조선소에서는 아직까지 줄자와 같은 단순한 도구를 사용하여 치수를 관리하고 있다. 또한, 광파기와 같이 x, y, z 좌표를 측정할 수 있는 좌표 측정기를 사용하여 품질관리를 수행하고 있지만, 다수의 전담 인력을 필요로 하며 대형 구조물에 대한 측정에 많은 시간이 요구된다. 또한, 조선소는 선박과 같은 대형 제품을 건조하는 곳으로 협소한 작업 공간과, 작업 또는 크레인 이동으로 인해 발생하는 진동으로 높은 측정 정확도를 확보하기 어렵다는 문제점이 있으며, 특히 작업자의 숙련도에 따른 측정 오차의 차이가 크게 발생할 수 있다.
최근 조선분야에서도 대형 조선소를 중심으로 LNGC(Liquified Natural Gas Carrier)의 CCS(Cargo Containment System) 편평도(Flatness) 관리, 컨테이너선(Container, CNTR)의 셀 가이드(Cell guide) 간격 측정 및 선측갑판상부(Hatch/Coaming Top)의 편평도 측정, 선박블록 연결부 조립을 위한 외측 시뮬레이션 등 일부 품질관리에 3차원 스캐닝 기술을 적용한 스마트 생산관리 사례가 증가하고 있다.
3차원 스캐닝은 품질관리 전략의 한 요소로서 조선해양산업 뿐만 아니라 다양한 산업군에서 널리 사용되는 기술이다. 3차원 스캐너는 기존 조선소의 품질관리 방식과는 달리 다수의 인력과 많은 측정 시간이 필요하지 않으며 작업자의 숙련도와 관계없이 짧은 시간에 대상물의 형상을 빠르고 정확하게 측정할 수 있다는 장점이 있다. 조선소의 관리 블록이 대형화되면서 제품 관리를 위한 측정 포인트 또한 증가하게 되었으며 이에 짧은 시간에 수천만개의 포인트 클라우드 측정이 가능한 3차원 스캐너를 이용해 높은 정확도를 가진 데이터를 획득할 수 있는 방법이 부각되고 있다.
하지만 전담부서 개설과 더불어 별도의 시스템(하드웨어 및 소프트웨어) 인프라 구축을 위한 비용, 데이터 후처리(Post-processing)에 드는 시간 및 전담 인력 등을 고려해볼 때 3차원 스캐너를 조선소 업무 환경에 도입하기엔 아직 많은 어려움이 있다. 이러한 어려움에도 불구하고 3차원 스캐닝은 기존 조선소에서 수행하는 품질관리 방법 대비 측정 데이터의 정확도와 신뢰성을 높일 수 있다는 장점이 있다. 따라서 다양한 제품군과 생산환경을 가진 조선소 특성에 맞는 측정 방법과 측정 장비를 선정하는 등 디지털 품질관리 공법 수립이 필요하다고 할 수 있다.
이에 본 연구에서는 3차원 스캐너를 사용하여 선박블록, 선미 부가물, LNGC 화물창과 같은 대형 구조물의 정밀 측정을 목적으로 최적의 측정 조건 범위와 방법을 제안하고자 하였다. 먼저 조선분야에서 활용가능한 3차원 스캐닝 방법론을 정의하였으며, 스캐닝 특성에 따른 애로사항 분석 및 데이터 품질에 영향을 주는 다양한 요소들을 고려해 정확도가 높은 포인트 클라우드를 확보하기 위한 방안을 검토하였다. 3차원 스캐너는 다양한 위치와 각도에서 대상물을 계측할 수 있으며 높은 정확도를 가진 포인트 클라우드는 실제 대상물의 위치 및 형상과 거의 일치한다. 정확도는 스캐닝 방법론(Scanning methodology), 환경 조건, 데이터 처리 기술 등 다양한 요소로 인해 영향을 받을 수 있으며 따라서 본 요소들을 최대한 고려하여 정확도를 높이는 것이 중요하다. 이에 거리(Distance), 대상물의 각도(Tilt), 조명(Light)과 같은 조건들을 고려하여 3차원 포인트 클라우드의 정확도를 향상시키기 위한 계측 특성(Scanning characteristic) 테스트를 수행하였으며, 단거리 핸드헬드 스캐너(Handheld optical 3D scanner), 광대역 스캐너(Long-range 3D scanner), 3차원 공간 및 깊이를 인지할 수 있는 라이다 카메라(LiDAR Camera), 깊이 카메라(Depth Camera) 장비를 활용해 테스트 환경을 구축하였다. 테스트 대상으로는 반구(hemispherical), 직육면체, 정육각형과 같은 다양한 형상을 대상으로 색상에 따른 3차원 곡면 형상 정확도, 면 인식 정확도, 선형 및 각도 치수 정확도를 분석하였다. 정확도 높은 데이터 확보가 가능한 이상적인 측정 조건을 도출하여 대형 구조물 측정 시 최적의 스캔 플랜(Scan plan) 수립에 활용하고자 하였다.
본 결과를 바탕으로 테스트의 효용성을 검증하기 위해 실제 조선소에서 건조되는 선박블록 연결부의 가상 조립 시뮬레이션, 선미부 부가물 설치 시뮬레이션, LNGC 멤브레인 화물창의 편평도 분석 등 활용 가능한 3차원 기술들을 검토하였으며, 3차원 스캐닝 기술의 적용타당성을 검증하였다. 기존에 수행되는 2차원 측정 및 품질관리에 투입되는 인력과 시간, 수작업 측정의 오작 가능성을 고려했을 때 3차원 스캐너를 활용한 디지털 품질관리는 정확도를 충분히 개선할 수 있다고 판단되며 공수절감에 따른 직접적 효과 또한 매우 클 것으로 분석된다. 하지만, 대상물의 크기가 크고 형상이 복잡할수록 포인트 클라우드의 후처리 작업은 복잡하고 시간이 많이 소요될 수 있으며 별도의 인력과 시간이 투입되어야 하는 문제가 발생할 수 있다. 일반적으로 데이터 후처리는 스캐너 제조사 전용 소프트웨어를 사용하여 수행해야 하지만, 데이터 분석(Data analysis)은 품질검사 소프트웨어를 사용하여 수행할 수 있으며, 스크립트화 및 자동화를 통해 분석 공수를 크게 절감할 수 있을 것으로 판단된다. 장기적으로 오픈소스 라이브러리(Open source library) 및 인공지능 기술을 이용하여 포인트 클라우드 후처리 기술 개발을 통해 계측, 처리, 분석 절차 전체를 자동화할 필요가 있다. 본 연구 결과는 다양한 조선해양 제품에 적용 가능하며, 현장 여건을 고려한 최적의 스캔 계획 수립 및 방법 적용을 통한 조선소 대형 구조물 고품질 디지털 데이터 확보가 가능하며, 축적된 데이터 가공을 통한 지속적인 품질관리 및 다양한 활용이 가능할 것으로 기대된다.