• 제목/요약/키워드: Vehicle damage

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UAV와 BIM 정보를 활용한 시설물 외관 손상의 위치 측정 방법 (Structural Damage Localization for Visual Inspection Using Unmanned Aerial Vehicle with Building Information Modeling Information)

  • 이용주;박만우
    • 한국BIM학회 논문집
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    • 제13권4호
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    • pp.64-73
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    • 2023
  • This study introduces a method of estimating the 3D coordinates of structural damage from the detection results of visual inspection provided in 2D image coordinates using sensing data of UAV and 3D shape information of BIM. This estimation process takes place in a virtual space and utilizes the BIM model, so it is possible to immediately identify which member of the structure the estimated location corresponds to. Difference from conventional structural damage localization methods that require 3D scanning or additional sensor attachment, it is a method that can be applied locally and rapidly. Measurement accuracy was calculated through the distance difference between the measured position measured by TLS (Terrestrial Laser Scanner) and the estimated position calculated by the method proposed in this study, which can determine the applicability of this study and the direction of future research.

UAV 영상을 활용한 수변구조물 피해분석 및 정확도 평가 (Damage Analysis and Accuracy Assessment for River-side Facilities using UAV images)

  • 김민철;윤혁진;장휘정;유종수
    • 대한공간정보학회지
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    • 제24권1호
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    • pp.81-87
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    • 2016
  • 자연재해로 인해 댐, 교량, 제방 등 수변구조물에 피해가 발생할 경우, 빠른 복구를 위해 정확한 피해정보를 분석하는 일은 매우 중요하다. 본 연구에서는 최근 활용이 확산되고 있는 UAV(Unmanned aerial vehicle)영상을 활용하여 효과적으로 피해를 분석하는 방안을 제시하고 정확도 평가를 수행하였다. UAV영상은 수변구조물 일대를 촬영한 영상들을 이용하였고, 피해를 분석하는 핵심 방법론으로 영상정합과 변화탐지 기법을 활용하였다. 영상정합을 통해 생성된 점군 데이터(point cloud)는 2차원 영상으로 3차원 형상을 재현하며, 사전에 구축된 레퍼런스 데이터와의 높이 값 비교를 통해 피해영역을 추출할 수 있다. 피해영역으로 추출된 결과는 정확도를 평가하기 위해 항공라이다로 구축된 정확한 데이터와 비교하여 절대위치 오차를 비교하였다. 실험 결과 EOP(외부표정요소)가 매우 정확한 UAV 영상을 사용하면 제안된 방법론으로 평균 10~20cm 오차 범위 내의 정확도를 확보할 수 있음을 알 수 있었고, 이는 제안한 방법이 비교적 큰 규모인 수변구조물에서 발생하는 피해 분석에 매우 유용하게 활용될 수 있음을 보여주었다. 하지만 복잡도가 높은 구조물들은 매칭 기술을 적용하기 어려우며, 이러한 구조물들의 피해를 추출하기 위해서는 별도의 방법론이 필요하다.

일반화선형모형과 헤크먼모형을 활용한 성별 자동차사고 위험도 분석 (An Analysis on the Gender Differences in the Level of Accident Risk using Generalized Linear and Heckman Methods)

  • 김대환;박화규
    • 응용통계연구
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    • 제27권1호
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    • pp.147-157
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    • 2014
  • 최근 여성의 사회적 참여와 지위가 상승함에 따라 여성운전자도 급격히 증가해왔다. 이에 주요국에서는 성별 자동차사고 위험도를 분석하고, 성별 위험도 차이의 원인을 규명하려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 국내 모든 운전자 중 50만 명을 무작위로 추출하여 성별 자동차사고 위험도를 분석하였다. 종속변수로 사고심도와 사고빈도를 활용하였는데, 사고심도 변수에는 헤크먼모형(Heckman Method)을, 사고빈도 변수에는 일반화선형모형(Generalized Linear Method)을 적용하였다. 분석결과 남성은 교통사고가 발생할 경우 사고피해액이 여성보다 8.3% 높은 것으로 추정되었으며, 반대로 사고빈도의 경우에는 여성의 위험도를 1로 설정할 경우 남성의 위험도는 0.88로 남성의 위험도가 오히려 낮은 것으로 분석되었다. 향후 성별로 상이한 자동차사고 위험도의 원인이 규명된다면 좀 더 실효성 높은 정책을 통해 자동차사고를 경감시킬 수 있을 것이다.

계층 이항 로지스틱모형에 의한 고속도로 교통사고 심각도 분석 (Analysis of Traffic Crash Severity on Freeway Using Hierarchical Binomial Logistic Model)

  • 문승라;이영인
    • 한국도로학회논문집
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    • 제13권4호
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    • pp.199-209
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    • 2011
  • 교통사고발생시 사고 심각도에 영향을 미치는 요인과 그 관계를 이해하는 것은 기하구조나 환경 측면에서 교통사고 발생을 예방하고 운전자와 사고 차량의 특성을 이해하는데 도움을 준다. 본 연구에서는 계층 이항 로지스틱모형에 의해 고속도로 교통사고 심각도에 영향을 미치는 요인을 파악하고 영향변수 간 차이를 나타내는 비교위험도(odds ratio)를 도출하였다. 사고 심각도는 인명피해와 차량피해로 구분하여 사망사고모형과 차량완파사고모형을 구축하였다, 종속변수는 사망자 발생과 완파차량 발생 여부이며, 각각 사고-탑승자, 사고-차량의 2수준 계층구조를 적용하였다. 추정 결과 설명변수의 고정효과는 두 모형이 유사한 결과를 보이나 종속변수의 속성에 따라 차별화된 결과를 나타내기도 하였다. 본선과 진출입부에서의 사고가 가장 위험하며, 중앙선 침범과 통행위반, 과속 사고의 상해나 차량 파손 위험도가 높고, 충돌사고와 추돌사고, 화재 사고의 피해가 크다. 사고 심각도는 노면 상태나 시야 조건 등 외부환경에 영향을 받으나 기하구조 조건은 관련이 없다.

FMCW 레이더 검지기 신호교차로 적용성 평가 (Applicability Evaluation of FMCW Radar Detector on Signal Intersections)

  • 고광용;김민성;이철기;정준하;허낙원
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제14권1호
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    • pp.1-12
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    • 2015
  • 매설형 검지기는 검지 성능이 타 검지기에 비해 우수하지만, 설치 및 관리비용이 클 뿐 아니라 도로의 재포장이나 도로파손으로 인해 수명이 짧다는 단점이 있다. 이에 반해 기존 지주에 부착하여 사용하는 검지시스템인 비매설형검지기는 도로 노면을 손상시키지 않기 때문에 설치가 쉽고, 유지관리비용이 적다는 장점이 있다. 비매설식 검지기는 이러한 장점에도 불구하고, 검지 성능이 낮아 아직까지 신호제어용으로 사용하지 못하는 실정이다. 본 연구에서는 비매설형검지기 중에 정확도가 가장 높은 FMCW 방식의 레이더에 대해 성능평가를 수행하고, 신호제어용 검지용도별로 현장적용 유/무 결과를 제시하였다.

공공시설물 잠재홍수피해지수 체계 개발 및 평가 (Development and Evaluation of Potential Flood Damage Index for Public Facilities)

  • 김길호;백승협;정영훈;김경탁
    • 한국농공학회논문집
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    • 제58권4호
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    • pp.97-106
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    • 2016
  • Since public facilities have high property values and are directly exposed to the flood hazard, they account for the highest share of disaster damages compared to other assets such as housing, industry, vehicle and agriculture in case of floods. Therefore, this study was conducted to develop and suggest the potential flood damage index for public facilities to evaluate potential flood damage of specific local government directly or indirectly as a tool for decision-making related to flood prevention, maintenance, management, and budget allocation. The flood damage assessment system proposed in this study was evaluated in 231 local governments nationwide. Evaluation results showed that higher values were obtained in Seoul metropolitan government, Gyeonggi-do (province), coastal areas in Gyeongsangnam-do (province), and Jeju island.

복합 스펙트럼 패턴의 진동 시험을 위한 가속도 응답 데이터 기반의 피로 손상도 계산 방법 (Damage Count Method Using Acceleration Response for Vibration Test Over Multi-spectral Loading Pattern)

  • 김찬중
    • 한국소음진동공학회논문집
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    • 제25권11호
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    • pp.739-746
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    • 2015
  • Several damage counting methods can be applied for the fatigue issues of a ground vehicle system using strain data and acceleration data is partially used for a high cyclic loading case. For a vibration test, acceleration data is, however, more useful than strain one owing to the good nature of signal-to-random ratio at acceleration response. The test severity can be judged by the fatigue damage and the pseudo-damage from the acceleration response stated in ISO-16750-3 is one of sound solutions for the vibration test. The comparison of fatigue damages, derived from both acceleration and strain, are analyzed in this study to determine the best choice of fatigue damage over multi-spectral input pattern. Uniaxial excitation test was conducted for a notched simple specimen and response data, both acceleration and strain, are used for the comparison of fatigue damages.

Autonomous vision-based damage chronology for spatiotemporal condition assessment of civil infrastructure using unmanned aerial vehicle

  • Mondal, Tarutal Ghosh;Jahanshahi, Mohammad R.
    • Smart Structures and Systems
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    • 제25권6호
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    • pp.733-749
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    • 2020
  • This study presents a computer vision-based approach for representing time evolution of structural damages leveraging a database of inspection images. Spatially incoherent but temporally sorted archival images captured by robotic cameras are exploited to represent the damage evolution over a long period of time. An access to a sequence of time-stamped inspection data recording the damage growth dynamics is premised to this end. Identification of a structural defect in the most recent inspection data set triggers an exhaustive search into the images collected during the previous inspections looking for correspondences based on spatial proximity. This is followed by a view synthesis from multiple candidate images resulting in a single reconstruction for each inspection round. Cracks on concrete surface are used as a case study to demonstrate the feasibility of this approach. Once the chronology is established, the damage severity is quantified at various levels of time scale documenting its progression through time. The proposed scheme enables the prediction of damage severity at a future point in time providing a scope for preemptive measures against imminent structural failure. On the whole, it is believed that the present study will immensely benefit the structural inspectors by introducing the time dimension into the autonomous condition assessment pipeline.

A Study on Fatigue Damage Modeling Using Neural Networks

  • Lee Dong-Woo;Hong Soon-Hyeok;Cho Seok-Swoo;Joo Won-Sik
    • Journal of Mechanical Science and Technology
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    • 제19권7호
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    • pp.1393-1404
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    • 2005
  • Fatigue crack growth and life have been estimated based on established empirical equations. In this paper, an alternative method using artificial neural network (ANN) -based model developed to predict fatigue damages simultaneously. To learn and generalize the ANN, fatigue crack growth rate and life data were built up using in-plane bending fatigue test results. Single fracture mechanical parameter or nondestructive parameter can't predict fatigue damage accurately but multiple fracture mechanical parameters or nondestructive parameters can. Existing fatigue damage modeling used this merit but limited real-time damage monitoring. Therefore, this study shows fatigue damage model using backpropagation neural networks on the basis of X -ray half breadth ratio B / $B_o$, fractal dimension $D_f$ and fracture mechanical parameters can estimate fatigue crack growth rate da/ dN and cycle ratio N / $N_f$ at the same time within engineering limit error ($5\%$).

Forest Fire Damage Assessment Using UAV Images: A Case Study on Goseong-Sokcho Forest Fire in 2019

  • Yeom, Junho;Han, Youkyung;Kim, Taeheon;Kim, Yongmin
    • 한국측량학회지
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    • 제37권5호
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    • pp.351-357
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    • 2019
  • UAV (Unmanned Aerial Vehicle) images can be exploited for rapid forest fire damage assessment by virtue of UAV systems' advantages. In 2019, catastrophic forest fire occurred in Goseong and Sokcho, Korea and burned 1,757 hectares of forests. We visited the town in Goseong where suffered the most severe damage and conducted UAV flights for forest fire damage assessment. In this study, economic and rapid damage assessment method for forest fire has been proposed using UAV systems equipped with only a RGB sensor. First, forest masking was performed using automatic elevation thresholding to extract forest area. Then ExG (Excess Green) vegetation index which can be calculated without near-infrared band was adopted to extract damaged forests. In addition, entropy filtering was applied to ExG for better differentiation between damaged and non-damaged forest. We could confirm that the proposed forest masking can screen out non-forest land covers such as bare soil, agriculture lands, and artificial objects. In addition, entropy filtering enhanced the ExG homogeneity difference between damaged and non-damaged forests. The automatically detected damaged forests of the proposed method showed high accuracy of 87%.