Resource procurement is an important management area because cost of resource covers 40% of total construction project cost and resource delivery has direct relationship with project performance. Integration of cost provides various potentials for effective and efficient project control. This study investigates the usefulness of time in resource procurement management focused on materials. These days, construction projects have characterized manufacture because of industrialization and component. Therefore, application of systematic resource planning has been requested in the construction. There are many companies conducting procurement of resource on the web by applying MRP, ERP etc. in the construction. However, in applying them in the construction yet, there is obstruction. MRP has the character doing its function under accurate cost prediction of resource. But prediction of resource is difficult in industry mechanism of the construction. If accurate cost prediction of resource is possible in the construction, it will be expected to reduce cost of procurement of resource substantially by applying successful resource planning model in the manufacture. On the basis of recent current, the purpose of study is to present procurement of resource system that period observance of construction and minimization of stock is possible by reflecting accurate lead-time to apply proactive thought to be able to cope with alteration of construction schedule efficiently in analyzing resource planning of the construction site.
Post-earthquake building condition assessment is crucial for subsequent rescue and remediation and can be automated by emerging computer vision and deep learning technologies. This study is based on an endeavour for the 2nd International Competition of Structural Health Monitoring (IC-SHM 2021). The task package includes five image segmentation objectives - defects (crack/spall/rebar exposure), structural component, and damage state. The structural component and damage state tasks are identified as the priority that can form actionable decisions. A multi-task Convolutional Neural Network (CNN) is proposed to conduct the two major tasks simultaneously. The rest 3 sub-tasks (spall/crack/rebar exposure) were incorporated as auxiliary tasks. By synchronously learning defect information (spall/crack/rebar exposure), the multi-task CNN model outperforms the counterpart single-task models in recognizing structural components and estimating damage states. Particularly, the pixel-level damage state estimation witnesses a mIoU (mean intersection over union) improvement from 0.5855 to 0.6374. For the defect detection tasks, rebar exposure is omitted due to the extremely biased sample distribution. The segmentations of crack and spall are automated by single-task U-Net but with extra efforts to resample the provided data. The segmentation of small objects (spall and crack) benefits from the resampling method, with a substantial IoU increment of nearly 10%.
The 8th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.3-12
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2020
Nowadays, as-is BIM generation has been popularly adopted in the architecture, engineering, construction and facility management (AEC/FM) industries. In order to generate a 3D as-is BIM of a structural component, current methods require a registration process that merges different sets of point cloud data obtained from multiple locations, which is time-consuming and registration error-prone. To tackle this limitation, this study proposes a registration-free 3D point cloud data acquisition technique for as-is BIM generation. In this study, small-size mirrors that rotate in both horizontal and vertical direction are used to enable the registration-free data acquisition technique. First, a geometric model that defines the relationship among the mirrors, the laser scanner and the target component is developed. Second, determinations of optimal laser scanner location and mirror location are performed based on the developed geometrical model. To validate the proposed registration-free as-is BIM generation technique, simulation tests are conducted on key construction components including a PC slab and a structural wall. The result demonstrates that the registration-free point cloud data acquisition technique can be applicable in various construction elements including PC elements and structural components for as-is BIM generation.
The compressive strength of concrete varies depending on various factors. Among them, based on the curing temperature, the KCS 14 20 10 Standard Specification for General Concrete calculates the nominal strength by applying the temperature correction value (Tn) based on the compressive strength of the standard cured concrete at 20±2℃ when designing the formulation strength. However, Tn is a correction value that considers only the temperature, and the correction of strength difference due to heat of hydration is not applied. Therefore, in this study, one-component and two-component concrete are mixed in the summer, structural concrete are manufactured, standard concrete specimen are manufactured, and coring is performed on the central and boundary parts of the structural concrete to calculate the correction value applied to the nominal strength by comparing the compressive strength of standard cured concrete on the 28th day of curing and the compressive strength of structural concrete on the 91st day of curing.
건설산업이 대형화, 초고층화, 다양화되면서 우수한 기술과 Know-how가 요구되고 있고, 또한 건설기술자의 부족, 특수환경 하에서의 건설공사의 증가 및 구조물의 고성능화 등의 요구에 따라 콘크리트 분야 기술력을 개발하고 실용화하는 것이 필요하다. 이를 위하여 고성능 콘크리트에 대한 성능규정 및 기술개발에 많은 노력을 기울여 왔으며 한 가지 방안으로 신뢰성이 높은 고유동 콘크리트를 적용하면 시공의 제약조건을 극복할 수 있으며, 작업인원의 절감 및 공기단축의 효과를 얻을 수 있을 것으로 기대된다. 고유동 콘크리트를 현장에 적용하기 위해서 실제 건설현장에서 대용량의 배치플랜트에서 생산할 경우에도 시공성을 만족시킬 수 있는지를 평가하기 위하여 현장 모의시험을 실시하였다. 시험결과로부터 다성분계 고유동 콘크리트는 실제 구조물에서도 양호한 충전성능을 가진 것을 확인할 수 있었고, 수화열로 인한 콘크리트 내부온도 상승도 양호한 범위 값을 나타내었다. 향후 시공조건에 따라 전련산업관련 구조물 등에 유용하게 활용될 수 있을 것이다.
미디어의 발달에 따라 다양한 정보가 미디어에 실리게 되는데 이중에서 표정은 흥미있는 정보중에 하나이다. 표정에는 인간 내면의 의중이 포함되어 있기 때문이다. 내면의 상태는 표정 뿐만 아니라 제스처로 나타나기도 하지만 중요도는 표정이 높다고 할 수 있다. 이 표정은 임의로 조작할 수도 있지만 대체로 내면의 의중을 포함한다. 또한 표정은 사람마다 독특한 개성을 가지고 있지만 대체로 일정 구분 가능한 공통점 또한 가지고 있다. 본 논문에서는 USB CCD 카메라 환경의 동영상에서 표정을 분석하기 위해서 얼굴의 구성 요소를 검출 하고자 한다. 얼굴 구성요소에는 사람마다의 공통적인 표정 변화에 따른 특징점이 분포하기 때문이다. 구성 요소 검출을 위해서 먼저 동영상에서 한 프레임을 캡처하여 얼굴의 위치를 파악하고 얼굴영역을 분리한 다음 특징 점을 검출하게 된다.
최근 컴포넌트에 기초한 소프트웨의 발전은 효과적인 새로운 소프트웨어의 발전 시류로서 받아들여지고 있다 1990년대 후반에 컴포넌트에 기초한 소프트웨어 공학(CBSD)의 도입이래 CBSD의 연구는 주로 컴포넌트의 모델링과 방법론, 구조및 컴포넌트 플랫폼에 초점이 맞춰져 왔으나, 시장에서 필요한 컴포넌트의 수가 증가함에 따라 다양한 특성의 컴포넌트를 명시하기 위한 측정기준을 제시하는 것이 더욱 중요해졌다. 이 논문에서는 소프트웨어 컴포넌트의 복잡성. 특화성, 재사용성 등을 측정하는 기준을 제시할 것이다. 복잡성 기준(metrics)은 다양한 컴포넌트들을 비교하고 측정하는데 사용될 수 있을 것이며 특화성 기준을 컴포넌트들이 조직의 특별한 요구조건을 얼마나 효율적이고 광범위하게 맞출 수 있느냐를 측정하는데 이용되어진다. 재사용성은 애플리케이션 개발에 재사용학 수 있는 정도를 측정하는데 사용될 수 있다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제24권2호
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pp.143-154
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2017
A variable selection method based on probabilistic principal component analysis (PCA) using penalized likelihood method is proposed. The proposed method is a two-step variable reduction method. The first step is based on the probabilistic principal component idea to identify principle components. The penalty function is used to identify important variables in each component. We then build a model on the original data space instead of building on the rotated data space through latent variables (principal components) because the proposed method achieves the goal of dimension reduction through identifying important observed variables. Consequently, the proposed method is of more practical use. The proposed estimators perform as the oracle procedure and are root-n consistent with a proper choice of regularization parameters. The proposed method can be successfully applied to high-dimensional PCA problems with a relatively large portion of irrelevant variables included in the data set. It is straightforward to extend our likelihood method in handling problems with missing observations using EM algorithms. Further, it could be effectively applied in cases where some data vectors exhibit one or more missing values at random.
최근의 근단층지반운동인 Northridge 지진(1994, 미국), Kobe 지진(1995, 일본), Izmit 지진(1990, 터키)은 큰 수직성분의 영향으로 건축물 및 교량에 심각한 손상을 주었다. 일반적인 건축구조물의 내진설계에서 지진하중의 수직성분을 고려하여 설계하는 경우는 드물다. 본 연구에서는 지진하중의 수직성분 영향의 고려 유무에 따른 예제구조물의 기둥부재의 축력의 변화와 부재 단부의 소성힌지회전각을 산정하여 시스템의 손상상태를 평가하여 보았다. 해석결과 축력의 증가는 기둥부재의 손상에 의한 전체 구조시스템의 story collapse mechanism의 가능성을 주게 되므로 근단층지반운동이 예상되는 부분에서는 지진하중의 수직성분에 대한 영향을 고려하여야할 것으로 판단된다.
컴포넌트 기반 소프트웨어 공학(CBSE)은 재사용 가능한 소프트웨어 부품을 이용하여 어플리케이션을 개발하는 새로운 패러다임이다. 그러나 소프트웨어 부품을 조림하는 과정에 부품들 간에 불일치 문제가 발생하여 CBSE를 수행함에 있어 부담이 되고 있다. 따라서, 컴포넌트의 재사용 단위보다는 큰 프레임웍(Framework)이 요구되고 있으며 프레임웍은 관련 있는 컴포넌트와 커넥터들 그리고 도메인에 특화된 아키텍처로 구성된다. 프레임웍은 컴포넌트보다 많은 장점을 가지고 있지만, 프레임웍을 구성하는 핵심 요소들과 내부 구조는 명확히 정의되지 않고 있다. 즉, 현재까지 제시된 대부분의 프레임웍 모델들은 실용적이지 못한 개념적인 수준에 머물러 있다. 본 논문에서는 실용적인 수준의 프레임웍 참조 모델을 제안하고 프레임웍의 핵심 요소들을 정의한다. 프레임웍의 구체적인 구성요소들, 컴포넌트와 프레임웍의 상호 관련성, 커넥터의 확장된 개념들, 그리고 프레임웍 내에서의 특화된 아키텍처의 의미에 대해서 명확히 식별한다. 본 논문에서 제안된 프레임웍은 Java, J2EE, CORBA Component Model (CCM) 그리고 NET과 같은 객체지향 기반 미들웨어에서 실용적으로 구현될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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