본 연구에서는 GIS 기반의 오픈 Global Map을 이용하여 공사현장과 토취장의 위치를 확인하고, 덤프와 그레이더 등의 건설장비에 GPS(Global Positioning System)를 부착하여 장비의 실시간 위치, 속도, 고도, 방향등의 Data를 이용하여 실시간 모니터링을 진행하고, Data를 이용하여 생산성 분석을 진행하여 최적 장비 대수를 도출하고 시공단계에서 실시한 설계단가와 모니터링을 통한 장비 생산량으로 도출된 총 경비와 비교한 결과 총 경비 30%정도 적게 나오는 것을 알 수 있었다.
최근 4차 산업혁명이 본격화되고 차세대 ICT 융합 기술이 개발됨에 따라 건설분야 역시 기술변화에 대응하기 위해 다양한 스마트 건설기술이 건설 단계별로 빠르게 도입되고 있다. 특히, 건설현장의 경우 부지설계를 위한 토공량 산출 공정이 설계비용에 큰 부분을 차지하고 있어 공정의 효율화와 정확한 토공량 산출을 위한 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 건설현장의 지형을 3차원으로 신속하게 구축하고 이를 이용하여 효율적으로 토공량을 산출할 수 있는 방법을 제시하고자 한 것이다. 이를 위해 무인비행체로부터 획득한 대축척의 항공사진을 이용하여 건설현장을 3차원 실사모델로 구축하였다. 이때, 구축한 3차원 실사모델은 체적 산출이 불가한 surface 모델 구조를 가짐에 따라 체적 산출이 가능하도록 3차원의 solid 모델로 구조 변환을 수행하였다. 그리고 변환된 solid 모델을 이용하여 CAD 기반으로 토공량을 산출할 수 있는 방법론을 구상하였다. 정립한 방법론을 적용한 solid 모델로부터 토공량을 자동 산출한 결과, 기존의 현황측량 결과로부터 산출한 토공량과 1.52%의 상대적 편차를 확인할 수 있었다. 추가적으로 방법별 공정 소요시간을 비교분석한 결과 60%의 소요시간 절감을 확인할 수 있었다. 이로부터 본 연구에서 제시한 기법은 토공량 산출을 위한 비용절감은 물론 건설공사 전 공정에서 주기적인 현장의 모니터링 등 스마트 건설관리를 위한 기술로써 활용이 기대된다.
Earthmoving operations account for approximately 25% of construction cost, generally executed prior to the construction of buildings and structures with heavy equipment. For the successful completion of earthwork projects, it is crucial to constantly monitor earthwork equipment (e.g., trucks), estimate productivity, and optimize the construction process and equipment on a construction site. Traditional methods however require time-consuming and painstaking tasks for the manual observations of the ongoing field operations. This study proposed the use of a GPS sensor embedded in a smartphone for the tracking and visualization of equipment locations, which are in turn used for the estimation and simulation of cycle times and production rates of ongoing earthwork. This approach is implemented into a digital platform enabling real-time data collection and simulation, particularly in a 2D (e.g., maps) or 3D (e.g., point clouds) virtual environment where the spatial and temporal flows of trucks are visualized. In the case study, the digital platform is applied for an earthmoving operation at the site development work of commercial factories. The results demonstrate that the production rates of various equipment usage scenarios (e.g., the different numbers of trucks) can be estimated through simulation, and then, the optimal number of tucks for the equipment fleet can be determined, thus supporting the practical potential of real-time sensing and simulation for onsite equipment management.
최근 건설 시공 업무가 다양화되고 현장이 대형화됨에 따라 현재 건설현장의 시스템으로는 모든 상황을 실시간으로 관리하고 모니터링 하는데는 한계가 있어 이에 대한 체계적인 계측관리 방안이 요구되어 지고 있다. 이에 본 연구에서는 USN 기술 중 건설현장에 적용할 때 가장 중요한 USN기술 중 하나인 네트워크 기술을 선정하였다. 도출한 요소들을 바탕으로 각 요소들의 쌍대비교를 통해 각 기준에 따른 요소들의 중요도를 산정하였다. 산정한 중요도를 종합하여 각 기준 및 상황을 고려하여 의사결정 지원모델 매트릭스를 작성을 통해 건설현장 토공사 계측 시 고려사항에 따른 중요도를 정량적으로 평가하여 의사결정을 지원할수 있는 모델을 제시하였다. 본 연구의 결과는 건설현장 토공사 계측관리를 위해 USN기술 적용 시 상황에 맞는 기술을 선택 할 수 있는 판단의 기준 및 척도로 활용이 가능하며, USN기술 도입을 통해 현장의 지능화 및 관리 효율 극대화를 가져올 것으로 기대한다.
본 연구에서는 강원도에 존재하는 노천 채굴 방식의 석회석 광산 내부에 존재하는 생태복원지역에 대한 변화 분석 및 모니터링을 수행하고자 고해상도의 다시기 정사영상을 이용하여 식생 분포 지역의 식생 분포 변화 분석을 수행하고자 하였으며, DEM을 이용한 지형의 변화 분석을 수행하였고, 드론 사진측량의 활용성을 검토하고자 하였다. 따라서 본 연구에서는 2014년 항공레이저측량 및 2015년 고정익 드론사진측량으로 제작된 정사영상과 포인트 클라우드를 수집하였다. 또한 2016년 회전익 드론사진측량을 이용하여 정사영상 및 포인트 클라우드를 제작하고, 이를 이용하여 생태복원지역의 변화 분석을 수행하였다. 그 결과 유인 항공측량시스템보다 단시간, 저비용으로 지형공간정보를 생성하고 이를 이용하여 노천광산 생태복원지역의 변화 모니터링 수행이 가능하였다. RGB 정사영상을 활용하여 식생 분포 지역을 추출하는 nEGI 및 VARI를 통해 식생 분포 지역을 추출한 결과 식생 분포 지역이 대상지역의 면적 대비 약 10~30%가 증가하여 생태복원이 원활하게 진행되고 있는 것으로 나타났다. DEM을 이용해 제작된 단면과 복원 계획선을 비교 분석한 결과 드론의 활용으로 제작된 단면과 복원 계획선이 ${\pm}10cm$의 오차로 유사한 형태를 나타냈으며, 토공량 분석이 가능하였다.
본 논문의 목적은 고속철도 콘크리트 궤도 및 노반 측정 데이터(노반압력, 진동가속도, 탄성변위 등)를 이용하여 토공노반의 장기거동을 분석하고 궤도 노반의 장기성능을 평가하고자 하는데 있다. 최근 고속철도 궤도 형식이 콘크리트 슬래브로 채택되고 있다. 그러나 콘크리트 궤도는 노반 침하에 취약하다. 자갈궤도의 경우 노반이 침하되어도 유지보수로 원상복구가 용이하다. 반면에 콘크리트 궤도의 경우 노반의 과도한 침하가 발생하면 도상 및 침목에 균열이 지속적으로 발생되고 사용성이 크게 저하된다. 이와 같은 이유로 부분보수만으로 원상복구가 어렵다. 본 논문에서는 운영 중 콘크리트 궤도에 대하여 건설 초부터 매설된 센서의 측정 데이터를 개통 후 약 3년까지 모니터링하여 장기성능평가를 수행하였다. 성능평가 방법은 열차별 궤도 토공노반 및 장기 궤도 노반 성능평가, 장기침하에 따른 궤도 노반 성능 영향 분석 및 장기 침하 영향인자 분석 등이다. 열차별 궤도 노반 성능평가에서는 KTX-산천중련의 노반응답이 가장 컸다. 장기 궤도 노반 성능평가 결과는 측정항목이 기준치이내로 측정되었다. 장기침하에 따른 궤도 노반 성능영향 평가는 TCL처짐은 침하와 깊은 연관이 있는 것으로 분석되었다. 장기침하의 외부영향인자 분석을 통해 함수비와 지하수위의 영향성을 확인하였다. 이와같은 방법을 통해 궤도상 토공노반의 안정성을 확보할 수 있을 것으로 사료된다.
산림 개발은 대규모의 지형변화와 환경 훼손이 나타나기 때문에 이는 지속적인 관리가 필요하다. 또한 토공량 산출과정에서 사람이 직접 현황측량을 수행하게 되면 사고 발생의 위험이 있다. 이에 본 연구에서는 사람이 직접 접근하지 않아도 공간정보를 취득할 수 있는 드론 사진측량을 산림개발지역에 적용하여 정확도 및 토공량, 산지복구 계획 여부를 분석하여 적용 가능성을 판단하고자 하였다. 드론 사진측량으로 정사영상 및 DSM(Digital Surface Model)을 제작하여 검사점 정확도를 분석한 결과 RMSE(Root Mean Square Error)가 평면에서 0.120 m, 표고에서 0.150 m로 나타나 1:1,000 수치지도 묘사 허용오차 범위를 만족하였다. 또한, 토공량 비교결과 드론 사진측량이 기존의 측량방법보다 13.0% 더 많은 토공량을 산출하였는데 이는 드론 사진측량이 더 세밀한 지형을 나타내기 때문으로 분석되어 검증자료로 활용 가능성이 있다고 판단되었다. 공간정보를 이용한 산지복구 수행여부 판단 결과 낙석 방지망 및 식생의 존재 여부를 판단할 수 있어 활용 가능성이 있는 것으로 확인되었다. 향후 주기적으로 영상을 취득하여 지형변화에 대한 모니터링이 이루어진다면 산림 개발에 드론 사진측량의 활용성이 증대될 것으로 보인다.
고해상도의 디지털 카메라는 근거리 수치사진측량에서 널리 유용하게 사용되고 있으며 점차 활용도가 증가하고 있다. 또한 사진측량 장비의 급속한 발전으로 정밀도가 많이 향상되었고 컴퓨터를 이용한 지형공간정보체계기술의 발달로 더욱 정밀한 3차원 지형의 재현과 면적 및 토공량 산정이 가능하게 되었다. 본 연구에서는 휴대가 간편하고 수치영상의 자체저장능력을 지닌 디지털 카메라를 이용하여 촬영조건의 다양한 변화에 따른 위치오차를 분석하였으며 광속조정을 통하여 높은 정확도의 화소 좌표를 획득하여 3차원 지형의 모니터링을 위한 기초자료로 사용할 수 있도록 하였다. 또한 근거리 수치사진측량기법의 국부지역모형생성과 문화재의 보존과 복원을 보다 효율적으로 하기 위해 수치 정보 분석에 관한 연구를 수행하여 봉분의 3차원 구현에 대한 활용방안을 모색하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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