The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.839-846
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2022
Traditionally, the construction industry has shown low labor productivity and productivity growth. To improve labor productivity, it must first be accurately measured. The existing method uses work-sampling techniques through observation of workers' activities at certain time intervals on site. However, a disadvantage of this method is that the results may differ depending on the observer's judgment and may be inaccurate in the case of a large number of missed scenarios. Therefore, this study proposes a model to automate labor productivity measurement by monitoring workers' actions using a deep learning-based pose estimation method. The results are expected to contribute to productivity improvement on construction sites.
본 연구는 국가산림자원조사 자료를 활용하여 피나무림의 임지생산력지수와 수확예측모델을 도출하기 위하여 수행되었다. 피나무의 임지생산력을 알 수 있는 지위지수는 Schumacher 모델로서 파라미터를 도출하였으며, 이 결과로서 지위지수분류곡선도를 작성하였다. 국내 피나무림 지위지수 분포는 8~16 범위에 있는 것으로 나타났다. 임령을 설명변수로하여 흉고직경과 수고를 추정하는 생장모델은 Chapman-Richards 모델과 Weibull 모델을 이용하여 각각 도출하였다. 추정 모델의 적합도는 각각 0.32, 0.11로 나타나 일반적으로 볼 때 낮은 값이었으나, 추정식의 잔차가 "0"을 중심으로 고르게 분포하여 식을 적용하는데는 문제가 없을 것으로 판단되었다. 피나무림의 임분축적 변화에는 흉고단면적과 지위지수가 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이 두 가지 인자를 적용시켜 피나무림의 수확모델을 도출하였으며, 모델에 대한 설명력은 약 94%로 높게 나타났다. 그리고 이들 수확모델의 잔차에 대한 정규성 및 자기상관 등에 대해서도 검증한 결과 문제가 없는 것으로 나타났다. 최종적으로 피나무림의 생장모델과 수확모델을 이용하여 임시로 활용할 수 있는 임분수확표를 제작하였으며, 이 자료에 의하면 피나무림이 70년생이 될 때, ha당 축적은 약 208 m3 이 될 것으로 예측되었다. 본 연구의 결과가 밀원자원 및 목재로서 활용가치가 높은 피나무림에 대한 경영의사결정에 도움이 되기를 기대한다.
Site index is the essential tool for forest management to estimate the productivity of forest land Generally, site index equation is developed and used by relationship between stand age and dominant tree heights. However, there is a limit to use the site index equation in the application of variable ages, environmental influence, and estimation of site index for unstocked land. Therefore, it was attempted to develop a new site index equations based on various environmental factors including site and topographical variables. This study was conducted to develop regional site index equations based on the relationship between site index and soil factors for Pinus densiflora. Environmental factors that obtained from GIS application, were selected by stepwise-regression. Site index Equation was estimated by multiple regression from selected factors. Four environmental factors were selected in the final site index equations by stepwise regression. It was observed that coefficients of determination for site index equations were ranged from 0.34 which seem to be relatively low but good enough for estimation of forest stand productivity. The site index equations developed in this study were also verified to be useful by three evaluation statistics such as model's estimation bias, model's precision and mean square error type of measure.
This study was conducted to estimate site productivity of Quercus acutissima and Quercus mongolica by four forest climatic zones. We used site environmental variables (28 geographical and pedological factors) and site index as a site productivity indicator from nation-wide 23,315 stands. Based on multiple regression analysis between site index and major environmental variables, the best-fit multivaliate models were made by each species and forest climatic zone. Most of site index prediction models by species were regressed with seven to eight factors, including altitude, relief, soil depth, and soil moisture etc. For those models, three evaluation statistics such as mean difference, standard deviation of difference, and standard error of difference were applied to the test data set for the validation of the results. According to the evaluation statistics, it was found that the models by climatic zones and species fitted well to the test data set with relatively low bias and variation. Also having above middle of site index range, total area of productive sites for the two Quercus spp. estimated by those models would be about 6% of total forest area. Northern temperate forest zone and central temperate forest zone had more productive area than southern temperate forest zone and warm temperate forest zone. As a result, it was concluded that the regressive prediction with site environmental variables by climatic zones and species had enough estimation capability of forest site productivity.
The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.1140-1147
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2009
Productivity measurement of construction machinery is a significant issue faced by many contractors especially those involved in earthwork projects. Traditionally, equipment production rate has been estimated using data available in manufacturers' catalogues, results of previous construction projects, or personal experience and assessments of the site personnel. Actual production rates obtained after the completion of a project demonstrate the fact that most of these methods fail to provide accurate results and as a direct consequence, may lead to unrealistic project cost estimations prepared by the contractors. What makes this more critical is that in most cases, inadequate cost estimations lead the entire project to exceed the initial budget or fall behind the schedule. In this paper, a linear regression method to estimate bulldozer productivity is introduced. This method has been developed using SPSS-16 software package. The presented method is used to estimate the productivity of Komatsu D-155A1 series which is commonly used in many earthmoving operations in Iran. The data required for the numerical analysis has been collected from actual site observation and productivity measurement of 60 pieces of D-155A1 series currently being used in several earthmoving projects in Iran. Comparative analysis of the output data of the presented regression method and the existing productivity tables provided by the manufacturer shows that when compared to the actual productivity data collected on the jobsite, a significant increase in accuracy and a remarkable reduction of data variance can be achieved by using the presented regression method.
Site index is an essential tool to estimate forest productivity. Generally, a site index equation is developed and used from the relationship between stand age and dominant tree heights. However, there is a limit to the use of the site index equation in the application of variable ages, environmental influence, and estimation of site index for the unstocked forest. Therefore, it has been attempted to develop a new site index equation based on various environmental factors including site, climate, and topographical variables. This study was conducted to develop a site index equation based on the relationship between site index and environmental factors for the species of Pinus koraiensis in Yangpyung-Gun, Gyunggi Province. The influence of climatic factors (temperature and solar irradiation ratio), topographical factors (elevation, slope, ratio of slope to valley and aspect) and soil profiles (soil depth by layer and soil consistency) on site index were evaluated by multiple regression analysis. Five environmental factors were selected in the final site index equation for Pinus koraiensis. The site index equation developed in this study was also verified by three evaluation statistics: model's estimation bias, model's precision, and mean square error of measurement. Based on the site index equation, the number of productive areas for Pinus koraiensis were estimated by applying GIS technique to digitized forest maps. In addition, the distribution of productive areas was compared with the areas of current distribution of Pinus koraiensis. It is expected that the results obtained in this study could provide valuable information about the amount and distribution of productive areas for Pinus koraiensis reforestation.
본 연구는 입지환경 인자를 적용하여 수종별 지위지수 추정식을 개발하고 이를 통해 해당 입지의 산림생산력을 추정함으로서 산불 피해지의 복구을 위한 수종 선택에 필요한 정보를 제공하고자 하였다. 이를 위해 입지환경 인자를 이용하여 동해안 산불 피해지역인 강릉, 고성, 동해, 그리고 삼척 지역에 적용할 수 있는 온대 중부지역의 수종별 지위지수 추정식을 조제하였다. 본 연구에서 도출된 수종별 지위지수 추정식은 4~5개의 비교적 소수의 입지환경 인자를 이용하여 산림생산력에 대한 높은 추정능력을 보였다. 또한 이와 같이 개발된 수종별 지위지수 추정식을 대상으로 모형의 평균 편의, 정도, 표준오차 등의 3가지 평가통계량에 근거한 검증을 실시한 결과 수종별 오차가 모두 0.5m 이내로 본 연구에서 도출된 지위지수 추정식의 실용성을 입증할 수 있었다. 지위지수 추정식의 검증결과를 보면전반적으로 본 연구에서 개발된 수종별 지위지수 추정식의 평가통계량은 낮은 것으로 판명되어 실제 적용하는 데는 문제가 없는 것으로 평가되었다. 본 연구에서 개발한 수종별 지위지수 추정식은 몇가지의 입지환경 인자만으로 산불 피해지에 대한 수종별 산림생산력을 추정할 수 있는 것으로 판명되어 앞으로 활용가치가 높을 것으로 평가된다. 특히 본 연구에서 얻어진 결과는 수종별 적지판정과 이를 통한 산림의 경영 및 관리에 유용한 정보로 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 산불 피해지역의 입지평가 기준을 설정하기 위해서는 우선 산불피해임지를 자연회복, 인공복구 방법으로 현재의 임지를 개선하고자 할 때 이를 위한 입지 및 토양환경 인자 및 기준에 따라 임지의 생산력을 고려하여 적정한 수종을 선정하여 복구를 하여야 할 것이다. 본 연구에서는 입지환경 인자에 의한 임지생산력 추정결과 물푸레나무와 굴참나무의 적지가 비교적 넓은 면적으로 분석되어 침엽수의 단순림이 많이 있는 동해안 지역의 임분을 참나무류와 같은 활엽수 수종으로 임분 구조를 개선하여 산불이 수관화로 확산되는 큰 피해를 막을 수 있을 뿐만 아니라 산불의 피해를 저감하는 내화수림대의 역할을 할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 환경인자를 이용하여 우리나라에 분포하는 주요 침엽수종(중부지방소나무, 강원지방소나무, 낙엽송, 잣나무)의 지위지수 추정식을 개발하고 적지면적을 추정하기 위해 수행하였다. 이를 위해 산림입지도와 산림기후도로부터 산림생산력에 영향을 미칠 것으로 판단되는 43개 환경인자를 도출한 후, 최적 조합에 의해 수종별 지위지수 추정식을 조제하였다. 최종 수종별 지위지수 추정식에는 각각 6개의 환경인자가 독립변수로 사용되었으며, 경사형태, 유효 토심, 연 평균기온, 연 최고기온, 연 최저기온, 그리고 생장기간 동안의 총강수량 등의 변수가 지위지수 추정에 가장 영향을 미치는 것으로 나타났다. 수종별 지위지수 추정식의 설명력을 나타내는 결정계수는 0.36~0.56의 범위에 있는 것으로 분석되었으며, 모형의 평균편의, 정도, 표준오차의 3가지 평가통계량에 근거하여 검증을 실시한 결과 비교적 지위 추정능력이 높은 것으로 판명되었다. 또한 본 연구에서는 수종별 지위지수 추정식을 이용하여 각 수종의 적지면적을 산출하고 적지분포를 도해하였다.
본 연구는 환경인자를 이용하여 우리나라에 생태권역별로 분포하는 상수리나무의 지위지수 추정식을 개발하고 적지면적 및 분포를 추정하기 위해 수행하였다. 이를 위해 산림입지도와 전자기후도로부터 산림생산력에 영향을 미칠 것으로 판단되는 19개의 기후변수를 포함한 총 48개 환경인자를 도출한 후, 최적 조합에 의해 지위지수 추정식을 개발하였다. 최종 생태권역별 상수리나무의 지위지수 추정식에는 각각 4~6개의 환경인자가 독립변수로 사용 되었고, 지위지수 추정식의 설명력을 나타내는 결정계수는 0.30~0.41의 범위에 있는 것으로 분석되었다. 또한 모형의 평균편의, 정도(精度), 표준오차의 3가지 평가통계량을 이용하여 검증을 실시한 결과 비교적 지위 추정능력이 높은 것으로 판명되었다. 본 연구에서는 이와 같이 개발된 생태권역별 상수리나무의 지위지수 추정식을 이용하여 적지면적을 산출하고 적지분포를 도해하였다.
High-rise building construction has been increasing for the recent years and the construction process has become more complicated. This suggests a need for precise planning based on reliable data to prevent cost overruns and delays. However, the process planning is implemented based mainly on the experience of engineers that can result in critical damage in cost and time. Accurate productivity estimation and unit cost analysis must be considered important matter to prevent such disaster. This study estimates productivity and unit cost of curtain wall operations in high-rise building construction by simulation techniques and statistical methodologies. This study suggests a decision making methodology for the site personnel that enables to compare various combinations of productivity and unit cost based on reliable data that has been collected in actual construction sites. It is expected that this study contributes to the following research of developing an optimized construction performance assembling model for the site personnel.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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