• Khatib & Alami

    군용 3D 현실 모델

    무스카트, 오만

프로젝트 개요

국가 규모 디지털 트윈 제작

국가 안보를 향상하기 위해 오만 술탄국은 중동 국가의 약 250km²에 달하는 세부적인 디지털 트윈을 제작하고자 했습니다. 오만은 Khatib & Alami와의 계약을 통해 UAV(드론)로 약 330,000건의 이미지를 캡처하고 43,000개의 완전히 텍스처링된 건물을 포함하는 3D 현실 모델을 구축했습니다. 오만의 요구 사항에 맞추기 위해 Khatib & Alami는 높은 수준의 정확도를 제공하고 125일이라는 엄격한 마감 기한을 충족해야 했으며 비행 및 이미지 캡처에 사용할 수 있는 시간은 14일밖에 되지 않았습니다. 강렬한 햇빛, 높은 온도, 습도 상승, 바람으로 인한 어려움도 겪었습니다. 빠듯한 비행 일정과 다투어가며 작업하면서 비행 기회를 잃기 전에 캡처한 이미지가 정확한지 확인해야 했습니다.

적합한 애플리케이션을 찾아 문제 해결

제한된 비행 시간 동안 캡처된 이미지의 정확성을 확인하기 위해 비행 문제에는 팀과 협력하는 세심한 관리가 필요했습니다. 데이터를 캡처하고 현실 모델을 생산하기 위한 가장 적절한 소프트웨어를 찾는 것이 마감 기한을 맞추고 요구되는 높은 수준의 정확성을 충족하기 위한 열쇠였습니다. Khatib & Alami는 프로젝트를 시작하기 전에 다양한 애플리케이션을 검토하여 어떤 애플리케이션이 가장 효과적일지 판별했습니다. 한 애플리케이션에서 제작되는 이미지는 크기가 너무 커서 넓은 생산 영역에서 빠르게 작업할 수 없었습니다. 다른 애플리케이션에서는 정확한 GSD(지상 샘플링 거리) 계산이 불가능했으며, 또 다른 애플리케이션은 넓은 영역에서 높은 품질을 만들어낼 수 없었습니다.

벤틀리 애플리케이션으로 다시 성공하기

Khatib & Alami는 마침내 ContextCapture를 통해 문제를 해결할 솔루션을 찾았습니다. 그들은 이 애플리케이션이 넓은 영역의 현실 모델링을 지원하며 다양한 형식으로 신속하게 정보를 생성하여 GIS를 통합할 수 있다는 것을 빠르게 깨달았습니다. 타일링 지원은 올바른 이미지에 대한 일치 사항을 찾아 캡처하는 동안 데이터 오류를 극복하는 데 도움이 되었습니다. 재구성 알고리즘은 다양한 이미지 밝기 수준과 각도를 매끄럽게 통합하는 데 도움이 되었습니다. Khatib & Alami는 ContextCapture의 상호 운용성을 활용하여 캡처한 데이터를 3D 현실 모델을 생성하는 데 익숙한 제3자 애플리케이션으로 내보냈습니다. LumenRT를 통해 Khatib & Alami는 잠재적인 홍수 시뮬레이션을 구성하고 주간/야간 주기를 생성할 수 있는 애니메이션 비디오를 사용하여 디지털 트윈에 생명을 불어넣었습니다.

더 적은 비용으로 기대 이상의 성과 달성

벤틀리 애플리케이션의 지원을 통해 Khatib & Alami는 오만의 기대를 훨씬 뛰어넘었습니다. UAV 비행을 통해 예상보다 많은 데이터를 캡처했으며, 동일한 14일의 기한 내에 조사 영역을 250km²에서 280km²로 넓힐 수 있었습니다. 원래 계획은 10cm의 GSD 및 20cm의 DSM 정확도를 달성하는 것이었지만 결과물의 GSD 및 DSM 정확도는 모두 5cm에 달했습니다. 더 뛰어난 결과를 얻었음에도 불구하고 벤틀리 애플리케이션을 통해 설계 프로세스 중에 비용을 절약할 수 있었습니다. 팀은 자동화를 통해 자원 시간을 줄여 미화 150,000달러를 절약할 수 있었습니다. 프로젝트가 예상 기간인 125일보다 짧은 90일 만에 마무리되어 추가적으로 미화 48,000달러의 비용을 절약했습니다. 이제 절감된 비용은 오만 정부에 전달되어 복잡한 시나리오 계획 및 최적화된 솔루션을 위해 디지털 트윈을 활용하여 국가를 안전하게 유지하고 잠재적인 혼란에 대비할 수 있습니다.

 

프로젝트 플레이북: ContextCapture, LumenRT

결과/팩트
  • 오만 정부는 43,000채의 건물을 포함해 무스카트 안팎 250km² 면적의 디지털 트윈을 고도로 정밀 제작하는 작업을 Khatib & Alami에 맡겼습니다.
  • ContextCapture를 사용하여 330,000개의 이미지를 캡처하고 빠듯한 14일 UAV 비행 일정 내에서 정확성을 검증할 수 있었습니다.
  • 또한 ContextCapture는 UAV를 지원하여 예상보다 많은 데이터를 포착할 수 있었으며, 디지털 트윈을 250km²에서 280km²로 확장했습니다.
  • 총 125일의 마감 기한은 촉박하게 여겨졌으나 효율성 개선을 통해 90일 만에 완료함과 동시에 상당한 비용을 절약할 수 있었습니다.
인용구:
  • 프로젝트를 제공하기 위해 저희 팀은 벤틀리의 ContextCapture 및 Esri ArcGIS를 사용하여 33만 장의 드론 이미지를 캡처하고, 디지털 트윈 모델과 3D로 전체 지역의 4만3천 개 건물을 3D로 자동 벡터링하여 매우 상세하고 고품질 시각화 및 분석을 수행했습니다. [디지털 트윈은] 더 뛰어난 품질로 일정보다 35일 앞당겨 단 90일 만에 제공되었으며 – 비용도 절감되었습니다.

    Rouba Zantout 관리자 및 수석 비즈니스 분석가 Khatib & Alami