The information related to legislation is massive, and it takes much time and effort to manually build the legislation ontology. Thus, studies on machine-based automated building methods are underway. However, the studies to automatically construct such systems focus on using TBox construction, and those based on automated ABox construction, which corresponds to instances, theoretical systems and data building cases, has not yet been sufficiently developed. Therefore, this paper suggests using a semi-automatic ABox construction method based on sentence patterns to automatically build the ontology for the legislation of the Republic of Korea. Precision and Recall experiments were conducted to further discuss the performance of the suggested method. These experiments provide a comparison between the manual classification, and the triples built by the machines of the legal information by assessing the corresponding numerical values.
The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.255-258
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2015
Scaffolds are frequently used in construction projects. Despite the impact on the entire safety, scaffolds are rarely analyzed as part of the safety planning. While recent advances in BIM (Building Information Modeling) provides opportunity to address potential safety issues in the early planning stages, it is still labor-intensive and challenging to incorporate scaffolds into current manual jobsite safety analysis which is time-consuming and error-prone. Consequently, potential safety hazards related to scaffolds are identified and presented during the construction phase. The objective of this research is to integrate scaffolds into automated safety analysis using BIM. A safety checking system was created to simulate the movements of scaffolds along the paths of crews using the scaffolds. Algorithms in the system automatically identify safety hazards related to activities working on scaffolds. Then, the system was implemented in a commercially available BIM software program for case studies. The results show that the algorithms successfully identified safety hazards that were not noticed by project managers of the projects. The results were visualized in BIM to facilitate early safety communications.
The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.744-751
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2022
Construction is among the most dangerous industries with numerous accidents occurring at job sites. Following an accident, an investigation report is issued, containing all of the specifics. Analyzing the text information in construction accident reports can help enhance our understanding of historical data and be utilized for accident prevention. However, the conventional method requires a significant amount of time and effort to read and identify crucial information. The previous studies primarily focused on analyzing related objects and causes of accidents rather than the construction activities. This study aims to extract construction activities taken by workers associated with accidents by presenting an automated framework that adopts a deep learning-based approach and natural language processing (NLP) techniques to automatically classify sentences obtained from previous construction accident reports into predefined categories, namely TRADE (i.e., a construction activity before an accident), EVENT (i.e., an accident), and CONSEQUENCE (i.e., the outcome of an accident). The classification model was developed using Convolutional Neural Network (CNN) showed a robust accuracy of 88.7%, indicating that the proposed model is capable of investigating the occurrence of accidents with minimal manual involvement and sophisticated engineering. Also, this study is expected to support safety assessments and build risk management systems.
자율주행자동차 평가 시나리오는 대부분 자율주행자동차가 직면할 일반적인 주행 상황을 기반으로 개발되고 있다. 하지만 실제 주행 중에는 다양한 상황이 발생하고 때때로 복합적인 판단이 필요한 상황이 발생하기도 한다. 본 연구는 보다 안전한 자율주행자동차의 주행을 위하여 복합적인 판단이 필요한 상황을 딜레마 상황으로 새롭게 정의하고, 각 상황에서의 주행안전성 확보를 위해 필요한 운전 전략을 제시하고자 한다. 이를 위하여 자율주행자동차 윤리 가이드라인, 자동차사고 과실비율 인정기준, 그리고 자율주행자동차 개발자 제안을 바탕으로 딜레마 상황들을 정의하였다. 또한, 정의된 딜레마 상황들에 대하여 운전 전략 수립을 위한 운동 영향요소를 탐색하였으며, 「도로교통법」에 따른 운전 영향요소의 우선순위와 그에 따른 운전 전략을 도출하였다.
최근 건축물이 대형화, 복잡화되면서 예기치 못한 상황에 대한 안전성 문제가 이슈화되고 있다. 그러나 초대형 건물의 경우 규모가 커서 수작업으로 방재 및 안전성과 관련한 법규 검토에 시간이 많이 걸리고, 실수가 일어날 가능성도 높다. 이러한 문제로 한 조사에 따르면 건축 및 건설관련자-실무자의 83%가 자동법규검토 시스템이 필요하다고 응답하였다. 본 연구는 기존의 자동법규검토 시스템 및 연구현황을 살펴보고, 기존 BIM기술을 이용하여 국내 방재 및 피난 관련법규를 자동으로 검토하기 위한 시스템개발 가능성을 검토하고자 한다. 이밖에 자동법규검토 시스템의 필요성과 그 기대효과를 분석하고 기존 연구사례를 통해, 국내 적용가능 여부를 검토하고, 지역적 특수성에 대한 문제점, 한계를 논의한다. 또 그러한 문제점들에 대한 해결책과 향후 발전방안을 제시한다. 본 연구에서는 피난관련 법규로 그 범위를 제한하였지만 앞으로 전체적인 법규 자동검토시스템이 구축되기 위해 필요한 노력과 작업에 대해 알아보고 연구해 나가야할 것이다.
The Ministry of Land, Infrastructure and Transport (MoLIT) and the Korean Automobile Testing and Research Institute (KATRI) are supporting the development of Lv.3 automated vehicle (hereinafter, AV) technology by constructing an automated driving pilot city (as known as K-City) equipped with total 5 evaluation environments (urban, motorway, suburban, community road, and autonomous parking facility) which is a test bed exclusively for AV (2017~2018). An upgrade project is in a progress to materialize harsh environments such as bad weather (rain, fog, etc.) and reproduction of communication jamming (GPS blocking, etc.) with the purpose of supporting the development of Lv.4 connected & automated vehicle (hereinafter, CAV) technology (2019~2022). We intend to proactively establish a national level standard for CAV test-bed and test road requirements, test method, etc. for establishment of a road map for the construction of the test bed which is being promoted step by step and analyze and, when required, benchmark the case of China that has announced and is utilizing it. Through this, we plan to define standardized requirements (evaluation facility, evaluation system, etc.) on the test bed for the development of Lv.4/4+ CAV technology and utilize the same for the design and construction of a test bed, establishment of a road map for the construction of a real car-based test environment related to the support for autonomous driving service substantiation, etc. through provision of an evaluation environment utilizing K-City, and the establishment of a K-City upgrade strategies, etc.
As robotic technologies have become more actively utilized to automate many construction tasks, they have been able to improve the construction productivity, quality, and worker's safety on site. A new advanced system, Robot-based Construction Automation (RCA) system, is currently being developed. To accomplish RCA system effectively, Design for automation (DFA) should be performed in automation system developing phase. The performance criteria of this system are a major cause of design changes. It is required exhaustive review for development new system. This research analyzed the design changes of Climbing Hydraulic Robot system and Construction Factory (CF), being currently developed in the field of applied RCA systems. And the design change matters according to performance criteria in each system's design-by-step were analyzed. The purpose of this research is developing the performance criteria in the developing phase of RCA system, and then will be served as basis for system design in similar projects.
The 8th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.399-408
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2020
The construction industry is suffering from aging workers, frequent accidents, as well as low productivity. With the rapid development of information technologies in recent years, automatic construction, especially automatic cranes, is regarded as a promising solution for the above problems and attracting more and more attention. However, in practice, limited by the complexity and dynamics of construction environment, manual inspection which is time-consuming and error-prone is still the only way to recognize the search object for the operation of crane. To solve this problem, an image-processing-based automated object recognition approach is proposed in this paper, which is a fusion of Convolutional-Neutral-Network (CNN)-based and traditional object detections. The search object is firstly extracted from the background by the trained Faster R-CNN. And then through a series of image processing including Canny, Hough and Endpoints clustering analysis, the vertices of the search object can be determined to locate it in 3D space uniquely. Finally, the features (e.g., centroid coordinate, size, and color) of the search object are extracted for further recognition. The approach presented in this paper was implemented in OpenCV, and the prototype was written in Microsoft Visual C++. This proposed approach shows great potential for the automatic operation of crane. Further researches and more extensive field experiments will follow in the future.
This paper concerns 3-D graphical modeling and simulation techniques for design and control of automated equipment for construction and facility maintenance. A case study on the use of 3-D graphics techniques for developing a power plant maintenance robot is presented. By simulating equipment operation within the 3-D geometry models of the work environment the environment design was improved. The 3-D graphical models of the equipment and the work environment were further utilized for the control of the robot from a remote distance. By presenting the real-time updated equipment configuration and the work environment to the operator, the graphical model-based equipment control system helped the operator overcome the problems associated with spatial perception. The collision between the robot and the plant structures was also avoided based the real-time analysis of the dynamically updated graphical models.
In the process of developing an industrial robot, various simulations should be conducted to evaluate the driving, movement, and performance of the robot. Space and time constraints exist to manufacture existing robots and implement various simulations, and efficiency is reduced due to high costs. To solve this problem, many simulations can be conducted by implementing the same movement and working environment as the real environment in virtual reality using digital twin technology. This study proposes a process for establishing a digital twin model of automated layout robots. Using the digital twin model, it is expected that it will not only evaluate the hardware performance of the robot in the future, but also verify the robot's algorithms such as motion planning and work process, identify and solve potential problems in advance, and prevent problems caused by software.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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