최근 데이터 처리 기술의 발전에 따라, 건설산업에서 디지털 기술을 기반으로 한 프로젝트 관리 방안이 중요시되고 있으며, 이는 기존의 전통적인 건설 관리 기술에 대한 최적의 대안으로 여겨지고 있다. 대표적으로 이미지 프로세싱은 건설현장에서의 IoT 기술 접목 사례가 증가함에 따라 다수의 공정과 자재에 대한 현황 정보를 습득하고, 이러한 데이터를 현장 관계자에게 제공하는 기술로 활용되고 있다. 특히, 현장에 대한 전체적인 검측이 필요한 감리원의 업무는 현장, 공정 그리고 자재 상태에 따른 다양한 검측 항목과 다수의 반복 작업이 요구되므로, 이에 감리원의 다양한 검측 항목에 필요한 현장 이미지를 정확하고 신속하게 습득하는 방안이 중요시되고 있다.
하지만, 기존 이미지 프로세싱 기술은 건설 프로젝트와 같이 조건이 다양한 환경에서 습득한 이미지를 현장에 즉각적으로 활용하기에 문제가 있다. 특히 감리원의 검측 업무는 건설 프로젝트의 모든 공정 및 자재를 대상으로 수행해야 하므로, 공정별 현장 조건과 대상 검측 항목에 따라 필요한 이미지 데이터가 다르다. 또한, 검측 업무는 검측 대상의 치수와 외견 상태를 대상으로 수행되므로, 정확한 정보 제공을 위해 이미지 왜곡을 최소화하는 작업이 필요하다. 이에 기존 기술은 데이터 습득 과정에서 발생한 이미지 왜곡 보정을 위해 프로세싱 이전에 다수의 이미지 데이터 습득 및 이미지 풀의 구축이 필수적이며, 이는 이미지 프로세싱 기반 건설 프로젝트 관리의 효율을 감소시키는 문제를 발생시킨다.
이에 본 연구에서는 디지털 건설 감리를 위한 이미지 데이터 습득 최적 포즈 알고리즘을 개발하였다. 본 알고리즘은 우선 감리원의 검측 업무 체크리스트 중 이미지 데이터를 기반으로 대체 및 지원할 수 있는 검측 항목을 선정하였다. 다음으로 선정된 항목의 수행에 필요한 형상 정보를 이미지 데이터에서 습득 가능한 정보로 변환하고, 카메라 포즈에 따라 해당 형상 정보의 변화를 분석한다. 마지막으로 본 알고리즘은 분석한 정보를 기반으로 검측 항목별 객체와 카메라 간의 거리 및 각도에 따른 습득 이미지의 활용 가능성을 도출하고, 거리와 각도에 대한 이미지 습득 최적 포즈 값을 제공한다.
본 연구는 이미지 습득 단계에서 검측 항목에 요구되는 형상 정보를 정확하게 습득하기 위한 이미지 왜곡 최소화 방안을 제공한다. 해당 기술은 카메라 포즈에 따라 이미지 왜곡 정도를 제공하므로, 건설산업에서 본 기술은 검측 항목에 따라 감리원이 필요로 하는 이미지 데이터를 정확하고 신속하게 습득하는 것이 가능하도록 할 수 있다. 또한, 본 연구의 결과는 기존 이미지 왜곡 보정을 위한 데이터 처리 과정을 최소화하므로, 실시간 정보 교환 및 IoT 기술과의 접목을 통해 현장에 대한 유기적인 디지털 감리를 가능하게 할 것으로 판단된다.