[녹색시론] 그래픽엔진을 활용한 BIM Viewer 제작과 AI의 시작

이두열 논설위원(EM디자인 소장, 배재대학교 조경학과 겸임교수)
라펜트l기사입력2021-04-30
그래픽엔진을 활용한 BIM Viewer 제작과 AI의 시작



_이두열 EM디자인 소장



ICT기술의 도입과 변화과정

30여년 전 편리성을 위한 캐드와 코딩을 시작으로, 25년 전 현실성을 위한 측량과 토목, 20년 전 공간정보 활용을 위한 GIS, 15년 전 설계검증을 위한 3D정보모델과 BIM, 10년 전 공간체험을 위한 VR과 AR, 5년 전 환경을 고려한 드론과 각종 시뮬레이터, 3년 전 반응형 공간을 위한 IoT와 App개발에 이르기까지 체득한 기술들을 정리하고 융합할 적절한 방법을 찾던 중 (1) GPU엔진과 (2) AI를 선택하게 되었다.

(1) GPU방식을 선택한 이유는 복잡한 지형과 수목의 대용량 정보를 표현하기 위해서는 CPU방식이 한계가 있었기 때문이다. 게임, 비트코인, 딥러닝 등에 사용되는 방식으로 변화하기 위한 불가피한 선택이었다.

(2) AI의 필요성은 30년간 쌓아온 방대한 기술과 자료를 일정기간에 교육하는 것은 불가능에 가깝고 수학, 공학, 코딩, 제어 등의 기초 이해력도 요구되므로 학습을 분담할 보조자의 역할이 절실했기 때문이다.

GPU와 AI에 기대하는 효과는 노동시간 단축을 통한 잉여시간 확보, 인적자원의 한계를 극복하는 효과와 이용자와 소통할 수 있는 시설과 APP제작의 창의적 영역을 함께 등반할 셰르파(Sherpa)와 같은 역할에 있다.

이제는 코로나가 끝나고 과거로 복귀되는 것을 기대하기보다는 실패하더라도 변화될 미래를 예측하고 도전하는 게 합리적일 것이다.

그간 기고한 글에서도 BIM제작에서 단순작업이 반복되는 구간은 코딩을 통한 자동화의 가능성을 보여주었다. 이젠 한 단계 진보하여 인지적 판단이 필요한 부분들도 적용 가능하다. 같은 맥락으로 컬러링, 도면작업, 산출, 내역 등의 반복된 노동에 미래를 투자하기보다는 과거의 작업형태는 AI에 맡겨두고, 보다 창의적이고 새로운 영역에 도전하는 게 더 인간적인 모습일 것이다. 아이러니하지만.

인접분야의 RP, CDS와 LISP의 조합을 거쳐 REVIT, C3D와 Dynamo의 융합과정을 보면 설계도 상당부분 변화될 것을 예고하고 있지만 규모가 큰 토목, 건축 외의 소수 분야를 위한 BIM툴 보급은 경제성이 떨어져 스스로 제작하지 않는 한 기술보급의 혜택을 경험하기는 힘든 상황이다. 또한 인구감소와 함께 3기 신도시가 마무리 단계에 접어들게 되면 개발 사업은 급감하게 되고 아직 피워보지도 못한 BIM도 그 대상을 잃을 가능성이 크다.

이제는 BIM기술을 넘어서 네트워크 디지털트윈을 통한 환경시뮬레이션과 유지관리, 이용자를 고려한 IoT스마트시설 등으로 다양하게 확장해야하는 시대 분위기에 접어들었다. 이 분야 역시도 국내외 선도 기업들의 특허경쟁과 기술개발을 선점하기 위해 노력중이며 이 부분도 포기 할 수 없는 분야로 AI를 이용해 급격하게 발전해 나갈 것으로 보인다.


BIM을 활용한 IoT, AI융합 컨텐츠 제작도구

이러한 미래를 수용할 도구로는 기존 건설업 프로그램만으로는 역부족이다. BIM모델을 코딩과 AI를 통해 공간APP, IoT시설은 물론 디지털트윈, VR, AR로 융합할 수 있는 종합 엔진인 Unity, Unreal Engine등이 이미 국내 BIM시장에 진출해 있다.

엔진은 CPU와 GPU를 모두 사용하며, 각종 물리적 성격을 부여할 수 있고, Visual Scripting과 인공지능을 탑재하고 있다. 또한 URP(Unversal Rendering Pipeline)의 실사와 같은 렌더링, 환경에 따라 변화하는 매핑, Asset store와 Github의 방대한 DB와 연동되어있다.

각종 고화질 영상으로 높아진 대중의 눈높이에 부합할 수 있는 방법으로는 각종 그래픽 Shader를 적용하여 영화와 게임 수준의 특수효과를 모델에 부여하는 방법이 있다.

각종 센서와 연동된 IoT와 영상기술의 융합은 ICT개발지수 최하위권인 건설업의 부족한 부분과 이용분야의 편리함과 즐거움을 채워줄 것이다.


제작1) GPU엔진을 활용한 BIM Viewer

BIM모델을 제작하고 활용하는 툴은 방대하고, 서로 간 복잡한 연결형태를 가지고 있다. 거대한 용량과 기능에 비해 높은 이용료를 요구하고 있으며, 건축과 토목분야를 위한 툴로써 곡선과 자연재료를 표현하는 능력도 한계가 따른다. 또한 설계 중 작성중인 BIM을 검토할 수 있는 IFC무료 뷰어의 경우 저용량 뷰어로의 한계가 있고, Navisworks, Infraworks의 경우 고가의 이용료에 고성능 PC성능을 요구한다.

이러한 문제를 해결하기 위해 BIM모델을 GPU를 통해 표현하는 방식을 사용하였고 수목의 경우 Speedtree, 지형은 C#언어를 통해 Terrain모델로 변환하는 방식을 적용하였다.

또한 가상드론을 활용하여 BIM모델을 자유롭게 비행하며 확인할 수 있는 시스템을 제작하였고, 드론 조작은 실제와 같은 양손 스틱형을 적용해 실제와 유사한 드론 비행방식으로 검토와 동시에 드론 비행연습 기능이 가능하도록 하였다. 공간조성이 완료된 후에는 ICT안내시설로 운행 중 안전사고나 비행허가 걱정 없이 공간을 둘러보고 정보를 얻을 수 있는 장점이 있다.

어렵게 제작한 BIM을 건설 분야에서만 사용하기보다는 Shader와 AI를 추가하여 스마트 안내시설로 변화시켜 교육, 홍보, 문화적 측면으로 활용하는 방안도 가능하다. 이제는 BIM의 부족한 부분의 한계에 좌절하기 보다는 AI와 코딩, 그래픽 엔진을 융합해 상상을 현실화하는 시대로 만들어가야 할 것이다.


제작 2) AI를 활용한 가상수족관 제작

보급되고 있는 인공지능의 종류를 알아보면 그래픽, 언어, IoT 등 분야별로 특화되어 가고 있으며 TensorFlow, GPT3를 활용한 Art Engine, DALL-E등이 다양하게 출시되어있다. 소개 영상만으로도 기대감과 무력감을 동시에 느끼게 되며 현실에 억눌린 의욕을 다시 끌어 올리는 효과도 있는 것 같다.

이번 인공지능 학습도 모델링, 코딩, BIM, IoT 연계가 가능한 그래픽엔진을 사용하였다. 적용할 알고리즘으로는 인공지능 기초 입문에 사용하는 군집(Flock)이론을 사용했고, 결과를 실험할 도구들로는 H/W제어에 C언어, 캐릭터 제작과 리깅, 애니메이션에는 Blender, S/W제작은 C#의 Unity엔진을 사용하였다.
우선 학습대상으로는 반응형 AI수족관을 선정하였다. 이유는 인위적으로 조성한 해양공간으로 인한 해양 동·식물의 열악한 서식환경 문제와 막대한 유지비용 절감 및 용이한 접근성에 있지만, 이미 훈련을 통해 실제 어류의 지능을 뛰어넘은 AI물고기의 존재감도 한몫을 했다.

군집이론은 1987 Craig Reynolds 박사의 연구로 조류, 어류 등 집단으로 생활하는 대부분의 생물종에 해당 되며 군집의 성향은 1)관심분야에 다가가거나 2)일정거리를 유지하거나 3)두려움을 회피한다는 내용이다.


▲ Separation

▲ Alignment

▲ Cohension


마치 프렉탈과 보르노이패턴, 피보나치수열과 닮아 있으며 월리엄 블레이크의 글처럼 한 알의 모래와 한 송이 꽃에서 세상의 원리를 읽어나가는 통찰력을 필요로 한다. 

글·사진 _ 이두열 소장  ·  EM디자인
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