KR101905103B1 - 프리캐스트 컴포넌트들의 위치 추정 방법 및 위치 추정 장치 - Google Patents

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윤성흠
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Abstract

프리캐스트 콘크리트 바닥판의 위치를 추정하는 방법은 차원 레이저 스캐너를 이용하여 프리캐스트 콘크리트 바닥판들과 결합될 프리캐스트 거더들의 형상과 치수와 관련된 스캔 데이터를 획득하는 단계; 상기 스캔 데이터에 데이터 전처리 과정을 수행하여 상기 스캔 데이터로부터 노이즈 데이터를 필터링하여 제1 스캔 데이터를 추출하는 단계; 상기 제1 스캔 데이터로부터 상기 프리캐스트 거더들 각각에 형성되는 전단 연결재들에 관련된 전단 연결재 데이터를 추출하는 단계; 상기 전단 연결재 데이터에 기초하여 상기 전단 연결재들 각각의 헤드와 관련된 헤드 데이터를 추출하는 단계; 상기 헤드 데이터에 기초하여 상기 전단 연결재들 각각의 위치를 추정하는 단계; 및 상기 전단 연결재들 각각의 위치와 상기 프리캐스트 콘크리트 바닥판들의 형상 정보를 이용하여 상기 전단 연결재들과 결합될 상기 프리캐스트 콘크리트 바닥판들 각각의 최적 위치를 추정하는 단계를 포함한다.

Description

프리캐스트 컴포넌트들의 위치 추정 방법 및 위치 추정 장치{METHOD OF ESTIMATING PLACEMENT OF PRECAST COMPONENTS AND PLACEMENT ESTIMATING DEVICE}
본 발명은 구조물위 위치 추정에 관한 것으로 보다 상세하게는 프리캐스트 컴포넌트들의 위치 추정 방법 및 위치 추정 장치에 관한 것이다.
프리캐스트 콘크리트 패널(바닥판)은 현재 건설 현장에서 건설 부재로 많이 사용된다. 프리캐스트 콘크리트 패널은 기존의 캐스트 콘크리트 패널에 비하여 균일한 물리적 특성을 제공하며 시공 시간과 비용을 줄일 수 있는 장점이 있다. 한 연구 결과에 따르면 프리캐스트 콘크리트 패널은 기존의 건설 공사 기법의 70% 까지 공기를 단축할 수 있다고 보고되었다. 또한 기존 공사 기법에 비해 조립 공법이 간단하고 안전한 작업 환경에 기여한다.
한편, 프리캐스트 콘크리트 패널의 품질은 건설 공사의 전반적인 품질에 영향을 미치는 중요한 요소이다. 만약 프리캐스트 콘크리트 패널의 형상(치수, 전단 포켓의 위치, 기울기 등)이 기준 허용 오차를 초과하여 제작된 경우 조립 불가로 인한 공기 지연 및 재조립 비용이 상당하다. 이에 따라 프리캐스트 콘크리트 패널의 치수 형상을 자동으로 정확하게 검사하고자 하는 요구가 증가하고 있다.
현재 프리캐스트 제품의 품질 검사는 공인 검사자에 의하여 육안으로 평가된다. 검사는 일반적으로 표준화(ISO9001, 2008) 및 프리캐스트 / 프리스트레스 콘크리트 학회 (PCI, 2000)에서 제공하는 지침을 따른다. 그러나 자또는 조면계와 같은 접촉식 계측 장치에 의존하는 육안 검사는 품질 평가에 있어 주관적이며 많은 시간이 소요되는 문제점이 있다.
이러한 육안 검사의 문제점을 극복하기 위해 현재 스마트 센서를 이용한 콘크리트 구조물의 형상 관리에 관한 연구가 진행되고 있지만 아직은 부족한 실정이다.
상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 일 목적은 프리캐스트 거더들과 결합되는 프리캐스트 콘크리트 바닥판들의 위치를 효율적으로 추정하는 방법을 제공하는 것이다.
상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 일 목적은 프리캐스트 컴포넌트들의 위치를 효율적으로 추정하는 방법을 제공하는 것이다.
상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 일 목적은 프리캐스트 컴포넌트들의 위치를 효율적으로 추정하는 위치 추정 방법을 제공하는 것이다.
상기한 본 발명의 일 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 실시예들에 따른 프리캐스트 콘크리트 바닥판의 위치를 추정하는 방법은 3차원 레이저 스캐너를 이용하여 프리캐스트 콘크리트 바닥판들과 결합될 프리캐스트 거더들의 형상과 치수와 관련된 스캔 데이터를 획득하는 단계; 상기 스캔 데이터에 데이터 전처리 과정을 수행하여 상기 스캔 데이터로부터 노이즈 데이터를 필터링하여 제1 스캔 데이터를 추출하는 단계; 상기 제1 스캔 데이터로부터 상기 프리캐스트 거더를 각각에 형성되는 전단 연결재들에 관련된 전단 연결재 데이터를 추출하는 단계; 상기 전단 연결재 데이터에 기초하여 상기 전단 연결재들 각각의 헤드와 관련된 헤드 데이터를 추출하는 단계; 상기 헤드 데이터에 기초하여 상기 전단 연결재들 각각의 위치를 추정하는 단계; 및 상기 전단 연결재들 각각의 위치와 상기 프리캐스트 콘크리트 바닥판들의 형상 정보를 이용하여 상기 전단 연결재들과 결합될 상기 프리캐스트 콘크리트 바닥판들 각각의 최적 위치를 추정하는 단계를 포함한다.
상기한 본 발명의 일 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 실시예들에 따른 프리캐스트 컴포넌트들의 위치 추정 방법은 3차원 레이저 스캐너를 이용하여 제1 단위의 프리캐스트 콘크리트 바닥판들의 형상 정보를 획득하는 단계; 상기 3차원 레이저 스캐너를 이용하여 상기 프리캐스트 콘크리트 바닥판들과 결합될 제2 단위의 프리캐스트 거더들의 형상과 치수와 관련된 스캔 데이터를 획득하는 단계; 상기 스캔 데이터에 데이터 전처리 과정을 수행하여 상기 스캔 데이터로부터 노이즈 데이터를 필터링하여 제1 스캔 데이터를 추출하는 단계; 상기 제1 스캔 데이터로부터 상기 프리캐스트 거더를 각각에 형성되는 전단 연결재들에 관련된 전단 연결재 데이터를 추출하는 단계; 상기 전단 연결재 데이터에 기초하여 상기 전단 연결재들 각각의 헤드와 관련된 헤드 데이터를 추출하는 단계; 상기 헤드 데이터에 기초하여 상기 전단 연결재들 각각의 위치를 추정하는 단계; 및 상기 전단 연결재들 각각의 위치와 상기 형상 정보를 이용하여 상기 전단 연결재들과 결합될 상기 프리캐스트 콘크리트 바닥판들 각각의 최적 위치를 추정한다.
상기 본 발명의 일 목적을 달성하기 위한 본 발명의 실시예들에 따른 프리캐스트 콘크리트 바닥판의 위치를 추정하는 장치는 계측 모듈, 전처리 모듈, 데이터 추출 모듈, 위치 추정 모듈을 포함한다. 상기 계측 모듈은 3차원 레이저 스캐너로 구현되어, 레이저를 프리캐스트 콘크리트 바닥판들과 결합될 프리캐스트 거더들에 방사하여 상기 프리캐스트 거더들의 형상 및 치수와 관련된 스캔 데이터를 획득한다. 상기 전처리 모듈은 상기 스캔 데이터에 데이터 전처리 과정을 수행하여 상기 스캔 데이터로부터 노이즈 데이터를 필터링하여 제1 스캔 데이터를 추출한다. 상기 데이터 추출 모듈은 상기 제1 스캔 데이터로부터 상기 프리캐스트 거더를 각각에 형성되는 전단 연결재들에 관련된 전단 연결재 데이터를 추출하고, 상기 전단 연결재 데이터에 기초하여 상기 전단 연결재들 각각의 헤드와 관련된 헤드 데이터를 추출한다. 상기 위치 추정 모듈은 상기 헤드 데이터에 기초하여 상기 전단 연결재들 각각의 위치를 추정하고, 상기 전단 연결재들 각각의 위치와 상기 프리캐스트 콘크리트 바닥판들의 형상 정보를 이용하여 상기 전단 연결재들과 결합될 상기 프리캐스트 콘크리트 바닥판들 각각의 최적 위치를 추정하기 위한 변위 정보를 제공한다.
본 발명의 실시예들에 따르면, 프리캐스트 거더들의 전단 연결재들의 지향과 위치 데이터를 산출하고, 이를 기초로 하여 프리캐스트 거더들과 결합되는 프리캐스트 콘트리트 바닥판들의 위치를 추정함으로써 프리캐스트 방식의 교량을 건설하는데 소요되는 시간과 비용을 감소시킬 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예들에 따른 프리캐스트 콘트리트 바닥판들의 위치를 추정하는 위치 추정 시스템을 나타낸다.
도 2는 본 발명의 다른 실시예들에 따른 프리캐스트 콘트리트 바닥판들의 위치를 추정하는 위치 추정 시스템을 나타낸다.
도 3은 본 발명의 실시예들에 따른 프리캐스트 콘크리트 바닥판의 위치를 추정하는 위치 추정 장치의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 4는 본 발명의 실시예들에 따른 프리캐스트 콘크리트 바닥판의 위치를 추정하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 실시예들에 따른 프리캐스트 컴포넌트들의 위치 추정 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 6은 도 3의 위치 추정 장치에서 스캔 데이터를 나타낸다.
도 7은 도 3의 위치 추정 장치에서 제1 스캔 데이터를 나타낸다.
도 8은 프리캐스트 거더들의 실제 모습을 나타낸다.
도 9a 내지 도 9c는 도 4의 방법에서 전단 연결재 데이터를 추출하는 단계를 설명하기 위한 도면들이다.
도 10a 내지 도 10f는 도 4의 방법에서 헤드 데이터를 추출하는 단계를 설명하기 위한 도면들이다.
도 11a 내지 도 11c는 도 4의 방법에서 전단 연결재들의 지향 및 위치를 추정하는 단계를 설명하기 위한 도면이다.
도 12a 내지 도 12c는 도 4의 방법에서 프리캐스트 콘트리트 바닥판들 각각의 최적 위치를 추정하는 단계를 설명하기 위한 도면들이다.
도 13a 및 도 13b는 도 4의 방법에서 프리캐스트 콘트리트 바닥판들 각각의 최적 위치를 추정하는 단계를 설명하기 위한 도면들이다.
도 14는 도 4의 방법에서 프리캐스트 콘트리트 바닥판들 각각의 최적 위치를 추정하는 단계를 설명하기 위한 도면들이다.
본문에 개시되어 있는 본 발명의 실시예들에 대해서, 특정한 구조적 내지 기능적 설명들은 단지 본 발명의 실시예를 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로, 본 발명의 실시예들은 다양한 형태로 실시될 수 있으며 본문에 설명된 실시예들에 한정되는 것으로 해석되어서는 아니 된다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 형태를 가질 수 있는바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 본문에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 개시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로 사용될 수 있다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위로부터 이탈되지 않은 채 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 구성요소들 간의 관계를 설명하는 다른 표현들, 즉 "~사이에"와 "바로 ~사이에" 또는 "~에 이웃하는"과 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 설시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미이다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미인 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다. 도면상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.
도 1은 본 발명의 실시예들에 따른 프리캐스트 콘트리트 바닥판들의 위치를 추정하는 위치 추정 시스템을 나타낸다.
도 1을 참조하면, 위치 추정 시스템(20a)은 3차원 레이저 스캐너(100), 크레인(50) 및 프리캐스트 거더들(60)을 포함할 수 있다.
3차원 레이저 스캐너(100)는 크레인(50) 상에 설치되어 프리캐스트 거더들(60)의 상방에서 프리캐스트 거더들(60)에 레이저를 방사하고, 반사된 펄스에 기초하여 프리캐스트 거더들(60)의 형상과 치수에 관련된 스캔 데이터를 획득할 수 있다. 크레인(50)은 프리캐스트 거더들(60)의 길이 방향으로 이동가능하다.
프리캐스트 거더들(60) 각각은 거더 평면(70) 상에 형성된 복수의 전단 연결재들(80)을 포함할 수 있다. 교량 건설 현장에서 전단 연결재들(80)은 프리캐스트 콘크리트 바닥판들 각각에 형성된 전단 포켓과 결합되고, 결합된 후에 상기 전단 포켓에 시멘트가 부어진 후 양생되어 프리캐스트 거더들(60)과 프리캐스트 콘크리트 바닥판들은 서로 결착되어 교량으로 완성된다.
하지만, 프리캐스트 거더들(60)은 제조 현장에서 제조되어 교량 건설 현장으로 이동되기 때문에, 온도, 자체 무게, 텐션 및 크리프(creep) 등과 같은 여러 가지 요인들에 의하여 변형되게 된다. 프리캐스트 거더들(60)이 변형되면, 전단 연결재들(80)의 지향(orientation)과 위치들이 최초 제조시의 모양으로부터 변하게 되어, 전단 포켓들과 결합시에 다양한 문제가 발생할 수 있고, 교량 건설에 소요되는 시간이 증가할 수 있다. 따라서, 프리캐스트 거더들(60)에 형성된 전단 연결재들(80)의 지향과 위치에 관한 정보를 추출하는 것이 매우 중요하다.
본 발명의 실시예들에 따른 위치 추정 시스템(20a)은 3차원 레이저 스캐너(100)를 사용하여 프리캐스트 거더들(60)에 형성된 전단 연결재들(80)의 지향과 위치에 관한 정보를 추출하고 이 정보를 기초로 전단 연결재들(80)과 결합될 프리캐스트 콘트리트 바닥판들의 위치를 추정함으로써 교량 건설에 소요되는 시간을 감소시킬 수 있다.
도 2는 본 발명의 다른 실시예들에 따른 프리캐스트 콘트리트 바닥판들의 위치를 추정하는 위치 추정 시스템을 나타낸다.
도 2를 참조하면, 위치 추정 시스템(20b)은 3차원 레이저 스캐너(100) 및 프리캐스트 거더들(60)을 포함할 수 있다.
도 2에서 3차원 레이저 스캐너(100)는 무인 비행체(55), 즉 드론에 탑재되어, 프리캐스트 거더들(60)의 상방에서 프리캐스트 거더들(60)에 레이저를 방사하고, 반사된 펄스에 기초하여 프리캐스트 거더들(60)의 형상과 치수에 관련된 스캔 데이터를 획득할 수 있다.
도 3은 본 발명의 실시예들에 따른 프리캐스트 콘크리트 바닥판의 위치를 추정하는 위치 추정 장치의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 3을 참조하면, 위치 추정 장치(10)는 3차원 레이저 스캐너(100)로 구현되는 계측 모듈(100), 전처리 모듈(130), 데이터 추출 모듈(150) 및 위치 추정 모듈(170)을 포함할 수 있다.
계측 모듈(100)은 도 1 및 도 2를 참조하여 설명한 바와 같이 프리캐스트 거더들(60)에 레이저 빔(LB)을 방사하고, 프리캐스트 거더들(60)로부터 반사된 레이저 펄스(LP)를 수신하여 프리캐스트 거더들(60)의 형상과 치수(dimension)와 관련된 스캔 데이터(SCD)를 획득하고, 획득된 스캔 데이터(SCD)를 전처리 모듈(130)에 제공한다.
전처리 모듈(130)은 스캔 데이터(SCD)에 데이터 전처리 과정을 수행하여 상기 스캔 데이터(SCD)로부터 노이즈 데이터를 필터링하여 제1 스캔 데이터(SCD1)를 추출하고 추출된 제1 스캔 데이터(SCD1)를 데이터 추출 모듈(150)에 제공할 수 있다. 스캔 데이터(SCD)는 백그라운드 포인트들, 유효 포인트들 및 혼합 픽셀들을 포함할 수 있는데, 전처리 모듈(130)은 백그라운드 포인트들과 혼합 픽셀들의 대부분을 필터링하여 유효 포인트들을 주로 포함하는 제1 스캔 데이터(SCD1)를 데이터 추출 모듈(150)에 제공할 수 있다.
데이터 추출 모듈(150)은 제1 스캔 데이터(SCD1)로부터 프리캐스트 거더를(60) 각각에 형성되는 전단 연결재들에 관련된 전단 연결재 데이터를 추출하고, 상기 전단 연결재 데이터에 기초하여 상기 전단 연결재들 각각의 헤드와 관련된 헤드 데이터(HED)를 추출하고 추출된 헤드 데이터(HED)를 위치 추정 모듈(170)에 제공할 수 있다.
위치 추정 모듈(170)은 헤드 데이터(HED)에 기초하여 상기 전단 연결재들 각각의 위치를 추정하고, 상기 전단 연결재들 각각의 위치와 상기 프리캐스트 콘크리트 바닥판들의 형상 정보를 이용하여 상기 전단 연결재들과 결합될 상기 프리캐스트 콘크리트 바닥판들 각각의 최적 위치를 추정하기 위한 변위 데이터(RPD)를 출력할 수 있다. 상기 변위 데이터(RPD) 데이터에 기초하여 프리캐스트 콘트리트 바닥판들의 최적 위치가 추정될 수 있다.
도 4는 본 발명의 실시예들에 따른 프리캐스트 콘크리트 바닥판의 위치를 추정하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 1 내지 도 4를 참조하면, 프리캐스트 콘크리트 바닥판의 위치를 추정하기 위하여, 3차원 레이저 스캐너(100)를 이용하여 프리캐스트 콘크리트 바닥판들과 결합될 프리캐스트 거더들(60)의 형상과 치수와 관련된 스캔 데이터(SCD)를 획득한다(S110).
상기 스캔 데이터(SCD)에 데이터 전처리 과정을 수행하여 상기 스캔 데이터(SCD)로부터 노이즈 데이터를 필터링하여 제1 스캔 데이터(SCD1)를 추출한다(S120).
상기 제1 스캔 데이터로(SCD1)부터 상기 프리캐스트 거더들(60) 각각에 형성되는 전단 연결재들(80)에 관련된 전단 연결재 데이터를 추출한다(S130). 상기 전단 연결재 데이터에 기초하여 상기 전단 연결재들 각각의 헤드와 관련된 헤드 데이터(HED)를 추출한다(S140).
상기 헤드 데이터에 기초하여 상기 전단 연결재들(80) 각각의 위치를 추정하는 변위 데이터(RPD)를 제공한다(S150). 즉 전단 연결재(80)들 각각의 위치를 추정한다. 상기 전단 연결재들(80) 각각의 위치와 상기 프리캐스트 콘크리트 바닥판들의 형상 정보를 이용하여 상기 전단 연결재들(80)과 결합될 상기 프리캐스트 콘크리트 바닥판들 각각의 최적 위치를 추정한다(S160).
상술한 바와 같이, 상기 스캔 데이터(SCD)는 유효 포인트들, 백그라운드 포인트들 및 혼합 픽셀들을 포함할 수 있고, 상기 노이즈 데이터를 필터링하는 단계(S120)는 3차원 레이저 스캐너(100)로부터 상기 유효 포인트들, 상기 백그라운드 포인트들 및 상기 혼합 픽셀들 각각에 대한 거리에 기초하여 상기 백그라운드 포인트들 및 상기 혼합 픽셀들을 필터링하여 수행될 수 있다.
도 5는 본 발명의 실시예들에 따른 프리캐스트 컴포넌트들의 위치 추정 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 1 내지 도 3 및 도 5를 참조하면, 프리캐스트 컴포넌트들의 위치 추정 방법에서는, 3차원 레이저 스캐너(100)를 이용하여 제1 단위의 프리캐스트 콘크리트 바닥판들의 형상 정보를 획득한다(S205). 상기 3차원 레이저 스캐너(100)를 이용하여 상기 프리캐스트 콘크리트 바닥판들과 결합될 제2 단위의 프리캐스트 거더들의 형상과 치수와 관련된 스캔 데이터(SCD)를 획득한다(S210).
상기 스캔 데이터(SCD)에 데이터 전처리 과정을 수행하여 상기 스캔 데이터(SCD)로부터 노이즈 데이터를 필터링하여 제1 스캔 데이터(SCD1)를 추출한다(S220).
상기 제1 스캔 데이터로(SCD1)부터 상기 프리캐스트 거더들(60) 각각에 형성되는 전단 연결재들(80)에 관련된 전단 연결재 데이터를 추출한다(S130). 상기 전단 연결재 데이터에 기초하여 상기 전단 연결재들 각각의 헤드와 관련된 헤드 데이터(HED)를 추출한다(S240).
상기 헤드 데이터에 기초하여 상기 전단 연결재들(80) 각각의 위치를 추정하는 변위 데이터(RPD)를 제공한다(S250). 즉 전단 연결재(80)들 각각의 위치를 추정한다. 상기 전단 연결재들(80) 각각의 위치와 상기 프리캐스트 콘크리트 바닥판들의 형상 정보를 이용하여 상기 전단 연결재들(80)과 결합될 상기 프리캐스트 콘크리트 바닥판들 각각의 최적 위치를 추정한다(S260).
도 5의 단계들(S210~S260) 각각은 도 4의 단계들(S110~S160) 각각과 실질적으로 동일할 수 있으므로 도 5의 단계들(S210~S260) 각각에 대한 상세한 설명은 생략한다.
도 6은 도 3의 위치 추정 장치(10)에서 스캔 데이터(SCD)를 나타낸다.
상술한 바와 같이, 상기 스캔 데이터(SCD)는 유효 포인트들(111), 백그라운드 포인트들(115) 및 혼합 픽셀들(113)을 포함할 수 있고, 전처리 모듈(130)은 3차원 레이저 스캐너(100)로부터 상기 유효 포인트(111)들, 상기 백그라운드 포인트들(115) 및 상기 혼합 픽셀들(113) 각각에 대한 거리에 기초하여 상기 백그라운드 포인트들(115) 및 상기 혼합 픽셀들(113)을 필터링하여 제1 스캔 데이터(SCD1)을 제공할 수 있다.
도 7은 도 3의 위치 추정 장치(10)에서 제1 스캔 데이터(SCD1)를 나타낸다.
도 7은 스캔 데이터(SCD)에서 노이즈가 제거된 후의 3차원 공간 상에서 실재로 제조된 프리캐스트 거더의 모습을 나타낸다.
도 8은 프리캐스트 거더들의 실제 모습을 나타낸다.
도 8을 참조하면, 프래캐스트 거더는 거더 평면상에 형성된 복수의 전단 연결재들(shear connectors)을 포함할 수 있고, 전단 연결재들 각각은 바디(shear connector body)와 헤드(shear connector head)로 구성됨을 알 수 있다.
프리캐스트 거더를 나타내는 제1 스캔 데이터(SCD1)로부터 전단 연결재 데이터를 추출하기 위하여는 먼저, 상기 유효 포인트들(111)의 3차원 좌표계를 카테시안 좌표계로 변환하고, 상기 프리캐스트 거더들(60) 각각의 평면이 설계시의 모델의 평면과 정렬되도록 한다. 다음에 상기 프리캐스트 거더들(60) 각각의 평면과 상기 설계시의 모델의 평면 사이의 거리의 제곱근 평균이 최소가 되도록 하는 변환을 결정한다.
도 9a 내지 도 9c는 도 4의 방법에서 전단 연결재 데이터를 추출하는 단계를 설명하기 위한 도면들이다.
도 3, 도 4, 도 8 및 도 9a 내지 도 9c를 참조하면, 프리캐스트 거더를 나타내는 제1 스캔 데이터(SCD1)로부터 전단 연결재 데이터를 추출하기 위하여는 제1 스캔 데이터(SCD1)에서 거더 플레인과 전단 연결재들을 구분해야 한다. 거더 플레인과 전단 연결재들은 Random Sample Consensus(RANSAC)와 같은 평면 추출 알고리즘을 사용하여 구분될 수 있다. RANSAC는 대량의 외곽으로 구성되는 데이터 세트로부터 수학적 모델의 파라미터들을 추정하는 반복적인 방법이다. RANSAC에서는 [0, 0, 1]의 참조 벡터(211)를 사용하여 거더 플레인과 전단 연결재들을 구분할 수 있다.
도 9b는 제1 스캔 데이터(SCD1)로부터 구분된 거더 플레인을 나타낸다.
도 9c는 제1 스캔 데이터(SCD1)로부터 식별된 전단 연결재 데이터를 나타낸다.
도 10a 내지 도 10f는 도 4의 방법에서 헤드 데이터를 추출하는 단계를 설명하기 위한 도면들이다.
도 3, 도 4, 도 8 및 도 10a 내지 도 10f를 참조하면, 전단 연결재 데이터는 전단 연결재들의 헤드와 관련된 헤드 데이터(221), 전단 연결재들의 바디와 관련된 바디 데이터(222), 노이즈(223) 및 배제 데이터(224)를 포함할 수 있다. 헤드 데이터를 추출하기 위하여 k-멤버 군집화를 전단 연결재 데이터에 적용할 수 있다. k-멤버 군집화를 전단 연결재 데이터에 적용하면 헤드 데이터(221)가 가장 큰 평면성을 가지는 것을 알 수 있고(도 10c), 가장 작은 분산을 가지는 것을 알 수 있고(도 10d), 가장 큰 평균 높이(도 10e)를 가지는 것을 알 수 있다.
도 10c 내지 도 10e의 데이터를 이용하여 전단 연결재 데이터로부터 헤드 데이터(HED)를 추출할 수 있다.
도 11a 내지 도 11c는 도 4의 방법에서 전단 연결재들의 지향 및 위치를 추정하는 단계를 설명하기 위한 도면이다.
상기 헤드 데이터(HED)는 여전히 소수의 혼합 픽셀들을 포함할 수 있다. 사기 혼합 픽셀들은 전단 연결재들의 지향 및 위치를 추정하는 것에 영향을 줄 수 있으므로 DBSCAN과 같은 혼합 픽셀 필터링 알고리즘을 헤드 데이터(HED)에 적용하여 헤드 데이터(221)로부터 혼합 픽셀들(113)을 분리하여 필터링된 데이터를 제공한다. 필터링된 데이터의 전단 연결재 헤드들의 군집의 중심 위치(215)를 정의하고, 상기 중심 위치(215)에 기초하여 전단 연결재 헤드들의 위치(L)와 지향(θ)을 추정한다. 상기 전단 연결재 각각의 지향을 추정하기 위하여 도 11b에서와 같이 전단 연결재 각각의 헤드의 노멀 벡터(213)와 기준 벡터(211)가 이용될 수 있다.
여기서 전단 연결재들 각각의 지향(θ)은 다음의 수학식 1을 통하여 얻을 수 있다.
[수학식 1]
Figure 112017046840475-pat00001
여기서, n1과 n2는 각각 전단 연결재의 노멀 벡터와 기준 벡터를 나타낸다.
도 11c에서와 같이 전단 연결재 헤드들 각각의 중심 위치(233)와 지향(θ)에 기초하여 거더 플레인 상에서의 전단 연결재들 각각의 위치(231)가 유추될 수 있다. 전단 연결재들 각각의 헤드와 바디의 지향은 서로 동일한 것으로 가정한다.
도 12a 내지 도 12c는 도 4의 방법에서 프리캐스트 콘트리트 바닥판들 각각의 최적 위치를 추정하는 단계를 설명하기 위한 도면들이다.
도 12a 내지 도 12c를 참조하면, 제1 단위의 프리캐스트 거더들(60)과 결합되는 제2 단위의 프리캐스트 콘트리트 바닥판들(80)을 집적 프리캐스트 콘트리트 바닥판들(integrated deck slap)이라 칭하고, 집적 프리캐스트 콘트리트 바닥판들(80) 중 하나의 전단 포켓들 중에서 i번째 전단 포켓(90)과 결합될 전단 연결재들이 위치하는 영역(직사각형)을 번들 영역(Si)이라 정의하고, 번들 영역(Si) 중에서 i번째 전단 포켓(90) 내에 위치하는 영역(직사각형)을 내부 영역(Ai)으로 정의한다.
이렇게 번들 영역(Si)과 내부 영역(Ai)을 정의한 후에, 집적 프리캐스트 콘트리트 바닥판들(80)을 초기 변환 벡터(T0)에 의하여 이동하여 집적 프리캐스트 콘크리트 바닥판들(80)의 제1 중심점이 제1 단위의 프리캐스트 거더들(60)의 제2 중심점에 정렬되도록 한다. 이를 코어스(coarse) 매칭이라 칭할 수 있다.
집적 프리캐스트 콘크리트 바닥판들(80)이 초기 변환 벡터(T0)에 의하여 이동되면, 전단 포켓들과 관련된 내부 영역(Ai)들의 합을 계산한다. 내부 영역들의 합은 다음의 수학식 2에 의하여 표현될 수 있다.
[수학식 2]
Figure 112017046840475-pat00002
이러한 이동은 내부 영역(Ai)들의 합이 최대가 될 때까지 반복된다. 하나의 전단 포켓과 관련된 전단 연결재들의 번들들이 모두 상응하는 전단 포켓의 경계 내에 위치하면 내부 영역(Ai)들의 합은 번들 영역(Si)들의 합과 같아진다. 따라서, 프리캐스트 콘트리트 바닥판들의 최적 위치를 추정하는 것은 다음의 수학식 3에서 번들 영역(Si)과 내부 영역(Ai)의 차이의 제곱합을 최소화시키는 것이 된다.
[수학식 3]
Figure 112017046840475-pat00003
수학식 3에서, n은 집적 프리캐스트 콘트리트 바닥판들(80) 내의 전단 포켓들의 개수를 나타낸다. 변환 벡터(Tc)는 다음과 수학식 4와 같이 표현될 수 있다.
[수학식 4]
Figure 112017046840475-pat00004
여기서, Tx c와 Ty c는 각각 집적 프리캐스트 콘트리트 바닥판들(80)의 x축과 y축 방향의 코어스 변환(이동) 값을 나타낸다.
도 13a 및 도 13b는 도 4의 방법에서 프리캐스트 콘트리트 바닥판들 각각의 최적 위치를 추정하는 단계를 설명하기 위한 도면들이다.
i번째 전단 포켓(90)의 번들 영역(Si)과 내부 영역(Ai)은 다음의 수학식 5와 수학식 6에 의하여 각각 얻어질 수 있다.
[수학식 5]
Figure 112017046840475-pat00005
[수학식 6]
Figure 112017046840475-pat00006
여기서,
Figure 112017046840475-pat00007
는 도 13a에 도시된 바와 같이 각각 i번째 번들 영역(Si) 코너들의 좌표들을 나타내고,
Figure 112017046840475-pat00008
는 도 13b에 도시된 바와 같이 각각 변환 벡터(Tc)에 의하여 코어스 변환된 i번째 전단 포켓의 코너들의 좌표를 나타낸다.
Figure 112017046840475-pat00009
는 다음의 수학식 7에 의하여 얻을 수 있다.
[수학식 7]
Figure 112017046840475-pat00010
여기서,
Figure 112017046840475-pat00011
는 각각 도 13a에 도시된 바와 같이, 설계시의 i번째 전단 포켓의 코너들의 좌표값들을 나타낸다.
변환 벡터(Tc)는 수학식4의 비선형 최소화 문제의 해를 구함으로써 반복적으로 추정할 수 있다.
도 14는 도 4의 방법에서 프리캐스트 콘트리트 바닥판들 각각의 최적 위치를 추정하는 단계를 설명하기 위한 도면들이다.
도 13a 내지 도 13b를 참조하여 설명한 바와 같이, 집적 프리캐스트 콘트리트 바닥판들(80)이 전체로서 이동되면, 집적 프리캐스트 콘트리트 바닥판들(80) 내에 프리캐스트 콘트리트 바닥판들(81, 82, 83) 각각이 파인 매칭을 위하여 개별적으로 이동된다.
파인 매칭은 불합치된 전단 포켓들의 수가 가장 많은 프리캐스트 콘트리트 바닥판부터 시작되고, 모든 불합치들이 사리지거나 마지막 프리캐스트 콘트리트 바닥판이 이동될 때까지 반복된다.
k번째 프리캐스트 콘크리트 바닥판(82)을 고려하면, 파인 변환 벡터(Tk F)는 다음의 수학식8에 의하여 표현될 수 있다.
[수학식 8]
Figure 112017046840475-pat00012
여기서 Tk F는 k번째 프리캐스트 콘크리트 바닥판(82)의 파인 변환 벡터를 나타내고, m은 k번째 프리캐스트 콘크리트 바닥판(82) 내에 형성된 전단 포켓들의 개수를 나타낸다. 도 14에서 σx와 σy는 각각 인접한 프리캐스트 콘크리트 바닥판들의 수평 및 수직 방향으로의 이동가능한 최대값들을 나타낸다. 따라서, Tk,x F (수평 방향의 변환 벡터)와 Tk,y F (수직 방향의 변환 벡터)는 각각 [-σx/2, σx/2]의 범위와 [-σy/2, σy/2]의 범위에 제한됨을 알 수 있다.
상술한 코어스 매칭과 파인 매칭이 완료되면, k번째 프리캐스트 콘크리트 바닥판(82)의 전체 이동 벡터는 다음의 수학식9와 같이 표현된다.
[수학식 9]
Figure 112017046840475-pat00013
상술한 바와 같이 본 발명의 실시예들에 따르면, 프리캐스트 거더들의 전단 연결재들의 지향과 위치 데이터를 산출하고, 이를 기초로 하여 프리캐스트 거더들과 결합되는 프리캐스트 콘트리트 바닥판들의 위치를 추정함으로써 프리캐스트 방식의 교량을 건설하는데 소요되는 시간과 비용을 감소시킬 수 있다.
본 발명의 실시예들은 프리캐스트 방식의 교량 건설에 폭넓게 적용될 수 있다.
상기에서는 본 발명이 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 것이다.

Claims (14)

  1. 프리캐스트 콘크리트 바닥판의 위치를 추정하는 방법으로서,
    3차원 레이저 스캐너를 이용하여 프리캐스트 콘크리트 바닥판들과 결합될 프리캐스트 거더들의 형상과 치수와 관련된 스캔 데이터를 획득하는 단계;
    상기 스캔 데이터에 데이터 전처리 과정을 수행하여 상기 스캔 데이터로부터 노이즈 데이터를 필터링하여 제1 스캔 데이터를 추출하는 단계;
    상기 제1 스캔 데이터로부터 상기 프리캐스트 거더들 각각에 형성되는 전단 연결재들에 관련된 전단 연결재 데이터를 추출하는 단계;
    상기 전단 연결재 데이터에 기초하여 상기 전단 연결재들 각각의 헤드와 관련된 헤드 데이터를 추출하는 단계;
    상기 헤드 데이터에 기초하여 상기 전단 연결재들 각각의 위치를 추정하는 단계; 및
    상기 전단 연결재들 각각의 위치와 상기 프리캐스트 콘크리트 바닥판들의 형상 정보를 이용하여 상기 전단 연결재들과 결합될 상기 프리캐스트 콘크리트 바닥판들 각각의 최적 위치를 추정하는 단계를 포함하는 프리캐스트 콘크리트 바닥판의 위치를 추정하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 스캔 데이터는 유효 포인트들, 백그라운드 포인트들 및 혼합 픽셀들을 포함하는 방법.
  3. 제2항에 있어서, 상기 노이즈 데이터를 필터링하는 단계는
    상기 3차원 레이저 스캐너로부터 상기 유효 포인트들, 상기 백그라운드 포인트들 및 상기 혼합 픽셀들 각각에 대한 거리에 기초하여 상기 백그라운드 포인트들 및 상기 혼합 픽셀들을 필터링하는 방법.
  4. 제2항에 있어서, 상기 전단 연결재 데이터를 추출하는 단계는,
    상기 유효 포인트들의 3차원 좌표계를 카테시안 좌표계로 변환하고, 상기 프리캐스트 거더들 각각의 평면이 설계시의 모델의 평면과 정렬되도록 하는 단계; 및
    상기 프리캐스트 거더들 각각의 평면과 상기 설계시의 모델의 평면 사이의 거리의 제곱근 평균이 최소가 되도록 하는 변환을 결정하는 단계를 포함하는 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 프리캐스트 거더들 각각은 거더 평면과 상기 거더 평면 상에 형성되는 상기 전단 연결재들을 포함하고,
    상기 전단 연결재 데이터를 추출하는 단계는 평면 추출 알고리즘을 사용하여 상기 스캔 데이터로부터 상기 전단 연결재들을 구분하는 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 거더 평면은 [0, 0, 1]의 기준 벡터와 상기 평면 추출 알고리즘을 사용하여 추정되는 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 전단 연결재 데이터는 전단 연결재 헤드 데이터, 전단 연결재 바디 데이터 및 노이즈를 포함하고, 상기 헤드 데이터를 추출하는 단계는 k-멤버 군집화를 상기 전단 연결재 데이터에 적용하여 수행되는 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 헤드 데이터를 추출하는 단계는 상기 k-멤버 군집화가 적용된 상기 전단 연결재 데이터에 혼합 픽셀 필터링 알고리즘을 적용하여 필터링된 데이터를 제공하는 단계;
    상기 필터링된 데이터의 상기 전단 연결재 헤드들의 중심 위치를 정의하는 단계; 및
    상기 중심 위치에 기초하여 상기 전단 연결재 각각의 지향(orientation)과 위치를 추정하는 단계를 포함하는 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 전단 연결재 각각의 지향을 추정하는 것은 상기 전단 연결재 각각의 헤드의 노멀 벡터와 기준 벡터를 이용하여 수행되는 방법.
  10. 제1항에 있어서, 상기 프리캐스트 콘크리트 바닥판들 각각의 최적 위치를 추정하는 단계는,
    상기 프리캐스트 콘크리트 바닥판들 중, 상기 프리캐스트 거더들 중 일정 단위의 프리캐스트 거더들과 결합될 집적 프리캐스트 콘크리트 바닥판들을 초기 변환 벡터에 의하여 이동하여 상기 집적 프리캐스트 콘크리트 바닥판들의 제1 중심점이 상기 일정 단위의 프리캐스트 거더들의 제2 중심점에 정렬되도록 하는 단계; 및
    상기 집적 프리캐스트 콘크리트 바닥판들 각각을 개별적으로 이동하여 상기 집적 프리캐스트 콘크리트 바닥판들 각각의 전단 포켓들 내에 상기 일정 단위의 프리캐스트 거더들의 상응하는 전단 연결재들이 위치하도록 하는 단계를 포함하는 방법.
  11. 3차원 레이저 스캐너를 이용하여 제1 단위의 프리캐스트 콘크리트 바닥판들의 형상 정보를 획득하는 단계;
    상기 3차원 레이저 스캐너를 이용하여 상기 프리캐스트 콘크리트 바닥판들과 결합될 제2 단위의 프리캐스트 거더들의 형상과 치수와 관련된 스캔 데이터를 획득하는 단계;
    상기 스캔 데이터에 데이터 전처리 과정을 수행하여 상기 스캔 데이터로부터 노이즈 데이터를 필터링하여 제1 스캔 데이터를 추출하는 단계;
    상기 제1 스캔 데이터로부터 상기 프리캐스트 거더들 각각에 형성되는 전단 연결재들에 관련된 전단 연결재 데이터를 추출하는 단계;
    상기 전단 연결재 데이터에 기초하여 상기 전단 연결재들 각각의 헤드와 관련된 헤드 데이터를 추출하는 단계;
    상기 헤드 데이터에 기초하여 상기 전단 연결재들 각각의 위치를 추정하는 단계; 및
    상기 전단 연결재들 각각의 위치와 상기 형상 정보를 이용하여 상기 전단 연결재들과 결합될 상기 프리캐스트 콘크리트 바닥판들 각각의 최적 위치를 추정하는 단계를 포함하는 프리캐스트 컴포넌트들의 위치 추정 방법.
  12. 프리캐스트 콘크리트 바닥판의 위치를 추정하는 장치로서,
    3차원 레이저 스캐너로 구현되어, 레이저를 프리캐스트 콘크리트 바닥판들과 결합될 프리캐스트 거더들에 방사하여 상기 프리캐스트 거더들의 형상 및 치수와 관련된 스캔 데이터를 획득하는 계측 모듈;
    상기 스캔 데이터에 데이터 전처리 과정을 수행하여 상기 스캔 데이터로부터 노이즈 데이터를 필터링하여 제1 스캔 데이터를 추출하는 전처리 모듈;
    상기 제1 스캔 데이터로부터 상기 프리캐스트 거더들 각각에 형성되는 전단 연결재들에 관련된 전단 연결재 데이터를 추출하고, 상기 전단 연결재 데이터에 기초하여 상기 전단 연결재들 각각의 헤드와 관련된 헤드 데이터를 추출하는 데이터 추출 모듈; 및
    상기 헤드 데이터에 기초하여 상기 전단 연결재들 각각의 위치를 추정하고, 상기 전단 연결재들 각각의 위치와 상기 프리캐스트 콘크리트 바닥판들의 형상 정보를 이용하여 상기 전단 연결재들과 결합될 상기 프리캐스트 콘크리트 바닥판들 각각의 최적 위치를 추정하기 위한 변위 정보를 제공하는 위치 추정 모듈을 포함하는 프리캐스트 콘크리트 바닥판의 위치를 추정하는 장치.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 3차원 레이저 스캐너는 상기 프리캐스트 거더들의 길이 방향으로 이동가능한 크레인에 장착되어 상기 프리캐스트 거더들의 상부에 위치하는 프리캐스트 콘크리트 바닥판의 위치를 추정하는 장치.
  14. 제12항에 있어서,
    상기 3차원 레이저 스캐너는 무인 비행체에 탑재되어 상기 프리캐스트 거더들의 상부로부터 상기 프리캐스트 거더들에 상기 레이저를 방사하는 프리캐스트 콘크리트 바닥판의 위치를 추정하는 장치.
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102459888B1 (ko) * 2021-12-15 2022-10-31 성균관대학교산학협력단 최적 스캔 방법 및 이를 적용한 스캔 시스템
KR102629794B1 (ko) * 2022-11-03 2024-01-29 주식회사 브리콘 드론을 이용한 프리캐스트 구조물 스마트 모니터링 시스템

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111380475A (zh) * 2020-03-24 2020-07-07 中国核工业华兴建设有限公司 一种基于三维扫描仪技术的桁吊轨道检查方法
CN112197700A (zh) * 2020-09-30 2021-01-08 河南省特种设备安全检测研究院 起重机主梁上拱度的激光跟踪检测工装及其检测方法
CN113947688B (zh) * 2021-12-15 2022-06-21 中哲国际工程设计有限公司 基于bim云平台的预制构件的数据管理系统及方法

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101651058B1 (ko) * 2015-02-24 2016-08-25 한국과학기술원 프리캐스트 콘크리트 형상 관리 장치 및 이를 포함하는 프리캐스트 콘크리트 형상 관리 시스템

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20030041555A1 (en) * 2000-05-19 2003-03-06 Scallan L. Joe Construction of high-rise building with large modular units
KR20070053375A (ko) * 2005-11-21 2007-05-25 이병철 프리캐스트 콘크리트 조립식박스를 이용한 건축물 제조 및시공방법
KR100969166B1 (ko) * 2007-10-29 2010-07-09 이병철 프리캐스트 콘크리트 조립식 박스를 이용한 건축물
KR100990429B1 (ko) * 2010-04-15 2010-10-29 서울특별시도시철도공사 프리캐스트구조물 및 이를 이용한 지중 승강 및 연결통로 터널구조물

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101651058B1 (ko) * 2015-02-24 2016-08-25 한국과학기술원 프리캐스트 콘크리트 형상 관리 장치 및 이를 포함하는 프리캐스트 콘크리트 형상 관리 시스템

Non-Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
3차원 실내 모델링을 위한 라이다 데이터를 이용한 자동 평면추출 알고리즘의 성능 비교(한국지형공간정보학회 학술대회, 2014.5, 101-104; 공지시점 : 2014년 05월)*
Automated quality assessment of precast concrete elements withgeometry irregularities using terrestrial laser scanning(Automation in Construction 68 (2016) 170-182; 공지시점 : 2016년)*
CLUSTERING BASED PLANAR ROOF EXTRACTION FROM LIDAR DATA(ASPRS 2006 Annual Conference Reno, Nevada. May 1-5, 2006; 공지시점 : 2006년)*
Development of a mixed pixel filter for improved dimension estimationusing AMCW laser scanner(ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing 119 (2016) 246-258; 공지시점 : 2016년)*
Use of UAVs on Heavy/Civil Construction and Public Infrastructure(Research Proposal · December 2015, DOI: 10.13140/RG.2.1.2056.2002; 공지시점 : 2015년)*

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102459888B1 (ko) * 2021-12-15 2022-10-31 성균관대학교산학협력단 최적 스캔 방법 및 이를 적용한 스캔 시스템
KR102629794B1 (ko) * 2022-11-03 2024-01-29 주식회사 브리콘 드론을 이용한 프리캐스트 구조물 스마트 모니터링 시스템

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