통상적으로 반복되는 공정의 수순을 정의한 것이다. Fig. 8의 우측과 같이 교각의 경우 교각기초, 교각기둥, 교각코핑, 교좌장치의 순서로 진행되는 표준적으로 반복되는 공정으로 이를 교각의 표준공정이라 지칭한다. 이러한 표준공정 데이터베이스를 구축하여, 트리구조의 공정정보에서 하위레벨에 해당하는 공정의 키워드를 분석하여 표준공정 데이터베이스에서 탐색하고 이를 연결하여 하위 공정을 생성할 수 있다. 이 때 BIM 모델 작성 시 작성자에 따라 사용하는 언어와 단어가 다를 수 있다. 따라서 연구에서는 표준공정 데이터베이스 구축 시 Fig. 8의 가운데와 같이 대표 키워드를 정의하였다. 또한 대표 키워드와 동일한 의미를 지닌 단어들을 그룹화하여 작성된 BIM 모델의 키워드가 표준공정의 대표 키워드와 달라도 인식할 수 있도록 구성하였다.

교량공사의 교각의 경우 ‘교각’을 대표 키워드로 하고 교각과 동일한 의미를 지닌 Pier, P1, P2, P3 등의 단어는 교각으로 인식하도록 한다. 연구에서 기존 BIM 데이터와 공정표를 분석하고, 토목공사의 대표 공종인 교량, 터널, 토공으로 분류하여 대표 키워드를 설정하고, 표준공정 데이터베이스를 구축하였으며 이는 다음 Fig. 9와 같다.

Fig. 9와 같이 표준공정 데이터베이스는 레벨 1~7까지 분류체계를 작성하고 각 수준별 공정을 반복되는 수순에 맞게 정리하였다. Fig. 9의 청색 박스와 같이 Lv.6의 교대기초(직접)공정은 기초터파기, 버림콘크리트타설, 철근가공 및 설치와 같은 수순으로 총 6단계 공정에 걸쳐 진행되며 이를 표준 공정으로 정의하였다.

Fig. 8. Configuration of Main Keyword Item

Fig. 9. Standard Breakdown Structure of Activities

4.1 3D객체기반 활동별 일정정보 구성

연구에서 제시한 방법론의 실제 적용가능성을 파악하기 위하여 실제 작성된 BIM 모델을 대상으로 사례적용을 수행하였다. 적용 대상은 고속도로 건설공사 내 교량으로 220M 경간의 다소 짧은 교량으로 선택하였다. 다이나모를 활용하여 BIM 객체의 속성 리스트를 도출한 결과, 위치좌표를 포함하고 있는 객체 245개 중 공정을 파악할 수 있는 키워드를 포함하고 있는 객체는 70개로 도출되었다. 이외 175개의 객체는 객체를 판단할 수 없는 명칭으로 작성되었거나 연구에서 구축한 데이터베이스에 포함되지 않은 키워드로 분석되었다.

공정을 명확하게 확인할 수 있는 객체는 Fig. 10과 같이 70개로 모델 ID, 패밀리명, X, Y, Z좌표를 기본 정보로 추출하였다. 패밀리명의 키워드를 탐색하여 Level 2 또는 3의 값을 부여받았으며 수직/수평 공정 정보도 키워드에 의해 부여받게 된 것을 확인할 수 있다. K-means 알고리즘을 적용하여 1차 군집화 결과, Fig. 10과 같이 4개의 군집으로 구성된 것을 확인할 수 있다.

이는 대상 교량이 교대 2개와 교각 2개로 이루어져 각각의 교대, 교각 객체가 그룹화 된 것이다. 1차 군집화 이후 그룹별 2차 군집화 및 오름차순 정렬을 실시한 결과, 1차 그룹 1번에 해당하는 객체의 경우 말뚝이 1번 그룹으로 생성되었으며, 기초콘크리트, 교량받침 순으로 군집화가 된 것을 확인할 수 있다. 1차 그룹 중 교대는 Level 2로 날개벽과 교대구체가 분리되어 작성되어 있지 않은 것을 확인할 수 있었으며, 이는 추후 분개 작업을 진행하거나 사용자가 Level 값을 조절하여 다시 군집화 알고리즘을 적용하는 등 일부 수정작업이 필요한 것으로 판단된다. 각 1차 그룹별 군집화 알고리즘을 통한 2차 군집화 및 Z값의 오름차순 정렬을 통해 공정의 수순에 따라 공정 정보가 생성된 것을 확인할 수 있다.

연구에서 생성한 공정정보는 객체의 진행 수순에 따라 정렬되어 사용자에게 제공된다. 이는 광범위한 지역에서 진행되는 토목공사에서 사용자가 공정명과 위치좌표를 개별적으로 확인하고 공정계획을 수립하여야 하는 단순 반복적인 작업을 개선할 수 있다. 또한 4D 시뮬레이션을 위해 공정 간 선후행 관계를 입력해야하는 번거로움을 줄일 수 있으므로 4D 공정관리의 활용도를 높일 수 있다.

Fig. 10. Clustering Based on BIM Object

4.2 4D 모델 생성 간소화

연구에서는 BIIM 모델과 이를 기반으로 생성된 공정정보를 연계하여 4D 모델을 생성하기 위해 4D 공정관리 소프트웨어인 Navisworks를 사용하였다. BIM 모델과 공정정보를 입력한 후 Fig. 11의 좌측 상단과 같이 공통정보인 모델 ID 값을 바탕으로 연결하는 규칙을 생성한다. 생성된 규칙에 따라 3D 모델과 공정정보가 연계되는 것을 Fig. 11의 우측 상단에서 확인할 수 있다. 모든 공정객체에 명시적 선택으로 연결됨을 확인할 수 있었다. 연결된 4D 모델은 Fig. 11의 하단과 같이 선택한 공정과 함께 4D 뷰어 화면에서 청색으로 표현된다.

이와 같이 공통 정보인 모델 ID를 통해 3D 모델과 공정정보의 연결이 간소화 된 것을 확인할 수 있다. 3D 모델과 공정의 연결 작업을 최소화 하여 사용자의 작업시간을 대폭 줄이고 이후 공정정보를 입력하여 4D 시뮬레이션과 같은 시공단계 4D 모델을 활용한 업무의 진행이 가능하다. BIM 모델 정보가 공정의 특성을 반영하여 입력되어 있을수록 4D 모델 생성을 간소화할 수 있다. 따라서 연구에서 제시한 방법론을 통해 기존 4D 모델 생성 시 BIM 모델명, 위치와 공정정보를 일일이 확인하고 연결해야 하는 문제점을 상당부분 해소하고 작업자의 생산성을 높일 수 있을 것으로 사료된다. 이는 시공단계 BIM적용 시 장애요인인 4D 모델생성 문제를 해결하여 시공단계 BIM의 활용도를 높일 수 있을 것이다.

Fig. 11. Linkage between 3D Model and Activity Information (Displayed in Navisworks)