One of the most important item for insuring the stability of ground in urban deep excavation site near by major structure such as subway is displacement control of earth retaining wall. The field monitoring system is classified by two types as manual system and automatic system. The application case of latter type of field monitoring is increased because real time measurement is possible in automatic system and that is correspondent with the recent constructional trend. Though the automatic monitoring system is more useful and advanced than manual monitoring system, accuracy of the system is not verified sufficiently. It was examined that the reliance of automatic monitoring system in this paper through the comparison of monitoring result obtained one of deep urban excavation site in which the each type of monitoring system was executed concurrently. Result of the examination is that the two types of monitoring system is generally alike in view of monitoring result, so the engineering reliance of automatic system was confirmed in case site. This study was researched in restricted one case site, so it is expected more precise analysis from security of more data monitored and progressive study.
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.
This study aimed to resolve issues in performance monitoring of the ecological sector of the Agricultural Environment Conservation Program through a comparative study of domestic ecological monitoring cases and to identify suitable performance monitoring methods for the project. To achieve this objective, current performance monitoring of the Agricultural Environment Conservation Program was compared and analyzed with domestic ecological monitoring cases to examine their applicability. Research results indicate that domestic ecological monitoring covers a wide range, making it difficult to diagnose the ecological environment at the village level. Therefore, it seems challenging to use these data for evaluating the performance of residents' activities. To accurately assess performances of participating villages in the project, on-site monitoring of the target areas is essential. For this purpose, efforts should be focused on strengthening on-site monitoring through the establishment of collaborative systems. However, domestic ecological monitoring can be utilized for long-term performance monitoring in the Agricultural Environment Conservation Program. By extracting necessary data on agricultural areas through geographic information and particularly by utilizing survey results according to the 'cultivated land ecosystem' type, long-term performance of the project could be evaluated. Accordingly, this study can serve as foundational research for establishing an ecological performance monitoring plan and system suited to the project.
본 논문에서는 재난안전통신망의 전체 구조가 아닌 재난현장에서 소방대원과 현장 지휘통제실간의 정보교환이 효과적으로 이루어질 수 있도록 재난현장 지역 내의 독립적 네트워크 인프라(무선통신, 영상전송 및 현장상황파악 등) 확보를 위한 현장형 스마트 통합관제시스템을 제안하였다. 제안한 재난환경 스마트 통합 관제시스템은 재난현장에서 현장대원간의 무선통신을 지원하고, 재난현장 영상정보 수집을 위한 드론과의 통신을 지원함으로써 현장 관제시스템에서 재난상황에 대한 전체 주변 영상확보 및 현장대원의 효율적 지휘가 가능하게 된다.
이 논문은 교육용 포탈 사이트의 사라진 사이트(Dead Site) 필터링을 위한 상호 협력적인 모니터링 에이전트의 설계 및 구현에 관한 연구이다. 일반적으로 교육용 포탈 사이트는 선생님이나 개인적인 교육용 홈페이지의 주소를 많이 가지고 있다 그렇기 때문에 홈페이지의 주소를 일관성 있게 유지하는 것이 매우 어려우며 사라진 사이트를 포탈 사이트 관리자가 모두 찾아내는 경우는 거의 불가능하다. 따라서 본 연구에서는 이동 에이전트를 이용하여 사라진 사이트를 지능적으로 모니터링하는 상호 협력적인 모니터링 웹 에이전트를 설계, 구현하였다. 구현한 모니터링 에이전트는 한국형 교육 포탈 사이트인 KEPS에 탑제하여 그 성능을 실험하였으며, 일반 모니터링 시스템과 비교하여 그 효용성을 살펴 보았다.
PURPOSES : Efficiency Improvement of a public road construction project management work using the development of a real-time remote site monitoring system METHODS : In this study, we developed the remote site monitoring system using a web camera for road construction projects in the RCMA(Regional Construction Management Administration). We can be monitored a construction progress and a weak point of the situation in real time using this. To achieve this, we tested about 10 road construction projects ordered by RCMA. Then, we verified a applicability for the site monitoring system in future. RESULTS : Take advantage of the remote site monitoring system consists of the Construction CALS System, one of the business systems used in the part of the MLTM(Ministry of Land, Transport and Maritime Affairs) institution-agencies. Was configured to be served through the "Construction CALS System" of "Construction Management System(Contractors)" and the "Construction CALS Portal System". Through this, Benefit analysis through a pilot application of the 10 road construction sites and developing considerations and "Guide for visual information processing equipment installation-operating in construction sites"are presented. CONCLUSIONS : Through the establishment of remote site monitoring system can improve the efficiency of construction management services. In addition, Various disasters and calamities, accidents and illegal construction will be prevented in advance is expected. This is expected to further improve the quality of the facilities.
2008년 목표로 건설을 추진하고 있는 중저준위 방사성폐기물 처분시설의 환경 조사 계획을 수립하기 위해 국내 원자력법과 국제 수준을 조사하였다. 외국의 사례에 비추어 볼 때 원자력발전소에 비하여 분석량은 다소 증가할 것으로 예상된다. 중저준위 방사성폐기물 처분시설의 방사선 환경 조사는 원자력법과 처분 지역의 특성에 맞도록 조사 항목 및 지점을 조정하여 수행하여야 한다. 또한 주민에게 신뢰감을 줄 수 있는 다각적인 방법도 병행하여야 할 것으로 판단되었다.
The monitoring system for maintaining on-site wastewater treatment plants(Biofilter) was developed. Proposed system applied PLC(Programmable Logic Controller) technique. In process of development, the research against the monitoring parameters which will be able to represent condition and operation of the plants was accomplished. These parameters are ORP(Oxidation-Reduction Potential), Water Level, Pump and Power on/off. Also, to measure, collect, transfer and display these parameters, DMU(Data Measurement Unit), MCU(Main Controller Unit) and Display Board were produced.
This paper describe the power quality monitoring results of the grid-connected wind turbine generator in Daegwallyeong Test Site. The power quality monitoring for grid-connected wind turbine generators are important to verify their performance as the grid-connected generators. In order to measure the impacts on the grid of wind turbine generator and evaluate the performance by analyzing electrical parameters, we equipped the power quality monitoring system in the real field of the Daegwallyeong test site. The developed monitoring system gathers information by remote access through the internet. The monitoring results and the detail explanation for the developed wind turbine monitoring system is presented in the study.
Kim, Hongjo;Park, Sungjae;Ha, Sooji;Kim, Hyoungkwan
국제학술발표논문집
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The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.333-335
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2015
A computer vision-based scene recognition algorithm is proposed for monitoring construction sites. The system analyzes images acquired from a surveillance camera to separate regions and classify them as building, ground, and hole. Mean shift image segmentation algorithm is tested for separating meaningful regions of construction site images. The system would benefit current monitoring practices in that information extracted from images could embrace an environmental context.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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