Choi, Hyun-Chul;Lee, Yunjae;Lee, Si Eun;Kim, Chee Kyeong
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.27
no.4
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pp.289-296
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2014
The rebar detailing is an important work influencing the final performance and quality of RC structures. But it is one of the most irrational and illogical activity in construction site. Many groups of workers, including main contractors, structural engineers, shop drawers, rebar fabricators, and etc., participate in this activity. A loosely-organized process for this activity is apt to produce a big amount of rebar loss or even degraded structures. A 3-dimensional rebar auto-placing system, called as Rebar Hub, has been designed and implemented in this research. Rebar Hub provides a totally integrated service from 3D structural modeling of buildings to rebar auto-placing considering anchorage, splice, and the length of ordered rebar. In addition, Rebar Hub can recognize the 2D drawing CAD files and then build 3D structural models which are used for the start point of 3D rebar auto-placing. After rebar auto-placing, each members of the 3D structural model have rebar information belonging to them. It means that the rebar information can be used for the afterward works such as quantity-survey, manufacturing and fabrication of rebars. Rebar Hub is showing outstanding performance while applying to practical projects. It has almost five times productivity and reduces the rebar loss up to 3~8% of the initially-surveyed amount of rebar.
This study quantitatively analyzes the work performance of the structural safety diagnosis team that diagnoses pipe racks. To this end, a method for evaluating the performance of the structural safety diagnosis team using the queuing model was proposed. For verification, the case of applying the existing method and the method of introducing a 3D laser scanner for one site was used. The period, number of people, and initial investment cost of each project were collected through interviews with case project experts. As a result of analyzing the performance of the structural safety diagnosis team using the queuing model, it was possible to confirm the probability of delay in the work of each project and the amount of delayed work. Through this, the cost (standby cost) when the project was delayed was analyzed. Finally, economic analysis was conducted in consideration of the waiting cost, labor cost, and initial investment cost. The results of this study can be used to decide whether to introduce 3D laser scanners.
This paper is to explore examples of complementary use of digital and physical models. The reason for this is to suggest a method for commercializing architectural design considering high technology. These cases are the practical and educational environment in which design processes based on digital computation technology are performed. Also, in this environment, analog design media (eg, physical models) still being used in the design process using digital computing. Indeed, in this environment, designers are exploiting digital and physical models to address the types of risks that can be discovered when designs are implemented and these risks. By analyzing these cases, we define the roles of digital and physical models to visualize and resolve risks. This paper focuses on one of method as "prototyping", which is used in the field of machinery and is a difficult method to carry out in the conventional design process. In particular, designers look for benefits that encourage designers in utilizing current digital computation technologies (eg, parametric design, simulation, building information models, and digital fabrication). Among the roles of the physical model, roles that can not be replaced by the digital model are explored. It is clear that this case-based study has difficulty in generalizing the design method. However, it helps the designers of today's practical and educational environment to verify and design the actual details of construction and operation when applying and developing unfamiliar materials and methods in the field of architecture.
This paper proposes a new real-time fire monitoring and evacuation navigation system by integrating Augmented Reality (AR) technology with Internet of Things (IoT) technology. The proposed system collects temperature data through IoT temperature measurement devices installed in buildings and automatically transmits it to a MySQL cloud database via an IoT platform, enabling real-time and accurate data monitoring. Subsequently, the real-time IoT data is visualized on a 3D building model generated through Building Information Modeling (BIM), and the model is represented in the real world using AR technology, allowing intuitive identification of the fire origin. Furthermore, by utilizing Vuforia engine's Device Tracking and Area Targets features, the system tracks the user's real-time location and employs an enhanced A* algorithm to find the optimal evacuation route among multiple exits. The paper evaluates the proposed system's practicality and demonstrates its effectiveness in rapid and safe evacuation through user experiments based on various virtual fire scenarios.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.25
no.4
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pp.307-314
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2012
IFC-based representation method of part library for superstructure module of modular steel bridge is proposed. The library is capable of efficiently offering and exchanging part information in process of manufacture, assembly, design, and construction of modular steel bridge. Entities, representing physical part information in IFC model, are matched semantically with parts of the superstructure module for representation of part information with IFC model. Either types of matched entities are applied in order to verify the role of each part, or new types are defined as a user-defined types. In addition, assembly system has been classified and defined into 4 levels of LoD(Level of Detail) to provide appropriate part information efficiently from the part library in each step of the process. Then, new property is defined for representing the LoD information with IFC Model. Finally, IFC-based test library of modular steel bridge is generated by applying the matched entities and entity types to the actual the superstructure module of modular steel bridge.
Park, Sang Mi;Kim, Hyeon Seung;Moon, Hyoun Seok;Kang, Leen Seok
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.41
no.2
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pp.181-189
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2021
In order to increase the practical usability of the virtual reality(VR)-based BIM object in the construction site, the difference between the virtual image and the real image should be resolved, and when it is applied to the construction schedule management function, it is necessary to reduce the image gap between the virtual completion and the actual completion. In this study, in order to solve this problem, a prototype of 4D model is developed in which augmented reality (AR) and 3D printing technologies are linked, and the practical usability of a 4D model linked with two technologies is verified. When a schedule simulation is implemented by combining a three-dimensional output and an AR object, it is possible to provide more intuitive information as a tangible image-based schedule information when compared to a simple VR-based 4D model. In this study, a methodology and system development of an AR implementation system in which subsequent activities are simulated in 4D model using markers on 3D printing outputs are attempted.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.15
no.2
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pp.1195-1203
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2014
Since IFC (Industry Foundation Classes) 4 is based on the representation of 3D elements for an architecture project, and does not define standardized shapes for civil projects such as roads, bridges, and tunnels etc, it has limitations in securing interoperability for exchanging a shape information model for the civil projects. Besides, since road facilities have a linear reference, which is modeled along the center alignment, it is difficult the designers to create a standardized 3D road model. The aim of this study is to configure structure elements and their attribute for a road in the perspective of 3D design for developing a shape information model for the road. To solve these issues, this study analyzes the design documents, which consist of a road design handbook, guide, specifications and standards, and then extract shape elements and their attributes of road structures. Such shape elements are defined as an entity item and we review a hierarchical structure of a road shape defined by a virtual road model. The detailed elements and their attributes can be utilized as a 3D shape information model for constructing BIM (Building Information Modeling) environment for Infrastructures. Besides, it is expected that the suggested items will be utilized as a base data for extending to IFC for a road subdividing the detailed shapes, types and attributes for road projects.
Social costs analysis seeks to reveal the environmental effects of transportation policy. It delivers a sense of the effects of the public's daily travel and the costs that are or would be incurred from individual trips. Moreover, the accumulated total number of trips will uncover the effects of travel on society. This article shows the quantitative analysis of the economic outcomes of travel using social costs estimation methods. In order to support urban planning tasks, this research implemented analysis tool for social costs estimation by travel behavior. For a case study, a jave based application which can convert people's trip data into social costs is developed. the application used for simulating student-housing effects by estimating social costs changes. The analysis included the attributes, building scale and locational changes of the student housing as well as transforms of the students' trips.
The research aims to find implications of machine learning and urban big data as a way to construct the flexible transportation network system of smart city by responding the urban context changes. This research deals with a problem that existing a bus headway model is difficult to respond urban situations in real-time. Therefore, utilizing the urban big data and machine learning prototyping tool in weathers, traffics, and bus statues, this research presents a flexible headway model to predict bus delay and analyze the result. The prototyping model is composed by real-time data of buses. The data is gathered through public data portals and real time Application Program Interface (API) by the government. These data are fundamental resources to organize interval pattern models of bus operations as traffic environment factors (road speeds, station conditions, weathers, and bus information of operating in real-time). The prototyping model is implemented by the machine learning tool (RapidMiner Studio) and conducted several tests for bus delays prediction according to specific circumstances. As a result, possibilities of transportation system are discussed for promoting the urban efficiency and the citizens' convenience by responding to urban conditions.
Maintenance of aging structures has attracted societal attention. Maintenance of the aging structure can be efficiently performed with a digital twin. In order to maintain the structure based on the digital twin, it is required to accurately detect the damage of the structure. Meanwhile, deep learning-based damage detection approaches have shown good performance for detecting damage of structures. However, in order to develop such deep learning-based damage detection approaches, it is necessary to use a large number of data before and after damage, but there is a problem that the amount of data before and after the damage is unbalanced in reality. In order to solve this problem, this study proposed a method based on Generative adversarial network, one of Generative Model, for generating acceleration data usually used for damage detection approaches. As results, it is confirmed that the acceleration data generated by the GAN has a very similar pattern to the acceleration generated by the simulation with structural analysis software. These results show that not only the pattern of the macroscopic data but also the frequency domain of the acceleration data can be reproduced. Therefore, these findings show that the GAN model can analyze complex acceleration data on its own, and it is thought that this data can help training of the deep learning-based damage detection approaches.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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