• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.317-325
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• 2020

주요 시설물에 널리 이용되고 있는, 말단질량을 갖는 탄성지지 캔틸레버형 보의 구조적 안전성 확보를 위하여, 대표적 손상형태 중 하나인 균열의 발생 및 진전을 센서를 통하여 측정된 데이터를 이용하여 추정함으로써 건전성을 모니터링할 수 있는 기술개발이 필요하다. 균열탐지를 위하여 압전재료를 이용한 임피던스기법이 활발히 연구되고 있는데, 이러한 기존연구들은 주로 균열과 임피던스 신호와의 관련성을 손상지수를 이용하여 실험적으로 규명함으로써 손상을 추정하는 내용으로 판단된다. 본 연구는 말단질량을 갖는 탄성지지 캔틸레버형 보의 균열에 따른 임피던스 신호의 변화와 해석적으로 구한 균열보 고유주파수 변화의 상관성을 규명하기 위한 연구이다. 정확한 고유주파수 해석을 위하여 자유진동실험 결과를 이용하여 건전보에 대한 해석모델을 개선한 후, 캔틸레버형 보에 단계적으로 균열을 발생시키면서 임피던스 신호를 측정하고 이에 대한 손상지수를 제곱평균제곱근편차를 이용하여 구한다. 그 결과를 개선된 해석모델을 기반으로 산정한 균열보의 고유주파수와 비교함으로써 고유주파수와 임피던스 신호와의 상관관계를 규명한다. 실험적으로 구한 임피던스 손상지수와 해석적으로 구한 1차 및 2차 고유주파수의 손상전후 비율 간의 상관계수가 각각 0.924 및 0.928로써, 밀접한 상관관계를 가지는 것으로 알 수 있었는데, 이러한 상관성을 활용하면 임피던스기법 기반 손상추정의 결과로부터 구조물의 현재 상태에 대한 구조특성을 보다 정확히 평가할 수 있고, 해석모델을 이용하여 구조물의 거동을 효과적으로 예측할 수 있을 것으로 판단된다.

• 비파괴검사학회지
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• 제24권3호
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• pp.259-267
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• 2004

탄성매질에서 레이저 여기에 의한 열탄성 영역에서의 초음파 발생 현상과 표면 균열과의 상호작용을 유한요소법으로 모델링하였다. 반무한 탄성체 표면에 집속된 레이저 선원을 전단 쌍극자(shear dipole)로 모델링하고, 2차원 평면 변형율 유한요소법을 사용하였다. 발생된 표면파의 변위와 종파 및 횡파의 지향성을 관찰함으로써 전단 쌍극자-유한요소 모델의 타당성을 조사하였다. 표면파와 균열(기계가공된 2차원 홈)과의 상호작용을 관찰하기 위하여 2가지 경우를 고려하였다 먼저 레이저 소스와 수신 위치가 균열에 대하여 모두 고정되어 있는 경우, 다음으로 수신자가 고정되어 있고 소스가 시험체 표면 위를 이동하는 주사형의 경우이다. 첫 번째 경우에 균열 깊이 $0.3-5.0mm ({\lambda}_R/d=0.21{\sim}3.45)$에 대하여 균열 상단과 하단에서 각각 반사된 파의 변위로부터 균열깊이를 측정할 수 있음을 보였고, 두 번째 경우에 레이저 소스가 결함 위를 주사할 때 발생하는 반사파의 큰 진폭 변화를 통하여 파장보다 한 차원 낮은 깊이의 균열을 탐지할 수 있음을 보였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제42권1호
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• pp.117-126
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• 2022

현재 국내 교량 구조물은 지속적으로 증가 및 대형화되고 있으며 그에 따라 공용된 지 30년 이상 된 노후 교량도 꾸준히 늘어나고 있다. 교량 노후화 문제는 국내뿐 아니라 전 세계적으로도 심각한 사회 문제로 다루어지고 있으며, 기존 인력 위주의 점검 방식은 그 한계점을 드러내고 있다. 최근 들어 딥러닝 기반의 영상처리 알고리즘을 활용한 각종 교량 손상탐지 연구가 이루어지고 있지만 교량 손상 데이터 세트의 한계로 인하여 주로 균열 1종에 국한된 교량 손상탐지 연구가 대부분이고, 이 또한 Close set 분류모델 기반 탐지방식으로서 실제 교량 촬영 영상에 적용했을 시 배경이나 기타 객체 등 학습되지 않은 클래스의 입력 이미지들로 인하여 심각한 오인식 문제가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 균열 포함 5종의 교량 손상을 정의 및 데이터 세트를 구축해서 딥러닝 모델로 학습시키고, OpenMax 알고리즘을 적용한 Open set 인식 기반 교량 다중손상 인식 모델을 개발했다. 그리고 학습되지 않은 이미지들을 포함하고 있는 Open set에 대한 분류 및 인식 성능평가를 수행한 후 그 결과를 분석했다.

• 대한건축학회논문집:구조계
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• 제36권3호
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• pp.113-120
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• 2020

The purpose of this study is to compare the models of Deep Learning-based Convolution Neural Network(CNN) for concrete crack detection. The comparison models are AlexNet, GoogLeNet, VGG16, VGG19, ResNet-18, ResNet-50, ResNet-101, and SqueezeNet which won ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge(ILSVRC). To train, validate and test these models, we constructed 3000 training data and 12000 validation data with 256×256 pixel resolution consisting of cracked and non-cracked images, and constructed 5 test data with 4160×3120 pixel resolution consisting of concrete images with crack. In order to increase the efficiency of the training, transfer learning was performed by taking the weight from the pre-trained network supported by MATLAB. From the trained network, the validation data is classified into crack image and non-crack image, yielding True Positive (TP), True Negative (TN), False Positive (FP), False Negative (FN), and 6 performance indicators, False Negative Rate (FNR), False Positive Rate (FPR), Error Rate, Recall, Precision, Accuracy were calculated. The test image was scanned twice with a sliding window of 256×256 pixel resolution to classify the cracks, resulting in a crack map. From the comparison of the performance indicators and the crack map, it was concluded that VGG16 and VGG19 were the most suitable for detecting concrete cracks.

• 대한조선학회논문집
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• 제59권4호
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• pp.192-199
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• 2022

With the advent of autonomous ships, it is emerging as one of the very important issues not only to operate with a minimum crew or unmanned ships, but also to secure the safety of ships to prevent marine accidents. On-site inspection of the hull is mainly performed by the inspector's visual inspection, and video information is recorded using a small camera if necessary. However, due to the shortage of inspection personnel, time and space constraints, and the pandemic situation, the necessity of introducing an automated inspection system using artificial intelligence and remote inspection is becoming more important. Furthermore, research on hardware and software that enables the automated inspection system to operate normally even under the harsh environmental conditions of a ship is absolutely necessary. For automated inspection systems, it is important to review artificial intelligence technologies and equipment that can perform a variety of hull failure detection and classification. To address this, it is important to classify the hull failure. Based on various guidelines and expert opinions, we divided them into 6 types(Crack, Corrosion, Pitting, Deformation, Indent, Others). It was decided to apply object detection technology to cracks of hull failure. After that, YOLOv5 was decided as an artificial intelligence model suitable for survey and a common hull crack dataset was trained. Based on the performance results, it aims to present the possibility of applying artificial intelligence in the field by determining and testing the equipment required for survey.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2011년도 정기 학술대회
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• pp.419-423
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• 2011

AE는 다른 비파괴 검사방법과 달리 가동 상태에서 구조물의 결함이 발생 및 성장을 검출 할 수 있으며, 연속 검사가 가능하다는 장점으로 인하여 대형 구조물의 안정성 평가에 널리 이용되고 있다. 하지만 AE는 20kHz부터 20MHz 사이에 발생하는 음파를 감지하기 위해 센서를 사용하며, 이 센서의 감도에 따라 결과가 달라질 가능성이 존재한다. 이에 본 연구에서는 STS 304와 SS400 강재에 인장실험을 실시하여, 강재의 균열 신호를 탐지하고자 한다. 인장실험에는 스테인리스강 및 탄소강 시편을 준비하였고, 감도가 다른 센서를 이용하여 동일한 인장실험을 실시하였다. 그리고 균열이 발생하는 13개의 신호 파라미터에 대해 군집분석을 실시하여 4가지 종류의 군집으로 분류하였다. 또한 기무가설을 이용한 통계분석을 통해 두 시험편이 다르지 않다는 것을 증명하였다. 이 결과를 바탕으로 본 실험에서 얻은 Waveform이 재료의 균열신호라는 신뢰성을 확인할 수 있었다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제23권4호
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• pp.253-263
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• 2021

콘크리트 구조물은 노후화와 외부 환경에 의한 요인으로 훼손된다. 이 같은 훼손은 가장 먼저 균열로 나타나고 향후에는 박락으로도 진행된다. 이러한 콘크리트 손상은 구조물이 갖는 본래의 설계 지지력을 감소시키는 주된 원인으로 작용할 수 있어 구조물의 안정성에 부정적인 영향을 미친다. 이러한 종류의 손상이 지속되면 안전사고로도 이어질 가능성이 있어 적절한 보수와 보강이 필요하다. 이를 위해서는 구조물에 대한 정확하고 객관적인 상태 점검이 이루어져야 하며 손상 영역을 탐지할 수 있는 센서 기술 또한 필요하다. 따라서 본 논문에서는 박락을 탐지할 수 있는 딥러닝 기반의 영상처리 알고리즘을 제안했다. 연구 과정에서 298장의 박락 영상을 확보하였으며, 이 가운데 253장을 학습용으로 사용했고, 나머지 45장을 테스트용으로 사용하였다. 아울러 본 논문에서는 탐지 성능을 향상하기 위해 향상된 손실함수와 데이트 증강 기법을 적용하였다. 그 결과 콘크리트 박락의 탐지 성능이 80.19%의 평균 중첩 정확도로 나타났다. 본 논문에서는 딥러닝 기반의 영상 처리 기법을 통해 콘크리트 박락을 탐지하는 기술을 개발했고, 향상된 손실 함수와 데이터 증강 기법으로 성능을 향상시키는 방법을 제안했다. 이 같은 기술은 향후 구조물의 정확한 점검과 진단에 활용될 것으로 기대된다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제24권6호
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• pp.513-524
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• 2022

터널을 비롯한 여러 가지 기반시설물에 발생한 콘크리트 균열을 영상과 딥러닝 기반으로 자동 탐지하는 연구가 최근 활발히 이루어지고 있다. 이러한 연구성과를 실제 현장에 적용하려면 딥러닝 모델의 신뢰성을 설명할 수 있어야한다. 본 연구에서는 선형성이 강한 균열의 기하적인 특성을 고려했을 때 화소 기반으로 계산하는 기존 평가지표가 충분치 않다는 점을 지적하며, 균열 분할 딥러닝 모델의 성능을 더 합리적으로 설명할 수 있는 다른 평가지표를 제시하고 비교 분석한다. 먼저 선형 객체의 유사성을 측정할 수 평가방법을 제시한다. 구체적으로는 기준 데이터에 허용 버퍼(tolerance buffer)를 부여하여 평가하는 방법을 설계, 구현, 검증한다. 실험 결과 본 연구에서 제안하는 방법은 균열 분할 딥러닝 모델 평가시 기존 대비 과대평가 또는 과소평가 문제를 해결할 수 있었으며, 화소 기반 성능 평가 지표에 비해 균열 분할 딥러닝 모델의 성능을 더 잘 설명할 것으로 기대한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.135-140
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• 2021

본 논문에서는 배면의 지반 변형을 감지하기 위해 보도블럭 프로파일링과 균열을 동시에 검출하는 온라인 기법을 제안한다. 제안 기법은 2D 선레이저를 활용하여 이격 및 깊이 정보를 포함한 보도블럭 프로파일링이 가능하다. 특히 런타임에 수집된 선레이저의 데이터를 전처리하여 균열과 포트홀 탐지가 가능하도록 설계하였다. 실험을 위해 Gocator를 통해 실제 데이터를 수집하였고 Faster R-CNN를 활용하여 학습을 수행하였다. 성능평가 결과, 정밀도 및 재현율 기준 90% 이상을 보이며 프로파일링이 가능함을 보인다. 제안 기법은 대규모 지반붕괴 사고가 발생하기 이전에 굴착 위험도 수준을 정량적으로 감지하기 위한 모니터링 관리에 활용될 수 있다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2009년도 추계학술발표논문집
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• pp.185-189
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• 2009

무선 센서 네트워크는 화산 감시, 전장 감시, 동물 서식지 감시, 건축물의 감시, 농장 관리, 의료분야등 다양한 분야에서 연구되고 있다. 국내에서도 국가 정책 사업으로 교량 및 건축물의 균열 감시, 표적의 침입 탐지 및 식별을 위한 무선 센서 네트워크 연구가 활발히 진행 중이다. 특히, 무선 센서 네트워크의 다양한 분야의 연구 중에서 철조망을 이용한 표적의 침입 탐지 및 식별에 관한 연구는 산업 시설, 보안지역, 교도소, 군사지역, 공항 등 다양한 분야에서 사용된다. 현재 철조망 감시는 대부분 유선 센서 노드를 통한 유선 센서 네트워크 환경에서 이루어지고 있다. 기존의 유선 센서 네트워크는 높은 데이터 전송률을 통해 수신되는 높은 정보의 신호를 이용하여 고속 푸리에 변환에 의한 신호의 주파수 분석 기법을 사용해 왔다. 하지만, 유선 센서 네트워크의 높은 데이터 전송률과 비교하여 무선 센서 네트워크의 센서 노드는 유선 센서 네트워크에 비해 매우 낮은 데이터 전송률을 가진다. 따라서 무선 센서 네트워크에서 수신되는 신호의 정보가 매우 낮고, 유선 센서 네트워크에서 사용된 고속 푸리에 변환에 의한 신호의 주파수 분석에 따른 주파수별 특징 추출을 할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 철조망 감시를 위한 높은 데이터 전송률을 보장하는 유선 센서 네트워크에 비해 제한된 통신자원과 센서 노드의 낮은 데이터 전송률로 인해 수신되는 한정적인 신호의 정보를 이용한 무선 센서 네트 워크에서 철조망의 표적 침입 탐지 및 식별을 위한 특징 추출 알고리즘을 제안한다.