Automatic calculation of inclination angle of a structure based on 3D reconstruct digital twin using neural deep learning model and SFM technology

인공지능과 융합된 디지털 트윈 기술은 국방 분야를 비롯한 다양한 산업 전반에 시뮬레이션 도구로서 그 활용도가 증대되고 있다. 다양한 객체로 구성된 3차원 모델을 신속하고 값싸게 구축하는 기술은 이 분야에서 매우 중요하며, 여러 장의 2차원 이미지를 통하여 3차원의 모델을 자동으로 구축하는 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서 단순한 사진 촬영을 통하여 구조물의 기울기를 산출하기 위한 3차원 모델 자동 구축방법에 관하여 다루었다. 해당 기울기 산출의 대상 구조물의 일례로 통신주를 선택하여 적용하였다. 촬영된 2차원 이미지로부터 통신주를 분리해내기 위하여 Mask R-CNN을 통한 통신주 인지 및 오브젝트 추출 모델을 개발하였으며, 각 오브젝트들로 구성된 3차원 모델 구축하기 위하여 SFM 기술 기반 알고리즘을 제안하였다. 최종적으로 추출된 2차원 이미지와 3차원 데이터로부터 통신주와 지면과 이루는 각도를 자동으로 산출하였으며, 현장 측정 데이터와 비교하였다.