실내에서 보내는 시간이 증가함에 따라, 쾌적한 실내환경에 대한 요구가 증가되고 있다. 또한, 새집증후군과 같은 문제들에 관심이 집중되면서 실내공기질에 관한 요구 역시 증가되고 있다. 정부에서는 이러한 요구에 따라 실내환경을 관리하기 위하여 다양한 정책 및 제도를 제정하였으며, 공공건물에서의 친환경제도 인증을 필수화하였다. 실내공기질과 관련된 인증제도는 크게 3가지로 도면기반으로 인증을 평가하는 건강친화형 주택건설기준과 녹색건축인증 그리고 측정정보 기반으로 인증을 평가하는 실내공기질 인증이 있다. 이중 도면기반으로 인증을 평가는 제도들을 업무의 비중 대비 과도한 업무량이 요구된다. 친환경인증업무를 수행하는 한 회사의 인터뷰 결과 평균 업무비중보다 2배 이상의 소요시간이 필요한 것으로 조사되었다. 이는 2D기반의 작업환경에서 면적에 관한 정보들을 일일이 수작업으로 측정하여 필요이상의 업무를 수행하고 있기 때문으로 분석된다. 따라서 본 연구에서는 3D기반의 BIM모델을 이용한 실내공기질 평가 자동화 프로세스를 제시한다. 국제표준 포맷인 IFC 파일을 이용하여 필요한 면적정보 및 자재정보를 자동으로 추출하고 이를 모델에 적용하여 자동화하는 과정을 제시한다. 본 연구는 인증을 위해 필요한 업무시간을 단축하고 업무효율성을 높이는 것에 기여할 것으로 기대된다.
Laser scanning technology is a maturing measurement technology which is capable of obtaining 3D measurement data of objects with high-accuracy, high-resolution and in a short time. Laser scanners are used more and more as surveying instruments for various applications. This paper describes the procedure of 3D data acquirement using terrestrial LiDAR and section drawing extraction through a series of processing for remodeling the interior of a department building. Accurate drawings are needed for improvement construction of building interior. However if the design drawings of that time of construction work were lost or damaged or actual dimensions of drawings differ from those of design drawings, the interior should be resurveyed. In this study, the extraction process of interior plane figures were suggested through using laser scanning and related reverse engineering software
Objectives: The purpose of this study is to standardize the process code of the work environment measurement database (WEMD) for the construction of a job-exposure matrix (JEM). Methods: The standard process code (SPC) was reclassified based on process similarity and drawing upon the code used in the existing K2B. It was supplemented through review by industrial hygiene experts. In addition, an index word database related to SPC was created and used for SPC search. A pilot evaluation project was conducted by experts to evaluate the validity of the newly reclassified standard process code. Results: A total of 70 final SPCs were developed, including 31 processes related to the construction industry. Using the Shiny program, we developed a standard code finder that can be used on the web (https://kscf.shinyapps.io/scf_app/). As a result of the pilot evaluation, it was determined that it was easier to search for standard codes than previous codes, so it was highly utilized. Conclusions: It is expected that JEM construction using industry-process information drawing on WEMD data will be possible using the 70 newly standardized process codes.
NC code has to be made after changing the drawing information to DXF file, the converting file. Arranging the information ordered irregularly when DXF file is made decrease the unnecessary time of rapid feed during working and the DATA capacity when the information is changed. This CAM program can be used easely for the beginner of the minor enterprises. The connection of operations and the use of GUI increase business efficiency.
최근 딥러닝 기반의 객체 검출 및 인식 연구가 발전해가면서 산업 및 실생활에 적용되는 범위가 넓어지고 있다. 건설 분야에도 딥러닝 기반의 시스템이 도입되고 있지만 아직은 미온적이다. 건설 도면에서 자재 산출이 수작업으로 이뤄지고 있어 많은 소요시간과 부정확한 적산 결과로 잘못된 물량산출의 거래가 생길 수 있다. 이를 해결하기 위해서 빠르고 정확한 자동 도면 인식시스템이 필요하다. 따라서 본 논문은 건설도면 내 철강 자재를 검출하고 인식하는 인공지능기반 자동 도면 인식 적산 시스템을 제안한다. 빠른 속도의 YOLOv4 기반에 소형 객체 검출성능을 향상하기 위한 복제 방식의 데이터 증강기법과 공간집중 모듈을 적용하였다. 검출한 철강 자재 영역을 문자 인식한 결과를 토대로 철강 자재를 적산한다. 실험 결과 제안한 방식은 기존 YOLOv4 대비 정확도와 정밀도를 각각 1.8%, 16% 증가시켰다. 제안된 방식의 Precision은 0.938, Recall은 1, AP0.5는 99.4%, AP0.5:0.95 68.8%의 향상된 결과를 얻었다. 문자 인식은 기존 데이터를 사용한 인식률 75.6%에 비해 건설도면에 사용되는 폰트에 맞는 데이터 세트를 구성하여 학습한 결과 99.9%의 인식률을 얻었다. 한 이미지 당 평균 소요시간은 검출 단계는 0.013초, 문자 인식은 0.65초, 적산 단계는 0.16초로 총 0.84초의 결과를 얻었다.
다양한 산업영역에 대하여 정부기관, 기업들은 디지털 트랜스포메이션 전략 수립 및 추진하고 있으며 성공적인 기술 혁신을 통한 4차 산업혁명시대를 선도하고 있다. 이런 변화의 시기에 디지털 트랜스포메이션의 성공사례로 글로벌 기업 나이키, 스타벅스의 이야기를 많이 접할 수 있다. 이 두 기업은 디지털 트랜스포메이션을 통하여 성공적인 결과를 보여 주고 있다. 국내 기업들 또한 모바일, 클라우드, IoT, 인공지능, AR·VR 기술을 기반으로 디지털 혁신을 진행하고 있으며 고효율 높은 생산성을 위한 RPA (Robotic Process Automation)프로세스를 구축 하고 있다. 본 논문에서는 건설 산업의 설계, 시공, 유지관리의 시공 전주기 데이터를 활용하여 3차원 디지털 트윈 공간 구축 자동화 프로세스 기법을 소개하고 앞으로 건설 산업영역의 디지털 트랜스포메이션 전략에 대하여 알아본다.
정밀도로지도는 자율주행차의 기본 인프라로 활용되어 최신 도로정보가 신속하게 반영되어야 한다. 하지만 현재 정밀도로지도 공정 중 객체 도화 및 구조화 편집과정이 수작업으로 이루어지며 주요 구축 대상인 도로 노면선 표시의 레이어를 생성하는데 가장 오랜 시간이 소요된다. 이에 본 연구에서는 선행 연구에서 기학습된 포인트넷(PointNet) 모델을 통해 색상 유형(백색, 청색, 황색)이 예측된 도로 노면선 표시의 포인트 클라우드를 입력 데이터로 활용하였고, 이를 기반으로 본 연구에서는 도로 노면선 표시 레이어의 도화 및 구조화 편집을 자동화하는 방법론을 제안하였다. 제안한 방법론을 통해 구축한 3차원 벡터 데이터의 활용성을 검증하기 위해 정밀도로지도 품질검사 기준에 따라 정확도를 분석하였다. 벡터 데이터의 위치정확도 검사에서 수평 오차와 수직 오차에 대한 평균제곱근오차(RMSE: Root Mean Square Error)는 0.1m 이내로 나타나 적합성을 검증하였으며, 구조화 편집 정확도 검사에서 선표시 유형과 선규제 유형의 구조화 정확도가 모두 88.235%로 나타나 활용성을 검증하였다. 따라서, 본 연구에서 제안한 방법론으로 정밀도로지도를 위한 도로 노면선 표시의 벡터 데이터를 효율적으로 구축할 수 있는 것을 알 수 있었다.
To propose the construction of architectural interior design and communication using graphic, web3D, it was studied the kind and character of various representation methods that can be embodied in an architectural interior design on the web, and looks into whether these ways can be adapted to an architectural interior design process. Especially, the use of the current techniques on graphic and CAD data give the most suitable effect by using the integrated data such as vector animation, an interaction of object VR(Virtual Reality), a high quality of panorama VR, and data treatment and its interaction of drawing of cad data. As a result, the single data format shows not only one image representation but also a stream of continuous operation through a change into another format. But this desired study expects that another next studies will go on interaction and integration of digital format with increase of transmission speed expected in the future, and a digital model and its practical methods.
Ship design engineering refers to the development and design of shipbuilding architectures in a drawing which reflects all relevant manufacturing processes. This paper provides analysis methods for model-information interfaces between hull structure design and outfitting design, and a technical application for manufacturing phases reflecting the pipe support pad and angle item automatically. The existing information procedure of pipe support pad and angle system processes information using drawing without model specification. Outfitting design team directly distributes drawings to the shop floor then manual-based marking and installation work are conducted refer to the distributed drawings. As a result, this process has become time consuming and causes problems in the productivity and quality improvement due to the rework caused by omitted or incorrect marking. The pipe support pad and angle marking is a method that automatically updates model information to hull structure design using sets of data that analyse the generated model in outfitting design processes. Therefore, this approach provides an efficient solution through design references without manual activities such as a reflection of hull structure design, cutting process, numerical control work, and dimension measurement and marking. The conversion of a method from the existing procedure based on manual marking to the reflective and automatic approach would have enabled to proceed installation work without manual activities for the measurement. Therefore, this research study proposes an efficient approach using pre-data analysis of model information interfaces between design and manufacturing phases to improve productivity during construction for shipbuilding.
Monitoring of system cleanliness levels and counting of particulate contaminant are fundamental to achieving hydraulic system reliability as any departure from the specified cleanliness level is often a precursor to future failures. On-line monitoring of cleanliness levels has the advantage of giving data both very quickly and accurately as environmental influences are eliminated. In this way, corrective actions can be promptly implemented. Most on-line instruments are sensitive to system conditions to a greater or lesser extent, but Automatic Particle Counters (APCs) working on light extinction principles are especially sensitive to the presence of optical interfaces caused by such conditions as fluid mixtures, emulsions, free water and air bubbles. These conditions give erroneous data and can result in drawing incorrect conclusions, wasting maintenance time and ultimately, reduced user confidence in cleanliness monitoring. This paper describes such conditions and shows how the correct selection of the analysis technique can result in reliable cleanliness level data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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