Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2009.04a
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pp.234-237
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2009
많은 건설 현장에서 카메라와 CCTV(Closed-circuit Television)와 같은 장비를 활용하여 건설 현장의 상황을 모니터링 하고 있다. 하지만 많은 작업이 실외에서 이루어지는 토목 건축공사의 특성상 적절한 수준의 영상 데이터를 축적하는 것은 쉽지 않은 일이다. 특히, 이미지 프로세싱기법을 사용 하여 자동화된 건설 관리의 수행 시, 영상 데이터의 품질에 따라 에러가 발생하여 건설 관리자가 잘못된 정보를 얻게 될 경우도 발생하게 된다. 본 연구에서는 케니엣지(Canny Edge) 인식기법과 워터쉐드(Watershed) 변환, 그리고 3D CAD Mask를 이용한 건축 구조물 기둥의 시공 상황 분석 기법에 근거하여, 영상 데이터 분석 시 오류를 최소화하기 위한 에러 제거 알고리즘을 제시한다. 실제 데이터와 비교를 통하여 그 활용 가능성 또한 검증한다.
Small-scale UAS(Fusion technique of Unmanned Aerial Vehicles platform and Sensors, 'sUAS') opens various new applications in construction fields and so becoming progressively common due to the considerable potentials in terms of accuracy, costs and abilities. The purpose of this study is that the investigation of the validation on the utilization of sUAS for earth stockpile volume calculations on sites. For this, generate 3D models(DSM) with sUAS aerial images on an cone shaped soil stockpile approximately $270m{\times}300m{\times}20m$, which located at Baegot Life Park in Siheung-si, compared stockpile volume estimates produced by sUAS image analysis, against volume estimates obtained by GNSS Network-RTK ground surveying method which selected as the criteria of earth stockpile volume. The result through comparison and examination show(demonstrate) that there was under 2% difference between the volume calculated with the GNSS Network RTK data and the sUAV data, especially sUAS imaged-based volume estimate of a stockpile can be greatly simplified, done quickly, and very cost effective over conventional terrestrial survey methods. Therefore, with consideration of various plan to assess the height of vegetation, sUAS image-based application expected very useful both volume estimate and 3D geospatial information extraction in small and medium-sized sites.
Kim, Kwang-Deuk;Yun, Chang-Yeol;Jo, Myung-Hee;Kim, Sung-Jae
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.15
no.3
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pp.81-90
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2012
Recently, with an increased social interest in new and renewable energy resources, together with rapid advancement in IT(information technology) and spatial information technology, there have recently been a lot of attempts to find out methods to make systematic and scientific use of information technology and spatial information technology, depending upon a fusion with GIS(Geographic Information System) spatial information technology in the field of new and renewable energy. This paper developed a suitability analysis system to conduct a correct and precise analysis of an ideal place for wind energy facilities in comprehensive consideration of topographic, economic, and cultural environments. It also used recent spatial information technology including 3D GIS to develop a supportive system for an analysis and decision making of an ideal place for 3D Web GIS-based wind energy facilities like a precise field information implementation, a 3D result display, a 3D object implementation, simulation, and so on. These systems make it possible to build scientific new-renewable energy facilities, to collect, manage and analyze information in an accurate and quantitative manner. In addition, they help serve as a turning point for the construction of a real-time information supply system. Furthermore, they can support rational decision making by making it possible to analyze a variety of forms of field information through building a system for the management of 3D image-based information on new-renewable energy resources.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.39
no.6
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pp.507-513
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2021
GPR (Ground Penetrating RADAR) is a sensor that inspects the pavement state of roads, sinkholes, and underground pipes. It is widely used in road management. MMS (Mobile Mapping System) creates a detailed and accurate road map of the road surface and its surroundings. If both types of data are built in the same area, it is efficient to construct both ground and underground spatial information at the same time. In addition, since it is possible to grasp the road and important facilities around the road, the location of underground pipelines, etc. without special technology, an intuitive understanding of the site is also possible, which is a useful tool in managing the road or facilities. However, overseas equipment to which this latest technology is applied is expensive and does not fit the domestic situation. LiDAR (Light Detection And Raging) and GNSS/INS (Global Navigation Satellite System / Inertial Navigation System) were synchronized in order to replace overseas developed equipment and to secure original technology to develop domestic equipment in the future, and GPR data was also synchronized to the same GNSS/INS. We developed software that performs georeferencing using the location and attitude information from GNSS/INS at the time of acquiring synchronized GPR data. The experiments were conducted on the road site by dividing the open sky and the non-open sky. The road and surrounding facilities on the ground could be easily checked through the 3D point cloud data acquired through LiDAR. Georeferenced GPR data could also be viewed with a 3D viewer along with point cloud data, and the location of underground facilities could be easily and quickly confirmed through GPR data.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.40
no.2
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pp.239-245
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2020
Recently, BIM (Building Information Modeling) are widely being utilized in Construction industry. However, most structures that have been constructed in the past do not have BIM. For structures without BIM, the use of SfM (Structure from Motion) techniques in the 2D image obtained from the camera allows the generation of 3D model point cloud data and BIM to be established. However, since these generated point cloud data do not contain semantic information, it is necessary to manually classify what elements of the structure. Therefore, in this study, deep learning was applied to automate the process of classifying structural components. In the establishment of deep learning network, Inception-ResNet-v2 of CNN (Convolutional Neural Network) structure was used, and the components of bridge structure were learned through transfer learning. As a result of classifying components using the data collected to verify the developed system, the components of the bridge were classified with an accuracy of 96.13 %.
'Kite' is a newly developed single-channel seismic imaging system capable of producing high resolution three dimensional images of subbottom geology in one traverse of a survey region. The system consists of a horizontally towed hydrophone array and active source. The hydrophone array is towed axis perpendicular to ship direction and the airgun source at the end of the hydrophone array is excited at timed intervals during the progression. The construction of the three dimensional subbottom image was made simply by using conventional multichannel seismic reflection data processing techniques. Common source shot (CSS) gathers of the hydrophone traces are evaluated using Dix's equation for average interval velocity of each subbottom layer. From the interval velocity profile and the normal consolidation stress condition, values of shear modulus, porosity, and shear velocity are deduced from the chosen values of physical constants. The system has been successfully tested at several locations on the North Atlantic continental shelf.
Min-Guk, Kang;Seung-Hyeon, Shin;JongKeun, Park;Jeong-Hun, Won
Journal of the Korean Society of Safety
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v.37
no.6
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pp.89-95
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2022
A method for measuring the length and slope of a temporary structure using an unmanned aerial vehicle (UAV) and 3D modeling method is proposed. The actual length and slope of the vertical member of the specimen were measured and compared with the measured values obtained by the proposed method for the specimens with and without the vertical protection net installed. Based on the result of measuring the length of the temporary structure specimen using the UAV and 3D modeling method, the measured value showed an error of 0.87% when compared to the actual length in the specimen without the vertical protection net installed. In addition, the error of the slope was 0.63°. It was thought that the proposed method could be usable for the purpose of finding parts in wrong installation state on the temporary structure and informing the manager in charge. However, in the case of the specimen with the vertical protection net, the measurement showed a 1.46% error in length and 2.77° difference in slope. Therefore, if a vertical protection net is to be installed in a temporary structure, the measurement accuracy should be improved by utilizing an image processing method, etc.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.11
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pp.497-505
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2018
In a situation where the amount of bulky waste needs to be quantified, a three-dimensional model of the wastes can be constructed using drones. This study constructed a drone-based 3D model with a range of flight parameters and a GCPs survey, analyzed the relationship between the accuracy and time required, and derived a suitable drone application technique to estimate the amount of waste in a short time. Images of waste were photographed using the drone and auto-matching was performed to produce a model using 3D coordinates. The accuracy of the 3D model was evaluated by RMSE calculations. An analysis of the time required and the characteristics of the top 15 models with high accuracy showed that the time required for Model 1, which had the highest accuracy with an RMSE of 0.08, was 954.87 min. The RMSE of the 10th 3D model, which required the shortest time (98.27 min), was 0.15, which is not significantly different from that of the model with the highest accuracy. The most efficient flight parameters were a high overlapping ratio at a flight altitude of 150 m (60-70% overlap and 30-40% sidelap) and the minimum number of GCPs required for image matching was 10.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.8
no.4
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pp.155-164
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2005
The coast has been known as very vulnerable area. This area has nature disasters such as typhoon, tidal wave, flood and storm almost every year. In this study, coast vulnerable area information management system was developed to manage the coastal facilities and vulnerable area through Web GIS. This system is able to visualize the damage area and support the official work related to coast as efficient DSS(Decision Supporting System). Moreover, the foundation for domestic coast information management is expected by acquiring less cost and time. For this, GIS DB was first constructed by acquiring damage factor data such as typhoon, tidal wave, flood and storm. Then GIS analysis methods and high resolution satellite images are used to possibly present the results of retrieve as table, map, graph, inundation simulation in real time.
Applicability of Land-based MMS(Mobile Mapping System) having been increased gradually as digitalization of administrative operation and construction of integrated systems of the government and provincial government are growing up. As these requirements, the case can be occurred that the facilities should be surveyed rapidly in the specific area. At this case, the real time field processing method is more necessary than the post processing method and data processing speed should be an essential element as important as accuracy. In this study, the two space intersection methods used in photogrammetry were programmed and compared with each other to select more proper method for the three dimensional positioning in the field processing. Especially, at the analytic space intersection, the traditional close range terrestrial photogrammetry was modified and applied to that to adapt to MMS's characteristics that camera position and attitude are changed according to the vehicle movement. As a result, the difference of the accuracy between two methods is not significant but at the calculation time, the analytic space intersection is faster three times than the space intersection using collinearity condition.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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