• 국제학술발표논문집
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• The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.669-670
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• 2015

Efficient management of the construction heavy equipment is required to reduce the rate of carbon emissions and on-site accidents. The intelligent excavation system (IES) will improve the construction quality and productivity through information technologies and efficient equipment operation, especially in large earthwork projects. Three-dimensional digitized ground data should be required for identifying the path of heavy equipment and work-site environment. Rapid development of terrain laser scanners (TLS) is more readily to acquire the digital data. This study suggests the '3D ground terrain processing platform (3DGTPP)' including data manipulating module and analyzing module of the scanned data for intelligent earthmoving equipment operation. The processing platform consists of six modules, including scanning, registering, manipulating, analyzing, transmitting, and storing. 3D ground terrain processing platform presented in this study will provide fundamental information for intelligent excavation system (IES), which will increase the efficiency of earthworks and safety of workers in significant.

• 드라이브 ㆍ 컨트롤
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• 제20권4호
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• pp.133-139
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• 2023

A weighing system calculates the bucket's excavation amount of an excavator. Usually, the excavation amount is computed by the excavator's motion equations with sensing data. But these motion equations have computing errors that are induced by assumptions to the linear systems and identification of the equation's parameters. To reduce computing errors, some commercial weighing system incorporates particular motion into the excavation process. This study introduces a linear regression model on an artificial neural network that has fewer predicted errors and doesn't need a particular pose during an excavation. Time serial data were gathered from a 30tons excavator's loading test. Then these data were preprocessed to be adjusted by MPL (Multi Layer Perceptron) or CNN (Convolutional Neural Network) based linear regression models. Each model was trained by changing hyperparameter such as layer or node numbers, drop-out rate, and kernel size. Finally ID-CNN-based linear regression model was selected.

• 대한토목학회논문집
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• 제32권3D호
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• pp.269-274
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• 2012

건설 산업에 대한 자동화 시스템 구축에 대한 연구는 오래전부터 지속되어왔다. 그러나 개발된 자동화 시스템에 대한 성능평가 방안은 아직까지 명확하게 제시된 사례가 존재하지 않는다. 대부분의 연구에서는 이러한 성능평가를 부분적인 요소기술에 대하여 수행하거나, 도입을 통하여 얻는 편익에 집중하여 성능평가가 수행되었다. 본 연구에서는 경제적 타당성과 편익을 동시에 고려할 수 있는 지능형 굴삭 시스템에 대한 성능평가 프레임워크를 구축하였다. 이를 이용하여 자동화 장비에 대한 성능평가 방안을 제시하였으며, 지능형 굴삭 시스템의 현장 적용성을 분석하였다.

• 한국BIM학회 논문집
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• 제1권1호
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• pp.1-5
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• 2011

토공사는 타공종에 비하여 건설공사에서 차지하는 비용 및 공사기간의 비중이 높다. 이에 따라 토공사는 건설공사의 생산성에 높은 영향을 미치게 되는데, 종래의 토공사 시스템에서는 숙련된 굴삭조종자의 휴리스틱스에 의한 토공사 계획 및 토공작업을 수행하는 노동집약적 프로세스를 고수하고 있어 생산성을 높이기 힘든 상황이다. 이러한 당면과제를 극복하고자 본 논문에서는 BIM 기반의 지능형 굴삭시스템을 소개하며 굴삭 작업 계획 생성 시스템, 원격조종 및 자율 굴삭 작업에 필수적인 Human-Machine Interface(HMI), 웹기반 Project Management Information System(PMIS)이 개발되는 과정에서 적용된 BIM 요소기술에 대하여 검토하고, 적용된 결과를 제시하고자 한다.

• 한국지반공학회:학술대회논문집
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• 한국지반공학회 1997년도 가을 학술발표회 논문집
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• pp.141-150
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• 1997

• 드라이브 ㆍ 컨트롤
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• 제5권2호
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• pp.12-16
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• 2008

• 대한토목학회논문집
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• 제32권3D호
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• pp.259-267
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• 2012

건설자동화 시스템 개발은 건설업이 당면하고 있는 여러 가지 어려움을 해결하고 급변하고 있는 건설환경을 위한 대응책으로 설득력 있는 해결책 중의 한가지로 제안되고 있다. 2006년부터 지능형 굴삭시스템 개발을 위한 연구가 진행되었다. 지능형 굴삭시스템은 작업환경 센싱, 3D 모델링, 작업계획, 작업경로계획, 무인조정 및 정보관리를 위한 다양한 기능을 갖고 있다. 본 논문에서는 지능형 굴삭시스템을 실제 현장에 적용하기 위하여 필요한 요소기술 중의 하나인 작업계획 및 작업경로계획 기능구현을 위한 공간정보모델과 작업경로 시뮬레이터를 제시하고자 한다. 기존의 자료구조인 쿼드트리나 옥트리 구조가 갖고 있는 단점을 보완하기 위하여 토공작업을 위한 새로운 자료구조를 제시하였다. 작업경로 시뮬레이터는 작업환경에 관한 정보, 토공장비에 관한 정보를 제공하며 작업자의 휴리스틱을 고려하여 효과적인 작업경로를 생성할 수 있다. 시뮬레이터에 의하여 생성된 작업경로와 굴삭기 운전자가 제안하고 있는 작업경로를 서로 비교하였다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제10권1호
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• pp.136-145
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• 2009

'지능형 굴삭시스템 개발'은 센서기술, 로봇기술들을 융합하여 토공 작업환경을 인식하고 작업 계획을 수립하며 굴삭기를 자동 조정하여 토공작업을 자동화 하는 것을 목표로 한다. 본 연구는 지능형 굴삭시스템 개발을 위한 요소기술로서, 광대역 3D 레이저 스캐너를 이용하여 실제 토공 작업환경을 가상의 3차원 공간으로 재현할 수 있는 수학적 모델을 만드는 것이다. 이 연구에서는 광대역 3D 레이저 스캐너를 구동하기 위한 사용자 소프트웨어 및 사용자 인터페이스를 개발하였으며, 3D 레이저 스캐너의 차량 탑재 및 스캐닝 작업의 최적화를 위하여 모바일 3D 이미징 시스템을 개발하였다. 또한 실제 토공 작업환경을 대상으로 스캐닝 실험을 실시하여 스캔 데이터를 획득하였고, 이를 기반으로 각 스캔 데이터들 간의 자동 정합 알고리즘을 설계하였다. 본 연구에서 개발된 시스템은 향후 지능형 굴삭 로봇의 완전 자동화 시스템의 구현을 위하여 널리 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제12권6호
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• pp.130-141
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• 2011

2006년부터 한국에서 개발중인 지능형 굴삭 시스템(IES)은 이동, 굴삭, 상차를 포함하는 굴삭 작업 일련의 과정을 전자동으로 실현하기 위한 프로젝트로서, 굴삭 로봇 주변 지형의 3차원 모델링과 상차트럭의 위치, 사람의 접근, 이동경로상의 장애물 등의 객체를 정확하게 탐지하는 기술은 굴삭 자동화 장비의 작업 품질과 안전성 확보 측면에서 필수적으로 요구되는 핵심 요소 기술이라 할 수 있다. 이 연구의 목적은 레이저 스캐닝 시스템을 이용하여 지능형 굴삭 로봇 주변의 지형과 객체를 3차원으로 탐지함으로써 자동화 굴삭 작업의 품질과 안전성을 확보하는 데 있다. 본 연구에서는 굴삭기 주변의 3차원 지형으로부터 객체의 위치, 높이, 너비, 형상 정보를 추출하는 알고리즘을 제안하였으며, 실제 토공현장을 대상으로 한 실험을 통하여 알고리즘의 성능을 검증하였다.

• 한국건축시공학회지
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• 제10권4호
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• pp.105-112
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• 2010

현재 건설 산업에서 나타나고 있는 숙련공 부족 현상, 기술자의 고령화 문제, 안전상의 문제 등을 해결하기 위한 대안으로써 자동화 건설기계들의 개발 요구가 점점 늘어나고 있다. 특히 토공작업은 매우 기계 의존적인 작업이기 때문에 자동화 건설기계의 개발과 관련된 연구가 많이 이루어지고 있으며, 자동화 굴삭기를 개발하는 데 있어서는 안전을 확보하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 토공작업을 효율적으로 할 수 있도록 토공작업 시 작업환경의 안전을 위해, 레이저센서를 이용하여 자동화 굴삭기의 안전관리 시스템에 활용하기 위한 장애물 탐지 기술을 개발하고자 한다. 또한 요소기술로 선정된 레이저 센서의 입증된 성능을 바탕으로 여러 대의 센서를 동시에 구동하는 전방위 탐지 기술 개발을 목적으로 하였고, 굴삭기 장착 실험의 이전 과정으로 전방위 탐지 기술에 대한 토공사 현장에서의 기능테스트 및 사용자 인터페이스 작동 실험을 실시한다. 이는 자동화 굴삭기의 안전관리 시스템에 적용 가능한 기술로써 활용될 수 있을 것이다.