PURPOSES : This study aimed to perform real-time on-site construction volume management by using Internet of things (IoT) technology consisting of 3D scanning, image acquisition, wireless communication systems, and mobile apps for new and maintenance construction of concrete bridge deck overlays. METHODS : LiDAR was used to scan the overlay before and after construction to check the overlay volume. An enhanced inductively coupled plasma (ICP) method was applied to merge the LiDAR data scanned from multiple locations to reduce noise, and an anisotropic filter was applied for efficient three-dimensional shape modeling of the merged LiDAR data. The construction volume counter of the mobile mixer was directly photographed using an IP camera, and the data were transmitted to a central server via the LTE network. The video images were transmitted to the central server and optical character recognition (OCR) was used to recognize the counter number and store it. The system was built such that the stored information could be checked in real time in the field or at the office. RESULTS : As a result of using LiDAR to check the amount of overlay construction, the error from the planned amount was 0.6%. By photographing the counter of the mobile mixer using an IP camera and identifying the number on the counter using OCR to check the quantity, the results showed that there was a 2% difference from the planned quantity. CONCLUSIONS : Although the method for checking the amount of construction on site using LiDAR remains limited, it has the advantage of storing and managing the geometric information of the site more accurately. Through the IoT-based on-site production management system, we were able to identify the amount of concrete used in real time with relative accuracy.

최근 광주 화정아이파크, 인천 검단 신도시 아파트 사고 등 국내에서 건축물 안전사고가 잇따라 발 생하고 있다. 시공 중 발생한 구조물 붕괴로 인해 인명·재산 피해가 수반된 대형 건설사고가 다수 발 생하였다. 건축물 안전사고의 발생 원인으로 무단 구조변경, 설계 및 시공 시 철근 누락 등이 제시되 면서 부실 감리에 대한 우려가 증가하고 있다. 하지만 현실적으로 건설 현장의 모든 장소에서 감리직 원이 상주하며 확인하는 것은 불가능하며 시공 정확도 검사 역시 감리자의 경험에 근거하여 육안 판 독 및 일부 수작업 계측으로 진행되고 있다. 감리 작업의 효율성을 높이기 위해 최근에는 3D 스캐너, Depth Camera 등을 구조 감리 기법 연구가 진행되고 있다. 철근 길이와 철근 배근 간격에 대한 연구 는 많이 진행되었지만 철근 직경의 검출 정확도는 아직 미흡한 상황이며, 특히 직경이 작은 D10과 D13의 구별에서는 한계를 나타내고 있다. 따라서 본 연구에서는 접근성이 용이한 스마트폰을 사용하 여 영상을 획득하고 이를 기반으로 3D 포인트 클라우드를 제가한 다음 철근 직경, 철근 길이, 철근 배근 간격 등의 자동 검측 기술을 개발하고 건설현장에서의 적용 가능성을 확인하고자 한다. 검증을 위한 실험체는 길이 2100mm, 폭 195mm, 높이 395mm의 철근 조립 상태의 보이다. 포인트 클라우드 제작을 위한 영상 촬영은 iPhone SE (3rd generation)을 사용하였다. 이후 MATLAB과 METASHAPE 를 사용하여 포인트 클라우드를 생성하고 Computer Vision과 Image Processing 기술을 활용하여 구 하고자 하는 철근 정보를 자동 검출하였다. 이후 실제 측정한 값과 자동 검출한 값을 비교하여 개발한 기법에 대한 적합성을 확인하였다.

PURPOSES : In this study, we aim to broaden the understanding of the factors influencing the accuracy of WIM systems for overload enforcement. Particularly, we explored the proportions and causes of secondary influencing factors (driving path, vehicle class, and acceleration), which have been relatively less studied and reduced the accuracy of the WIM system. METHODS : Overload enforcement data were recorded by the WIM system, and enforcement officers were gathered. The ratios of each data point, which are the relative errors, are used to estimate the accuracy of the WIM system. These relative errors were classified into four driving-path groups, four vehicle-class groups, and three acceleration groups. The change in the accuracy of the WIM system caused by each influencing factor was analyzed by comparing the difference in the average relative error between the classified groups. Analysis of variance (ANOVA) and Welch's ANOVA were used to determine significant differences between groups. RESULTS : Vehicles departing from a normal driving path make it difficult for the GVW compensation algorithm of the WIM system to operate properly. For these abnormal paths, the standard deviation of the average GVW relative error was 22%. There was no specific trend in the difference in accuracy by vehicle class. However, we found that the rear axle and retractable axle were the main causes of the reduced GVW accuracy in each vehicle class. The average GVW relative error remained the same regardless of the acceleration, but the average FAW relative error of the accelerated vehicle was approximately 2.5% lower than that of the unaccelerated vehicle. CONCLUSIONS : An abnormal driving path, lifting of a retractable axle, and rapid acceleration (or deceleration) reduce the accuracy of WIM systems. Intelligent transportation systems, such as traffic signals, telematics devices, and applications that induce desirable driving are required for effective overload enforcement. Additionally, it is necessary to smoothen the road pavement to minimize the dynamic effects on the rear axle.

In this study, a fluorescent silica nano particle is used as the surrogate for challenging test of membrane surface integrity. The particles are functionalized by a fluorescent dying agent so that as an ultraviolet light is imposed a bright fluorescent image from the particles can be taken. If a membrane surface is damaged and has a compromised part larger than the size of surrogate the fluorescent particles would pass through and contained in the permeate. An operator can directly notice whether the membrane surface is damaged or not by detecting a fluorescent image taken from the permeate. Additionally, the size of compromised part is estimated through analysing the fluorescent image in which we surmise the mass of particles included in the permeate by calculating an average RGB value of the image. The pilot scale experiments showed that this method could be applied successfully to determine if a membrane surface had a damaged parts regardless of the test condition. In the testing on the actual damaged area of 4.712 mm2, the lowest error of estimating the damaged area was –1.32% with the surrogate concentration of 80 mg/L, flux of 40 L/m2/hr for 25 minutes of detection. A further study is still going on to increase the lowest detection limit and thus decrease the error of estimation.

In this study, a novel method was proposed to test the integrity of water treatment system specifically equipped with membrane filtration process. We applied the silica particles coated with a fluorescent agent (rhodamine B isothiocyanate) as a surrogate to detect a membrane process integrity and evaluate the reliability of effluent quality in the system. Additionally, a series of experiments was conducted to evaluate the sensitivity of the method through the laboratory scale experiment. The laboratory scale experiments showed that the feasibility of application of proposed method to detect a breach or damaged part on the membrane surface. However, the sensitivity on predicting the area of a breach was significantly influenced by the testing conditions such as a concentration of surrogate, filtration flux, and detection time. The lowest error of predicting the area of breach was 3.5 % at the testing condition of surrogate concentration of 80 mg/L injected with flux of 20 L/m2/hr for 10 minutes of detection time for the breach having the actual area of 7.069 mm2. However, the error of estimation was increased at the small breach with area less than 0.785 mm2. A future study will be conducted to estimate a damaged area with more accuracy and precision.

S-파 크로스홀 검측을 이용하여 쇄석말뚝의 건전도를 평가하였다. 이 평가 기법은 현장타설말뚝의 크로스홀 초음파 검측(CSL)과 개념적으로 유사하다. 이 기법의 주요한 차이점은 CSL에서는 P-파를 사용하나 이 기법에서는 S-파를 이용한다는 사실이다. 그 이유는 S-파만이 물보다 느린 매질의 강성을 감지할 수 있는 유일한 탄성파이기 때문이다. 양방향 S-파를 생성할 수 있는 전기-기계식 발진자를 사용하여 검측을 수행하였다. 이 쇄석말뚝의 형상을 말뚝을 통과하는 S-파 도달시간, 쇄석과 주변지반의 S-파속도 주상도를 이용하여 재생하였다. 쇄석의 S-파속도 주상도는 쇄석의 내부마찰각 및 정지토압계수로 산출하는 것이 타당한 것으로 확인되었다. 쇄석말뚝의 직경 산정은 이 내부마찰각과 토압계수에 크게 영향을 받지 않는다.

본 논문은 CFRP로 보강된 RC 구조물의 공기층 검측장비 개발을 위하여 수행된 선행 실험 연구 내용이다. 실험 결과로 측정된 저항치는 공기층의 존재 유무에 의해 영향을 받는다. 측정된 저항치 는 개발장비의 유용한 정보로써 사용될 것이다.

과거에는 생애주기에 기반 유지관리 계획에 대한 인식이 부족하였기 때문에 검측자료의 축적은 이루어졌으나 이러한 검측 자료를 이용한 구성품의 수명예측 및 보수보강 시나리오 선정 등 유지관리 의사결정 지원을 위해 사용되지는 못하였다. 이에 본 연구에서는 자료 분석을 위한 궤도 검측 데이터 필터링 및 정제기법을 개발하고, 검측데이터 분석 기법 적용을 통한 궤도의 성능 평가 지표 결정, 다변수 구간특성 및 환경인자를 고려한 레일 마모 및 궤도 틀림에 대한 민감도 분석, 파형과 파장을 고려한 검측데이터 분석 등을 수행하였으며, 이러한 연구 결과를 기반으로 하여 검측된 레일 마모데이터를 이용한 불확실성 기반 궤도성능 예측모델 개봘과 관련한 연구를 수행하였다.

In this study, the crack detecting system with digital image processing techniques based on the mathematical morphology method was developed to detect cracks in concrete structures. In the developed system, the image combining technique of reconstructing multiple images as an entire single image considering efficient management of analysis results was applied as an additional module.

과거에는 생애주기에 기반 유지관리 계획에 대한 인식이 부족하였기 때문에 검측자료의 축적은 이루어졌으나 이러한 검측 자료를 이용한 구성품의 수명예측 및 보수보강 시나리오 선정 등 유지관리 의사결정 지원을 위해 사용되지는 못하였다. 따라서 축적된 검측 데이터로부터 궤도 구성품의 건전도를 평가할 수 있는 방법을 정립하고 잔존수명을 예측하여 효율적 유지관리를 실현할 수 있는 기법 개발의 필요성이 대두되고 있다. 이에 본 연구에서는 검측된 레일 마모데이터를 이용한 불확실성 기반 궤도성능 예측모델 개봘과 관련한 연구를 수행하였다.