Many Safety training up to now has been done at site varying with their condition without any standardization or fundamental work related technique. In order to prevent any accidents from construction site, now as we all know, we have to approach on it with work based method. The authors have investigated a couple of construction site for collecting the ideas from site Engineers of this. Some of ideas analyzed with the above related data have been shown as conclusions.
Shrestha, K. Joseph;Jeong, H. David;Gransberg, Douglas D.
국제학술발표논문집
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The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.205-209
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2015
A significant amount of data including ongoing construction activities, work quantities, resources utilized by contractors, and site conditions is collected in highway construction sites on a daily basis by resident engineers. This data is commonly known as daily work reports (DWRs) in the U.S. Although a lot of time and effort is invested in collecting the DWR data, its utilization has been very limited. This paper discusses current practices of collecting and utilizing DWR data among various Departments of Transportation in the U.S., and discusses the challenges and opportunities for better collection and utilization of the data. An extensive literature review and two nationwide surveys in the U.S. were conducted as a part of this study. Finally, it provides a set of recommendations to effectively address the challenges identified and maximize the benefits of utilizing DWR data such as supporting various decisions for highway project development process. The findings of this study are implementable ideas that can aid DOTs in making data-driven decisions throughout the project development processes in the future.
곤충의 채집방법, 횟수 및 시기와 채집된 곤충의 종류 및 개체수에 대한 상관관계를 조사하기 위하여 충북대학교 내 4곳을 선정, 일 년간 봄부터 가을까지 매 2주마다 채집을 실시, 총 16회 조사를 하였다. 각 장소마다 light trap, net sweeping, pitfall trap, window trap의 4가지 채집방법을 병행 실시하여 결과를 비교분석하였다. 모두 14목 672종이 조사되었으며, 전체 종수의 75%인 501종이 채집된 유아등 채집(light trap)방법이 18% 또는 그 이하의 종수를 기록한 타 채집방법들에 비해 보다 효과적인 것으로 나타났다. 또한 각 채집시기에서 채집된 종이 2주 후의 채집에서 다시 채집되는 비율이 평균 30% 정도 밖에 되지 않았다. 결과적으로 곤충다양성 조사에 있어서 보다 의미 있는 결과를 확보하기 위해서는 다양한 채집방법과 함께 채집의 빈도(sampling window)를 높이는 것이 특히 중요한 것으로 나타났다.
This paper describes on pressure drop in a circular pipe of refuse collecting system. The flow characteristics inside the circular pipe are analyzed by three-dimensional Navier-Stokes analysis. In numerical analysis, an organic waste is modeled using the data obtained by site survey. Pressure drop obtained by numerical simulation is compared to the value obtained by experimental measurements for the two kinds of pipe; straight and bended type. The pressure drop obtained by numerical simulation has a good agreement with that of experiments. It is noted that the accurate prediction of pressure drop in the waste pipe is very important to determine the performance of turbo blower used in making a suction pressure in the waste pipe. Especially, the pressure drop for an organic waste is analyzed according to the mass flow rate of waste.
The purpose of this study is to suggest the reference materials in the selection of location of elementary school at the planning of building site development by analyzing the environment of architecture in the district of building site development. The method of investigation adapted the site investigation and drawing analysis of the elementary school, after collecting materials of the district of building site development within Busan city, under the object of investigation including 17 elementary schools within 15 districts of building site development and the object of investigation.
COVID-19, 집중호우, 화재 등 다양한 재난이 지속적으로 발생하면서 재난관리 및 대응의 중요성이 부각되고 있다. 재난대응 활동 전반에 걸쳐 효율적인 대응이 이루어지기 위해서는 재난현장 정보를 신속하게 수집하되 사진 및 동영상 등 영상정보를 통해 현장상황을 명확하게 인식하고, 신속한 재난대응이 이루어질 수 있도록 하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 각 재난유형별로 재난대응 단계별 필수적인 활동 업무, 위기관리 표준매뉴얼과 각 재난 유형별 관련법, 일일상황보고 등의 각종 서식상의 수요정보를 분석하여 의사결정시 요구되는 필수정보들을 도출하였다. 또한 재난발생시 재난현장의 상황파악 및 실시간 피해현황 파악에 필요한 정보목록도 함께 도출하여 재난현장 정보 수집을 위한 가이드라인을 제시하였다. 수집된 재난상황정보는 공간정보 기반의 시스템을 통해 상황인식을 직관적으로 할 수 있도록 표출하였다. 우선적으로 수집해야할 재난상황관리 필수정보를 제시함으로써 현장에서 정보를 수집하는 담당자는 효율적으로 정보를 수집할 수 있고, 재난대응의 의사결정을 담당하는 상황실에서는 필요로 한 정보만을 전달받아 신속한 상황판단이 가능하므로 재난 상황관리에 대한 효율성이 증대될 것으로 기대된다.
After defining the determining factor of an attitude on clothing web-site as cognitive responses and affective responses, this study was to investigate how it affects against web-site attitude, brand attitude and purchase intention. To accomplish research subject, this study had an analysis on web-site attitude, brand attitude and purchase intention after selecting 3 department stores having mega fashion malls which run web-sites. Aad(Attitude toward an advertisement) was defined as cognitive responses and affective responses. This research analyzed it by multiple regression analysis after collecting a date from 265 customers who use 3 department stores selected The findings are as follows. First, Aad had a significance impact on web-site attitude across the department stores. Second, Aad had a significance impact on brand attitude across the department stores. Third, Aad had a significance impact on purchase intentions across the department stores. At the end of this paper, discussion, managerial implications, limitations, and future research directions were suggested.
This paper describes a study which was undertaken in Ulsan City. It attempted to develop stepwise procedures that would aid Ulsan City in making decision of primary importance: what is the optimal site location for establishing a new Industrial Technology Research Park for public development\ulcorner The presented modeling procedures are an adaption of a number of exiting methods for the evaluation of industrial site potential. The procedures to determine the best site location can be divided into three phases : (i)defining the information necessary to compare potential sites, (ii) collecting the information for each site and (iii)evaluation potential sites utilizing the location model.
최근 현장 관리 관제를 위해 디지털트윈 기술을 적용하고 현장에서 전달되는 실시간 데이터 변화 분석을 통해 현장 내 변화를 빠르게 파악하고자 하는 수요가 증가하고 있다. 디지털트윈과 같은 기술을 적용할 경우 조기 문제 대응 및 빠른 상황 대처가 가능하지만, 이러한 디지털트윈 기술의 장점을 극대화하기 위해서는 현장 정보를 수집하는 이기종의 센서 데이터를 적절한 주기에 맞춰 수집하고 관리하는 방법이 필요하다. 또한, 각각의 관리 목적에 맞게 시각화될 수 있도록 센서 정보가 각 관리 도메인별로 전달, 이상 상황을 파악하고 대응하는 방법에 대한 고려가 필요하다. 본 논문에서는 디지털트윈을 기반으로 현장 점검 관리를 위해 이종 센서 정보를 수집하는 방법 및 관련 시스템 구성을 제안한다.
Kim, Yeonjoo;Kim, Siyeon;Hwang, Sungjoo;Hong, Seok Hwan
국제학술발표논문집
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The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.1243-1244
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2022
In recent years, the growing interest in off-site construction has led to factories scaling up their manufacturing and production processes in the construction sector. Consequently, continuous large-scale site monitoring in low-variability environments, such as prefabricated components production plants (precast concrete production), has gained increasing importance. Although many studies on computer vision-based site monitoring have been conducted, challenges for deploying this technology for large-scale field applications still remain. One of the issues is collecting and transmitting vast amounts of video data. Continuous site monitoring systems are based on real-time video data collection and analysis, which requires excessive computational resources and network traffic. In addition, it is difficult to integrate various object information with different sizes and scales into a single scene. Various sizes and types of objects (e.g., workers, heavy equipment, and materials) exist in a plant production environment, and these objects should be detected simultaneously for effective site monitoring. However, with the existing object detection algorithms, it is difficult to simultaneously detect objects with significant differences in size because collecting and training massive amounts of object image data with various scales is necessary. This study thus developed a large-scale site monitoring system using edge computing and a small-object detection system to solve these problems. Edge computing is a distributed information technology architecture wherein the image or video data is processed near the originating source, not on a centralized server or cloud. By inferring information from the AI computing module equipped with CCTVs and communicating only the processed information with the server, it is possible to reduce excessive network traffic. Small-object detection is an innovative method to detect different-sized objects by cropping the raw image and setting the appropriate number of rows and columns for image splitting based on the target object size. This enables the detection of small objects from cropped and magnified images. The detected small objects can then be expressed in the original image. In the inference process, this study used the YOLO-v5 algorithm, known for its fast processing speed and widely used for real-time object detection. This method could effectively detect large and even small objects that were difficult to detect with the existing object detection algorithms. When the large-scale site monitoring system was tested, it performed well in detecting small objects, such as workers in a large-scale view of construction sites, which were inaccurately detected by the existing algorithms. Our next goal is to incorporate various safety monitoring and risk analysis algorithms into this system, such as collision risk estimation, based on the time-to-collision concept, enabling the optimization of safety routes by accumulating workers' paths and inferring the risky areas based on workers' trajectory patterns. Through such developments, this continuous large-scale site monitoring system can guide a construction plant's safety management system more effectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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