The inspection for building occupancy authorization has lacked objectivity due to manual measurement methods. This is why connivance of the illegal buildings has been rampant, which has led to so many incidents. Consequently, this law has lost its intent to protect people's lives and property. In this study, for the purpose of improvement of this law, the research was conducted by the utilization of unmanned aerial vehicle for automated inspection for building occupancy authorization. Theoretical considerations about building occupancy authorization and the trend of UAV technology were accomplished. Secondly, a series of reverse engineering was conducted including digital photography, network RTK-VRS surveying and post-processing data. Thirdly, the resultant spatial information was used for building occupancy inspection authorization in a BIM platform and the effectiveness and applicability of UAV-based inspection was analyzed. As a result, methodology for UAV-based automated building occupancy inspection authorization was derived. And it was found that eleven items would be possible to be automated among thirty total items for building occupancy authorization. Also it was found that UAV-based automated inspection could be valid in inspecting building occupancy authorization due to authentic accuracy, effectiveness and applicability with government policy.
This paper reports the Survey results from a field monitoring study of office occupancy densities. The field measurement of a office in Yongin was carried out from 19 September to 30 September 2011. The survey has an aim to reveal the building energy consumption relationship between occupancy densities of a realistic office and the previous studies. The results showed that hourly occupied density of the previous studies is more higher than a field survey. we investigated the effects of difference occupancy densities on annual heating and cooling energy consumption using EnergyPlus. Heating and cooling consumption was raised because of the increased occupancy density. therefore, accurately measure the occupnacy schedule is important in order to reduce excessive building energy consumption, and is an significant element to be considered in the energy simulation.
In recent years, pollution in residential spaces has been a significant area of concern. In particular, the indoor air quality (IAQ) of an apartment building before occupancy, which is related to the interior material, is a serious problem. Unlike previous research, which has mainly focused on pollution control after construction, this study has derived influencing factors and priority of management with a controlling schedule for IAQ. The objectives of this research are 1) control of schedule or improvement of management for IAQ, 2) distribution of responsibility to the parties concerned (factory, material company, construction company, design and engineering, occupancy). The results show the relative priority of the four major items in wall?based apartment buildings and in column?based apartment buildings. An analysis of the parties responsible for improvement based on the IAQ results shows more efforts to improve IAQ are needed in material factories and engineering/design companies.
Occupancy-based heating control is effective in reducing heating energy by preventing unnecessary heating during unoccupied period. Various technologies on detecting human occupancy have been developed using complicated machine learning algorithm and stochastic methodologies. This study aims at deriving low-cost and simple algorithm of occupancy inference that can be implemented to residential buildings. The core concept of the algorithm is to combine the occupancy probabilities based on indoor CO2 concentration and PIR(passive infrared) signals. The probability was estimated by applying different levels of decrement ratio depending on CO2 concentration change rate and aggregated PIR signals. The developed algorithm was validated by comparing the inference results with the occupancy schedule in a real residential building. The results showed that the inference algorithm can achieve the accuracy of 75~99%, which would be successfully implemented to the control of residential heating systems.
Map building is the process of modeling the robot's environment. The map is usually built based on a grid-based or topological approach, which has its own merits and demerits. These two methods, therefore, can be integrated to provide a better way of map building, which compensates for each other's drawbacks. In this paper, a method of building the topological map based on the occupancy grid map through a Voronoi diagram is presented and verified by various simulations. This Voronoi diagram is made by using a labeled Voronoi diagram scheme which is suitable for the occupancy grid maps. It is shown that the Proposed method is efficient and simple fur building a topological map. The simple path-planning problem is simulated and experimented verify validity of the proposed approach.
The objective of this paper is to produce a weighted graph map for path-planning of an autonomous mobile robot(AMR) based on the measurements from a single ultrasonic sensor, which are acquired when the autonomous mobile robot explores unknown indoor circumstance. The AMR navigates in th unknown space by following the wall and gathers the range data using the ultrasonic sensor, from which the occupancy grid map is constructed by associating the range data with occupancy certainties. Then, the occupancy grid map is converted to a weighted graph map suing morphological image processing and thinning algorithms. the path- planning for autonomous navigation of a mobile robot can be carried out based on the occupancy grid map. These procedures are implemented and tested using an AMR, and primary results are presented in this paper.
점유맵은 3차원 공간상에서 장애물이 놓인 부분과 빈 공간을 구분해서 2차원 평면상에 표현하는 방식으로 자율 내비게이션이나 물체 인식 등을 위해 사용된다. 본 논문에서는 스테레오 영상에서 추출된 깊이 정보를 활용하여 3차원 공간의 점유맵을 구축하고 그 정보를 물체 영역 추출에 활용하는 기법을 제안한다. 스테레오 깊이 영상에서 기반 평면을 추출한 다음, 각 정합점들을 기반 평면 중심 좌표계로 투사하여 점유맵을 추출한다. 본 연구에서는 이렇게 추출된 점유맵을 활용하여 실내외의 다양한 환경에서 움직임 물체 영역을 추출하였는데, 실제 실험 영상을 홍해 제안된 방식의 유용성을 확인한다.
The objective of this study is to analyze the major factors of indoor environment that affect the satisfaction of the occupancy in multi-family residential buildings. The results of this study can contribute to improving the comfort of the residents effectively as they are applied preferentially at the design and construction stages. The indoor environment factors investigated for the analysis included thermal, light, air and the acoustic environment. The individual factors were derived from the 'indoor environment' assessment indices of the green building certificate systems of various countries. Based on these, a questionnaire was prepared to conduct the Post Occupancy Evaluation. The survey results were statistically analyzed.
Korean city had been rapid developed through high industrialization and rapid economic growth after the 1970's. The city development process was guaranteed the fulfillment of city function through the city expansion based on New Towns and satellite cities rather than the reformation of existing city. This city expansion caused by degrading of city, being backward and producing many problems. To solve this problems, it was considered the rehabilitation of retarded function with rejuvenation such as a special law accelerating urban renaissance and reorganization project. Also a fire protection performance did not satisfied the required conditions of modern FPP system, such as the function deterioration of building facilities, the technological development with FPP facilities, changed fire laws and building occupancy for social needs. Insufficiency of requirements depreciated the building value and intimidated a safety of residents. To solve this problem, the improvement of FPP was essentially required and also strongly recommended an analysis and a comparative study between the required FPP of existing building and it improving effective FPP. Therefore, purpose of this study is that establish the basic data to construct a system to analyze and compare the building FPP.
The objective of this paper is to make the weighted graph map for path planning using the ultrasonic sensor measurements that are acquired when an A.M.R (autonomous mobile robot) explores the unknown circumstance. First, The A.M.R navigates on unknown space with wall-following and gathers the sensor data from the environments. After this, we constructs the occupancy grid map by interpreting the gathered sensor data to occupancy probability. For the path planning of roadmap method, the weighted graph map is extracted from the occupancy grid map using morphological image processing and thinning algorithm. This methods is implemented on an A.M.R having a ultrasonic sensor.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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