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굴삭기 AR 시스템을 위한 이미지 프로세싱 기반 가상 이미지 중첩 기술
이강혁,박주환,강호준,신도형,Lee, Kanghyeok,Park, Joohwan,Kang, Hojun,Shin, Dohyoung 한국건설관리학회 2017 한국건설관리학회 논문집 Vol.18 No.2
Recently, with having a great interest of the general public for the AR (Augmented Reality) technology, there have been lots of study to improve efficiency of a construction equipment with applying the AR technology to a construction equipment. The clear extrinsic calibration is essential to applying AR technology at the construction site without any error which came from superimposition between 'Real world' and 'Virtual world'. However, on the construction site, the clear extrinsic calibration is not possible, because of lack of time and budget for the specific survey, also, the huge error of the outdoor tracking system such as gyro, GPS system and so on. In this study, we do research about seamless superposition with unclear extrinsic calibration and the image process method for making AR navigator operating in the excavator. Based on this study, we figure that we can fully develop the AR navigator for the excavator. Furthermore, thereby operating AR navigator at many construction sites, we expect that the efficiency of the excavator will be improved. In addition, we can develop AR navigator for not only a excavator but all about construction equipment. 최근 증강현실(AR)에 대한 대중적인 관심의 증가와 함께, 건설장비에 AR 기술을 도입하여 효율성을 높이려는 다수의 연구가 진행되고 있다. AR 기술을 도입하기 위해선 실세계와 카메라의 가상세계를 오차없이 연결할 수 있는 정교한 외부 표정이 필수적이다. 하지만 건설 현장에서는 한정된 비용과 시간의 문제와 현재 상용화되어있는 야외용 트래킹 시스템(경사계, GPS시스템 등의 오차로 인해, 정교한 외부 표정을 도입하는 것이 사실상 불가능하다. 본 연구에서는 굴삭기에 적용되는 AR 시스템인 AR 네비게이터를 위하여 정교하지 않은 외부 표정을 이용하더라도 이미지 프로세싱 기법을 통해 가상 이미지를 매끄럽게(Seamless) 중첩시키는 방법을 제안한다. 본 연구를 기반으로, 건설장비에 특화된 AR 네비게이터의 개발을 완료할 수 있을 것이라 생각이 된다. 또한 개발된 AR 네비게이터를 건설현장에 보급함으로써, 건설현장의 작업 효율성과 크게 향상시킬 것이라 기대하고, 추후 굴삭기 뿐 아니라 다른 건설장비에 적용될 수 있는 AR 기반 시스템이 갖춰질 것이라 생각한다.
가속도계 설치 개수 및 위치에 따른 딥러닝 기반 교량 손상 추정 영향 분석
이강혁(Lee, Kanghyeok),심성한(Sim, Sung-Han),신도형(Shin, Do Hyoung) 한국방재학회 2021 한국방재학회논문집 Vol.21 No.5
최근 노후화 시설물의 급증과 함께 노후시설물로 인한 재난이 자주 발생하고 있다. 노후시설물로 인한 재난의 방재대책으로 모니터링 시스템을 기반한 시설물 유지관리가 활용될 수 있다. 본 연구진은 선행연구를 통해 모니터링 시스템에서 활용할 수 있는 딥러닝 기반의 교량 손상 추정 기술 기반 유지관리 기술을 제안하였다. 하지만, 선행 연구를 통해 제안된 기술은 기술의 사용에 있어 고가의 가속도계가 다수 필요하므로 높은 비용이 든다는 문제가 존재하였다. 이를 해결하기 위해, 본 연구에서는 손상 추정에 있어 가속도계의 위치 및 개수를 줄여 교량 손상 추정의 활용성을 높이기 위한 연구를 수행하였다. 그 결과, 기존 교량 손상 추정의 효과적인 위한 최적의 가속도계 설치 위치를 제시할 수 있었다. In recent times, there has been an increase in the occurrence of disasters caused by a rapid increase in the aging of infrastructure. A structural health monitoring system can be utilized to detect severe damages in infrastructure and prevent accidents. In a previous study, the authors developed a method for damage detection in bridges using monitoring systems. However, the operational cost of the proposed method was high due to the requirement of multiple expensive accelerometers. The aim of this study is to reduce the number of accelerometers used in the aforementioned method by determining the optimal installation locations of the accelerometers. As a result of this study, optimal accelerometer installation locations for bridge damage detection, have been proposed.