Mountain Tunnel Excavation의 바카라 사이트 상황을 자동으로 파악하기 위해 "Cycleye ™"개발

Obayashi Corporation (본사 : Tokyo, Minato-Ku; 대통령 : Hanewa Kenji) 및 서울 대학교 (Seoul Special City; Dean : Haecheon Choi 교수)는 Computer Vision (※ 1)과 목소리를 사용하여 Mountain Excavion을 개선하기위한 AI 응용 프로그램 "Cycleey ™"를 개발했습니다.

마운틴 터널 구조의 생산성을 향상시키기 위해서는 홀 드릴링, 충전, 흘림,지지 바카라 사이트 구성, 콘크리트 스프레이 및 잠금 볼팅과 같은 각 바카라 사이트에 필요한 시간 (사이클 시간)을 측정해야합니다. 반면, 장비 설정 (예 : 기계 고장 또는 믹서 트럭의 도착 지연) 또는 문제로 인한 바카라 사이트 파업 시간 (다운 타임)은 생산성을 낮출 수 있습니다. 마운틴 터널 건설의 생산성을 향상시키기 위해서는 사이클 시간과 가동 중지 시간을 최소화하기 위해 현장 관리가 필요합니다.

전통적으로, 사이클 시간은 사이트 관리자가 모든 사이클을 지속적으로 측정하는 것이 불가능했기 때문에 현장 관리자가 최첨단 바카라 사이트 근처에서 스톱워치 또는 노트북을 취하는 데 불가능했습니다. 결과적으로 생산성 개선을 고려하는 데 필요한 데이터가 부족했습니다. 또한 기계 고장이 발생하면 복구가 최우선 과제이므로 바카라 사이트을 중단하고 통계를 수집 할 시간을 측정 할 수 없었습니다.

이번에 개발 된 AI 응용 프로그램은 이미지 인식 AI 및 음성 인식 AI를 사용하여 산악 터널에서 발굴 중에 카메라 데이터를 분석하는 멀티 모달 AI (※ 2)를 사용하여 건설 기계의 레이아웃과 각 바카라 사이트에 필요한 시간을 자동으로 이해하는 기술입니다. 이 응용 프로그램은 하루 24 시간, 1 년 365 일 사이클 시간 및 다운 타임에 대한 정보를 자동으로 수집하여 생산성 및 현장 관리 기술을 향상시키는 데 필요한 데이터를 고려할 수 있습니다.

Obayashi Corporation은 터널 건설을 위해 Cycleye를 적극적으로 배치하고 건설 인력 간의 작업 상황 및 건설 관리에 대한 정보를 공유하는 데 사용할 것입니다. 또한 AI를 사용한 정보 분석을 통해 고객에게 고급 현장 관리 방법을 제안 할 것입니다. 사이클 시간을 계속 단축함으로써 전체 프로세스를 단축하고 총 중장기 작동 시간을 줄임으로써 CO2 배출량을 줄이는 데 기여할 것입니다.

• *1 컴퓨터 비전
  이미지 정보를 컴퓨터에 통합하여 처리하고 필요한 이미지 정보를 검색하는 기술. 이미지를 감지하는 센서 및 인공 지능과 같은 장치를 포함하여 소개 된 정보를 인식하기 위해 광범위한 필드에서 연구되고 있습니다.
• *2 멀티 모달 AI
  이미지 및 오디오와 같은 여러 데이터를 입력하고 통합 방식으로 처리하는 딥 러닝 방법
• *3 스펙트로 그램
  수평 축, 주파수 및 신호 강도의 음성 및 신호 강도에 대한 음주의 분석 결과를 보여주는 그래프
• *4 사운드 장면 분류
  소리가 기록되는 위치와 상황을 분석하는 기계 학습 방법과 주변 사람들의 행동 (분출 바카라 사이트, 미끄러짐 바카라 사이트, 콘크리트 스프레이 바카라 사이트 등)
• *5 음향 이벤트 감지 시스템
  건설 기계의 엔진 사운드, 자동차 주행 사운드 및 암석 로딩 사운드와 같은 더 미세한 사운드를 감지하는 기계 학습 방법