기존의 건설정보 분류체계는 객체들 간의 관계성 표현 제한으로 인해 교량 구조물에 그대로 적용하기에는 한계가 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 보완하기 위하여 분류체계 기술의 국제표준인 PLIB Part 42를 활용하여 이종의 도메인 간 정보공유의 기본이 되는 형상 정보모델링에 특화된 교량 구성요소의 제품 분류체계를 제시하였다. 특히, 제안한 분류체계는 교량 구성요소의 기능적 특징을 고려한 부품의 의미적 정보가 포함 가능하도록 하였다. 또한 본 연구에서 제안한 분류체계 를 실제 모델링에 활용하기 위한 기본 프레임워크를 제안하고 이를 활용한 교량 모델을 생성함으로써 제안한 분류체계가 실 무에서 활용 가능함을 보였다.

기존의 건설정보 분류체계는 객체들 간의 관계성 표현 제한으로 인해 교량 구조물에 그대로 적용하기에는 한계가 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 보완하기 위하여 분류체계 기술의 국제표준인 PLIB Part 42를 활용하여 이종의 도메인 간정보공유의 기본이 되는 형상 정보모델링에 특화된 교량 구성요소의 제품 분류체계를 제시하였다. 특히, 제안한 분류체계는 교량 구성요소의 기능적 특징을 고려한 부품의 의미적 정보가 포함 가능하도록 하였다. 또한 본 연구에서 제안한 분류체계를 실제 모델링에 활용하기 위한 기본 프레임워크를 제안하고 이를 활용한 교량 모델을 생성함으로써 제안한 분류체계가 실무에서 활용 가능함을 보였다.

The objective of this study is to develop 3D anthropometrical data acquisition method of human back surface and to recognise and extract its morphological characteristics. This technique is very useful in describing the sitter's back contour and the interaction between the sitter's back and the seat. The back surfaces of subjects in sitting posture are measured by using martine-type anthropometer and sliding gauge. These basic anthropometrical data are reconstructed into 3D image.

There are a lot of difficulty in present inspection that need many inspectors and much time. It is necessary to improve this inspection working environment. So, we developed an inspection system it can solve problems in current visual inspection and it systemize the inspection tasks scientifically. This is an optimized culvert inspection system which enable to measure a surface condition and sectional shape change. it is used various convergence technology such as 3D laser scanning, digital image processing and texture mapping.

In this paper, we developed a performance evaluation system which enables to evaluate surface condition and sectional shape change of structure. We use various convergence technology such as 3D laser scanning, digital image processing and texture mapping. This modular system is quite practicable in matters of many current structures. This system can solve the problems in current visual inspection of structures, and systemize the inspection tasks scientifically.

In this paper, we present a grasp planning method using grasp taxonomy and object primitives. Our grasp taxonomy includes newly defined grasp methods such as thumb supported pinch and palm supported pinch, to enhance grasp robustness. On the target surface, locations of finger-print that will be contacted by the robot fingers are sampled. The sampling is made to be consistent to the grasp taxonomy, called preformed grasps, matched to the target object. We perform simulations to examine the validity and the efficacy of the proposed grasp planning method.