The construction industry has the highest occupational accidents/injuries among all industries. Korean government installed surveillance camera systems at construction sites to reduce occupational accident rates. Construction safety managers are monitoring potential hazards at the sites through surveillance system; however, the human capability of monitoring surveillance system with their own eyes has critical issues. Therefore, this study proposed to build a deep learning-based safety monitoring system that can obtain information on the recognition, location, identification of workers and heavy equipment in the construction sites by applying multiple-object tracking with instance segmentation. To evaluate the system's performance, we utilized the MS COCO and MOT challenge metrics. These results present that it is optimal for efficiently automating monitoring surveillance system task at construction sites.
Recently, particulate matter(PM) caused by internal factors such as industrialization and urbanization as well as external factors such as Asian dust is a serious problem in Korea. In particular, while the emission due to construction appears to be very serious among the internal factors, it is necessary to manage PM in consideration of the characteristics of construction sites. Accordingly, in this study, a PM management system suitable for construction sites was developed to reduce civil complaints caused by PM and to minimize damage to field workers and nearby residents by supporting the fine dust management system of the state and local governments. The factors to be considered when measuring PM due to the specificity of construction sites were considered, and the system components were developed based on the considerations. As a result, an IoT based construction site PM monitoring system (CPMS) that integrates each component was established.
Noise generated from Construction site has been raised most civil complaints to 64.4 % among the environmental pollution in 2011. Therefore, local government recommends and prescribes that construction sites over a certain scale install sound level meter for noise monitoring. For example, Seoul has implemented a 24 hour noise monitoring system, with real time communication, to the large construction sites more than 10,000 $m^2$ from the end of August 2012. But it is difficult to use noise measurement data for the construction noise assessment, since the installation standards and technical specifications for construction noise monitoring system are not presented. In this paper, we proposed noise monitoring system improvement plan including technical specifications and installation standards using the investigating results of the problems of current noise monitoring system and the foreign cases.
건설업은 업무상 재해 발생빈도와 사망자 수가 다른 산업군에 비해 높아 가장 위험한 산업군으로 불린다. 정부는 건설 현장에서 발생하는 산업 재해를 줄이고 예방하기 위해 CCTV 설치 의무화를 발표했다. 건설 현장의 안전 관리자는 CCTV 관제를 통해 현장의 잠재된 위험성을 찾아 제거하고 재해를 예방한다. 하지만 장시간 관제 업무는 피로도가 매우 높아 중요한 상황을 놓치는 경우가 많다. 따라서 본 연구는 딥러닝 기반 컴퓨터 비전 모형 중 개체 분할인 YOLACT와 다중 객체 추적 기법인 SORT을 적용하여 다중 클래스 다중 객체 추적 시스템을 개발하였다. 건설 현장에서 촬영한 영상으로 제안한 방법론의 성능을 MS COCO와 MOT 평가지표로 평가하였다. SORT는 YOLACT의 의존성이 높아서 작은 객체가 적은 데이터셋을 학습한 모형의 성능으로 먼 거리의 물체를 추적하는 성능이 떨어지지만, 크기가 큰 객체에서 뛰어난 성능을 나타냈다. 본 연구로 인해 딥러닝 기반 컴퓨터 비전 기법들의 안전 관제 업무에 보조 역할로 업무상 재해를 예방할 수 있을 것으로 판단된다.
Despite efforts to reduce unexpected accidents at confined construction sites, choking accidents continue to occur. Because of the poorly ventilated atmosphere, particularly in long, confined underground spaces, workers are subject to dangerous working conditions despite the use of artificial ventilation. Moreover, the traditional monitoring methods of using portable gas detectors place safety inspectors in direct contact with hazardous conditions. In this study, a long-range (LoRa)-based wireless safety monitoring system that features the network organization, fault-tolerant, power management, and a graphical user interface (GUI) was developed for underground construction sites. The LoRa wireless data communication system was adopted to detect hazardous gases and oxygen deficiency within a confined underground space with adjustable communication range and low power consumption. Fault tolerance based on the mapping information of the entire wireless sensor network was particularly implemented to ensure the reliable operation of the monitoring system. Moreover, a sleep mode was implemented for the efficient power management. The GUI was also developed to control the entire safety-monitoring system and to manage the measured data. The developed safety-monitoring system was validated in an indoor testing and at two full-scale water pipeline construction sites.
PURPOSES : Efficiency Improvement of a public road construction project management work using the development of a real-time remote site monitoring system METHODS : In this study, we developed the remote site monitoring system using a web camera for road construction projects in the RCMA(Regional Construction Management Administration). We can be monitored a construction progress and a weak point of the situation in real time using this. To achieve this, we tested about 10 road construction projects ordered by RCMA. Then, we verified a applicability for the site monitoring system in future. RESULTS : Take advantage of the remote site monitoring system consists of the Construction CALS System, one of the business systems used in the part of the MLTM(Ministry of Land, Transport and Maritime Affairs) institution-agencies. Was configured to be served through the "Construction CALS System" of "Construction Management System(Contractors)" and the "Construction CALS Portal System". Through this, Benefit analysis through a pilot application of the 10 road construction sites and developing considerations and "Guide for visual information processing equipment installation-operating in construction sites"are presented. CONCLUSIONS : Through the establishment of remote site monitoring system can improve the efficiency of construction management services. In addition, Various disasters and calamities, accidents and illegal construction will be prevented in advance is expected. This is expected to further improve the quality of the facilities.
The 2th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.50-60
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2007
The endeavor of this paper focuses on designing a monitoring system to provide a cost-effective solution on quality assurance for construction projects. The construction site monitoring system integrates a long-range wireless network, network cameras, and a web-based collaborative platform. The users of the system could obtain the most updated status of construction sites, such as behaviors of workers, project progress, and site events anywhere with Internet connectivity. It was carefully configured in order to maintain the reliability under the reactive conditions of the construction sites. This paper reports the architecture of the monitoring system and reviews the related technologies. The system has been implemented and tested on a construction site and promising results were obtained.
공공 도로건설사업은 국토교통부 소속기관 중 하나인 지방국토관리청에서 발주되며 각 건설현장은 공사관리관을 두어 관리하고 있다. 공사관리관은 다수의 공사현장을 수시로 방문하여 현장을 점검 감독함에 따라 현장까지 이동하는데 많은 시간과 비용이 소요됨으로 현장관리 업무의 효율화가 요구되고 있다. 이에 공사관리관의 업무효율성 제고를 위해 현장방문을 최소화하고, 원격지에서 공사 진척현황을 실시간으로 모니터링 할 수 있도록 현장모니터링 관리 체계의 도입이 필요하다. 본 연구에서는 공공 도로건설공사를 대상으로 웹카메라(Web camera)를 활용한 원격 현장모니터링시스템을 구축하였다. 또한 10개 건설현장을 선정하여 시범적용을 실시하고, 효과분석을 통해 적용성을 검증하였다. 적용성 검증 결과, 웹카메라를 활용한 원격 현장관리는 기존 현장관리 방식에 비해 약 35% 정도의 비용절감효과를 갖는 것으로 분석되었다. 마지막으로 현장모니터링 관리 체계의 적용을 위한 가이드라인 마련과 도입방안을 검토하고, 개선방안을 제시하였으며, 이를 통해 불필요한 현장방문을 최소화하고, 현장의 취약지점에 대한 위험요소를 사전에 차단하여 각종 재난 및 재해를 사전에 예방할 수 있도록 하였다. 아울러 안전사고 예방과 부실시공의 근절을 통한 시설물의 품질을 향상시키리라 기대된다.
Kim, Hongjo;Park, Sungjae;Ha, Sooji;Kim, Hyoungkwan
국제학술발표논문집
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The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.333-335
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2015
A computer vision-based scene recognition algorithm is proposed for monitoring construction sites. The system analyzes images acquired from a surveillance camera to separate regions and classify them as building, ground, and hole. Mean shift image segmentation algorithm is tested for separating meaningful regions of construction site images. The system would benefit current monitoring practices in that information extracted from images could embrace an environmental context.
정부의 중·소형 민간공사장 안전관리 강화대책 발표에 따라 CCTV 설치 의무화 대상이 대형 공사장에서 중·소형 공사장으로 확대되었다. 하지만 기존의 건설현장의 CCTV는 안전관리를 위한 단순 관제용으로 활용되고 있어 건설현장의 모니터링을 위한 연구가 필요하다. 이에 본 연구에서는 단안 카메라를 이용하여 촬영한 단 영상을 기반으로 3개의 소실점(vanishing point)을 계산한 후 내부표정요소 정보를 포함하고 있는 카메라 행렬을 결정하고 기준 객체의 높이를 통해 대상 객체의 높이를 계산하여 정확도를 검증하는 연구를 수행하였다. 단안 카메라 기반의 소실점을 이용한 높이 결정 실험을 통해 별도의 지상기준점 측량 없이 단 영상만으로 대상 객체의 높이를 결정할 수 있었으며, 정확도를 평가한 결과 평균제곱근오차는 ±0.161m로 나타났다. 따라서, 단안 카메라를 이용하여 촬영한 단영상을 통해 건설현장의 공사 진척도를 모니터링할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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