• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2008.06a
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• pp.525-528
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• 2008

3차원 레이저 스캐너는 고해상도 3차원 영상을 제공하고 레이저 빔을 현장이나 대상물에 발사하여 짧은 시간에 수백만점의 3차원좌표를 기록할 수 있는 최신 측량장비로서 다양한 응용분야에서 두각을 나타내고 있다. 본 연구에서는 3차원 레이저 스캐너를 이용하여 공사현장에서 슬래브 시공 시 철근배근 경계를 추출 철근배근 상태를 검측 하였다. 실험측량결과 지상라이다로 철근배근 경계를 신속하게 추출이 가능하였으며, 추출된 자료와 슬래브 도면과의 비교를 통하여 철근배근에 대한 검측이 가능하였다. 이에 따라 공사현장에서 레이저 스캐너를 이용하여 빠르고 정확한 시공검측과 자료 구축이 가능할 것으로 예상된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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• 2019.05a
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• pp.157-158
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• 2019

Reinforcing bars are an important material for tensile strength of structures. For this reason, the inspection of the reinforcing bars confirming the layout and omission is very important for the safety of the structures. However, the current method of inspecting of the reinforcing bars through photographs of specific areas is difficult to identify condition all reinforcing bars. And It is also difficult to confirm after completion of a building. Therefore, reinforcing bar inspection using 3D scanner is required for automation of rebar inspection and database construction. For this purpose, this study test application of automated inspection method for rebar inspection using 3D scanner and discuss the effect of this method.

• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.24 no.1
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• pp.40-50
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• 2023

Quality control (QC) is an essential work for the successful construction project execution. Recently, robust application of ICT to the QC tasks leads to utilizing innovative technologies and equipment. However, overall planing of QC works needs to take place before applying new technologies to each and individual QC task. The objectives of this research involve developing a database and an algorithm that identifies QC tasks and related information upfront. In addition, the researchers developed a methodology to generate inspection tasks in conjunction with construction work tasks. The Korean Ministry of Land and Transportation provides standard supervision checklists. They were classified based on criteria of inspection items, methods, period and the scope. Reinforced concrete work was selected as a case study for validation of the method. This framework can function when planing construction tasks with any type of planning tools and innovative technologies. The researchers expect this framework may contribute to various construction projects when developing QC plans and tasks with applicable technologies.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.33 no.6
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• pp.2509-2518
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• 2013

Augmented reality (AR) technology visualizes a real type object that cannot simulate in virtual reality technology by overlapping a virtual object and real object in a computer system. This study suggests a methodology and prototype system for applying AR system to rebar distribution work in a civil engineering project. Rebar work in civil engineering project is a representative activity that is progressed by empirical approach of skilled labor rather than formalized manual. AR technology improves the constructability of rebar work because AR tool can identify missing rebars and different rebars comparing with the drawings. AR system developed in this study can enhance the understanding of rebar work using 3D modeling with real image of construction site and save construction cost by reducing reconstruction work.

• Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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• 2012.11a
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• pp.287-289
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• 2012

The building construction industry of Korea was going through difficulties in improving productivity and competitiveness in international market. Therefore we expected to see the improvement in productivity by applying six-sigma based approach to general reinforced concrete construction work. As a result of applying DMAIC method, one of 6 sigma tools, we found that the most effective inspection items are 'Gap of forms' and 'status of clean'. We could see from this case study that the percentage of additional work days has decreased to 37.7% as a result of applying six-sigma based approach to reinforced concrete construction.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2022.10a
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• pp.347-348
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• 2022

본 연구에서는 무인이동체를 활용한 철도교량의 외관조사 점검을 보다 효율적이고 객관성 있게 수행하기 위하여 무인이동체를 통해 촬영된 이미지를 딥러닝 기반 분석기술을 활용하여 손상 자동으로 분석 하기위한 기술을 연구하였다. 철도교량의 외관 손상 중 균열, 콘크리트 박리·박락, 누수, 철근노출에 대한 손상 이미지를 추출하여 딥러닝 분석 모델을 생성하고 학습한 분석 모델을 적용한 시스템을 실제 현장에 적용 테스트를 수행하였으며 학습 구현된 분석모델의 검측 재현율을 검토한 결과 평균 95%이상의 감지성능을 검토할 수 있었다. 개발 제안된 자동손상분석 기술은 기존 육안점검 결과 대비 보다 객관적이고 정밀한 손상 검측이 가능하며 철도 유지관리 분야에서 무인이동체를 활용한 외관조사 업무를 수행함에 있어 기존 대비 객관적인 결과도출과 소요시간, 비용저감이 가능할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.443-443
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• 2012

최근 지구 온난화 및 기후변화로 인하여 국지적 집중호우에 의한 농지 침수 및 유실 피해가 점차 증가 추세에 있으며 가뭄에 의한 물 부족 현상도 심화되고 있다. 이와 같은 홍수 및 가뭄 피해에 대비하기 위하여 농업용 저수지와 수문 그리고 농수로와 같은 농업수리시설물이 신축 운영되고 있으나 이들 시설물은 비교적 규모가 작은 대신에 그 수가 매우 많고 또한 지역적으로 널리 산재해 있기 때문에 관리자가 이들을 효율적으로 운영하고 관리하는데 한계가 있다는 특징이 있다. 더욱이 이들 시설물은 물과 항상 접하는 철근 콘크리트 구조물로 이루어져 있어서 시간이 경과함에 따라 균열발생과 철근부식과 같은 노후화 현상이 뚜렷하게 진전되어 정기적 안전점검이 필요한 실정이다. 이에 따라 농업수리시설을 보다 체계적으로 관리하고 농업용수를 보다 효율적으로 확보 운영하기 위하여 물관리 자동화 사업이 추진되어 많은 개선이 이루어졌으나 아직까지 현장업무가 관리자의 수작업에 의존하고 있으며 농촌 용수의 정확한 정보가 제때에 제공되지 못하는 등 농업수리시설에 대한 다양한 요구를 충족시키지 못하고 있다. 따라서, 농촌수자원의 효율적 관리를 위하여 농업수리시설 가운데 하나인 농수로의 수위 및 유량 정보를 자동으로 측정하며 농업수리시설물의 상태 정보를 입력하고 관리할 수 있는 모바일 App을 개발하였다. 안드로이드 OS 기반의 스마트폰을 활용하였으며 여기에는 시설물 고유정보가 포함된 QR코드 및 Active 태그를 통하여 시설물의 상태정보를 원격에 있는 서버 컴퓨터로 전송할 수 있는 원거리 무선통신 모듈이 구비되어 있다. 특히, 농업수리시설물 관리 어플리케이션은 현장관리자가 기존에 수기방식으로 시설물을 관리해 오던 것을 휴대단말 상에서 보다 효율적으로 관리를 함으로써 시설물 유지관리 업무의 효율성을 향상시키는 특징이 있다.

• Journal of the Society of Disaster Information
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• v.17 no.3
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• pp.556-567
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• 2021

Purpose: In this study, various methods of deep learning-based automatic damage analysis technology were reviewed based on images taken through Unmanned Aerial Vehicle to more efficiently and reliably inspect the exterior inspection and inspection of railway bridges using Unmanned Aerial Vehicle. Method: A deep learning analysis model was created by defining damage items based on the acquired images and extracting deep learning data. In addition, the model that learned the damage images for cracks, concrete and paint scaling·spalling, leakage, and Reinforcement exposure among damage of railway bridges was applied and tested with the results of automatic damage analysis. Result: As a result of the analysis, a method with an average detection recall of 95% or more was confirmed. This analysis technology enables more objective and accurate damage detection compared to the existing visual inspection results. Conclusion: through the developed technology in this study, it is expected that it will be possible to analysis more accurate results, shorter time and reduce costs by using the automatic damage analysis technology using Unmanned Aerial Vehicle in railway maintenance.