Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.28
no.1
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pp.47-56
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2010
The use of airborne LiDAR data obtained by airborne laser scanners has increased in the field of spatial information such as building modeling. LiDAR data consist of irregularly distributed 3D coordinates and lack visual and semantic information. Therefore, LiDAR data processing is complicate. This study suggested a method of LiDAR data segmentation using roof surface patches from aerial images. Each segmented patch was modeled by analyzing geometric characteristics of the LiDAR data. The optimal functions could be determined with segmented data that fits various shapes of the roof surfaces as flat and slanted planes, dome and arch types. However, satisfiable segmentation results were not obtained occasionally due to shadow and tonal variation on the images. Therefore, methods to remove unnecessary edges result in incorrect segmentation are required.
Yoo, Eun Jin;Park, So Young;Yom, Jae-Hong;Lee, Dong-Cheon
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.31
no.6_2
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pp.611-623
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2013
Point cloud data (i.e., LiDAR; Light Detection and Ranging) collected by Airborne Laser Scanner (ALS) system is one of the major sources for surface reconstruction including DEM generation, topographic mapping and object modeling. Recently, demand and requirement of the accurate and realistic Digital Building Model (DBM) increase for geospatial platforms and spatial data infrastructure. The main issues in the object modeling such as building and city modeling are efficiency of the methodology and quality of the final products. Efficiency and quality are associated with automation and accuracy, respectively. However, these two factors are often opposite each other. This paper aims to introduce correction scheme of incorrectly determined Model Key Points (MKPs) regardless of the segmentation method. Planimetric and height locations of the MKPs were refined by surface patch fitting based on the Least-Squares Solution (LESS). The proposed methods were applied to the synthetic and real LiDAR data. Finally, the results were analyzed by comparing adjusted MKPs with the true building model data.
The entire construction safety is significantly influenced by proper uses of temporary structures. However, in current practices, temporary structures are used without sufficient planning and analysis on their impact on safety. Consequently, problems in worker safety and loss of productivity are frequently caused related to temporary structures. This paper introduces an approach that uses Building Information Modeling (BIM) to automatically create temporary structures as part of construction plans and identifies potential safety hazards related to the temporary structures. In this study, the type of temporary structure is limited to scaffolding. Automation algorithms were developed and applied to (1) analyze daily construction site conditions (2) create required scaffolding objects, and (3) identify potential safety hazards related to scaffolding. A case study using a real-world construction project demonstrated that scaffolding objects were properly created based on user-input and potential safety hazards were successfully identified without human intervention.
The present work utilizes system identification technique for health monitoring of shear building, wherein Parametric State Space modeling has been adopted. The method requires input excitation to the structure and also output acceleration responses of both undamaged and damaged structure obtained from numerically simulated model. Modal parameters like eigen frequencies and eigen vectors have been extracted from the State Space model after introducing appropriate transformation. Least square technique has been utilized for the evaluation of the stiffness matrix after having obtained the modal matrix for the entire structure. Highly accurate values of stiffness of the structure could be evaluated corresponding to both the undamaged as well as damaged state of a structure, while considering noise in the simulated output response analogous to real time scenario. The damaged floor could also be located very conveniently and accurately by this adopted strategy. This method of damage detection can be applied in case of output acceleration responses recorded by sensors from the actual structure. Further, in case of even limited availability of sensors along the height of a multi-storeyed building, the methodology could yield very accurate information related to structural stiffness.
After being introduced, Building Information Modeling (BIM) has been actively applied to the cost estimation of construction projects, and various studies on BIM based quantity take-off have been carried out. In practice, however, these calculations take considerable time, because BIM based quantity take-off is further conducted along with 2D-based quantity take-off. Studies on the quantity take-off using BIM spatial objects have been carried out on early stages of projects, but how this method differs from the existing quantity take-off method and how accurate it is in comparison have rarely been verified. Therefore, by comparing 2D based quantities with quantities through BIM spatial objects, this study analyzed the accuracy of quantity take-off using BIM spatial objects. To this end, the properties of BIM spatial objects and quantity calculable spatial types were analyzed, and existing 2D-based quantities and quantities extracted from BIM spatial objects were compared through a case study. As a result, the quantity of spatial objects found to be more by about 7.13% in 0.05% and therefore, this difference should be considered during quantity take-off using BIM spatial objects. Through the results of this study, we can improve the accuracy of quantity take-off using BIM spatial objects in the early stage of a construction project.
Building information modeling (BIM) can improve to communicate with project participants by early construction involvement (ECI) from the beginning of the project. Therefore, they can minimize design changes and improve design quality and construction. However, because there is insufficient research on the scope and application level of BIM according to project delivery system and project characteristics, construction companies have efficiently not been using the BIM. Therefore, this study intends to conduct basic research as a basis for confirming appropriate BIM application and level according to project delivery system and project characteristics. To do this, we investigated the project delivery system and project characteristics of domestic and foreign projects that have successfully applied BIM, and compare and analyze them based on BIM application and BIM level framework derived from theory reviews and experts. Therefore, this study can be used as a basis for strategically establishing the scope and level of BIM according to project delivery system and project characteristics through the result of this study.
Journal of Construction Engineering and Project Management
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v.1
no.2
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pp.37-42
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2011
The key role in safety management is to identify any possible hazard before it occurs by identifying any possible risk factors which are critical to risk assessment. It is well known that falsework (temporary facilities) in construction projects is fundamentally important. This planning/assessment process is considered to be tedious and requires a lot of attention due to the following reasons: firstly, the installation and dismantling of those facilities are one of the high risk activities in the job sites. Secondly, temporary facilities are generally not clearly delineated on the building drawings. Therefore, it is our strong belief that safety tools have to be simple and convenient enough for the jobsite people to manage them easily and be flexible for any occasions to be occurred at various degrees. In order to develop a safety identification system of temporary facilities, this research utilizes the BIM technology in retrieving important information by importing data from BIM models and use it in the safety planning stage.
Although Industry Foundation Classes (IFC) provide standards for exchanging Building Information Modeling (BIM) data, authoring tools still require manual mapping between BIM entities and IFC classes. This leads to errors and omissions, which results in corrupted data exchanges that are unreliable and thus compromise the validity of IFC. This research explored precedent work by Krijnen and Tamke, who suggested ways to automate the mapping of IFC classes using a machine learning technique, namely anomaly detection. The technique incorporates geometric features of individual components to find outliers among entities in identical IFC classes. This research primarily focused on applying this approach on two architectural BIM models and determining its feasibility as well as limitations. Results indicated that the approach, while effective, misclassified outliers when an IFC class had several dissimilar entities. Another issue was the lack of entities for some specific IFC classes that prohibited the anomaly detection from comparing differences. Future research to improve these issues include the addition of geometric features, using novelty detection and the inclusion of a probabilistic graph model, to improve classification accuracy.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.5
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pp.1881-1903
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2015
With the fast-developing of mobile terminals, positioning techniques based on fingerprinting method draws attention from many researchers even world famous companies. To conquer some shortcomings of the existing fingerprinting systems and further improve its performance, we propose a radio map building and updating technique, which is able to customize the spatial and temporal dependency of radio maps. The method includes indoor propagation and penetration modeling and the analysis of human traffic. Based on the combination of Ray-Tracing Algorithm, Finite-Different Time-Domain and Rough Set Theory, the approach of indoor propagation modeling accurately represents the spatial dependency of the radio map. In terms of temporal dependency, we specifically study the factor of moving people in the interest area. With measurement and statistics, the factor of human traffic is introduced as the temporal updating component. We improve our existing indoor positioning system with the proposed building and updating method, and compare the localization accuracy. The results show that the enhanced system can conquer the influence caused by moving people, and maintain the confidence probability stable during week, which enhance the actual availability and robustness of fingerprinting-based indoor positioning system.
Background: Health and safety (H&S) on a construction site can either make or break a contractor, if not properly managed. The usage of Building Information Modeling (BIM) for H&S on construction execution has the potential to augment practitioner understanding of their sites, and by so doing reduce the probability of accidents. This research explores BIM usage within the construction industry in relation to H&S communication. Methods: In addition to an extensive literature review, a questionnaire survey was conducted to gather information on the embedment of H&S planning with the BIM environment for site practitioners. Results: The analysis of responses indicated that BIM will enhance the current approach of H&S planning for construction site personnel. Conclusion: From the survey, toolbox talk will have to be integrated with the BIM environment, because it is the predominantly used procedure for enhancing H&S issues within construction sites. The advantage is that personnel can visually understand H&S issues as work progresses during the toolbox talk onsite.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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