MMS (Mobile Mapping System) is being used for HD (High Definition) map construction because it enables fast and accurate data construction, and it is receiving a lot of attention. However, research on the use of MMS in the construction field is insufficient. In this study, road surveying and inspection of construction structures were performed using MMS. Through data acquisition and processing using MMS, point cloud data for the study site was created, and the accuracy was evaluated by comparing with traditional surveying methods. The accuracy analysis results showed a maximum of 0.096m, 0.091m, and 0.093m in the X, Y, and H directions, respectively. Each RMSE was 0.012m, 0.015m, and 0.006m. These result satisfy the accuracy of topographic surveying in the general survey work regulation, indicating that construction surveying using MMS is possible. In addition, a 3D model was created using the design data for the underpass road, and the inspection was performed by comparing it with the MMS data. Through inspection results, deviations in construction can be visually confirmed for the entire underground roadway. The traditional method takes 6 hours for the 4.5km section of the target area, but MMS can significantly shorten the data acquisition time to 0.5 hours. Accurate 3D data is essential data as basic data for future smart construction. With MMS, you can increase the efficiency of construction sites with fast data collection and accuracy.
모든 생애주기에서 건설현장을 3D 데이터로 관리하게 되는 스마트건설에 있어서 드론의 역할은 날로 증대하고 있다. 드론을 통하여 건설현장에 대하여 얻게 되는 수치표면모델과 정사영상이 모두 포인트 클라우드 데이터로 이루어지기 때문이다. 본 연구는 고속도로 건설현장에서 드론 활용을 보다 체계적으로 하기 위하여 드론 활용을 위한 표준공종을 개발하는 것이다. 연구를 위하여 우리나라 고속도로 건설현장 두 곳을 테스트베드로 설정하고 드론 촬영 시범사업을 통하여 드론 적용이 가능한 공종을 도출하고 검증하였다. 연구결과 도로계획, 도로설계 및 유지관리부분에 각각 세 개의 공종을 개발하였고, 도로시공에 있어서는 다섯개의 공종에 21개의 세부공종을 개발할 수 있었다. 본 연구에서 개발된 '고속도로 건설현장 드론활용 표준공종'을 활용한다면 고속도로 건설현장뿐 아니라 다른 도로 건설현장에서도 드론을 활용하여 보다 체계적으로 건설현장을 관리할 수 있을 것으로 기대된다.
In the recent years, the incidence of abandoned concrete roads have been increasing rapidly due to road improvements and facilities route construction, these abandoned expressway and unused roads are scattered throughout the country but the management system is not clear, they does not be an effectively managed because there is no maintenance cost. In response to these social concern and expectation, the Korea Expressway Corporation that is management authority of the expressway is developing policy initiatives and various projects to restore the closed road to ecological for eco-friendly projects of the existing expressway. And as part of these projects, Hwanggan IC unmanaged abandoned concrete roads restoration project was done and it was conducting monitoring for ecological restoration that is not one-off but sustainable. After test construction over seven years at the time, test construction of four ways enforced but the boundaries have become blurred over time. And Pinus koraiensis, Callicarpa dichotoma and Sorbaria stellipilla var. typica planted in the site are dominating, else Amorpha fruticosa and Indigofera pseudotinctoria sowed are dominating. Invasive species is that Robinia pseudoacacia was growing in the colony. Over monitoring result time, the vegetation was taking root and the ecosystem was being restore. But the disturbance of vegetation happens due to planting of tree species that doesn't fit in the restoration area and advent of ecosystem Disturbing Species. The study will be providing a basic data that identify change of plant environment by monitoring of the site and soil environment during June to November 2016 and secure an objective evaluation data by analyzing the effects of ecological restoration for revegetation test bed evaluation for ecological restoration of expressway in ecological restoration construction in later.
As non-road mobile pollutants such as construction equipment are emerging as the main cause of air pollutants emission, construction equipment regulations are gradually strengthening. Research was conducted by correcting the emission coefficient to calculate and predict air pollutant emissions of construction equipment, but it did not reflect site variables such as field and equipment conditions that affect actual emissions. This study derived an Artificial Neural Network emission prediction model based on the actual emission data of excavators and trucks measured at the site and proposed a platform to predict the emission of air pollutants at the site according to the working size and conditions. Through this, it is possible to establish an eco-friendly process plan using a model from the construction plan.
After participating in the 2nd, Asian Civil Engineering Conference which is subjected by Japan, a trip of site during construction recent was done. The country Is being developed to use effectvely by the methods of aqua-line, truss suspersion bridge. double deck bridge, etc. The Japanese engineers have a pride to do their best for the construction In the given environment. 1 want to notify that our civil engineers must have the responsibility to develop the technical engineering, to make the useful country and to resolve the environmental problem via the oversea experience like as.
The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.1085-1092
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2022
Travel distance is a parameter mainly used in the objective function of Construction Site Layout Planning (CSLP) automation models. To obtain travel distance, common approaches, such as linear distance, shortest-distance algorithm, visibility graph, and access road path, concentrate only on identifying the shortest path. However, humans do not necessarily follow one shortest path but can choose a safer and more comfortable path according to their situation within a reasonable range. Thus, paths generated by these approaches may be different from the actual paths of the workers, which may cause a decrease in the reliability of the optimized construction site layout. To solve this problem, this paper adopts reinforcement learning (RL) inspired by various concepts of cognitive science and behavioral psychology to generate a realistic path that mimics the decision-making and behavioral processes of wayfinding of workers on the construction site. To do so, in this paper, the collection of human wayfinding tendencies and the characteristics of the walking environment of construction sites are investigated and the importance of taking these into account in simulating the actual path of workers is emphasized. Furthermore, a simulation developed by mapping the identified tendencies to the reward design shows that the RL agent behaves like a real construction worker. Based on the research findings, some opportunities and challenges were proposed. This study contributes to simulating the potential path of workers based on deep RL, which can be utilized to calculate the travel distance of CSLP automation models, contributing to providing more reliable solutions.
The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.153-161
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2022
Among all industries, the construction industry still remains a traditional one with low productivity due to its labor-intensive and field-dependent production system, its supplier-oriented industrial structure, and the disruption of the information flow between participants. In addition, the construction industry in South Korea has recently been required to transform itself according to social trends such as aging, the reduction of skilled workers, and the shortening of working hours, and the disaster and death rates in the industry, which are more than twice as high as those in other industries, are making it more necessary to solve chronic safety problems. Therefore, the purpose of this study is to grasp the actual condition of safety management on construction sites in South Korea and analyze cases of K-smart technology utilization for preventing safety accidents on construction sites. The study investigated and analyzed the following. First, construction sites in South Korea were analyzed by type of safety accident, by type of construction, and by construction contract amount. Second, the current status of accidents on small-sized construction sites with a high fatal accident rate and cases of safety accidents on construction sites were investigated. The results of the study are expected to contribute to the dissemination and spread of smart safety technology for not only identifying major factors in safety accidents that occur on construction sites but also preventing workers from suffering accidents.
This paper is primarily intended to propose a new concept of "aggregate control of road density" which is defined as the area-wide road surface per watershed area. An empirical study for experimental sites was conducted to confirm how a standard GIS technology can be used to assist in estimating the road density in terms of total volume threshold control. Guidelines for a replicable methodology are presented to provide a strong theoretical basis for the standardization of factors involved in the estimation of the road space threshold; the meaningful classification of road types, delination of watershed boundary, interpretation for distribution trends of road density etc. A variety of visual maps using overlay analysis can be generated over large areas quickly and easily to show the fact that some degree of road space already exists in the experimental sites. They could be used as an evidence to limit further construction of road network in comparison with other tributary watershed. It is anticipated that this research output could be used as a valuable reference to confirm the potential of introducing the new concept of "site specific road density" to support more scientific and objective decision-making in the process of road construction project.
Google provides mapping services using satellite imagery, this is widely used for the study. Since about 20 years ago, research and business using drones have been expanding. Pix4D is widely used to create 3D information models using drones. This study compared the distance error by comparing the result of the road construction site with the DSM data of Google Earth and Pix4 D. Through this, we tried to understand the reliability of the result of distance measurement in Google Earth. A DTM result of 3.08 cm/pixel was obtained as a result of matching with 49666 key points for each image. The length and altitude of Pix4D and Google Earth were measured and compared using the obtained PCD. As a result, the average error of the distance based on the data of Pix4D was measured to be 0.68 m, confirming that the error was relatively small. As a result of measuring the altitude of Google Earth and Pix4D and comparing them, it was confirmed that the maximum error was 83.214m, which was measured using satellite images, but the error was quite large and there was inaccuracy. Through this, it was confirmed that there are difficulties in analyzing and acquiring data at road construction sites using Google Earth, and the result was obtained that point cloud data using drones is necessary.
건설 현장, 특히 토목 분야 시공 프로젝트의 경우 다양한 요인에 따라 프로젝트 진척상황을 파악하고 공사/공정을 모니터링 하는데 어려움이 따른다. 본 연구에서는 건설 프로젝트, 특히 토목 시공 프로젝트의 생애주기 중 주요 과정 중 하나인 공사/공정관리 모니터링 단계에서의 무인비행장치의 활용가능성에 대하여 분석하고 그 방법에 대하여 고찰하고자 한다. 먼저, 본 연구에서 도출한 건설 현장의 특징을 극복하기 위하여 공사/공정관리 모니터링 과정에 대하여 먼저 분석을 수행하고, 현재 드론 기기의 특성에 맞는 활용 방법에 대하여 분석을 수행하였다. 이를 바탕으로 하여 토목 현장 관리를 위한 필수 데이터인 정사영상 및 포인트 클라우드 데이터를 취득하기 위한 시스템을 개발하였으며 시스템 적용가능성에 대한 분석을 수행하였다. 대표적인 토목 현장인 도로 프로젝트를 대상으로 테스트베드를 수행하여 무인비행장치의 현장 활용가능성에 대한 검토 역시 진행하였다. 테스트 베드 수행 결과 개발된 시스템의 건설 현장 관리 적용 가능성 및 실용성을 확인할 수 있었다. 향후 연구에서는 무인비행장치를 활용하여 취득하고 분석한 데이터가 실질적으로 시공/공정 관리 정보로서 활용될 수 있도록 기반을 마련될 수 있도록 제도적, 기술적 보완을 위한 연구가 요구된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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