본 논문에서는 빌딩 자동제어용 센서 및 신호의 듀플리케이터(Duplicator)를 개발한다. 개발된 듀플리케이터는 빌딩 자동제어에 사용되는 여러 개의 센서를 원거리에 있는 빌딩자동화기기에 직접 연결하지 않고 데이터 수집장치와 데이터 송신장치간의 논리적 통신방식을 사용하여 센서 데이터를 그대로 복원한다. 이때 센서의 신호가 원거리로 전송될 때 발생될 수 있는 전기적인 오차를 줄일 수 있고 자동제어의 시공원가를 절감시킬 수 있다. 또한 논리적 통신방식으로 개방형 프로토콜을 사용하기 때문에 상용 HMI와 호환이 되어 확장성을 보장한다. 개발된 듀플리케이터의 성능을 평가하기 위하여 실제 환경에서 시운전을 수행하여 정상 동작함을 보였다. 또한 측정 오차율, 동작 온도, 동작 습도 등에 대하여 공인 시험기관의 장비를 사용하여 실험한 결과 우수한 성능을 나타내었다.
본 연구는 가 지지점을 이용한 프리스트레스된 강재 라멘식 보도육교를 설계하고 시공하는 전반적인 과정을 제시하였다. 설계의 자동화를 위하여 전산 프로그램을 개발하였으며 지간별로 매개변수 연구를 수행하여 적절한 단면을 제시하였고 이를 기존의 강재 단순보형 보도육교와 형고 및 강재량 면에서 비교하였다. 지간장 $20{\sim}45m$에 대한 연구결과, 주형고의 경우에는 $26{\sim}48%$, 강재량의 경우에는 $25{\sim}34%$의 재료 절감 효과를 나타내었으며. 지간장이 클수록 절감 효과가 큰 것으로 분석되었다.
본 논문에서는 강구조물의 제작 및 시공에서 용접이음부의 고품질을 확보하기 위하여 강구조물 용접이음부 외부결함의 자동검출에 관한 화상처리 알고리즘을 개발한다. 개발 알고리즘은 광학계의 적절한 배치에 의해 얻어지는 4매의 입력화상을 이용하여 기존의 기법에서 검출할 수 없었던 용접이음부 외부결함을 검출할 수 있음을 보인다. 용접 외부결함이 존재하는 시험편을 제작하고 실험을 통하여 개발 알고리즘의 유용성을 확인하였다. 또한 검출된 용접외부결함의 분류 결과를 육안검사 결과와 비교하였다.
수치지도는 지형도 제작뿐만 아니라 지리정보체계 구축 및 활용, 토목설계 및 시공, 국토계획 등 다양한 분야의 기본이 되는 중요한 디지틸 지리정보이다. 따라서 정확도가 높은 수치지도의 제작은 지킥정보체계의 활용성을 높이고 디지틸국토를 완성하기 위한 필요조건이다. 본 연구는 수치지도 Ver2.0 제작 시 정위치 편집과 구조화 편집 이후에 이루어지는 검수 공정을 자동화시컥 전수 검수가 가능하도록 하여 오류가 최소화된 수치지도가 생산될 수 있도록 했으며, 이 때 오류를 자동으로 인식하고 탐색하여 유형별로 분류한 뒤 해결방법까지 제시하는 자동 오류검출 방법을 적용시켜 기존 기술에 비해 정확성, 효율성과 경제성을 높였다.
Recently, the trend in architectural forms has been toward taller and larger building. The building materials, therefore, are getting larger and heavier as wall. Most of the construction projects are, however, dependent on outdated equipment and human resources. Construction processes up to now face a number of problems, including dangerous work, high construction cost and heterogeneous construction quality. In various construction sites, automation in construction has been introduced to address these problems. This paper proposes a human-machine cooperative system in the construction site; the system utilizes construction of a curtain wall in tall buildings. The use of automation system at construction sites can reduce the need of human involvement. Construction time and cost can be reduced as well. The most important aspect of the use of automation system at construction sites is prevention of accidents.
Current methods for construction site modeling employ large, expensive laser range scanners that produce dense range point clouds of a scene from different perspectives. Days of skilled interpretation and of automatic segmentation may be required to convert the clouds to a finished CAD model. The dynamic nature of the construction environment requires that a real-time local area modeling system be capable of handling a rapidly changing and uncertain work environment. However, in practice, large, simple, and reasonably accurate embodying volumes are adequate feedback to an operator who, for instance, is attempting to place materials in the midst of obstacles with an occluded view. For real-time obstacle avoidance and automated equipment control functions, such volumes also facilitate computational tractability. In this research, a human operator's ability to quickly evaluate and associate objects in a scene is exploited. The operator directs a laser range finder mounted on a pan and tilt unit to collect range points on objects throughout the workspace. These groups of points form sparse range point clouds. These sparse clouds are then used to create geometric primitives for visualization and modeling purposes. Experimental results indicate that these models can be created rapidly and with sufficient accuracy for automated obstacle avoidance and equipment control functions.
세계적으로 Modern High-Power TBM을 이용한 터널공사가 점점 많아지고 있다. 특히 오늘날의 고성능 TBM의 개발로 많은 터널공사에서 성공적인 결과를 가져왔으며, TBM 동력의 향상과 커터 등 면판설계 기술의 발달, 및 TBM 굴진율 예측 소프트 웨어의 사용 등으로 터널공사의 자동화, 기계화가 이뤄 졌으며, TBM 장비조달은 OPP 방식을 이용한 발주자 직접 구매 방식이 TBM 선진국에서 효과적으로 사용되고 있다. 최근 많은 나라에서 환경 민원 등의 문제로 인해 도심지의 발파공법사용이 금지되어 TBM을 이용한 터널의 기계화 시공이 세계적인 추세이다.
최근, 도로의 고속화와 직선화로 인해 대단면 장대터널이 증가하고 있다. 그 때문에 터널굴착시 효율성이 극대화된 방법이 요구되고 있는데, 그 중 카트리지형의 기존 화약류 대신 기계화 장전 시스템을 활용한 벌크에멀젼시스템의 도입이 적극적으로 검토되고 있다. 이 연구는 대단면 장대터널에서의 다양한 효율과 터널발파에서의 새로운 공법인 벌크에멀젼시스템을 소개하고자 한다. 그리고 현장 실험을 통해 커트리지 시스템과 벌크에멀젼 시스템의 효율을 비교해보고자 한다.
건설 품질관리는 건설 프로젝트의 성공적 수행을 위한 필수요소이다. 최근 ICT 기술 적용이 활성화 됨에 따라 현장 검측 업무에 첨단 기술 및 장비를 활용하기 위한 다양한 시도가 이루어지고 있다. 그러나 개별적 검측업무에 대한 첨단기술 적용에 앞서 전체 검측업무를 선제적으로 계획하는 것이 매우 중요하다. 본 연구의 목적은 건설 검측업무에 첨단 기술 및 장비를 활용하기에 앞서 검측대상과 관련 정보를 명확히 도출하기 위한 데이터베이스와 그 데이터 베이스를 활용하기 위한 알고리즘을 개발하는 것이다. 또한 건축 시공계획에 따라 검측업무에 해당하는 액티비티를 자동 생성하기 위한 프레임워크를 제안하였다. 그 방법으로 국토교통부에서 고시한 책임 상주 감리 체크리스트의 검사 항목을 바탕으로 검측 대상, 검측 시기, 검측 방법, 검측 범위, 검측 제약요소를 분석하고 분류하였다. 본 프레임워크는 철근 콘크리트 공사 사례에 적용되었다. 개발된 건설 검측 업무 액티비티 자동 생성 프레임워크는 건축 시공을 위해 사용하는 공정관리 프로그램, 검측업무 및 검측기술을 연계하는데 적용할 수 있다. 향후 다양한 건설 프로젝트의 검측 업무 시, 액티비티 자동 생성 및 자동화를 위한 기초로 활용될 것으로 판단된다.
지금까지 국내에서는 수 많은 터널들이 완공되어 오면서 시공에서뿐 아니라 설계에서도 다양한 경험과 기술이 지속적으로 축적되어 왔다. 따라서 이제는 매우 복잡한 지질조건 또는 특수한 터널구조가 아니라면 일반적인 터널설계작업은 설계 항목에 따라 기존 유사 설계사례를 수정 또는 보완하는 것만으로도 충분한 경우도 적지 않다. 특히 터널발파설계의 경우, 실제 터널시공시 현장에서 시험발파를 통해 시공을 위한 발파설계를 추가로 수행하는 것이 일반적이라는 것을 감안할때, 설계단계에서 수행하는 발파설계는 예비설계 성격을 지니고 있어 기존의 유사 설계사례를 참고하는 것도 타당하다고 사료된다. 한편 최근 4차산업혁명시대에 들어서면서 전 산업분야에 걸쳐 그 활용도가 급증하고 있는 인공지능은 터널 및 발파분야에서도 다양하게 활용되고 있지만, 발파터널의 경우 발파진동 및 암반분류 등의 예측 분야에서 주로 활용되고 있을 뿐 터널발파패턴 설계에 활용된 사례는 많지 않다. 따라서 본 연구에서는 터널발파설계를 인공지능의 한 분야인 머신러닝 모델을 이용하여 자동화하기 위한 시도를 하였다. 이를 위하여 25개 학습용 터널설계 자료 및 2개의 시험용 설계자료에서 4가지의 입력데이터(지보패턴, 도로유형, 상반 및 하반 단면적) 및 16개의 출력데이터(심발공 종류, 비장약량, 천공수, 각 발파공 그룹별 공간격과 저항선 등)를 발췌하였다. 이를 기반으로 3가지 머신러닝 모델, 즉, XGBoost, ANN, SVM 모델을 시험한 결과 XGBoost모델이 상대적으로 최상의 결과를 나타내었다. 또한 이를 이용하여 실제 발파설계 상황을 가정하여 발파패턴을 제안하도록 한 결과 일부 항목에서 보완이 필요하긴 하지만 일반적 설계와 유사한 결과를 나타내었다. 본 연구가 기초연구 성격이어서 전체 발파설계를 완벽하게 수행하기는 아직 부족하지만, 향후 충분한 발파설계데이터를 확보하고 세부적인 처리과정을 보완하여 실용적인 활용이 가능하도록 추가 연구를 수행할 계획이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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