구조물의 관리에서 전문 관리 인력이 직접 조사하는 방식은 예산이나 검사 방법 및 주기에 따라 그 효과가 달라진다. 따라서 효과적이며 자동화된 구조물의 유지관리 방안이 필요하다. 교량 관리에서 자동화된 관리 방안으로는 몇몇 교량에 유선통신 방식을 이용한 상시 감시 시스템을 구축, 운영하고 있으나 교량 통합관리 시스템으로서의 성능은 초보적인 수준에 머물고 있다. 본 논문에서는 센서 네트워크를 적용한 교량의 통합관제 시스템을 구현한다. 교량에 설치된 센서를 무선망으로 구성하고 수집된 정보의 상시 모니터링을 위해 교량 관리자를 위한 기능과 관리시스템 관리용 기능, 그리고 비전문가용 웹 기반 모니터링 시스템을 구축하였다. 본 연구의 결과는 실험대상 교량에 적용하여 그 효과를 분석하고 있다.
The accumulated BMS data have made it easy to make reasonable decision-making for bride maintenance and repair work. In the developing period of BMS, the bridge management was not easy due to the lack of understanding of BMS and low credibility of the data. In recent years, it has been possible to enhance the credibility of the data and to expand the application scopes of BMS with the efforts of Local Road Construction Offices. The reasonable decision making for bridge management can improve the performance of bridges under the practical constraints such as limited budget. It can then result in the reduction of bridge maintenance budget. This study provides the methodology for the application of mobile internet-based KOBMS for bridge management. The data flow for BMS is the most important factor for decision-making on budget allocation, and this study establishes the basic scheme of the data flow for BMS. The implementation of PDA for BMS may suggest a new paradigm of 'Mobile' in the field of construction management.
Jeong, Seongwoon;Zhang, Yilan;O'Connor, Sean;Lynch, Jerome P.;Sohn, Hoon;Law, Kincho H.
Smart Structures and Systems
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제17권4호
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pp.669-690
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2016
Advances in sensor technologies have led to the instrumentation of sensor networks for bridge monitoring and management. For a dense sensor network, enormous amount of sensor data are collected. The data need to be managed, processed, and interpreted. Data management issues are of prime importance for a bridge management system. This paper describes a data management infrastructure for bridge monitoring applications. Specifically, NoSQL database systems such as MongoDB and Apache Cassandra are employed to handle time-series data as well the unstructured bridge information model data. Standard XML-based modeling languages such as OpenBrIM and SensorML are adopted to manage semantically meaningful data and to support interoperability. Data interoperability and integration among different components of a bridge monitoring system that includes on-site computers, a central server, local computing platforms, and mobile devices are illustrated. The data management framework is demonstrated using the data collected from the wireless sensor network installed on the Telegraph Road Bridge, Monroe, MI.
본 연구에서는 기개발된 교량세굴 유지관리 시스템의 현장 적용성을 검증하기 위하여 실제 교량현장에 대한 사례연구를 실시하였다. 사례연구는 강릉국도 관내의 20개 교량을 대상으로 지반조사를 포함한 현장조사, 설계 홍수량에 대한 교량세굴의 해석, 그에 따른 교량기초의 지지력 평가 및 위험도 등급 결정 그리고 교량세굴 유지관리 체계에 대한 종합적인 평가 등의 절차에 의해 진행되었다. 교량세굴 유지관리 시스템은 사례연구를 통해 세굴로 인한 교량기초의 위험도를 정량적으로 평가할 수 있는 유용한 시스템임이 검증되었으며, 효율적인 방재대책을 수립하고 홍수 시 교량의 안전을 확보할 수 있는 합리적이고 체계적인 시스템으로 제안된다.
The 4th International Conference on Construction Engineering and Project Management Organized by the University of New South Wales
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pp.586-590
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2011
This paper presents the case study of the CE by collaborative system and proposes a model of the CM group for the cable supported bridge. The cable supported bridges have a large project scale and need a high level of construction method. Therefore an advanced construction management system is required for successful completion of project. The construction management (CM) group which control design management, construction plan, subcontract, technical support and R&D is organized for the cable supported bridge project. The CM group established a collaborative system with construction site and drew an effective management of cost, process, quality, safety for each project. Furthermore, the CM group established the procedure of construction management based on the construction engineering (CE) items and performed the project management on the construction phase. Efficiency of cost reduction and site control is maximized by using a collaborative system.
A basis for the direct use of data from nondestructive evaluation methods in bridge management systems is presented. Bridge management systems use integer-valued condition ratings to recognize conditions of bridge elements, to model progression of deterioration, and to determine repair needs. Data from nondestructive evaluation methods can inform management systems on the extent of damage, on the initiation of deterioration processes, and on the exposure of bridge elements to aggressive agents. In addition, data obtained through nondestructive evaluation methods allow the formation of models of specific deterioration process. The use of these data in bridge management systems requires redefinition of condition ratings together with the creation of procedures for automated interpretation of data. By these action, nondestructive evaluation methods are directly used to assign condition ratings, and condition ratings are made into terse form of NDE data that are compatible with present day bridge management systems. This paper reports work in progress to strategic use of nondestructive evaluation methods in bridge management system.
The 2th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.386-397
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2007
One major development in bridge life cycle cost analysis (LCCA) in recent years is to develop deterioration model for bridge components so that the times of repair/replacement throughout a component's life span can be properly determined. Taiwan also developed her own bridge LCCA model in 2003, integrating with the bridge inspection database in the local bridge management system (T-BMS). Under the framework of the local LCCA model, this study employs the reliability method in developing a deterioration model of bridge components. A component deteriorates through time in its reliability, which represents the probability of a component's condition index exceeds a user specified threshold. Model assumptions and rationale are described in the paper. The steps for applying the developed model are explained in detail. Results and findings are reported.
The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.700-706
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2009
Bridges are vital components of any road network which demand crucial and timely decision-making for Maintenance, Repair and Rehabilitation (MR&R) activities. Bridge Management Systems (BMSs) as a decision support system (DSS), have been developed since the early 1990's to assist in the management of a large bridge network. Historical condition ratings obtained from biennial bridge inspections are major resources for predicting future bridge deteriorations via BMSs. Available historical condition ratings in most bridge agencies, however, are very limited, and thus posing a major barrier for obtaining reliable future structural performances. To alleviate this problem, the verified Backward Prediction Model (BPM) technique has been developed to help generate missing historical condition ratings. This is achieved through establishing the correlation between known condition ratings and such non-bridge factors as climate and environmental conditions, traffic volumes and population growth. Such correlations can then be used to obtain the bridge condition ratings of the missing years. With the help of these generated datasets, the currently available bridge deterioration model can be utilized to more reliably forecast future bridge conditions. In this paper, the prediction accuracy based on 4 and 9 BPM-generated historical condition ratings as input data are compared, using deterministic and stochastic bridge deterioration models. The comparison outcomes indicate that the prediction error decreases as more historical condition ratings obtained. This implies that the BPM can be utilised to generate unavailable historical data, which is crucial for bridge deterioration models to achieve more accurate prediction results. Nevertheless, there are considerable limitations in the existing bridge deterioration models. Thus, further research is essential to improve the prediction accuracy of bridge deterioration models.
공용중인 교량의 보다 안전하고 효율적인 유지관리를 위해서는 시간에 따른 교량 유지관리 정보의 수집과 분석이 중요하다. 교량관리시스템을 통한 안전하고 경제적인 관리를 위한 전략 수립의 기본이 되는 현장조사 정보의 신뢰도 및 획득의 편의성을 증진하기 위하여 교량 현장조사용 스마트폰 응용프로그램을 개발하고, 실 적용성을 확보하였다. 개발된 프로그램은 교량의 생애주기관리를 위한 교량관리시스템과 연계되어 유지관리 관련 정보의 조회, 수정, 전송 등이 실시간으로 가능하며, 현장조사 보고서의 자동 작성을 통해 업무를 크게 경감할 수 있을 것으로 판단된다. 본 프로그램을 이용한 점검은 편의성, 정확성 등의 향상, 정보의 지속가능성, 향후 활용성 등 직간접적으로 기대되는 가치향상 효과가 기존의 점검방법에 비해 매우 높을 것으로 기대된다.
Nili, Mohammad Hosein;Zahraie, Banafsheh;Taghaddos, Hosein
Smart Structures and Systems
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제26권4호
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pp.533-544
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2020
Effective bridge maintenance reduces bridge operation costs and extends its service life. The possibility of storing bridge life-cycle data in a 3D parametric model of the bridge through Bridge Information Modeling (BrIM) provides new opportunities to enhance current practices of bridge maintenance management. This study develops a Decision Support System (DSS), namely BrDSS, which employs BrIM and an efficient optimization model for bridge maintenance planning. The BrIM model in BrDSS extracts basic data of elements required for the optimization process and visualizes the inspection data and the optimization results to the user to help in decision makings. In the optimization module of the DSS, the specifically formulated Genetic Algorithm (GA) eliminates the chances of producing infeasible solutions for faster convergence. The practicality of the presented DSS was explored by utilizing the DSS in the maintenance planning of a bridge under operation in the southwest of Iran.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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