가치공학(VE; Value Engineering)은 최적의 생애주기 비용으로 최상의 가치를 실현하는 것으로 준비단계(Pre-Study), 분석단계(Study), 실행단계(Post-Study) 3가지 단계로 구성된다. 본 연구에서는 VE 준비단계 중 현장방문 시 정보수집 및 분석을 위한 방법을 제안하고자 한다. 드론을 활용하여 생성된 3차원 공간모델은 연구 대상지를 중심에서 또는 외부에서 다양한 각도로 관찰 및 분석을 할 수 있었다. 준비단계부터 현장 방문 시 미시적 관점에서만 가능했던 현장조사는 드론을 활용함으로써 연구 대상지역의 3차원 공간모델링으로 거시적인 관점에서 검토가 가능하였으며, 실제 관측한 공간정보 데이터를 이용하여 설계 VE 워크숍 중에도 실시간으로 정보를 확인할 수 있어 효율적이고 신뢰성 있는 VE 수행을 할 수 있었다.
높은 주탑을 가지는 해상특수교량은 특수한 구조적 특징으로 인해 육안점검이 어려운 점검사각지대가 존재하게 되며, 이를 해결하기 위해 드론을 활용한 안전점검 방법들이 연구되고 있다. 본 연구에서는 드론을 이용하여 해상특수교량 주탑의 영상 데이터를 취득하고, 인공지능 알고리즘을 개발하여 주탑부 표면 손상에 대한 탐지를 수행하였다. 인공지능 알고리즘은 서로 다른 구조를 지닌 딥러닝 네트워크를 활용하여 앙상블을 형성한 모델을 구축하고 결과를 취합하는 스태킹 앙상블 학습법을 적용하였다.
Recently, interest in ground subsidence in urban areas has increased after a large sinkhole occurred near the high-story building area in Jamsil, Seoul, Korea, in 2014. If a massive sinkhole occurs in an urban area, it is crucial to assess its risk rapidly. Access to humans for on-site safety diagnosis may be difficult because of the additional risk of collapse in the disaster area. Generally, inspection using drones equipped with high-speed lidar sensors can be utilized. However, if the sinkhole is created vertically to a depth of 100 m, similar to the sinkhole in Guatemala, the drone cannot be applied because of the wireless communication limit and turbulence inside the sinkhole. In this study, a three-dimensional (3D) scanning system was fabricated and operated using a towed cable in a massive vertical sinkhole to a depth of 200 m. A high-speed lidar sensor was used to obtain a continuous cross-sectional shape at a certain depth. An inertial-measuring unit was applied to compensate for the error owing to the rotation and pendulum movement of the measuring unit. A reconstruction algorithm, including the compensation scheme, was developed. In a vertical hole with a depth of 180 m in the mining area, the fabricated system was applied to scan 0-165 m depth. The reconstructed shape was depicted in a 3D graph.
지형적 경계 (geofence)란 무인기가 침범하거나 또는 벗어나지 말아야 할 영역을 설정해 놓은 가상의 경계로서, 저고도 무인기 교통관리체계(UAS traffic management)의 필수적인 구성요소 중 하나이다. 본 연구에서는 perpendicular 알고리즘을 개선하여 지형적 경계를 단순화하는 기법을 제안한다. 제안된 기법을 실제 건물을 측정하여 얻은 데이터에 적용하여 성능을 평가하였으며, 제안된 방법이 기존 방법에 비해 공간적 낭비를 최소화하면서도 꼭짓점의 개수를 효과적으로 줄임을 확인하였다.
In order to establish an autonomous driving environment, it is necessary to study traffic safety and demand prediction by analyzing information generated from the transportation infrastructure beyond relying on sensors by the vehicle itself. In this paper, we propose a real-time traffic information generation method using sensor convergence technology of transportation infrastructure. The proposed method uses sensors such as cameras and radars installed in the transportation infrastructure to generate information such as crosswalk pedestrian presence or absence, crosswalk pause judgment, distance to stop line, queue, head distance, and car distance according to each characteristic. create information An experiment was conducted by comparing the proposed method with the drone measurement result by establishing a demonstration environment. As a result of the experiment, it was confirmed that it was possible to recognize pedestrians at crosswalks and the judgment of a pause in front of a crosswalk, and most data such as distance to the stop line and queues showed more than 95% accuracy, so it was judged to be usable.
The 8th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.249-256
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2020
Historical construction health and safety (H&S) challenges, in terms of a range of resources and issues, continue to be experienced, namely design process-related hazards are encountered on site, workers are unaware of the hazards and risks related to the construction process and its activities, activities are commenced on site without adequate hazard identification and risk assessments (HIRAs), difficulty is experienced in terms of real time monitoring of construction-related activities, workers handle heavy materials, plant, and equipment, and ultimately the experience of injuries. Given the abovementioned, and the advent of Industry 4.0, a quantitative study, which entailed the completion of a self-administered questionnaire online, was conducted among registered professional (Pr) and candidate Construction H&S Agents, to determine the potential of Industry 4.0 to contribute to resolving the challenges cited. The findings indicate that Industry 4.0 technologies such as augmented reality (AR), drone technology, virtual reality (VR), VR based H&S training, and wearable technology /sensors have the potential to resolve the cited H&S challenges as experienced in construction. Conclusions include that Industry 4.0 technologies can finally address the persistent H&S challenges experienced in construction. Recommendations include: employer associations, professional associations, and statutory councils should raise the level of awareness relative to the potential implementation of Industry 4.0 relative to H&S in construction; case studies should be documented and shared; tertiary construction management education programmes should integrate Industry 4.0 into all possible modules, especially H&S-related modules, and continuing professional development (CPD) H&S should address Industry 4.0.
4차 산업혁명 시대에 접어들어 드론이 다양한 분야에서 활용되고 있다. 현재 비탈면의 시공 및 유지관리는 일반적으로 소단 및 점검원 통로를 이용하여 인력으로 관리하고 있다. 이러한 방법은 안전사고의 위험이 있으며, 인력을 통한 시야 확보가 어려워 정확한 파악이 어렵다. 본 논문에서는 지반 공학 관련 구조물 중 비탈면을 대상으로 드론이 촬영한 디지털 사진을 이용하여 RTK 및 GCP가 비탈면 3차원 모델에 미치는 영향에 대해 연구하였다. 비탈면 3차원 모델의 품질 비교를 위해 9개 지점에 대해 GNSS 좌표를 측정하였고, 이 중 3개 지점은 검사점으로 활용하고 나머지 지점들은 지상기준점으로 활용하였다. RTK를 활용한 높은 정밀도의 지오태깅 사진을 이용하여 비탈면 3차원 모델을 작성할 경우, 지상기준점의 개수가 증가하면 검사점에서의 오차가 감소하는 것을 확인하였다. 또한 일반 GNSS를 사용하더라도 지상기준점을 적용하면 3차원 모델의 검사점에서의 오차는 크지 않은 것을 확인하였다. 그러나 RTK모듈을 사용하여 높은 정밀도의 지오태깅 사진을 이용하더라도 GCP를 적용하지 않고 비탈면 3차원 모델을 작성하면 큰 오차가 발생하는 것을 확인하였다. 특히, 높이 값인 z좌표에 대한 오차가 크게 발생하였다. 따라서, 평면정보와 더불어 높이에 대한 정보도 중요한 비탈면 3차원 모델 작성을 위해서는 반드시 GCP를 적용해야 함을 확인할 수 있었다.
계측기기만을 이용한 현장 상황대응의 재래적 방식에서 벗어나 온라인 '첨단기술(Hi-Technology)'과 오프라인의 '직관적 경험(Hi-Experience)'을 융합한 하이브리드(Hybrid) 재해관리 기법의 유효성을 검증하였다. 이를 위해 대상 현장에 매설된 상시 계측기 GNSS(RTK) 5대를 지상기준점(Ground Control Point, GCP)으로 사용하였다. 또한, 인근 지점에 크기 불변 특징점(Scale Invariant Feature Transform, SIFT) 4곳을 추출하여 검사점(Control Point, CP)으로 활용하였다. 이를 통해 현장 실측치와 드론기반 3차원 측정 결과치와의 정확도를 각 좌표값의 차이의 평균제곱근오차(Root Mean Square Error)를 이용하여 분석하였다. 결과적으로 드론에 의해 획득된 3차원 수치 모델을 정밀하게 후처리 분석함으로써 피사체의 모든 지형지물이 변위추적의 객체로 활용할 수 있음을 확인할 수 있었다. 포인트 클라우드(Point cloud) 기반의 3-D 수치 영상은 현장 그대로의 모습을 초실감, 고정도 가시화 함으로서 직관적인 경험에 공감할 수 있는 친화적인 솔루션을 제공하며, 단순 신호처리 기반의 계측기기 하드웨어 중심의 재해관리를 탈피해 인명피해/예산 절감 등 비탈면 유지관리에 최적의 플랫폼을 제공할 수 있을 것으로 판단된다. 특히, 특정 위치에 설치된 특정지점(Pin-point) 센서에 의존한 국지적인 정보의 한계를 뛰어넘어 기술생산 중심에서 재난관리의 중심으로 신속하게 전환될 수 있는 매개체가 될 것으로 기대한다.
본 연구는 드론을 이용하여 홍수기 하천에서의 유량측정방법 개발을 위해 수행하였다. 홍수기 유량측정은 예산, 인력, 안전 및 하천공사 등의 문제로 매년 모든 지점에서 유량 측정을 실시하지 못하는 어려움이 있다. 특히 태풍 등 큰 호우사상 발생 시 수위-유량관계 변화 검토가 필요하지만 앞에서 언급한 문제 등으로 인하여 측정에 어려움이 있다. 이런 문제점을 개선하기 위해 최소 인력이 단시간 간편하게 측정할 수 있는 방법을 개발하였다. 항공사진측량 개념으로 접근하여 의정부시(신곡교) 지점과 영동군(영동제2교) 지점 하도 주변에 확인 가능한 위치에 지상기준점(GCP, Ground Control Points) 4개점을 선점하고 VRS DGPS 장비를 이용하여 좌표측량을 수행하였다. 드론을 일정높이의 정지상태(Hovering)에서 하도 내 수 표면을 카메라의 인터벌 기능으로 3초 간격 정사영상을 촬영하였다. 정사 촬영된 항공사진의 좌표계를 평면지각좌표계인 GRS80 TM좌표계로 정의한 후 GCP 좌표를 활용하여 보다 정밀하게 정사보정을 실시하였다. 수표면에 유하하는 부유물의 3초 간격 위치를 X, Y좌표 분석을 통해 이동거리를 평균유속으로 산정하고 유하경로에 따른 통수단면적을 적용하여 유량을 산정하였다. 따라서 항공사진측량 기법을 적용하여 홍수기에 드론을 이용한 유량측정방법에 대한 적용성을 확인하였다.
기후변화와 극한기상으로 유발된 다양한 자연재해와 사고로 전세계적으로 수많은 인명과 재산 피해가 발생하고 있다. International Charter와 같은 국제기구간의 상시 공조체계를 구축하고, 이러한 대규모 재난관리와 신속한 복구를 위해 고해상 위성영상 및 공간정보를 제공하고 있다. 국내에서는 국토위성이 본격적으로 정상 운용되면서 국토정보 구축뿐만 아니라 국내·외 대형 재난에 대해 피해분석 정보를 제공하고 있다. 이번 국립재난안전연구원 특별호에서는 2023년 주요 재난사고 발생 현황과 정부의 국가재난안전시스템 개편 대책을 기술하였다. 또한, 연구원에서 재난 상황관리 및 분석을 위해 수행하고 있는 인공위성과 정보통신, 공간정보 활용기술과 관련된 최신 연구성과와 재난사고 원인·피해조사를 위한 자료 수집·처리·분석과 관련된 최신 연구성과를 담았다. 아울러, 드론매핑(drone mapping)과 라이다(LiDAR) 관측기술을 활용한 2023년 집중호우로 인한 산사태 피해 현장조사 사례를 기술하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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