Nowadays, the importance of safety monitoring for facilities is increasing. Therefore, the introduction of ubiquitous technology to replace the existing manually-operated methods is required. In this study, a web-based GIS system that provides monitoring information of bridges in real-time for the application of a bridge management system through the use of ubiquitous technology is constructed. Particular attention is given to the effective interconnection of bridge monitoring information and bridge management system and, through a ubiquitous environment, how to connect this with the UFID and the GIS-based bridge management system (BMS) operated by the Ministry of Construction and Transportation. In addition, data expression methods are also suggested that state the detailed locations and attributes of structures in bridge management by using GIS.
This study analyzed the relationship between occupational accidents in the construction industry and business cycle factors. Multiple regression analyses were conducted to achieve the research purpose; additionally, time-varying parameter estimations were performed to interpret the results. The results obtained for the construction industry revealed a statistically significant relationship between occupational accidents and wage increase rate, unemployment, construction starts, and other factors. The wage increase rate plays a role in reducing occupational accidents because efforts are made to prevent accidents owing to the increase in income loss due to accidents and the demand for increased safety levels. The number of construction starts affects occupational accidents with a time lag of 1 to 2 or 4 months; therefore, it is likely to be used as a leading indicator for estimating fatal accidents in the construction industry. This study highlighted the importance of monitoring socioeconomic changes that could affect the working conditions of workers and workplaces, and production activities in the workplace for the effective prevention of occupational accidents. This study also reveals the necessity of developing a method to operate prevention projects flexibly and the seasonality of industrial characteristics, particularly those of the construction industry where the highest number of fatal occupational injuries occur.
Park, Ki-Tae;Lee, Woo-Sang;Joo, Bong-Chul;Hwang, Yoon-Koog
한국방재학회:학술대회논문집
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2008.02a
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pp.469-472
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2008
In general, structures in service gradually lose original performance according to time due to initial defects in design and construction, or exposure to unfavorable external conditions such as repeated loading or deteriorating environment, and in extreme cases, may collapse in large disaster. Therefore, in order to maintain the serviceability of structures at optimal level, advanced structure measuring system which can inform optimal time point and method of maintenance is required in addition to accurate prediction of residual life the structure by periodic inspection. To guarantee the safety level of bridge structure and to prevent from disaster, the integration of safety network for bridge structures are needed. Therefore in this study, to enhance the effectiveness of safety network for bridge, the connection methodologies between safety network and pre-installed bridge monitoring system are investigated.
Journal of the Korea Institute of Building Construction
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v.23
no.2
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pp.165-173
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2023
This research proposed a model for automatically monitoring the quality of insulation adhesive application in external insulation construction. Upon case implementation, the area segmentation model demonstrated a 92.3% accuracy, while the area and distance calculation accuracies of the proposed model were 98.8% and 96.7%, respectively. These findings suggest that the model can effectively prevent the most common insulation defect, insulation failure, while simultaneously minimizing the need for on-site supervisory personnel during external insulation construction. This, in turn, contributes to the enhancement of the external insulation system. Moving forward, we plan to gather construction images of various external insulation methods to refine the image segmentation model's performance and develop a model capable of automatically monitoring scenarios with a considerable number of insulation materials in the image.
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2020.06a
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pp.202-203
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2020
Unlike price calculation by cost accounting, which categorizes costs into material costs, labor costs, and miscellaneous expenses to determine the construction budget price, construction cost calculation based on Construction Standard Unit Prices utilizes unit prices extracted from market prices of items from projects already completed to estimate costs of similar construction projects. Although unit price information is collected through construction site surveys to revise these construction standard unit prices every year, but due to the limitations of the site survey method, it is difficult to quickly implement the rapid changes in the construction methods and market prices. As such, an important issue that arose was the identification of work items whose prices need urgent revision. This study conducted research on factors that need to be considered when developing online survey system for monitoring construction site market prices. This study is expected to enhance convenience for users, and provide an efficient data collection and management system for administrators.
The powerful data mapping capability of computational deep learning methods has been recently explored in academic works to develop strategies for structural health monitoring through appropriate characterization of dynamic responses. In many cases, these studies concern laboratory prototypes and finite element models to validate the proposed methodologies. Therefore, the present work aims to investigate the capability of a deep learning algorithm called Sparse Autoencoder (SAE) specifically focused on detecting structural alterations in real-case studies. The idea is to characterize the dynamic responses via SAE models and, subsequently, to detect the onset of abnormal behavior through the Shewhart T control chart, calculated with SAE extracted features. The anomaly detection approach is exemplified using data from the Z24 bridge, a classical benchmark, and data from the continuous monitoring of the San Vittore bell-tower, Italy. In both cases, the influence of temperature is also evaluated. The proposed approach achieved good performance, detecting structural changes even under temperature variations.
This paper describes the smart structural system that uses smart materials for real-time monitoring and active control of bolted joints in steel structures. The impedance-based structural health monitoring (SHM) techniques, which utilize the electro-mechanical coupling property of piezoelectric materials, was used to detect loose bolts in bolted joints. By monitoring the measured electrical impedance and comparing it with the measured baseline, a bolt loosening damage was detected. The damage was evaluated quantitatively using the damage metrics in conductance signature with respect to the healthy states. When loosening damage was detected in the bolted joint, the external heater actuated the shape memory alloy (SMA) washer. Then the heated SMA washer expanded axially and adjusted the bolt tension to restore the lost torque. An experiment was conducted by integrating the piezoelectric-material-based SHM function and the SMA-based active control function on a bolted joint, after which the performance of thesmart self-healing joint system was investigated.
Outliers detection and elimination included in field monitoring datum are essential for effective foundation of unusual movement, long and short range forecast of stability and future behavior to various structures. Integrated outlier analysis system for assessing long term time series data was developed in this study. Outlier analysis could be conducted in two step of primary analysis targeted at single dataset and second multi datasets analysis using synthesis value. Integrated outlier analysis system presents basic information for evaluating stability and predicting movement of structure combined with real-time safety management platform. Field application results showed increased correlation between synthesis value including similar sort of sensor showing constant trend and each single dataset. Various monitoring data in case of showing different trend can be used to analyse outlier through correlation-weighted value.
Conventional monitoring method is used for evaluation of the reservoir and levee at the highest height sections. In recent years, automated measurement technology has been developed, and the measurement results are transmitted, collected and stored in real time into management office. Despite the development of real time monitoring technology, the measurement results are not used directly or indirectly with facility management at real time. Recently, as wireless sensor network measurement technology has been developed based on internet of things, this study proposed a real - time measurement and evaluation system based on wireless sensor network technology in the reservoir structure. As a result of the seepage analysis for the application, it was confirmed that the volumetric water content changes together with the change of the seepage line inside the embankment body according to the change of the water level of the embankment. In other words, the applicability of the measurement system with the volumetric water ratio set as the sensor node was verified.
Heavy structures such as large roof structures and superbeams were lifted using hydraulic jacks. Moreover, member verticality and horizontality checks were performed at every construction stage to monitor the measuring tapes for their structural safety, using CCTV. When the relative displacement exceeded the predetermined limit, the hydraulic systems were terminated. After adjusting the relative displacement manually, lifting was resumed. The accuracy of the relative displacement was found not to be reliable, however, due to eye check using CCTV, and it took a long time due to manual adjustment. Moreover, real-time monitoring was impossible. To address these problems, the monitoring-evaluation system for the stable lifting of heavy structures was proposed, using the total station of the automatic-target-recognition type, laser-distance-measuring devices, a data logger, a strain gauge, and others. After developing a program for the operation of the system and for the acquisition of data, a mock-up test was conducted in a large-scale structural laboratory to evaluate the accuracy and applicability of the system. The stable acquisition and applicability of data was confirmed in the test.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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