자율주행차를 신뢰하고 이용하기 위해서는 도로에서의 안전한 주행이 보장되어야 한다. 이를 위해 최우선으로 갖추어야 할 자율주행 인프라는 교통안전시설이다. 한편 도로에서는 Level 3 수준의 자율주행차와 일반 자동차가 혼재하여 주행하고 있기 때문에 기존에 존재하고 있는 일반 교통안전시설의 관리도 추가로 필요하다. 따라서 본 연구에서는 자율주행 인프라 기반 교통안전시설 현장관리 체계를 연구하고, 이를 기반으로 실증지역(판교)를 선정하여(판교) 현장관리 시험시스템을 구현하였다. 시험시스템 구성은 GNSS(Global Navigation Satellite System) 수신기, 현장관리 단말기, 현장관리 App(Application) 등으로 구성하였으며, 현장 실증 결과 도심지에서도 손쉽게 교통안전시설 정보를 송수신하였고, 교통안전시설에 대하여 효율적으로 운영관리 할 수 있음을 확인하였다. 금번 연구결과는 향후 자율주행 인프라의 지자체 확산 및 인프라 구축에 참고자료로 활용될 것으로 기대한다.
디지털시대의 일환으로 현실세계를 가상으로 정확하게 옮겨서 현실에서 할 수 없는 어떤 고가의 장비 수명을 저하시키는 스트레스 테스트를 실시하여 제품의 취약부분을 시뮬레이션 하는 디지털 트윈이 제조업에서 활발히 사용되고 있다. IoT의 발전으로 인해 현실세계에서 수집되는 데이터를 정확하게 수집하여 가상의 공간에 동일하게 만드는 디지털 트윈은 교통, 재난, 주거, 방역, 에너지, 환경, 고령화 같은 도시 생활의 문제에 대한 정확한 예측을 할 수 있기 때문에 스마트 시티 건설에 필요한 도구로 자리매김하고 있다. 디지털 트윈은 제조업분야에 적용이 많이 되고 있지만 본 연구에서는 스마트 시티에 적용하여 4차산업혁명시대에 걸 맞는 스마트 시티 모델을 제안하고 제안된 모델을 통한 시민의 안전, 복지와 편리성을 증가시켜 기술의 발전이 삶의 질을 향상시키는 데 기여하고 한다. 또한, 디지털 트윈을 스마트 시티에 적용할 경우 실시간 상호작용을 통하여 현실성과 즉시성을 유지함으로써 현실과 가상간의 실시간 동기화를 통화여 보다 정확한 예측 및 분석을 할 수 있을 것으로 기대한다.
연구목적: 본 연구의 목적은 건설현장의 재해 예방을 위해 딥러닝기반의 개인보호구 검출 모델을 개발하고, 실제 건설현장에 적용하여 분석하는 것이다. 연구방법: 본 연구의 수행 방법은 실제 환경의 데이터를 구축하고, 개발된 개인보호구 검출 모델을 적용하였다. 개인보호구 검출 모델은 크게 근로자 검출 및 개인보호구 착용 분류 모델로 구성되어 있다. 근로자 검출 모델은 딥러닝 기반의 알고리즘을 실제 현장에서 획득한 데이터셋을 구축하여 학습 및 근로자를 검출하였고, 개인보호구 착용 분류 모델은 앞단에서 추출된 근로자 검출영역에서 학습된 개인보호구 검출 알고리즘을 적용하였다. 구축된 모델의 검증을 위해 건설현장 3곳에서 획득된 데이터를 통해 실험결과를 도출하였다. 연구결과: 데이터베이스 12,000장을 구축하여 정상검출 9,460장(78.8%), 오검출 1,468(12.2%), 미검출 1,072장(8.9%)으로 나타났으며 주요 원인은 영상에서의 객체 크기, 객체간 중첩(Occulusion), 객체 잘림, 그림자에 의한 오검출로 분류되었다. 결론: 개인보호구 검출모델은 현장 상황마다 다른 검출률을 확인할 수 있었고, 본 연구의 결과가 차후 현장적용을 위한 연구에 활용될 수 있을 것으로 여겨진다.
Multivariate statistics based damage detection algorithms employed in conjunction with novel sensing technologies are attracting more attention for long term Structural Health Monitoring of civil infrastructure. In this study, two practical data driven methods are investigated utilizing strain data captured from a 4-span bridge model by Fiber Bragg Grating (FBG) sensors as part of a bridge health monitoring study. The most common and critical bridge damage scenarios were simulated on the representative bridge model equipped with FBG sensors. A high speed FBG interrogator system is developed by the authors to collect the strain responses under moving vehicle loads using FBG sensors. Two data driven methods, Moving Principal Component Analysis (MPCA) and Moving Cross Correlation Analysis (MCCA), are coded and implemented to handle and process the large amount of data. The efficiency of the SHM system with FBG sensors, MPCA and MCCA methods for detecting and localizing damage is explored with several experiments. Based on the findings presented in this paper, the MPCA and MCCA coupled with FBG sensors can be deemed to deliver promising results to detect both local and global damage implemented on the bridge structure.
The primary purpose of this study was to analyze assessment factors by identifying and prioritizing live fire shooting area requirements using the AHP (Analytic Hierarchy Process) technique. Derived assessment factors for candidate sites were divided into six categories. Of these, four categories (base-to-range distance, weapon danger area, range terrain, and size) were in the realm of physical geography while the remaining two (land use and proximity to habitation) fell under the general heading of human geography. A case study was also conducted to select several alternative firing ranges using derived factors. The optimal location was analyzed by evaluating the candidate site using each assessment factor. As a result, it was found that assessment factors applying to GIS (Geographic Information System) were able to effectively analyze a suitable location for relocation of the focal training facility, taking into consideration public-safety issues, training requirements, and residents' past and likely future complaints. Through this process, it can prevent the waste of time and effort in determining an optimal location for a live fire shooing range.
Effectively monitoring the concrete cracks is an urgent question to be solved in the structural safety monitoring while cracks in hydraulic concrete structures are ubiquitous. In this paper, two experiments are designed based on the measuring principle of Pulse-Pre pump Brillouin Optical Time Domain Analysis (PPP-BOTDA) utilizing Brillouin optical fiber sensor to monitor concrete cracks. More specifically, "V" shaped optical fiber sensor is proposed to determine the position of the initial crack and the experiment illustrates that the concrete crack position can be located by the mutation position of optical fiber strain. Further, Brillouin distributed optical fiber sensor and preinstall cracks are set at different angles and loads until the optical fiber is fractured. Through the monitoring data, it can be concluded that the variation law of optical fiber strain can basically reflect the propagation trend of the cracks in hydraulic concrete structures.
Prefabricated reinforced-concrete shear walls are used extensively in building structures because they are convenient to construct and environmentally sustainable. To make large walls easier to transport, they are divided into smaller segments and then assembled at the construction site using a variety of connection methods. The present paper proposes a precast shear wall assembled using steel shear keys, wherein the shear keys are fixed on the embedded steel plates of adjacent wall segments by combined plug and fillet welding. The anchoring strength of shear keys is known to affect the mechanical properties of the wall segments. Loading tests were therefore performed to observe the behavior of precast shear wall specimens with different anchoring components for shear keys. The specimen with insufficient strength of anchoring components was found to have reduced stiffness and lateral resistance. Conversely, an extremely high anchoring strength led to a short-column effect at the base of the wall segments and low deformation ability. Finally, for practical engineering purposes, a design approach involving the safety coefficient of anchoring components for steel shear keys is suggested.
Recently, numbers of long span pedestrian suspension bridges have been constructed worldwide. While recent tragedies regarding pedestrian suspension bridges have shown how these bridges can wreak havoc on the society, there are no specific guidelines for construction standards nor safety inspections yet. Therefore, a structural health monitoring system that could help ensure the safety of pedestrian suspension bridges are needed. System identification is one of the popular applications for structural health monitoring method, which estimates the dynamic system. Most of the system identification methods for bridges are currently adapting output-only system identification method, which assumes the dynamic load to be a white noise due to the difficulty of measuring the dynamic load. In the case of pedestrian suspension bridges, the pedestrian load is within specific frequency range, resulting in large errors when using the output-only system identification method. Therefore, this study aims to develop a system identification method for pedestrian suspension bridges considering both input and output of the dynamic system. This study estimates the location and the magnitude of the pedestrian load, as well as the dynamic response of the pedestrian bridges by utilizing artificial intelligence and computer vision techniques. A simulation-based validation test was conducted to verify the performance of the proposed system. The proposed method is expected to improve the accuracy and the efficiency of the current inspection and monitoring systems for pedestrian suspension bridges.
The effectiveness of conventional tuned liquid dampers (TLDs) in controlling the wind-induced response of tall flexible structures has been indicated. However, the impaired control effect in the detuning condition or a considerably high mass cost of liquid may be incurred in ensuring the high-level serviceability. To provide an efficient TLD-based solution for wind-induced vibration control, this study proposes a serviceability-oriented optimal design method for isolated TLDs (ILDs) and derives analytical design formulae. The ILD is implemented by mounting the TLD on the linear isolators. Stochastic response analysis is performed for the ILD-equipped structure subjected to stochastic wind and white noise, and the results are considered to derive the closed-form responses. Correspondingly, an extensive parametric analysis is conducted to clarify a serviceability-oriented optimal design framework by incorporating the comfort demand. The obtained results show that the high-level serviceability demand can be satisfied by the ILD based on the proposed optimal design framework. Analytical design formulae can be preliminarily adopted to ensure the target serviceability demand while enhancing the structural displacement performance to increase the safety level. Compared with conventional TLD systems, the ILD exhibits higher effectiveness and a larger frequency bandwidth for wind-induced vibration control at a small mass ratio.
IFC based open BIM has internationally developed as a solution for interoperability problem among different software applications. Despite much interest and effort, the open BIM technologies are rarely introduced to the construction industry and need more technical development for a practical application as well. This research aims to develop automated code checking modules for quality assurance process of BIM data. The research have analyzed domestic regulations focusing on super-tall buildings and developed open BIM-based code checking modules for the evacuation regulations. The modules are able to validate evacuation regulations such as installation of emergency elevator and fire safety zone. The authors expect to improve the process of BIM quality assurance and enhance the quality of BIM data by this research on automated checking system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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