International conference on construction engineering and project management
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2017.10a
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pp.252-259
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2017
Nowadays, the existing manual method for recording actual progress of the construction site has some drawbacks, such as great reliance on the experience of professional engineers, work-intensive, time consuming and error prone. A method integrating computer vision and BIM(Building Information Modeling) is presented for indoor automatic progress monitoring. The developed method can accurately calculate the engineering quantity of target component in the time-lapse images. Firstly, sample images of on-site target are collected for training the classifier. After the construction images are identified by edge detection and classifier, a voting algorithm based on mathematical geometry and vector operation will divide the target contour. Then, according to the camera calibration principle, the image pixel coordinates are conversed into the real world Coordinate and the real coordinates would be corrected with the help of the geometric information in BIM model. Finally, the actual engineering quantity is calculated.
International conference on construction engineering and project management
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2013.01a
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pp.129-132
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2013
Determining on a particular construction method is typically decided in the initial phases of a project. However, changing conditions during actual construction may require a different method or technology to be employed. Providing an option for project managers to change construction provides flexibility that can increase value to the overall project. This research provides the ability to modify construction methods as a real option, which allows its value to be modeled. The research also formalizes a way to integrate a binomial lattice model with the Earned Value Method's S-curve. The integrated model provides a decision support tool that planners can use to determine whether to exercise the option depending on the status metrics provided by EVM.
A framework of using and integrating GIS and OR tools for determining the best site selection has been provided. In this research, we demonstrated that both the P-Median heuristic method and MIP method can be successfully applied to the optimum site selection problem of oil tank location selection. Furthermore, the results identified by both approaches are identical. To accomplish this, both GIS road and maritime networks have been constructed and combined to calculated the minimum distance matrix, which is required by both approaches. After the application to the Korean peninsula, the facility locations chosen are Kunsan, Yosu, Busan, and Okgye for each district. As has been shown, the power of GIS and both algorithm have been demonstrated throughout the research and further similar research can also be conducted using the power of GIS and Operations Research tools.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.19
no.7
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pp.633-639
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2013
Several estimation methods used in the range measurement based wireless localization area have individual problems. These problems may not occur according to certain application areas. However, these problems may give rise to serious problems in particular applications. In this paper, three methods, ILS (Iterative Least Squares), DS (Direct Solution), and DSRM (Difference of Squared Range Measurements) methods are considered. Problems that can occur in these methods are defined and a simple hybrid solution is presented to solve them. The ILS method is the most frequently used method in wireless localization and has local minimum problems and a large computational burden compared with closed-form solutions. The DS method requires less processing time than the ILS method. However, a solution for this method may include a complex number caused by the relations between the location of reference nodes and range measurement errors. In the near-field region of the complex solution, large estimation errors occur. In the DSRM method, large measurement errors occur when the mobile node is far from the reference nodes due to the combination of range measurement error and range data. This creates the problem of large localization errors. In this paper, these problems are defined and a hybrid localization method is presented to avoid them by integrating the DS and DSRM methods. The defined problems are confirmed and the performance of the presented method is verified by a Monte-Carlo simulation.
The response displacement method is the most frequently used method for seismic design of underground structures. This method is pseudo-static method, and the evaluations of velocity response spectrum of seismic base and response displacement of surrounding soil are the most important steps. In this study, the evaluation of velocity response spectrum of seismic base according to the Korean seismic design guide and the simple method of calculating the response displacement were studied. It was found that velocity response spectrum of seismic base can be estimated by directly integrating the ground-surface acceleration response spectrum of soil type S$_A$, and the evaluation of the response displacement using double cosine method assuming two layers of soil profile shows the advantages in the seismic design.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.22
no.3
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pp.251-257
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2019
This paper proposes a new measurement method using virtual power concept to measure the effective value of 3-phase voltage with variable frequency. The conventional effective value measurement method uses a method of integrating data sampled during one or half cycle of the power voltage and averaging it. In this method, since the effective voltage is calculated every cycle, a time delay occurs in the measured effective voltage and it is s a problem to measure the effective value of a device whose frequency varies from time to time, such as a generator. The proposed 3-phase voltage rms measurement method has an advantage that it can measure accurate voltage RMS value regardless of measurement frequency variation. In particular, there is an advantage in that it is possible to measure a 3-phase effective voltage rather than an average value of the effective voltage of each phase in a 3-phase unbalance voltage. In addition, the validity of the proposed method is verified by using the Psim simulation tool and the experimental results are analyzed by applying the proposed measurement algorithm to the actual three phase synchronous generator voltage measurement experiment.
To solve the problem of detecting structural damage, a two-stage method using the Kalman filter and Particle Swarm Optimization (PSO) is proposed. In this method, the first PSO population is enhanced using the Kalman filter method based on dynamic responses. Due to noise in the sensor responses and errors in the damage detection process, the accuracy of the damage detection process is reduced. This method proposes a novel approach for solve this problem by integrating the Kalman filter and sensitivity analysis. In the Kalman filter, an approximate damage equation is considered as the equation of state and the damage detection equation based on sensitivity analysis is considered as the observation equation. The first population of PSO are the random damage scenarios. These damage scenarios are estimated using a step of the Kalman filter. The results of this stage are then used to detect the exact location of the damage and its severity with the PSO algorithm. The efficiency of the proposed method is investigated using three numerical examples: a 31-element planer truss, a 52-element space dome, and a 56-element space truss. In these examples, damage is detected for several scenarios in two states: using the no noise responses and using the noisy responses. The results show that the precision and efficiency of the proposed method are appropriate in structural damage detection.
This paper proposes an approach integrating multiple segmentation methods in a systematic way, which can improve overall accuracy without deteriorating accuracy of highly confident segments of boundaries generated by constituent methods. A segmentation method produces boundary segments, which are then evaluated with an evaluation function considering pros/cons of the current and next methods to apply. Boundary segments with low confidence are replaced by a next method while the other segments are kept. These steps are repeated until all segmentation methods are applied. The proposed approach is implemented for the segmentation of muscles in the Visible Human color images. A Balloon method, a minimum cost path finding method, and a Seeded Region Growing method are integrated. The final segmentation results showed improvements in both overall evaluation and segment-based evaluation.
Correlation among different factors must be considered for selection of influencing factors in safety monitoring of high dam including positive correlation of variables. Therefore, a new factor selection method was constructed based on Copula entropy and mutual information theory, which was deduced and optimized. Considering the small sample size in high dam monitoring and distribution of daily monitoring samples, a computing method that avoids causality of structure as much as possible is needed. The two-dimensional normal information diffusion and fuzzy reasoning of pattern recognition field are based on the weight theory, which avoids complicated causes of the studying structure. Hence, it is used to dam safety monitoring field and simplified, which increases sample information appropriately. Next, a complete system integrating high dam monitoring and uncertainty prediction method was established by combining Copula entropy theory and information diffusion theory. Finally, the proposed method was applied in seepage monitoring of Nuozhadu clay core-wall rockfill dam. Its selection of influencing factors and processing of sample data were compared with different models. Results demonstrated that the proposed method increases the prediction accuracy to some extent.
H-infinity norm relates to the maximum in the frequency response function and H-infinity control method focuses on the case that the vibration is excited at the fundamental frequency, while 2-norm relates to the output energy of systems with the input of pulses or white noises and 2-norm control method weighs the overall vibration performance of systems. The trade-off between the performance in frequency-domain and that in time-domain may be achieved by integrating two indices in the mixed vibration control method. Based on the linear fractional state space representation in the modal space for a piezoelectric flexible structure with uncertain modal parameters and un-modeled residual high-frequency modes, a mixed dynamic output feedback control design method is proposed to suppress the structural vibration. Using the linear matrix inequality (LMI) technique, the initial populations are generated by the designing of robust control laws with different H-infinity performance indices before the robust 2-norm performance index of the closed-loop system is included in the fitness function of optimization. A flexible beam structure with a piezoelectric sensor and a piezoelectric actuator are used as the subject for numerical studies. Compared with the velocity feedback control method, the numerical simulation results show the effectiveness of the proposed method.
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