• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제24권2호
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• pp.33-40
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• 2020

광섬유를 이용한 구조물 건전도 모니터링은 다양한 연구가 이루어졌다. 광섬유는 다중 및 분포로 변형률을 계측 할 수 있다. 광섬유 센서 중, FBG 센서는 동적 응답 계측과 정밀도가 높은 장점이 있지만, 계측 포인트의 제한이 있다. 분포형 광섬유 센서는 계측 포인트가 1000개가 넘지만, 샘플링 속도가 낮아 동적 계측이 불가능하다. 본 연구에서는 FBG와 브릴루안 상관영역 측정법의 장점만을 이용한 하이브리드 신경망 센서 계측 시스템이 제안하였다. 광섬유 브래그 격자를 포함한 광섬유를 이용하여 정적응답과 동적 응답을 선택적으로 계측 할 수 있는 계측 시스템이다. 제안된 시스템검증을 위하여 실내 실험을 수행하였으며, 기존의 센서와의 비교를 통해 정확도와 재현성을 검증하였다. 제안된 시스템을 활용하여, 동적 응답을 상시 계측하고, 전역적인 구조물의 상태를 평가한다. 이상 상태가 감지 되면, 분포형 계측 시스템을 이용하여 정적 응답을 계측하여, 구조물의 국부적인 상태를 평가한다. 제안된 시스템을 통해 효율적인 구조물 건전도 모니터링에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제27권5호
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• pp.84-88
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• 2023

최근 컴퓨터 비전, LiDAR 등을 활용하여 구조물의 유지관리를 효율화하기 위한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 건축물의 경우, 점검 항목 중 하나인 기울기는 일반적으로 토탈스테이션을 이용하여 계측하는데, 점검자에 따라 계측값이 일정하지 않아 정확한 기울기 값을 얻기 어렵다. 따라서, 본 연구에서는 현행 건축물 기울기 계측 방식의 신뢰도를 개선하고 측정 과정을 효율화하기 위하여 Point Cloud를 활용한 건축물 기울기 측정 자동화 방법론을 제안한다. 제안 방법론의 기울기 추정 알고리즘은 적용 대상을 직육면체 형태의 건물로 제한하며 외벽 평면 추출과 모서리 추정 및 기울기 계산의 두 단계로 이루어져 있다. 해당 알고리즘을 실제 건축물에 적용하여 기울기를 추정하였고, 이를 토탈스테이션을 이용한 계측방법과 비교하였다. 그 결과, 제안 기법은 정확도와 객관성, 그리고 자동화 관점에서 기존의 측정방식을 대체할 만한 수준으로 판단된다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제21권3호
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• pp.397-418
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• 2019

터널 굴착으로 인한 지반 및 인접 구조물의 거동을 이해하고 분석하는 것은 매우 중요하며, 이는 현대사회에서의 과학기술의 발전과 함께 토목공학 분야에서 폭넓게 활용되고 있다. 근거리 사진계측기법은 지반공학 분야에서 주로 쓰이고 있으며, 최근 GeoPIV 등을 이용한 계측기법의 연구가 증가하고 있는 추세이다. 본래에는 지반의 거동을 계측하여 시각화하는 방법으로 알루미늄 봉과 타겟 포인트를 이용한 VMS 프로그램이 주로 사용되어 왔다. 하지만 이러한 방법을 적용할 경우, 타겟 포인트가 손에 의해 인위적으로 설치되기 때문에 외부적인 오차가 발생할 수 있다. 또한 포인트 사이의 그리드가 넓거나 좁을 경우 희박한 데이터가 도출될 수 있는 문제점을 안고 있다. 따라서 본 연구에서는 타겟의 사용 없이 변위를 분석할 수 있는 MATLAB 기반의 No-target 프로그램을 개발하였고 수치해석과 실내 모형시험을 통해 기존의 프로그램과의 비교 및 검증에 초점을 맞추었다. 연구 내용으로는 greenfield condition, strip foundation, pile foundation 3가지 Case에 대하여 실내 모형시험을 실시하였으며, VMS 프로그램과 No-target 프로그램의 결과로부터 total displacement와 vertical displacement의 오차율을 분석하였다. 또한 유한요소 수치해석 프로그램인 PLAXIS를 통하여 실내 모형시험과의 결과와 비교 및 검증하였다.

• 에너지공학
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• 제29권2호
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• pp.61-67
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• 2020

ESS 기반 건축물은 에너지 절감을 ZEB, BEMS, FEMS 등 에너지 절감을 위한 주효한 수단으로 활발히 연구되고 있다. 하지만 규모가 큰 건축물에서는 에너지 사용설비가 매우 많아, 실시간 계측 시스템 구축을 위해서는 중요 에너지 사용 설비 파악이 필요하다. 또한 에너지 사용량이라는 종속변수에 영향을 끼치는 인자들 역시 무수히 많아, 효과적인 에너지 관리가 어렵다는 한계점이 있다. 따라서 본 연구에서는 실증 ESS 유통 물류시설을 대상으로 실사를 통해 에너지 공급현황에 따른 측정 경계 방법론을 적용, 계측 시스템 구축을 위한 우선순위를 제시하였다. 이후 실제 유통물류 시설의 에너지 사용량에 영향을 미치는 독립변수 파악을 위해 필요한 영향 변수들을 고유변수와 기상변수로 분류하여 종속변수인 실제 유통물류 시설의 에너지 사용량에 영향을 끼칠 가능성이 있는 모든 인자들을 영향변수화 하여, 이를 가이드라인으로 제시하였다. 본 연구 결과를 적용함으로써 복잡한 구조의 유통 물류 시설에서 저비용, 고효율로 모니터링 시스템 구축할 수 있고, 그렇게 계측된 에너지 사용량에 주요한 독립변수를 파악하여 에너지 사용량의 추이 파악과 절감포인트 도출을 통한 효과적인 ESS-기반 시설물의 운용이 가능할 것으로 기대된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제23권4호
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• pp.234-252
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• 2020

계측기기만을 이용한 현장 상황대응의 재래적 방식에서 벗어나 온라인 '첨단기술(Hi-Technology)'과 오프라인의 '직관적 경험(Hi-Experience)'을 융합한 하이브리드(Hybrid) 재해관리 기법의 유효성을 검증하였다. 이를 위해 대상 현장에 매설된 상시 계측기 GNSS(RTK) 5대를 지상기준점(Ground Control Point, GCP)으로 사용하였다. 또한, 인근 지점에 크기 불변 특징점(Scale Invariant Feature Transform, SIFT) 4곳을 추출하여 검사점(Control Point, CP)으로 활용하였다. 이를 통해 현장 실측치와 드론기반 3차원 측정 결과치와의 정확도를 각 좌표값의 차이의 평균제곱근오차(Root Mean Square Error)를 이용하여 분석하였다. 결과적으로 드론에 의해 획득된 3차원 수치 모델을 정밀하게 후처리 분석함으로써 피사체의 모든 지형지물이 변위추적의 객체로 활용할 수 있음을 확인할 수 있었다. 포인트 클라우드(Point cloud) 기반의 3-D 수치 영상은 현장 그대로의 모습을 초실감, 고정도 가시화 함으로서 직관적인 경험에 공감할 수 있는 친화적인 솔루션을 제공하며, 단순 신호처리 기반의 계측기기 하드웨어 중심의 재해관리를 탈피해 인명피해/예산 절감 등 비탈면 유지관리에 최적의 플랫폼을 제공할 수 있을 것으로 판단된다. 특히, 특정 위치에 설치된 특정지점(Pin-point) 센서에 의존한 국지적인 정보의 한계를 뛰어넘어 기술생산 중심에서 재난관리의 중심으로 신속하게 전환될 수 있는 매개체가 될 것으로 기대한다.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2019년도 추계 학술논문 발표대회
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• pp.14-15
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• 2019

In this paper, it was tried to prove the possibility and effect of coordinate measurement by using MEP layout equipment at the construction stage, and to propose a method to improve measurement accuracy during construction. For this study, the passenger terminal site, which is a long span structure, was selected and compared with three dimensional CAD drawings and construction measurement results using MEP layout equipment for the precise construction of long-span irregular curved roof layers. As a result, it was found that it is possible to construct three-dimensional curved roof layers using MEP layout equipment through measurement and analysis.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제29권2호
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• pp.123-130
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• 2016

선박 건조 시장의 요구를 맞추기 위하여 신속한 건조의 목표로 노력하고 있는 조선소가 선박 정도관리에 대한 요구가 갈수록 높아지고 있다. 선박 건조 공정에서 생산성의 향상과 생산 주기의 단축을 위하여 선박 부재의 정도평가를 전 주기에서 수행해야 하는 것은 중요하다. 선박의 품질을 높이기 위하여 조선소에서 블록의 정도제어를 수행하는 것은 선박의 건조 주기를 단축할 수 있을 뿐만 아니라 건조 비용도 줄일 수 있다. 선박 블록의 정도를 제어하는 중심은 선박 블록 통합 정도관리 시스템을 만들어야 한다. 이 시스템은 "Non-allowance Shipbuilding"의 목표로 정도관리의 총괄성, 블록 정도의 향상, 정도 관리 과정의 표준화 등이 이루어져야 한다. 일반적으로 정도관리를 수행하는 관리자가 광파측정기를 이용하여 선박 블록의 접합면에 있는 주요 포인트(vital point)를 측정하고 수집하지만 무거운 계측장비를 가지고 블록의 정도관리를 수행하는 것은 불편할 뿐만 아니라 시간도 오래 걸린다. 본 논문에서는 선박 블록의 정도관리 시간을 단축할 수 있는 포인트 클라우드 기반으로 3차원 레이저 스캐너를 이용한 선박 블록 탑재 전에 오차예측 방법을 제안하였다. 이 방법은 ICP(iterative closest point) 알고리즘으로 측정된 포인트 클라우드와 설계된 점들의 비교 작업을 수행한 다음에 허용범위 내의 오차를 만족하는 지를 판단한다.

• 한국항행학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.192-197
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• 2020

최근 운송수단의 안전운행 및 사고방지를 목표로 하는 자율운행 관련 기술이 적극적으로 연구되고 있다. 현재 자율운행에서 장애물 탐지를 위하여 레이다 및 카메라 기술이 사용되고 있으나, 근접한 물체의 탐지 및 이격거리의 정밀계측에는 LiDAR (light detection and ranging) 센서를 사용하는 방법이 가장 적합하다. LiDAR 센서는 레이저 펄스빔을 발사하고 물체로부터 반사되어 온 반사빔과의 시간차를 취득하여 이것으로 정밀한 거리를 계산하는 측정기로, 광을 이용하기 때문에 대기환경에서 물체의 인식률이 감소할 수 있는 단점이 있다. 본 논문은 LiDAR 센서의 raw 데이타에 대한 신뢰성 향상과 이를 기반으로 실시간 주변물체에 대한 탐지 및 이격거리 계측에서 오차를 개선하기 위하여 삼각함수에 의한 포인트 cloud를 추출하고, 선형회귀 모델을 이용하여 계측알고리즘을 구현하였으며, Python 라이브러리를 활용하여 물체탐지의 오차범위를 개선할 수 있음을 검증하였다.

• 한국강구조학회 논문집
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• 제21권4호
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• pp.413-420
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• 2009

일반적으로 대형 지붕구조나 초대형 보와 같은 대형 구조물을 양중하는 방법은 유압잭이 이용된다. 또한, 양중시 안전을 위하여 CCTV를 이용하여 각 포인트에 설치된 줄자를 모니터링하여 레벨체크를 수행하고, 상대 변위가 기설정된 한계를 벗어나면 유압잭을 정지하고 상대변위를 수동으로 조정한 후에 양중을 수행하였다. 그러나, 이러한 종래의 양중 방법은 CCTV를 육안으로 확인하여 레벨을 체크하기 때문에 정확도가 높지 않았고, 실시간 계측은 현실적으로 불가능하였다. 이러한 문제를 개선하기 위하여 자동추적형 토탈스테이션, 레이저 거리계, 데이터로거, 변형도게이지 등을 이용하여 대형 구조물 양중시 적용할 수 있는 계측-평가 시스템 구축하였다. 시스템을 구현하기 위한 프로그램 작성 후 실험실에서 시연을 통해 계측-평가 데이터의 정확성 및 활용 가능성을 평가하였으며, 안정적인 데이터 취득 및 연산을 통해 적용성이 검증되었다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제38권3호
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• pp.35-42
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• 2022

지반조사방법 중 표준관입시험 결과인 N치를 통해 알 수 있는 지반 지지층의 깊이는 각종 지반 구조물의 설계를 위한 기본적인 지반 정보를 제공하는 중요한 지표이다. 이러한 지반조사 결과는 시간과 비용 측면을 고려해 간헐적으로 수행될 수밖에 없으며, 그 결과는 현장 지반의 대표성을 갖게 된다. 그러나 지반 내에는 다양한 지층 변동성 및 불확실성이 존재하므로 간헐적인 현장조사를 통해 지반의 특성을 모두 파악하는 것은 어렵다. 따라서 시추공 정보로부터 미계측 지점을 예측하기 위한 방법들이 제시되어 왔으며, 대표적인 방법으로는 공간보간기법인 크리깅(Krigging), 역거리가중법(IDW)등이 있다. 최근에는 보간기법의 정확성을 높이기 위해 지반분야와 딥러닝 기술을 접목한 연구들이 수행되고 있다. 본 연구에서는 약 2만 2천공의 지반조사 결과를 바탕으로 딥러닝과 공간보간기법으로 지반 지지층 깊이 예측을 위한 비교 연구를 수행하였다. 이를 위해 딥러닝 알고리즘인 완전연결 네트워크와 포인트넷 방법, 공간보간기법으로는 IDW를 사용하였다. 각 분석 모델의 지지층 예측 결과 중 오차의 평균은 IDW가 3.01m 였으며, 완전연결 네트워크 및 포인트넷이 각 3.22m와 2.46m 였다. 결과의 표준편차는 IDW가 3.99였으며, 완전연결네트워크와 포인트넷이 3.95와 3.54로 나타났다. 연구 결과 3차원 정보에 특화된 포인트넷 구조를 적용한 네트워크가 IDW 및 완전연결 네트워크에 비해 개선된 결과를 나타냈다.