The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.30-31
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2009
Early detection of schedule delay in field construction activities is vital to project management. It provides the opportunity to initiate remedial actions and increases the chance of controlling such overruns or minimizing their impacts. This entails project managers to design, implement, and maintain a systematic approach for progress monitoring to promptly identify, process and communicate discrepancies between actual and as-planned performances as early as possible. Despite importance, systematic implementation of progress monitoring is challenging: (1) Current progress monitoring is time-consuming as it needs extensive as-planned and as-built data collection; (2) The excessive amount of work required to be performed may cause human-errors and reduce the quality of manually collected data and since only an approximate visual inspection is usually performed, makes the collected data subjective; (3) Existing methods of progress monitoring are also non-systematic and may also create a time-lag between the time progress is reported and the time progress is actually accomplished; (4) Progress reports are visually complex, and do not reflect spatial aspects of construction; and (5) Current reporting methods increase the time required to describe and explain progress in coordination meetings and in turn could delay the decision making process. In summary, with current methods, it may be not be easy to understand the progress situation clearly and quickly. To overcome such inefficiencies, this research focuses on exploring application of unsorted daily progress photograph logs - available on any construction site - as well as IFC-based 4D models for progress monitoring. Our approach is based on computing, from the images themselves, the photographer's locations and orientations, along with a sparse 3D geometric representation of the as-built scene using daily progress photographs and superimposition of the reconstructed scene over the as-planned 4D model. Within such an environment, progress photographs are registered in the virtual as-planned environment, allowing a large unstructured collection of daily construction images to be interactively explored. In addition, sparse reconstructed scenes superimposed over 4D models allow site images to be geo-registered with the as-planned components and consequently, a location-based image processing technique to be implemented and progress data to be extracted automatically. The result of progress comparison study between as-planned and as-built performances can subsequently be visualized in the D4AR - 4D Augmented Reality - environment using a traffic light metaphor. In such an environment, project participants would be able to: 1) use the 4D as-planned model as a baseline for progress monitoring, compare it to daily construction photographs and study workspace logistics; 2) interactively and remotely explore registered construction photographs in a 3D environment; 3) analyze registered images and quantify as-built progress; 4) measure discrepancies between as-planned and as-built performances; and 5) visually represent progress discrepancies through superimposition of 4D as-planned models over progress photographs, make control decisions and effectively communicate those with project participants. We present our preliminary results on two ongoing construction projects and discuss implementation, perceived benefits and future potential enhancement of this new technology in construction, in all fronts of automatic data collection, processing and communication.
Recently, renovations of plant equipment have been more frequent because of the shortened lifespans of the products, and as-built models from large-scale laser-scanned data is expected to streamline rebuilding processes. However, the laser-scanned data of an existing plant has an enormous amount of points, captures intricate objects, and includes a high noise level, so the manual reconstruction of a 3D model is very time-consuming and costly. Among plant equipment, piping systems account for the greatest proportion. Therefore, the purpose of this research was to propose an algorithm which could automatically recognize a piping system from the terrestrial laser-scanned data of plant equipment. The straight portion of pipes, connecting parts, and connection relationship of the piping system can be recognized in this algorithm. Normal-based region growing and cylinder surface fitting can extract all possible locations of pipes, including straight pipes, elbows, and junctions. Tracing the axes of a piping system enables the recognition of the positions of these elements and their connection relationship. Using only point clouds, the recognition algorithm can be performed in a fully automatic way. The algorithm was applied to large-scale scanned data of an oil rig and a chemical plant. Recognition rates of about 86%, 88%, and 71% were achieved straight pipes, elbows, and junctions, respectively.
The use of drones and laser scanners have the potential to drastically reduce the time and costs of conventional techniques employed for field survey of cultural heritage buildings. Moreover, point cloud data can be utilized to create an as-built Building Information Model (BIM), providing a repository for consistent operations information. However, BIM creation is not a requisite for heritage buildings, and their technological possibilities and barriers have not been documented. This research explored the processes required to convert a heritage university building to a BIM model, using existing off-the-shelf software applications. Point cloud data was gathered from drones for the exterior, while a laser scanner was employed for the interior of the building. The point clouds were preprocessed and used as references for the geometry of the building elements, including walls, slabs, windows, doors, and staircases. The BIM model was subsequently created for the individual elements using existing and custom libraries. The model was used to extract 2D CAD drawings that met the requirements of Korea's heritage preservation specifications. The experiment showed that technical improvements were needed to overcome issues of occlusion, modeling errors due to modeler's subjective judgements and point cloud data cleaning and filtering techniques.
This study examines the relationship between three-dimensional urban built environment and urban surface temperature using LANDSAT 8 satellite image data in Seoul city. The image was divided into 600m×600m grid units as an unit of analysis. Due to the high level of spatial dependency in surface temperature, this study uses spatial statistics to take into account spatial auto-correlation. The spatial error model shows the best goodness of fit. The analysis results show that the three-dimensional built environment and transport environment as well as natural environment have statistically significant associations with surface temperature. First, natural environment variables such as green space, streams and river, and average elevation show statistically significant negative association with surface temperature. Second, the building area shows a positive association with surface temperature. In addition, while sky view factor (SVF) has a positive association with surface temperature, surface roughness (SR) shows a negative association with it. Third, transportation related variables such as road density, railway density, and traffic volume show positive associations with surface temperature. Moreover, this study finds that SVF and SR have different effects on surface temperature in regard to the levels of total floor areas in built environment. The results indicate that interactions between floor area ratio (FAR) and three-dimensional built environmental variables such as SVF and SR should be considered to reduce urban surface temperature.
Under complete information, introducing additional constraints to a portfolio will have a negative impact on performance. However, real-life investments inevitably involve use of error-prone estimations, such as expected stock returns. In addition to the reality of incomplete data, investments of most Korean domestic equity funds are regulated externally by the government, as well as internally, resulting in limited maximum investment allocation to single stocks and risk free assets. This paper presents an investment framework, which takes such real-life situations into account, based on a newly developed portfolio selection model considering realistic constraints under incomplete information. Additionally, we examined the effects of additional constraints on portfolio's performance under incomplete information, taking the well-known Samsung and SK group stocks as performance benchmarks during the period beginning from the launch of each commercial fund, 2005 and 2007 respectively, up to 2013. The empirical study shows that an investment model, built under incomplete information with additional constraints, outperformed a model built without any constraints, and benchmarks, in terms of rate of return, standard deviation of returns, and Sharpe ratio.
본 연구는 경주시를 대상으로 수행한 선행연구를 바탕으로 도출된 최적의 지진 취약성 평가 모델을 타 지역에 적용하여 그 성능을 교차 검증(cross-validation)하고자 한다. 테스트 지역은 2017 포항지진(Pohang Earthquake)이 발생한 포항시이며, 선행연구와 동일한 영향인자 및 피해현황 관련 데이터셋을 구축하였다. 검증 데이터 셋은 무작위로 추출해 구축하였으며, 경주시의 랜덤 포레스트(random forest, RF) 기반의 모델에 적용하여 예측 정확도를 도출하였다. 경주시의 모델(success) 및 예측(prediction) 정확도는 100%, 94.9%이며, 포항시 검증 데이터 셋을 적용해 예측 정확도를 확인한 결과 70.4%로 나타났다.
Shamanism is an ancient culture that is also considered as a religious rite by most of people. So, shamanism is an important part of Korean tradition and should be a significant base to the Korean exterior space organization theme. However in the field of Landscape architecture th principle of exterior spacing has not yet clearly been identified as shamanistic. Therefore believe that this study can exhibit a model for the study of shaministic space language and its application to one of Korean's village Namsa. The results of this study are summarized below; 1. Extracted models are Unspecialized· Circular·Coninuous space. These are analyzed on the basis of the shaministic space language. Also shaministic space languages are based with Korean common belief of eternal human identify, circular view of the world. 2. Applying the shamanistic space models to Namsa village shows that shamanistic space models follow the Korean space organization principle. Some area of the village do not apply, because they were built on the structure of the social hierarchy between families or the difference between head households and collateral households. 3. Applying the shamanistic space model to Namsa village shows that the shamanistic space model follows the Korean space organization principle. Therefore can say that Namsa village was built by a shamanistic system that pursued eternal human identity.
시간에 따라 변화하는 네트워크 상황을 반영하는 통행배분 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 연구의 배경에는 통행배분 모델이 도로망 계획이라고 하는 하드웨어 분야의 계획에만 그치지 않고 교통관리나 제어라고 하는 소프트웨어 분야의 계획에도 활용하고자 하는 사회적 필요성의 증가 때문이다. 또한, 통행배분 모형의 이론과 현실 사이의 괴리를 줄이고자 하는 차원에서 연구되고 있는 모형으로 다중계층 통행배분 모형이 있다. 이 모형은 다중 운전자 계층과 다차종 계층으로 구분되며 이중에서 동적모형과 결합될 수 있는 보다 현실성 있는 분야는 다차종 분야이다. 이러한 배경에서 본 연구의 목적은 이 두 분야를 결합한 다차종 동적 통행배분 모형을 구축하고자 한다. 이것은 동적 이용자 균형 배분 모형이 현재 이슈화 되고 있는 첨단교통체계(ITS)의 이론적 지주가 되고 있으며 따라서 이러한 동적모형을 다중계층 모형과 결합시킴으로써 보다 현실성 있는 동적 모형이 구축될 수 있을 것으로 기대되기 때문이다. 그렇지만 다수의 차종을 고려하게 되는 경우 기존의 동적 배분 모형의 구축을 위하여 필요한 FIFO가 위반된다. 이것은 FIFO 제약 조건하에 구축되는 기존의 동적 배분 모델링 방법으로는 다차종 동적모형의 구축이 불가능함을 의미한다. 따라서 본 연구에서는 FIFO 제약조건을 완화 시킬 수 있는 동적 네트워크의 모형을 구축하였으며 동시에 기존의 네트워크 부화 기법의 하나인 시뮬래이션 기법을 수정하여 본 연구의 모형에 적용될 수 있도록 고안하였다. 또한 해법(알고리즘) 분야오 기존의 최단경로 산정 알고리즘을 수정한 시간종속적인 최단경로 알고리즘과, 기존의 MSA를 수정한 알고리즘도 구축하였다. 이렇게 구축된 모형과 알고리즘을 격자형 격자형 네트워크에 적용하여 동적이용자 균형해를 산정하여 구축된 알고리즘의 수렴성을 검증하였다.
This article introduces transfer function model (TFM) with conditional heteroscedasticity where ARCH concept is built into the traditional TFM of Box and Jenkins (1976). Model building strategies such as identification, estimation and diagnostics of the model are discussed and are illustrated via empirical study including simulated data and real data as well. Comparisons with the classical TFM are also made.
Le, Thu M.;Fatahi, Behzad;Disfani, Mahdi;Khabbaz, Hadi
Geomechanics and Engineering
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제8권4호
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pp.559-594
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2015
A nonlinear creep function incorporated into the elastic visco-plastic model may describe the long-term soil deformation more accurately. However, by applying the conventional procedure, there are challenges to determine the model parameters due to limitation of suitable data points. This paper presents a numerical solution to obtain several parameters simultaneously for a nonlinear elastic visco-plastic (EVP) model using the available consolidation data. The finite difference scheme using the Crank-Nicolson procedure is applied to solve a set of coupled partial differential equations of the time dependent strain and pore water pressure dissipation. The model parameters are determined by applying the algorithm of trust-region reflective optimisation in conjunction with the finite difference solution. The proposed method utilises all available consolidation data during dissipation of the excess pore water pressure to determine the required model parameters. Moreover, the reference time in the elastic visco-plastic model can readily be adopted as a unit of time; denoting creep is included in the numerical predictions explicitly from the very first time steps. In this paper, the settlement predictions of thick soft clay layers are presented and discussed to evaluate and compare the accuracy and reliability of the proposed method against the graphical procedure to obtain the model parameters. In addition, comparison of the available experimental results to the numerical predictions confirms the accuracy of the numerical procedure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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