• 제목/요약/키워드: 토목 현장 데이터

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토목현장에서의 무인비행장치 기반 현장정보 취득 및 분석 시스템 개발 (UAV-based Construction Site Monitoring and Analysis System Development for Civil Engineering Management)

  • 김창윤;윤준희
    • 대한토목학회논문집
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    • 제42권4호
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    • pp.549-557
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    • 2022
  • 건설 현장, 특히 토목 분야 시공 프로젝트의 경우 다양한 요인에 따라 프로젝트 진척상황을 파악하고 공사/공정을 모니터링 하는데 어려움이 따른다. 본 연구에서는 건설 프로젝트, 특히 토목 시공 프로젝트의 생애주기 중 주요 과정 중 하나인 공사/공정관리 모니터링 단계에서의 무인비행장치의 활용가능성에 대하여 분석하고 그 방법에 대하여 고찰하고자 한다. 먼저, 본 연구에서 도출한 건설 현장의 특징을 극복하기 위하여 공사/공정관리 모니터링 과정에 대하여 먼저 분석을 수행하고, 현재 드론 기기의 특성에 맞는 활용 방법에 대하여 분석을 수행하였다. 이를 바탕으로 하여 토목 현장 관리를 위한 필수 데이터인 정사영상 및 포인트 클라우드 데이터를 취득하기 위한 시스템을 개발하였으며 시스템 적용가능성에 대한 분석을 수행하였다. 대표적인 토목 현장인 도로 프로젝트를 대상으로 테스트베드를 수행하여 무인비행장치의 현장 활용가능성에 대한 검토 역시 진행하였다. 테스트 베드 수행 결과 개발된 시스템의 건설 현장 관리 적용 가능성 및 실용성을 확인할 수 있었다. 향후 연구에서는 무인비행장치를 활용하여 취득하고 분석한 데이터가 실질적으로 시공/공정 관리 정보로서 활용될 수 있도록 기반을 마련될 수 있도록 제도적, 기술적 보완을 위한 연구가 요구된다.

인공지능 학습용 토공 건설장비 영상 데이터셋 구축 및 타당성 검토 (Building-up and Feasibility Study of Image Dataset of Field Construction Equipments for AI Training)

  • 나종호;신휴성;이재강;윤일동
    • 대한토목학회논문집
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    • 제43권1호
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    • pp.99-107
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    • 2023
  • 최근 건설 현장의 안전사고 비율은 전체 산업에서 가장 높은 비중을 차지한다. 인공지능 기술을 건설 현장에 접목하기 위해서는 기초 학습 자료로 활용될 수 있는 데이터셋 확보가 필수적이다. 본 논문에서는 실제 현장 확보를 통해 원천 데이터를 수집하였으며, 토목 현장에서 주로 운용되고 있는 주요 건설장비 객체를 선정하고 약 9만장의 정지영상 데이터셋 가공을 통해 최적의 학습 데이터셋 구축을 완료하였다. 또한, 객체 인식분야의 대표적인 모델인 YOLO를 활용하여 구축된 데이터의 검증 작업을 수행하였고 90 % 근접한 검출 성능을 확인해 데이터 신뢰성을 확보하였다. 본 연구에서 사용되는 학습 데이터셋은 공공데이터포털에서 활용 가능하도록 공개를 완료하였다. 본 데이터셋은 향후 건설안전 분야의 객체 인식 기술의 건설현장 적용을 위한 기반 데이터로 활용 가능하리라 판단된다.

건설 장비 운영 데이터 분포 특성에 관한 연구 - 버력 처리 시스템을 중심으로 - (An Analysis on the Data Distribution of Construction Equipment Operations - A Case on Muck Hauling System -)

  • 서형범;정원지;김경민;김경주
    • 대한토목학회논문집
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    • 제26권4D호
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    • pp.661-670
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    • 2006
  • 건설 공정계획을 수립함에 있어 시뮬레이션의 제한적인 활용은 시뮬레이션 관련 데이터의 수집과 모델 구축의 어려움에 그 원인을 두고 있다. 본 연구에서는 시뮬레이션 관련 데이터 수집과 분석을 통하여 건설 장비 운영 특성 데이터 축적과 데이터 분포 특성 분석 방법론을 제시하였다. 실제 현장에서 측정한 건설 장비 운영 데이터를 확률 통계적 기법을 적용하여 데이터의 분포 특성을 분석하였으며, 이러한 데이터 축적 및 데이터베이스(DB)화는 시뮬레이션 입력 데이터의 지원과 건설 장비 운영 계획에 다시 사용되어 건설 관련 정보의 효율적 활용이 가능하다.

고속도로 건설현장에서 드론 활용을 위한 표준공종 개발 (Development of Standard Work Type to Utilize Drone at Expressway Construction Sites)

  • 이석배;정민;어수창;김종전
    • 대한토목학회논문집
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    • 제41권4호
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    • pp.461-468
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    • 2021
  • 모든 생애주기에서 건설현장을 3D 데이터로 관리하게 되는 스마트건설에 있어서 드론의 역할은 날로 증대하고 있다. 드론을 통하여 건설현장에 대하여 얻게 되는 수치표면모델과 정사영상이 모두 포인트 클라우드 데이터로 이루어지기 때문이다. 본 연구는 고속도로 건설현장에서 드론 활용을 보다 체계적으로 하기 위하여 드론 활용을 위한 표준공종을 개발하는 것이다. 연구를 위하여 우리나라 고속도로 건설현장 두 곳을 테스트베드로 설정하고 드론 촬영 시범사업을 통하여 드론 적용이 가능한 공종을 도출하고 검증하였다. 연구결과 도로계획, 도로설계 및 유지관리부분에 각각 세 개의 공종을 개발하였고, 도로시공에 있어서는 다섯개의 공종에 21개의 세부공종을 개발할 수 있었다. 본 연구에서 개발된 '고속도로 건설현장 드론활용 표준공종'을 활용한다면 고속도로 건설현장뿐 아니라 다른 도로 건설현장에서도 드론을 활용하여 보다 체계적으로 건설현장을 관리할 수 있을 것으로 기대된다.

현장계측데이터를 활용한 공용 중 강교량의 피로 신뢰도평가 (Fatigue Reliability Evaluation of an In-service Steel Bridge Using Field Measurement Data)

  • 이상현;안이삭;박연철;김호경
    • 대한토목학회논문집
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    • 제42권5호
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    • pp.599-606
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    • 2022
  • 공용 중 강교량의 피로 평가에 활용할 수 있는 현장계측 데이터에는 대표적으로 변형률 계측과 Brigde Weight-In-motion (BWIM)이 있다. AASHTO The Manual For Bridge Evaluation에 따라, 대상 교량에서 계측된 데이터로부터 피로 상세에 가해지는 유효응력범위 및 반복응력 횟수를 추정할 수 있다. 추정된 유효응력범위와 반복응력 횟수를 통해 피로 손상 누적에 의한 신뢰도분석을 수행할 수 있다. 하지만 현장계측 데이터로부터 유효응력범위 및 응력범위 반복횟수를 추정하는 절차가 평가규정에 구체적으로 제시되어 있지 않고, 계측 데이터의 종류 또는 처리방법에 따른 피로 평가결과의 차이를 정량적으로 비교한 연구는 아직 미비한 실정이다. 본 연구에서는 공용 중 교량에서 동시에 계측한 변형률계 및 BWIM 데이터를 활용하여 피로 신뢰도평가를 수행하여, 활용되는 현장계측 데이터의 종류에 따른 평가결과의 차이에 대해 정량적으로 검토하였다. 이때, BWIM 데이터를 활용한 피로 신뢰도평가 시 구조해석모델의 정밀성이 평가결과에 미치는 영향을 검토하기 위해 평가 대상 교량의 뼈대요소 해석모델과 Shell-Solid 해석모델을 구축하였다. 또한, BWIM 데이터로부터 유효응력범위와 반복응력 횟수를 추정하기 위한 두 종류의 데이터 처리 방법을 정의하였으며, 이로 인한 피로 신뢰도 차이 역시 검토하였다.

연약지반 강성측정을 위한 벤더 엘리먼트 프로브 (Penetration-type Bender Element Probe for Stiffness Measurements of Soft Soils)

  • 정재우;오상훈;김학성;목영진
    • 대한토목학회논문집
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    • 제28권2C호
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    • pp.125-131
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    • 2008
  • 지반의 강성도 또는 전단파 속도는 지반의 내진 설계 및 해석에서 중요한 인자 중의 하나이다. 현장 강성도를 측정하기 위한 탄성파 기법은 서로 다른 그만의 장단점을 갖고 있다. 이 연구에서는 데이터의 질과 시험의 수월성을 증진시키기 위해 벤더 엘리먼트의 특성과, 탄성파 기법 중 크로스홀과 탄성파 콘의 장점을 조합하여 새로운 프로브를 개발하였다. 머드포오크(MudFork)로 명명한 이 프로브이 기본 구조는 두 개의 블레이드(blade)로 이루어진 포오크 형태이다. 두 블레이드에 발진자와 감지기 엘리먼트가 각각 장착되었다. 실내 카올리나이트 토조에서 이 프로브가 지반에 관입될 때 야기되는 교란도를 규명하였다. 이 프로브를 인천의 한 연약지반에 일반 시추기를 이용하여 SPT(standard penetration test) 롯드로 관입하고 깊이별 전단파를 계측하였다. 이 계측된 전단파를 실내 시험과 콘 관입시험의 데이터로 검증한 결과 이 프로브는 데이터의 질과 시험의 수월성면에서 탁월한 현장 전단파 계측 장비로 평가된다.

실시간 현장관측과 기계학습을 이용한 토양수분 예측기술의 개발 및 적용 (Development and application of soil moisture prediction using real-time in-situ observation and machine learning)

  • 우현아;이예원;김민영;노성진
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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    • pp.286-286
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    • 2023
  • 물의 전체 순환 구조에서 토양수분이 차지하는 정량적 비중은 상대적으로 작지만, 강우-유출 과정의 비선형에 영향을 미치는 지배적 요인 중 하나이고, 토양 침식과 산사태, 농업생산량, 기후 변화 대응 등 광범위한 주제와 연관되어 있어, 토양수분의 물리과정에 대한 이해 증진과 예측 기술의 지속적인 개선이 필요하다. 본 연구에서는 금오공과대학교 유역 내에서 토양수분과 기상 요소를 실시간 관측하고, 기계학습 기법을 이용하여 토양수분을 단기 예측하는 기술을 개발하고 평가한다. 구체적으로는, 토양 관측 장비인 TEROS를 사용하여 표층 지점의 10cm, 심층 지점의 40cm에서의 토양수분, 토양장력과 토양온도를, 기상 관측 장비인 ATMOS를 사용하여 태양복사, 강수량, 기온, 풍속, 대기압 등 다양한 기상 요소를, 실시간 클라우드 방식으로 1여 년간 수집한 데이터를 활용한다. 또한, 과거 및 실시간 데이터를 기반으로 LSTM(Long-Short Term Memory) 기법을 사용하여 토양수분 예측 모형을 구축하고, 선행 예측 시간에 따른 모의 정확도를 평가한다. 기상 요소의 누적 등 자료 분석 방법이 표층 및 심층 토양수분 예측에 미치는 영향, 그리고 예측 모형 개선 방향에 대해 토의한다. 실시간 현장 관측 자료 및 인공지능 기반 단기 토양수분 예측 모의 기술은 소규모 유역의 수문순환 분석 및 물리기반 모형의 개선 등 다양한 분야에서 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

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저수지 탁수모의 정확도 개선을 위한 센서기반 현장 계측자료 활용 (Utilization of sensor-based on-site measurement data to improve the accuracy of reservoir turbid water simulation)

  • 김종민;김광수;정세웅;김영도
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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    • pp.136-136
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    • 2023
  • 우리나라의 강우 특성은 하절기에 집중되어 있으며 최근 이상강우와 기상이변에 따른 집중호우 발생으로 여를철 탁수 문제 발생 빈도가 높아지고 있는 추세이다. 과거 '02년 태풍 루사', '03년 태풍 매미', '06년 에위니아'부터 20년 마이삭, 하이선과 같은 태풍 및 장마에 의해 탁수 유입이 급증되어 수중 탁도가 높아지며 저수지 탁수 문제가 발생하였다. 특히 우리나라 경우 하천 및 저수지에서 물 사용량의 대부분을 이용하고 있기에 탁수 문제가 장기화 될 시 댐 하류 지역의 농업, 공업, 수생태 등 사회적, 비용적, 환경적 문제를 발생시킨다. 이러한 문제를 파악, 대응을 위한 탁수 모의에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 탁수를 모의하기 위해서는 유량, 수온, SS, 탁도 데이터가 필요하며 이를 위해 국가측정망에서 하천 및 댐 저수지 내 SS를 측정하여 탁수를 측정 하고 있다. 하지만 현재 측정의 경우 채수를 통한 점단위의 측정으로 데이터 해상도가 낮다는 한계점이 있다. 이러한 데이터 취득의 한계로 기존 조사를 통한 탁도-SS 관계식을 통해 탁수를 예측하고 있으나 과거 2003년 이후 자료를 바탕으로 산정된 식으로 불확도가 존재한다. 탁수 모의 정확도 개선을 위한 데이터 해상도 및 탁도-SS 관계식 문제를 해결 하기 위해 기존 데이터 분석을 통한 미계측 기간에 대한 보간을 필요로 하며 현장 계측을 통한 탁도, SS 자료를 취득하여 탁도-SS 관계식을 최신화 할 필요가 있다. 따라서, 본 연구에서는 탁도를 측정 센서 YSI와 SS 측정센서 레이저부유사측정기(LISST: Laser In-Situ Scattering and Transmissometry)를 활용하여 자료를 취득하고 탁도-SS 산정식을 최신화 하였다. 또한 기존 국가 수질 측정망 데이터 및 기상 자료 데이터를 취득하여 데이터 분석을 통해 미계측 기간에 대한 데이터를 보간하여 탁수 모의 입력자료를 개선하였고 이를 기반으로 탁수 모의 정확도를 개선하고자 하였다.

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빅데이터를 활용한 AI 기반 우선점검 대상현장 선정 모델 (AI-based Construction Site Prioritization for Safety Inspection Using Big Data)

  • 황윤호;지석호;이현승;정현준
    • 대한토목학회논문집
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    • 제42권6호
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    • pp.843-852
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    • 2022
  • 지속적인 안전관리에도 불구하고 매년 건설업 근로자 사망율은 줄어들지 않는 추세다. 이에 따라 건설현장 사고를 예방하기 위한 다양한 연구가 진행 중이다. 본 논문에서는 건설공사 비용 50억원 미만의 건설현장 중 건설사고가 발생할 것으로 예상되는 현장을 우선적으로 선별하는 AI기반 우선점검대상 선정 모델을 개발하였다. 특히, 적용한 AI 알고리즘 중 분류분석에서 가장 뛰어난 성능(사고발생예측 AUC-ROC 90.48 %)을 보인 랜덤 포레스트를 모델 개발에 활용하였으며, 건설사고를 유발하는 주요한 요인으로는 공사비, 총공사일수, 공사실적평가액이 확인되었다. 본 연구를 통해 점검인력 효율화와 건설사고에 대한 선제적 대응의 결과로 8년간 약 917.7 % ROI(투자수익률)를 기대할 수 있다.

TDR센서를 이용한 터널 지보재의 모형 실험과 거동해석 (Model Experiments and Behavior Analyses of The Tunnel Support Using TDR Sensor)

  • 박민철;한희수;조재호;양남용
    • 한국지반환경공학회 논문집
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    • 제12권9호
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    • pp.35-45
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    • 2011
  • 본 연구에서는 터널 지보재의 거동을 전기펄스를 이용한 계측 시스템인 TDR센서를 이용하여 파악하고자 하였다. 터널 지보재의 거동을 파악하기 위해 먼저 구리테이프를 TDR센서의 계측재료로 이용하여 터널 지보재에 설치하기 위한 제작기법에 대해 연구하였다. 그 결과 구리테이프의 상부에 유리테이프, 하부에 스티로폼+전자파 차단시트를 설치했을 때 TDR센서의 민감도가 적절했고 노이즈 발생량도 적었다. PVC파이프 터널모형단면을 통해 단면의 강성과 지점 조건에 따라 데이터의 형태가 어떠한 경향을 나타내는 지 확인할 수 있었다. 이는 실제 현장에 구리테이프를 이용하여 터널 지보재의 거동을 정확히 파악하기 위해서는 지보재의 강성과 지점 조건을 현장과 동일하게 하여야 함을 알 수 있었다. TDR데이터와 유한요소해석과의 비교를 통해 TDR센서를 이용하여 터널의 거동을 파악할 수 있음을 알 수 있다. TDR데이터를 통해 지보재의 변형을 정성적으로 파악할 수 있고, 응력과 변형률 관계를 통해 지보재의 부재력까지 파악할 수 있을 것으로 기대된다.