The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.319-327
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2022
Robots for construction sites, although not deeply widespread, are finding applications in the duties of project monitoring, material movement, documentation, security, and simple repetitive construction-related tasks. A significant shortcoming in the use of robots is the complexity involved in programming and re-programming an automation routine. Robotic programming is not an expected skill set of the traditional construction industry professional. Therefore, this research seeks to deliver a low-cost approach toward re-programming that does not involve a programmer's skill set. The researchers in this study examined an approach toward programming a terrestrial-based drone so that it follows a taped path. By doing so, if an alternative path is required, programmers would not be needed to re-program any part of the automated routine. Changing the path of the drone simply requires removing the tape and placing a different path - ideally simplifying the process and quickly allowing practitioners to implement a new automated routine. Python programming scripts were used with a DJI Robomaster EP Core drone, and a terrain navigation assessment was conducted. The study examined the pass/fail rates for a series of trial run over different terrains. The analysis of this data along with video recording for each trial run allowed the researchers to conclude that the accuracy of the tape follow technique was predictable on each of the terrain surfaces. The accuracy and predictability inform a non-coding construction practitioner of the optimal placement of the taped path. This paper further presents limitations and suggestions for some possible extended research options for this study.
The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.869-875
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2009
Safety is a big issue in the construction sites. For safe and secure management, tracking locations of construction resources such as labors, materials, machineries, vehicles and so on is important. The materials, machineries and vehicles could be controlled by computer, whereas the movement of labors does not have fixed pattern. So, the location and movement of labors need to be monitored continuously for safety. In general, Global Positioning System(GPS) is an opt solution to obtain the location information in outside environments. But it cannot be used for indoor locations as it requires a clear Line-Of-Sight(LOS) to satellites Therefore, indoor location monitoring system could be a convenient alternative for environments such as tunnel and indoor building construction sites. This paper presents a case study to investigate feasibility of Wi-Fi based indoor location monitoring system in construction site. The system is developed by using fingerprint map of gathering Received Signal Strength Indication(RSSI) from each Access Point(AP). The signal information is gathered by Radio Frequency Identification (RFID) tags, which are attached on a helmet of labors to track their locations, and is sent to server computer. Experiments were conducted in a shield tunnel construction site at Guangzhou, China. This study consists of three phases as follows: First, we have a tracking test in entrance area of tunnel construction site. This experiment was performed to find the effective geometry of APs installation. The geometry of APs installation was changed for finding effective locations, and the experiment was performed using one and more tags. Second, APs were separated into two groups, and they were connected with LAN cable in tunnel construction site. The purpose of this experiment was to check the validity of group separating strategy. One group was installed around the entrance and the other one was installed inside the tunnel. Finally, we installed the system inner area of tunnel, boring machine area, and checked the performance with varying conditions (the presence of obstacles such as train, worker, and so on). Accuracy of this study was calculated from the data, which was collected at some known points. Experimental results showed that WiFi-based indoor location system has a level of accuracy of a few meters in tunnel construction site. From the results, it is inferred that the location tracking system can track the approximate location of labors in the construction site. It is able to alert the labors when they are closer to dangerous zones like poisonous region or cave-in..
The 1th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.841-844
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2005
Computer vision technology can be used to interpret the images captured by web cameras installed on construction sites to automatically quantify the results. This information can be used for quality control, productivity measurement and to direct construction. Steel frame construction is particularly well suited for automatic monitoring as all structural members can be viewed from a small number of camera locations, and three-dimensional computer models of steel structures are frequently available in a standard electronic format. A system is being developed that interprets the 3-D model and directs a camera to look for individual members as regular intervals to determine when each is in place and report the results. Results from a simple lab-scale system are presented along with preliminary full-scale development.
Kim, Yeonjoo;Kim, Siyeon;Hwang, Sungjoo;Hong, Seok Hwan
국제학술발표논문집
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The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.1243-1244
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2022
In recent years, the growing interest in off-site construction has led to factories scaling up their manufacturing and production processes in the construction sector. Consequently, continuous large-scale site monitoring in low-variability environments, such as prefabricated components production plants (precast concrete production), has gained increasing importance. Although many studies on computer vision-based site monitoring have been conducted, challenges for deploying this technology for large-scale field applications still remain. One of the issues is collecting and transmitting vast amounts of video data. Continuous site monitoring systems are based on real-time video data collection and analysis, which requires excessive computational resources and network traffic. In addition, it is difficult to integrate various object information with different sizes and scales into a single scene. Various sizes and types of objects (e.g., workers, heavy equipment, and materials) exist in a plant production environment, and these objects should be detected simultaneously for effective site monitoring. However, with the existing object detection algorithms, it is difficult to simultaneously detect objects with significant differences in size because collecting and training massive amounts of object image data with various scales is necessary. This study thus developed a large-scale site monitoring system using edge computing and a small-object detection system to solve these problems. Edge computing is a distributed information technology architecture wherein the image or video data is processed near the originating source, not on a centralized server or cloud. By inferring information from the AI computing module equipped with CCTVs and communicating only the processed information with the server, it is possible to reduce excessive network traffic. Small-object detection is an innovative method to detect different-sized objects by cropping the raw image and setting the appropriate number of rows and columns for image splitting based on the target object size. This enables the detection of small objects from cropped and magnified images. The detected small objects can then be expressed in the original image. In the inference process, this study used the YOLO-v5 algorithm, known for its fast processing speed and widely used for real-time object detection. This method could effectively detect large and even small objects that were difficult to detect with the existing object detection algorithms. When the large-scale site monitoring system was tested, it performed well in detecting small objects, such as workers in a large-scale view of construction sites, which were inaccurately detected by the existing algorithms. Our next goal is to incorporate various safety monitoring and risk analysis algorithms into this system, such as collision risk estimation, based on the time-to-collision concept, enabling the optimization of safety routes by accumulating workers' paths and inferring the risky areas based on workers' trajectory patterns. Through such developments, this continuous large-scale site monitoring system can guide a construction plant's safety management system more effectively.
발파, 브레이커, 진동로울러 및 파일 작업과 같은 건설공정이 있을 경우, 건설 작업 인접 지역에서는 피해가 발생할 수 있다. 수중 소음의 경우, 지반진동이 고체 전달음의 형태로 전달된다. 이와 같은 수중소음은 강이나 바다 혹은 육지의 양식장에 피해를 유발할 수 있다. 본 연구는 발파, 천공, 브레이커 및 진동로울러와 같은 작업 공정으로 인하여 발생된 지반진동이 수중소음으로 입사될 때의 소음값 및 주파수를 분석하였다. 수중 소음 측정시에는 수중소음기 (TC 4013)을 활용하였으며, 저장 및 분석은 Prosig 프로그램을 활용하였다.
건설산업은 미세먼지를 많이 발생시키는 산업 중 하나인 것으로 알려져 있다. 따라서 건설산업에서의 미세먼지 발생량을 줄이는 것이, 전체 미세먼지 관리에 매우 중요하다. 이러한 점에 착안하여, 본 연구에서는 자율이동체, IoT, 드라이 포그 시스템 등 첨단기술을 활용한 미세먼지 모니터링 및 제거기술을 제안하고, 시스템의 구성과 작동순서를 제시하였으며, 시스템 도입의 효과를 정성적, 정량적 측면에서 분석하였다. 제안된 개념과 구성 그리고 작동순서는 실제 시스템 개발 및 현장적용을 통해 그 실효성을 검증할 예정이다. 또한 비용편익분석 등을 통해 구체적인 경제성도 검증할 계획이다.
Objectives: In this study, the scale of exceeding the extreme heat exposure standard at the construction site was estimated using the nationally approved statistical data and wet bulb globe temperature modeling method. By comparing and analyzing the modeling results with the existing work environment monitoring results, the risk of heat exposure at outdoor construction sites was considered. Methods: Using the coordinates of second level administrative districts and meteorological observatories as the key, the automated synoptic observing system data and building permit data for 2021 were matched. The wet-bulb temperature was obtained using Stull's formula, and the globe temperature was obtained using the TgKMA2006 model. WBGT was calculated using these. Excess rates were obtained compared to exposure limits for heavy work-continuous work and moderate work-25% rest. It was compared with the results of the work environment monitoring in 2020. Results: As a result, 1,827,536 cases were estimated for 11,052 workplaces in one year. This is much higher than the 5,116 cases of 3818 workplaces of the existing work environment monitoring results. It is confirmed that the exposure limit was exceeded in 10.6~24.0% of the entire period and 70.2~84.1% of the peak period of the heat wave. It is very high compared to 0.9% of the existing work environment monitoring result. Conclusions: It is necessary to improve the system of monitoring and statistics related to extreme heat. Additional considerations are needed regarding WBGT estimation methods, meteorological data, and evaluation time. Various follow-up risk assessment studies for other industries and time series need to be continued.
Wang, Changwon;Kim, Young;Lee, Seung Hyun;Sung, Nak-Jun;Min, Se Dong;Choi, Min-Hyung
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권2호
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pp.654-670
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2020
Workers at construction sites are easily exposed to many dangers and accidents involving falls, tripping, and missteps on stairs. However, researches on construction site monitoring system to prevent work-related injuries are still insufficient. The purpose of this study was to develop a wearable textile pressure insole sensor and examine its effectiveness in managing the real-time safety of construction workers. The sensor was designed based on the principles of parallel capacitance measurement using conductive textile and the monitoring system was developed by C# language. Three separate experiments were carried out for performance evaluation of the proposed sensor: (1) varying the distance between two capacitance plates to examine changes in capacitance charges, (2) repeatedly applying 1 N of pressure for 5,000 times to evaluate consistency, and (3) gradually increasing force by 1 N (from 1 N to 46 N) to test the linearity of the sensor value. Five subjects participated in our pilot test, which examined whether ascending and descending the stairs can be distinguished by our sensor and by weka assessment tool using k-NN algorithm. The 10-fold cross-validation method was used for analysis and the results of accuracy in identifying stair ascending and descending were 87.2% and 90.9%, respectively. By applying our sensor, the type of activity, weight-shifting patterns for balance control, and plantar pressure distribution for postural changes of the construction workers can be detected. The results of this study can be the basis for future sensor-based monitoring device development studies and fall prediction researches for construction workers.
콘크리트 타설은 거푸집, 동바리 등 가설 시설물의 구조 하에서 진행된다. 작업 중 복잡한 동선이나 타설 충격, 지반침하 등으로 인해 하중집중이 발생할 수 있고, 이러한 하중의 집중으로 인한 가설구조의 불안정은 시공 중 붕괴사고의 원인이 된다. 콘크리트 타설 및 양생과정에서 거푸집의 안전성을 높이기 위해서는 콘크리트 타설 프로세스를 지속적으로 모니터링 해야 한다. 본 연구는 부산대학교 건설시스템연구실에서 수행하는 시공 안정성 향상 과제로써 건설 시공 현장에서 USN (Ubiquitous Sensor Network)을 활용한 시공 모니터링 체계를 제시한다. 본 연구에서는 무선으로 콘크리트 타설시 하중의 변화를 실시간으로 측정하는 USN 기반의 모니터링 기술을 개발하여, 콘크리트 타설에 따르는 하중 변화 데이터를 실시간으로 무선 전송한다. 전송된 데이터는 혀용응력 및 처짐과 비교${\cdot}$분석하여 하중이 일정한 허용범위를 초과하거나 거푸집의 이상변형이 발생될 경우 경고조치를 통해서 작업중단 조치를 취할 수 있다. 현재 USN 기반의 시공 안전 모니터링에 대한 실험을 진행하고 있으며, 검증 결과를 분석하여 시공안전의 향상을 위한 기능을 가져올 것으로 기대된다.
Since existing measurement sites are required to construct a high-cost PM measuring device and a measuring site of a large area, there is a limit to the construction of a high-resolution measurement network. Therefore, it is necessary to develop a low-cost, high-performance PM measuring device (as an alternative technology) that can increase the resolution of PM measurement, and it is necessary to establish a base to provide real-time PM information for whole people. Therefore, in this study, the alternative technique (light scattering method) for achieving the above object was examined, performance evaluation was carried out, and it was verified that the light scattering method was usable. Various PM measurement results were compared and analyzed to find PM monitoring points and resolutions we would like to propose.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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