To meet the urgent requirements of safety surveillance from civil engineering management authorities, this study proposes a refined and efficient approach to generate full-field high-resolution panorama of construction sites using camera-amounted UAV (Unmanned Aerial Vehicle). GPS (Global Position System) information extraction for pre-registration, feature points filtering for efficient registration and optimal seaming line seeking for fusion are performed in sequence to form the full-field panorama generation framework. Advantages of the proposed method are as follows. First, GPS information can sort images for pre-registration, avoiding inefficient repeated pairwise calculations and matching. Second, the feature points are filtered according to the characteristics of the construction site images to reduce the amount of calculation. The proposed framework is validated on a road construction site and results demonstrate that it can generate an accurate and high-quality full-site panorama for the safety supervision in a much efficient manner.
This paper examines the unique transportation challenges posed by Nepal's diverse and rugged terrain, which significantly hampers socio-economic development due to its negative impact on infrastructure, trade, and accessibility. Despite ongoing efforts to enhance road and traditional air transport systems, Nepal's geographic and environmental conditions continue to obstruct efficient connectivity, particularly in rural and remote areas. This study proposes Advanced Air Mobility (AAM) as a transformative solution, leveraging recent technological advancements in unmanned aerial vehicles (UAVs) and electric vertical takeoff and landing (eVTOL) aircraft. By conducting a comprehensive analysis of Nepal's current transportation infrastructure and the feasibility of AAM implementation, the paper highlights the potential benefits of AAM, including improved accessibility, economic growth, and environmental sustainability. Furthermore, it addresses the anticipated challenges and regulatory considerations necessary for integrating AAM into Nepal's transportation network. Through a multidisciplinary approach, this research aims to contribute to the discourse on overcoming transportation barriers in mountainous regions, offering policy recommendations and identifying areas for future study to facilitate the adoption of AAM in Nepal and similar contexts worldwide.
급격한 도시화로 인해 출퇴근 시간의 차량 정체, 상시 정체지역 발생 등 다양한 교통문제들이 발생하고 있다. 이러한 교통문제들을 해결하기 위해서는 신속·정확한 교통량 예측 및 분석이 필요하다. ITS (Intelligent Transportation System)는 최신 ICT (Information and Communications Technology) 기술들을 활용하여 최적의 교통관리를 수행하는 시스템이며, 다양한 기법을 통해 신속·정확한 교통량을 분석하기 위한 많은 연구가 수행 되었다. 본 연구에서는 높은 정확도로 실시간 교통량 분석을 위해 UAV (Unmanned Aerial Vehicle) 동영상을 활용한 딥러닝(deep learning) 기반의 차량탐지기법을 제안하고자 한다. 이를 위해, UAV를 활용하여 다양한 차량이 통행하는 교차로에서 학습 및 검증에 필요한 정사 동영상 촬영을 수행하였으며, 승용차(sedan), 트럭(truck), 버스(bus)로 분류하여 차량을 학습시켰다. 딥러닝 알고리즘은 대표적인 객체탐지 알고리즘 중의 하나인 YOLOv3 (You Only Look Once V3)를 이용하였으며, 실험결과 전체 차량 검출율은 90.21%이며, 정확도와 재현율은 각각 95.10%와 85.79%이다. 본 연구를 통하여, 드론을 이용한 영상으로부터 차량 탐지를 통한 실시간 교통량 분석이 가능함을 확인하였다.
4차 산업혁명과 함께 새롭게 등장한 무인항공기는 국내는 물론 전 세계의 이목을 끌면서 그 활용과 시장의 규모는 점점 확대되어 가고 있는 현실에 있다. 최초 군사용으로 그 활용의 소극적인 면을 보였지만 현재는 운송, 조사, 감시, 농업 등에 활용되고 있어 원래의 목적인 군사 분야의 활용은 비교적 소극적인 것으로 평가된다. 미국, 유럽 등 전통적인 기술 강국과 더불어 중국이 상업용 무인항공기 시장의 선두주자로 부상하고 있으며, 관련 분야 세계 7위의 기술력을 갖춘 우리나라 또한 무인항공기와 관련한 각종 기술개발 정책의 추진과 제도개선을 위한 노력을 하고 있다. 군사용 드론은 미래전의 양상에 따라 네트워크 중심전 및 효과중심작전 등의 이론에 기반을 둔 무인체계라는 전쟁수단을 이용하여 전쟁수단의 혁명적 전환이 이루어질 것이다. 드론을 포함한 기동장비는 지형과 기상이라는 환경요소와 해당 분야 기술 발전 및 관심에 따라 많은 영향을 받는다. 이제 드론의 활용은 많은 분야에서 활발하게 이루어지고 있으며 특히 군사분야에서는 발전된 드론의 활용이 새로운 국방 환경조성과 전쟁의 새로운 패러다임을 제공할 것으로 예상된다.
A LRT(Light Rail Transit) is one of the Future Urban Railway Development Project. The project's goal is to reduce a transportation congestion in the center of the city. New transportation is intensely required in order to overcome a limit of the ground transportation that is the existing public transportation, A LRT(Light Rail Transit) construction project to be based on an unmanned driving system is the large composition system that a vehicle, a signal, communication, electric, track etc. were organically integrated as echo-friendly urban transportation systems. It also put a huge budget, which is a large-scale infrastructure projects. It is international trend that Light Rail Transit projects apply a technique in System Engineering for a schedule, cost, quality elevations, and to approach in viewpoints of life-cycle from initial construction steps to operation, abolition. This paper intends to analyze RAM requirements taking into consideration ISO/IEC 15288 throughout life-cycle from concept, design, manufacture, operation and maintenance to the final phase, decommissioning, and the study seeks to suggest directions of efficient use to domestic LRT projects.
본 논문은 지상지원과 지상관제의 기능을 결합한 무인항공기의 비행시험을 위한 통합형 지상지원시스템(Ground support system)에 대한 설계 및 개발에 관해 기술한다. 통합비행시험은 비행체의 성능을 검증하기 위한 필수적인 절차이다. 개발한 통합형 지상지원시스템은 비행시험에 필요한 인적 물적 자원과 시간을 절감하고 비행시험의 체계적인 준비와 진행을 하기 위한 인프라로써 비행시험의 제반 사항을 갖추어 지상관제, 통신, 발전, 장비의 수송, 수리와 유지 등이 가능하며 소규모 연구소에서 2~3명의 인원으로 운용하기에 적합한 수준이다.
The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.784-791
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2022
Tack coat is a thin layer of asphalt between the existing pavement and asphalt overlay. During construction, insufficient tack coat layering can later cause surface defects such as slippage, shoving, and rutting. This paper proposed a method for tack coat inspection improvement using an unmanned aerial vehicle (UAV) and deep learning neural network for automatic non-uniform assessment of the applied tack coat area. In this method, the drone-captured images are exploited for assessment using a combination of Mask R-CNN and Grey Level Co-occurrence Matrix (GLCM). Mask R-CNN is utilized to detect the tack coat region and segment the region of interest from the surroundings. GLCM is used to analyze the texture of the segmented region and measure the uniformity and non-uniformity of the tack coat on the existing pavements. The results of the field experiment showed both the intersection over union of Mask R-CNN and the non-uniformity measured by GLCM were promising with respect to their accuracy. The proposed method is automatic and cost-efficient, which would be of value to state Departments of Transportation for better management of their work in pavement construction and rehabilitation.
Multi-copter of unmanned aerial vehicle (UAV) was initially developed as strategic technology in the only military field, but it is developing into an industrial field with a wide range of applications in the civil sector based on the development and convergence of aviation technology and information and communication technology. Currently, the degree of utilization of multi-copter is increasing in various industries for the purpose of performing classic tactical missions, logistics transportation, farm management, internet supply, video filming, weather management, life-saving, etc, and active technology development responding to market demand. Existing commercial multi-copter mainly use an electric energy propulsion system consisting of an electric battery and a brushless direct current (BLDC) motor. It is the limitations for usage in the flying time (up to 20 minutes) and payload (less than 20 kg). this study aims to overcome these limitations and expand the commercialization of engine-powered multi-copter of UAV in various industries in the futures.
The current facility condition monitoring has disadvantages such as a slow inspection cycle, a risk of human casualties, and the need for a lot of time and money as the size of the structure is larger, because human access is required with limited use. Drones can reduce the risk of human casualties due to their good accessibility, and can compensate for the shortcomings of the current method by enabling monitoring on a wide scale. The goal of this study is to provide the current domestic monitoring process through benchmarking according to the recent research case of the US Department of Transportation (DOT) to suggest a process suitable for the domestic situation and the direction of future improvement measures.
Due to the restriction of movement caused by the Corona epidemic and the expansion of the "big face" through human distance, the "unmanned system" based on artificial intelligence and the Internet of Things has been widely used in modern life. "Self-driving," one of the transportation systems based on artificial technology, has taken the initiative in the transportation system as the spread of Corona has begun. Self-driving technology eliminates unnecessary contact and saves time and manpower, which can significantly impact current and future transportation. Accidents may occur, however, due to the performance of self-driving technology during transportation albeit the U.S. allows ordinary people to drive automatically through experimental operations, and the product liability law will resolve the dispute. Self-driving has become popular in the U.S. after the experimental stage, and in the event of a self-driving accident, product liability should be applied to protect drivers from complicated self-driving disputes. The purpose of this paper is to investigate whether disputes caused by defects in ordinary cars can be resolved through arbitration through U.S. precedents and to investigate whether disputes caused by defects in autonomous cars can be arbitrated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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