Concrete structures occupy the largest proportion of modern infrastructure, and concrete structures often have cracking problems. Existing concrete crack diagnosis methods have limitations in crack evaluation because they rely on expert visual inspection. Therefore, in this study, we design a deep learning model that detects, visualizes, and outputs cracks on the surface of RC structures based on image data by using a CNN (Convolution Neural Networks) model that can process two- and three-dimensional data such as video and image data. do. An experimental study was conducted on an algorithm to automatically detect concrete cracks and visualize them using a CNN model. For the three deep learning models used for algorithm learning in this study, the concrete crack prediction accuracy satisfies 90%, and in particular, the 'InceptionV3'-based CNN model showed the highest accuracy. In the case of the crack detection visualization model, it showed high crack detection prediction accuracy of more than 95% on average for data with crack width of 0.2 mm or more.
Journal of Construction Engineering and Project Management
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제3권3호
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pp.17-22
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2013
In many urban cities, super-tall buildings have been being constructed around New York and Chicago as the center since 1930 to improve the efficiency of land use and respond to new residential type. In terms of energy consumption, super-tall buildings are classified as a top energy consumption building. Also, as time passed, the degradation of energy performance occurs in super-tall buildings like general things so that these cannot show the initial performance planned in the design phase. Accordingly, building owners need to make a plan to apply energy saving measures to existing building during the operation phase. In order to select energy saving measures, calculus-based methods and enumerative schemes have been typically used. However, these methods are time-consuming and previous studies which used these methods have problems with not considering the initial construction cost. Consequently, this study proposes a model for selecting an optimal combination of energy saving measures which derives maximum energy saving within allowable cost using genetic algorithms. As a contribution of this research, it would be expected that a model is utilized as one of the decision-making tools during the planning stage for energy saving.
Currently, free-form building has been increased worldwide. However, as a finishing material of free-form building, the production of free-form concrete panels(FCPs) spends lots of cost and efforts since it is difficult to reuse the FCP formwork and lots of workers are needed to make free-form curve. In addition, the technology to produce the FCP economically and easily is insufficient. Therefore, the objective of this study is a basic study regarding production management for developing free-form concrete panels. To achieve the objective, the property of FCP and condition for effective production management and production process are analyzed. The results of this study can utilize to develop the algorithm for FCP production management.
The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.418-425
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2022
For a commercial building, property managers play an important role in maximizing the benefit by reducing cost and increasing revenue in the operation and maintenance phase of the building. However, most of property managers are spending their time in monitoring facility managers who have little impact on cost reduction and maximization of operating profit. The industry practitioners have difficutlty in increasing the efficiency of thier work due to this work environment. In addition, both property managers(PMr) and facility managers(FMr) are dependent on the paper drawings and manuals, which can worsen the inefficiency and human errors are inevitable. This study aims to contribute to improvement of the current practice by developing a novel algorithm that autmatically links the facility information with 3D model, which can provide an efficient property management for commercial buildings.
As large logistics buildings have high floor heights and long spans, these buildings are designed as PC structures, and large cranes are used to lift PC members. PC erection planning can generally cause errors depending on the field engineer's experience. To solve this problem, a basic analysis method is needed to establish a systematic PC member erection plan. Crane work can be minimized if the trajectory is easily and quickly calculated according to the location of the crane and applied to the site. Therefore, the objective of this study is a basic study of crane trajectory distance calculation for sustainable PC members erection of large logistic building. In this study, a crawler crane commonly used for lifting PC members is limited. The trajectory distance for the PC erection plan was automatically calculated using the algorithm.
건설 CAD 자료와 GIS 자료를 연계하기 위해서는 임의의 좌표체계로 표현되거나 경우에 따라 좌표정보를 가지고 있지 않은 CAD 자료에 지도좌표를 부여하는 과정이 필요하다. 일반적으로 이러한 과정들은 수작업에 의하여 결정된 공액 꼭지점을 이용하지만 많은 시간이 소요되는 문제점을 가지고 있다. 본 연구는 VASM 알고리즘을 이용하여 건설 CAD 자료와 수치지도에서 건물 객체의 형상 정합을 수행함으로써 공액 꼭지점을 반자동 추출할 수 있는 기법을 제안한다. 이렇게 추출된 공액 꼭지점을 이용하여 상사변환에 기반한 지도좌표 부여 함수를 유도할 수 있었다. 본 연구에서 제안한 기법을 이용하여 지도좌표가 부여된 서울대학교 공과대학 건물들의 건설 CAD 도면을 수치지도에 중첩해보았고, 그 결과를 바탕으로 제안된 기법을 평가해 보았다.
This study develops a novel recursive algorithm to significantly enhance the computation efficiency of a recently proposed stochastic subspace identification (SSI) methodology based on an alternative stabilization diagram. Exemplified by the measurements taken from the two investigated office buildings, it is first demonstrated that merely one sixth of computation time and one fifth of computer memory are required with the new recursive algorithm. Such a progress would enable the realization of on-line and almost real-time monitoring for these two steel framed structures. This recursive SSI algorithm is further applied to analyze 20 months of monitoring data and comprehensively assess the environmental effects. It is certified that the root-mean-square (RMS) response can be utilized as an excellent index to represent most of the environmental effects and its variation strongly correlates with that of the modal frequency. More detailed examination by comparing the monthly correlation coefficient discloses that larger variations in modal frequency induced by greater RMS responses would typically lead to a higher correlation.
Recently, photogrammetry, TLS(Terrestrial Laser Scanner), MMS(Mobile Mapping System)-based techniques have been applied to estimate earthwork volume for construction management. The primary objective of this study is to analyze the accuracy of earthwork volume estimating between photogrammetry and TLS, MMS that improves the traditional surveying method in convenience, estimating accuracy. For this, the following research works are conducted sequentially; 1) literature review, 2) core algorithm analysis, 3) surveying data acquisition using photogrammetry, TLS, MMS, 4) estimated earthwork volume comparison according to surveying method. As a result of the experiment, it was analyzed that there were earthwork volume errors of 1,207.5m3 (14.03%) of UAV-based digital map, 391.5m3(4.55%) of UAV, TLS integrated digital map, and 294.9m3(3.43%) of UAV, MMS integrated digital map. It is expected that the result of this study will be enormous due to the availability of the analyzed data.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권7호
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pp.87-92
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2021
Analysis of current state of construction industry functioning in Ukraine allows us to identify a number of problems having negative impact on sustainable development of construction industry, especially in terms of its organization. Therefore, it is absolutely essential to study existing methods of organization system supplying construction sites with necessary material resources. Companies can develop their own logistics departments, which independently solve logistics issues related to transportation organization and management, accounting and inventory management, acquisition and warehousing, intercommunication (ability to obtain both final and intermediate information during transporting materials). Using a complex of methods is substantiated: the hierarchy analysis method (Saati's method), the network method, the defect elimination algorithm DEA, the transportation problem that finds optimal problem solutions for construction sector with the purpose of rational supplying uninterrupted construction with building resources in the designed model "provider-transportation-costs".
The 7th International Conference on Construction Engineering and Project Management Summit Forum on Sustainable Construction and Management
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pp.52-61
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2017
Considering its significant impact on the cost and schedule of construction projects, formwork as one part of temporary facility categories in construction should be arranged precisely. Current practice in the formwork planning is often conducted manually and repetitively, causing low efficiency and time waste. This study proposes an automated framework to generate more accurate and detailed formwork plans by utilizing information from building information modeling (BIM) considering the adequate geometric and semantic information provided by the BIM model. The dimensions and quantities information of elements in a building can be extracted automatically. Then, a rule is prepared for calculating the required forms erected around elements based on the contact areas. Finally, an algorithm of integrating first fit decreasing (FFD) with coordinated bottom left (CBL) is applied to automatically generate the formwork plan. The BIM-based automated planning framework is demonstrated by an illustrative example. The results show that the proposed framework can generate the formwork plan accurately and automatically, and significantly improve the efficiency in the formwork plan and reuse.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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