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A Study on the Technique of Construction Site Management based on UAV and USN

UAV와 USN 기반의 건설현장관리기법 연구

  • 연상호 (세명대학교 토목공학과)
  • Received : 2018.11.18
  • Accepted : 2019.01.08
  • Published : 2019.02.28

Abstract

In recent years, various methods have been attempted to visually manage the construction site efficiently, and in particular, there has been a tendency to use a UAV or a drone in the air rather than a land on a construction site, Can be visually photographed and recorded or analyzed. In this study, the unmanned aerial photographs were taken at least three times and the USN sensors were simultaneously operated on the main structure at the time of shooting, The goal of this research was to make the image information and environmental information of the construction site available for efficient construction management by matching. As a result, not only professional engineers at construction sites but also administrative managers can visually confirm the detailed situation of the site at the time of the construction site and the completion status, and can help decision making in appropriate budget input and appropriate resource support The experts in each field discussed the safety management of the construction site, the prevention of disaster and various factors of change which can be changed by natural environment factors.

최근에는 시각적으로 건설현장을 효율적으로 관리하기 위한 다양한 방법이 시도되고 있으며, 특별히 폭이 좁고 거리가 긴 건설현장의 육상보다는 공중에서 무인항공기(UAV)나 드론(Drone) 등에 의하여 실시간으로 현장의 상황을 시각적으로 촬영하여 기록하거나 분석할 수 있는 방법이 매우 유용하다. 본 연구에서는 현재 진행되고 있는 현장을 대상으로 무인항공사진촬영을 주기적으로 3회 이상 촬영하고 촬영시점에 주요 구조물에 대하여 USN 센서를 동시에 작동시켜서 건설현장에서의 공사 진행정도와 환경상태를 동시에 확인하고 매칭시킴으로서 건설현장의 영상정보와 환경정보를 효율적인 공사관리를 위하여 활용할 수 있도록 하는 것을 연구목표로 하였다. 그 결과, 건설 현장의 전문기술자뿐만 아니라 행정 관리자도 건설현장의 진행과정과 그 준공상황을 원하는 시점에 상세한 현장상황을 시각적으로 확인하고 적절한 예산투입과 적합한 자원의 지원에 있어서의 의사결정을 도울 수 있도록 함으로서 자연적인 환경요인에 의하여 수시로 변할 수 있는 건설현장의 안전관리와 재난예방, 다각적인 변화 요인의 검토를 각 분야의 전문가들이 함께 의논하여 최적의 해답을 도출하였다.

Keywords

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그림1. 드론에 의한 촬영 및 지도화 처리 흐름도 Fig. 1. Flow chart of Drone Survey

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그림2. 최종 특징점 결정 과정 (출처; Lowe, 2004) Fig.2. Extraction Process of Last Signature Point

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그림3. 특징점의 방위 검출 (출처; www.cs.cornell.edu) FIg.3. Bearing Extraction of Signature Point

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그림4.드론의 비행궤적 및 프레임 FIG.4. Flying Orbit and Frame of Drone

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그림5. 외곽지역의 드론영상보정 Fig.5.. Drone Image Correction for Ourside area

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그림6. 교통교차로 지점의 드론영상 Fig.6. Drone Image Correction for Interchange area

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그림8. 개발지역의 모자이크 후의 영상지도 Fig.7. Drone Mosaic Image of Development Area

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그림9. 본 연구에 사용한 모듈형 USN 무선 센서 Fig.7. Modular USN Sensor for this Reserch

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Fig. 10. 건설현장 환경데이터 측정용 USN 시스템 Fig.10. USN system for Environment Data Correction on the Construction Site

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그림 12. 고수동굴 출구부의 USN 환경데이터 Fig 12. USN EN Data of GOSU-Cave Exit area

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그림 13. 고수동굴 중간부의 환경데이터 Fig 13. USN EN Data of GOSU-Cave Center area

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그림 14. USN에 의한 천동동굴의 먼지농도 측정 Fig 14. USN Dust Density Data of CheonDong-Cave

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그림7. 대학캠퍼스 모자이크 드론영상(해상도 1m이내) Fig.7. Drone Mosaic Image of University Campus

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Fig.11. USN에 의한 공사현장의 환경정보 Fig.11. Environment Information on the Construction Site by USN system

표 1. 항공사진측량과 무인항공사진측량의 장비 비교 Table 1.Comparison Aerial Survey to UAV

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표2. USN에 의한 건설현장 환경데이터 관리표 Table2. Environment Management Tabel at Costruction Site by USN

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