Although the disaster rate of the industry as a whole is on a downward trend, the disaster rate of the construction industry is on an ongoing trend. Therefore, in this study, we analyzed safety accident statistical data of the construction site over the past three years. As a result of the analysis, the incidence of disasters at small construction sites was very high. And the proportion of disaster occurred for workers who worked in less than 6 months even roughly 92.6%. In addition, as a result of analyzing the form of disaster occurrence, the crash was 34.1% and the fall was 15.1%. The analysis results of these construction safety accidents are to provide as a basic material for developing a policy that can prevent safety accidents and a safety accident prediction model.
Even large construction projects of nuclear power plant construction and production data is increasing dramatically due to the introduction of ICT technologies, such as 3D scanning technology, wireless communication technology, virtual construction management technology. There are various attributes and types of data to be produced and managed because the documents generated by the contract method are different from the cost processing method. According to the requirements of the international nuclear bid, it is required to present the cost that is calculated based on resource quantity. This research considers ways in which the cost management based on the resource quantity.
Construction documents or Data is highly valuable as the information that process are stored in. However it is not systematically manage to a document, productivity decrease and important information that can be reused to other projects is lost. The purpose of this study is a development for linked management prototype of construction data and documents that can manage to construction documents along with data, based on stored data, create second information. It is anticipated that searching time and efforts will be effectively reduced.
In this study, the study was conducted to derive the utility of the safety management system applying block chain technology and big data technology to improve the problems of construction sites where concealment and operation of safety accidents occur. If block chain technology and big data technology are applied to construction safety management, transparent data can be collected, and based on the collected data, it is possible to predict accidents that can occur at the construction site and establish countermeasures. It can also be an opportunity to strengthen the safety awareness of construction workers and managers, and can clearly identify the responsibility in the event of a safety accident. This study suggests that the application of the 4th Industrial Revolution technology could be a great opportunity to innovate the construction industry which is less than other industries.
With the development of digital technology, construction companies at home and abroad are in the process of computerizing work and site information for the purpose of improving work efficiency. To this end, various technologies such as BIM, digital twin, and AI-based safety management have been developed, but the accuracy and completeness of the related technologies are insufficient to be applied to the field. In this paper, the learning data that has undergone a pre-processing process optimized for recognition of construction information based on structural members is trained on an existing artificial intelligence model to improve recognition accuracy and evaluate its effectiveness. The artificial intelligence model optimized for the structural member created through this study will be used as a base technology for the technology that needs to confirm the safety of the structure in the future.
The performance measurement of construction projects has traditionally been evaluated as a prerequisite for successful project completion. Considering this importance, the UK and the US are operating quantitative performance measurement systems for construction projects. However, in the case of Korea, there is a limit to the use of existing methods due to the limitation of data collection. Recently, in consideration of the domestic situation, research is being conducted to measure the quantitative performance of a project by using big data including progress and project attribute information. Therefore, this study aims to present the design direction of a performance monitoring system using Quality Function Deployment.
In this study, the accuracy of the assembly rate of fine aggregate and the cleavage rate of coarse aggregate was analyzed using the constructed learning data. As a result, it was possible to predict the distribution of assembly rate for fine aggregate through a simple sample collection image, showing an accuracy of 96%. The classification of the aggregates could be confirmed by analyzing the fracture shape of the gravel, showing an accuracy of 97%.
기존의 선형 공정계획은 마스터 스케쥴과 같이 작업분류체계의 대분류 레벨의 작업을 사선의 형태로 표현하는 데 국한하고 수작업으로 작성하였다. 즉, 네트워크 공정표의 정보를 활용하지 못하고 독립적으로 선형 공정표를 작성하여 보고용 또는 전체 공정계획 확인용으로 사용하고 있는 실정이다. 따라서 기존에 축적된 자료가 많은 네트워크 공정표를 기반으로 선형 공정표를 자동으로 생성할 수 있는 시스템 개발이 필요하다. 이에 본 연구는 선형 공정표 구현을 위한 데이터 프로세스 모델, 데이터 플로 다이어그램, 데이터모델을 구축하고 시스템 프로토 타입의 시스템 솔류션 구조, 클래스 다이어그램, 데이터 타입스키마를 개발하고자 한다. 즉, 네트워크 공정표를 선형 공정표로 변환하기 위한 시스템 프로토타입 개발의 선행 연구를 수행하는 것이 본 연구의 목적이다.
본 적용성 평가 연구에서는 기초연구에서 제안된 지반굴착시 소요되는 전기에너지와 지반의 표준관입시험 N값에 대한 상관식의 타당성을 검증하기 위하여 전류값과 굴착깊이 계측을 위한 측정센서와 데이터 저장시스템을 개발하였으며, 현장시험시공을 수행하였다. 현장시험시공에서 계측된 전류값과 굴착속도는 상관식을 사용하여 표준관입시험 N값 추정에 이용되었으며, 추정한 표준관입시험 N값은 지반조사로부터 실측된 N값과 비교하였다. 현장시험시공 결과 지반굴착에 소요되는 전기에너지는 표준관입시험 N값을 추정하는 지표로 활용될 수 있으며, 말뚝기초의 선단위치를 결정하는 시공관리 자료로 활용될 수 있음을 확인하였다.
설계단계에서 작성된 BIM모델은 후속 단계 전환을 통한 사전검토 및 공정관리 등에 활용될 수 있다. 그러나 실제 BIM적용 사례들의 경우 설계단계와 시공단계의 활용 목적성 등의 차이로 인해 설계단계의 모델의 활용이 아닌 시공단계에 적합한 새로운 모델을 작성하는 등 추가 작업이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 시공단계에서 재작성 없이 설계단계 BIM모델의 재활용 방안으로 객체 분할을 제안하며, 이를 위해 객체의 기본요소인 정점 데이터를 기반으로 분할 면을 생성하여 객체 분할에 활용하는 방법론을 제시한다. 또한 실제 BIM모델에 적용 및 분할 객체의 4D CAD 시스템 연동과 기존 분할 방법과의 비교를 통해 활용성을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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