• Journal of the Korea Construction Safety Engineering Association
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• v.2 no.1 s.3
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• pp.65-77
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• 1992

철근콘크리트 건물에 발생하는 균열은 그 원인이 크게 표1과 같이 콘크리트의 재료성질과 시공 그리고 외적요인과 하중으로 분류되고 있다. 그중 외벽에 발생하는 균열의 원인은 콘크리트 수축에 기인하는 것외에 다짐불량에 의한 코올드 조인트와 철근 부식 등에 의한 팽창균열 등 여러가지가 있다. 본고는 특히 중요한 수축균열에 한정하여 그 실태와 대책의 동향을 설명한다.「수축에 의해 발생하는 균열」의 원인은 콘크리트의 건조수축, 수화열에 의한 열수축 및 외기온의 변동에 의한 온도수축으로 대별될 수 있다. 실제의 건물 외벽균열은 이들이 복합적으로 작용하여 발생한다. 따라서 본 고에서는 이러한 종류의 균열실태에 대해 조사사례와 연구보고를 소개함과 동시에 균열 메카니즘. 방지대책 등에 대해 이해를 돕기 위한 자료를 제공한다. 본고는 1992년 2월에 소유가 발표한 일본 콘크리트 공학의 "RC건물외벽의 수축균열의 실태와 그 대책"을 중심으로 요약한 내용이다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.37 no.6
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• pp.815-820
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• 2013

With the development of technology, there has been a considerable increase in the number of skyscrapers in the world. Accordingly, there are increasing requirements with regard to maintenance, such as cleaning, painting, and inspection. However, it is extremely dangerous to work on the walls of buildings, and falls from buildings have accounted for a large proportion of construction accidents. In particular, as the number of buildings with irregular shapes increases, the accident rate during maintenance work has increased each year, with most accidents leading to deaths. An alternative solution must be developed with the commercialization of automatic systems. In this study, fundamental research has been conducted for drafting and commercializing an automation tool with a built-in guide system that can perform cleaning.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.01a
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• pp.303-304
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• 2019

본 논문에서는 자연재해나 노후화로 인해 많은 건물의 외벽에 균열(Crack)이 생기고 있고, YOLO 딥러닝 기법을 이용하여 텐서플로우(Tensorflow)기반 균열 데이터의 학습 과정을 거쳐 가중치 파일을 획득하고, 이를 기반으로 효율적으로 건물 관리를 할 수 있는 드론(Drone)에 장착된 카메라를 이용한 실시간 영상으로 건물 외벽 균열을 촬영하고 균열을 감지하여 사용자 모니터에 감지된 균열을 경계 상자를 통해 검출하고, 검출 사진과 위치를 기록하도록 시스템을 개발하였다.

• Fire Protection Technology
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• s.30
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• pp.6-9
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• 2001

• Fire Protection Technology
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• s.25
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• pp.39-43
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• 1998

• Korean Architects
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• s.537
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• pp.82-83
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• 2014

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2007.06a
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• pp.233-239
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• 2007

현행 지적도에는 건물 위치가 표시되지 않아 지적도 활용 시 건물 위치 식별이 어렵고, 지적현황측량에 따른 비용과 시간의 소요와 불편을 격고 있으며, 지상 건물의 경계 침범으로 인한 분쟁과 소송이 일어나고 있다. 건축물 경계 추출에 관한 선행연구에서 수치정사사진과 LiDAR를 이용한 건물 경계를 추출은 원칙적으로 지적측량의 원리와 상이한 기준으로 실제 지상의 외벽 경계선이 아닌 건축물의 옥상층 경계선을 추출하였다. 따라서 본 연구에서는 건물등록을 위해 시도해 보지 않았던 건축도면을 이용하여, 기존연구에서 고려되지 못한 지붕선이나 처마선이 아닌 실제 지적측량에서 기준이 되는 외벽의 경계선을 등록하기 위해 건축도면을 활용하였으며, 등록하는 과정에서 ArcGIS 엔진을 이용하여 개발한 자동 등록 방법을 사용하였다. 지적도 필지 경계선과 건축도면의 필지 경계선을 기준으로 등록한 결과 지적현황측량 성과와 수치지역에서 연결오차로 RMSE가 0.10m, 도해지역에서 0.16m로 나타났다. 따라서 건축도면을 이용하여 지적도에 건축물의 경계를 등록함으로써 지상측량을 보완할 수 있으며, 3차원 지적구축을 위한 기반을 조성하고, 지적재조사사업에서 시간과 경비를 획기적으로 절감할 수 있을 것이다.

• The Magazine of the Society of Air-Conditioning and Refrigerating Engineers of Korea
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• v.17 no.4
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• pp.336-341
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• 1988

바람은 건물 외벽에서의 압력차의 주요인의 하나이다. 바람에 의한 압력차를 정확히 예측할 수 있다는 것은 외벽에 있어서의 풍하중, 건물내로 투입되는 공기양의 설계치 결정, 그리고 건물을 사용하는 거주인의 병리학적 면에서 보다 중요한 것이다. 단열재로 잘 설계된 건물에서는 투입되는 공기에 의한 열부하가 전체 열부하의 30 ~ 50%도 될 수 있으며, 화재시 화염과 연기의 확산에도 중요한 문제이다. 20층 아파트를 사용해서 실물실험을 한 후 측정된 여러가지 값을 예측할 수 있는 방법을 고찰했으며 본 연구에서는 건물에서 바람에 기인되는 압력차를 예측하는 modeling과 Simulation에 있어서의 고찰할 여러가지 재원을 제시했다. 또한 Model을 이용한 실험결과는 Simulation에 있어서 적합한 조건을 충족시키면 풍동을 사용하여 바람에 기인하는 압력차를 예측할 수 있다는 것이 증명되었다.

• The Magazine of the Society of Air-Conditioning and Refrigerating Engineers of Korea
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• v.31 no.8
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• pp.19-22
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• 2002

• The Safety technology
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• no.179
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• pp.62-63
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• 2012