• 한국전자거래학회지
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• 제26권1호
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• pp.93-106
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• 2021

최근 도로균열 탐지에 대한 많은 연구에서 딥러닝 기반의 접근법을 활용하면서 과거 알고리즘 기반의 접근법을 활용한 연구들보다 높은 성능과 성과를 보이고 있다. 그러나 딥러닝 기반의 많은 연구가 여전히 균열의 유형을 분류하는 것에 집중되어 있다. 균열 유형의 분류는 현재 수작업에 의존하고 있는 균열탐지 프로세스를 획기적으로 개선해 줄 수 있다는 점에서 상당한 기대를 받고 있다. 그러나 실제 도로의 유지보수 작업에 있어서는 균열의 유형뿐만 아니라 균열의 심각도에 관한 판단이 필수적이지만, 아직까지 도로균열 탐지와 관련된 연구들이 균열의 심각도에 대한 자동화된 산출까지 진전되지 못하고 있다. 균열의 심각도를 산출하기 위해서는 균열의 유형과 이미지 속 균열의 부위가 함께 파악되어야 한다. 본 연구에서는 균열 유형과 균열 부위의 동시적 탐지를 효과적으로 자동화하기 위해 딥러닝 기반의 객체탐지 모델인 Mobilenet-SSD를 활용하는 방법을 다루고 있다. 균열탐지의 정확도를 개선하기 위해 U-Net을 활용해 입력 이미지를 자동 분할하고, 이를 객체탐지 기법과 결합하기 위한 여러 실험을 진행하여 그 결과를 정리하였다. 결과적으로 U-Net을 활용한 이미지 의 자동 마스킹을 통해 객체탐지의 성능을 mAP 값이 0.9315가 되도록 향상시킬 수 있었다. 본 연구의 결과를 참고하여 도로포장 관리시스템의 구현에 균열탐지 기능의 자동화가 더욱 진전될 수 있다고 기대된다.

• 한국산업안전학회:학술대회논문집
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• 한국안전학회 2002년도 추계 학술논문발표회 논문집
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• pp.213-220
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• 2002

콘크리트 구조물에서 발생하는 균열은 심각한 구조적 결함을 야기시킬 뿐만 아니라 내구성의 강도와 외관의 손상을 초래하여 사용성을 저하시킨다. 이러한 균열은 여러 가지 요인에 의해 발생되며 균열이 구조물에 미치는 영향도 각양각색이다. 구조물에 균열이 존재한다고 하여 항상 그 구조물이 불안한 것도 아니며 그 크기와 위치, 원인 등에 따라 안전할 수도 있다. 따라서 균열이 발생된 콘크리트 구조물에서는 발생된 균열의 원인을 파악하고 정확하게 구조물을 해석한 후 그 안전성 여부를 평가하여 합당한 보수대책을 수립하는 것이 균열문제를 해결하는 방안이다.(중략)

• 상하수도학회지
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• 제27권6호
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• pp.731-741
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• 2013

CCTV inspection method has been used in Korea for more than 20 years, but there is no proper assessment system for sewer failure severity that considers the domestic circumstances. This study classified the defects caused by the overburden load of reinforced concrete sewer pipes depending on severity and developed defect code by analyzing the domestic CCTV inspection videos. The defect score was assigned to each defect code, and it was classified into 5 grades for the decision-making of repair and rehabilitation. The result of this study is expected to be useful for domestic CCTV inspectors to assess the sewer condition and helpful for managers to make a decision of repair and rehabilitation.

• 한국방재학회 논문집
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• 제6권2호
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• pp.1-7
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• 2006

콘크리트 댐, 원자력발전소 및 항만구조물등의 대형구조물을 시공하기 위해서는 짧은 기간에 막대한 양의 콘크리트를 타설하게 된다. 매스콘크리트 구조물을 시공하는 단계에서 발생되는 수화열은 심각한 온도균열을 발생시켜 본래의 기능수행능력과 사용수명에 있어서 심각한 저하를 초래할 수 있다. 본 연구에서는 매스콘크리트 구조물의 대표적인 예라고 할 수 있는 교대구조물에 대하여 수화열 및 온도응력을 사전해석하고 그 결과를 바탕으로 구조물 성능확보를 위한 온도균열제어대책을 제시하였으며, 제시된 대책을 바탕으로 이루어진 시공현장에서 교대기초부 및 본체부에서의 온도분포와 응력을 계측하고 온도균열 발생양상을 관찰하여 제시된 대책의 타당성을 단계별로 확인하였다.

• 비파괴검사학회지
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• 제36권1호
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• pp.45-52
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• 2016

고로는 제철소에서 철을 만들어 내는 핵심설비 중 하나로 고온고압 환경에서 냉각과 팽창으로 인한 철피의 손상이 노출되어 있어 대형사고에 대한 발생 가능성이 높아 중점관리가 필요하다. 본 연구에서는 음향방출법을 이용한 대형구조물 안전진단 시스템에 대한 평가를 수행하였다. 특히, 철피 크랙의 성장은 큰 에너지를 수반하게 되어, 음향방출 에너지 파라미터의 급격한 증가로 심각한 손상을 예측하였다. 이러한 결과를 바탕으로 고로의 정비시기를 앞당겨 확인한 결과 실제 크랙을 UT와 병행하여 확인하였다. 본 연구에서는 음향방출법을 이용한 대형 구조물인 철피균열의 심각도에 대한 평가기준을 마련하여 구조물 조기 결함진단 시스템의 활용으로 유용할 것으로 기대된다.

• 한국콘크리트학회:학술대회논문집
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• 한국콘크리트학회 1994년도 봄 학술발표회 논문집
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• pp.233-237
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• 1994

매스콘크리트에서는 수화열에 의하여 유발된 높은 온도가 열응력을 일으키는 원인이 되며 구속의 정도에 따라 인장응력이 발생되어 균열이 발생하게 된다. 따라서, 매스콘크리트 타설시 시멘트의 수화열에 의한 균열이 심각한 문제가 된다. 본 연구에서는 매스콘크리트 기초 및 교각구조에 대한 수화열 실험을 통해 온도분포 및 변형분포를 측정하고 이에 대한 온도 및 열응력 해석을 통해 매스콘크리트에 대한 수화열 특성을 규명하였다.

• 한국콘크리트학회:학술대회논문집
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• 한국콘크리트학회 2008년도 추계 학술발표회 제20권2호
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• pp.401-404
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• 2008

균열은 콘크리트에 염소이온과 같은 유해한 물질의 침투경로가 되어 내구성에 심각한 열화를 야기한다. 따라서 고내구성 재료를 사용한 콘크리트 휨부재에서의 균열 발생에 따른 염소이온 침투특성을 검토하고자 하였다. 이를 위해, 고내구성 재료를 적용한 보에 하중을 가하여 휨균열을 도입시키고, 촉진 염화물 침투실험(RCPT)과 장기 염화물 침투실험을 실시하여 염화물 침투 특성을 파악하였다. 실험결과에 따르면, 고내구성 재료를 적용한 부재는 균열이 발생하여도 일반 콘크리트 부재에 비해 높은 염화물 침투 저항성을 보였다. 특히 고로슬래그 미분말을 적용한 경우, 균열 부재의 장기 염화물 침투 실험에서 탁월한 염화물 침투 저항성을 보였다.

• 대한조선학회논문집
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• 제33권4호
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• pp.75-86
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• 1996

최근 선박, 해양구조물, 항공기 및 원자력 플랜트 등 대형구조물의 사용조건이 극도로 가혹해짐에 따라 이들에 대한 신뢰성 및 안전성 보장이 심각한 문제로 대두되고 있다. 이들 대형구조물에 있어, 파손사례의 대부분은 어떤 형태로든 피로현상과 관련된 것으로서 수명 및 잔여수명의 예측과 함께 안정성 평가기술의 확립이 절실히 요구되고 있다. 그러나, 실제 대다수의 결함은 복수표면 균열 상태로 존재하며, 이들은 단일균열의 경우와는 달리 급속히 합체, 성장할 가능성이 높고 따라서, 관통수명 또한 짧아지며, 관통시 표면균열의 길이가 상대적으로 커져 불안정 파괴의 위험성도 그만큼 높아지게 된다. 본 연구에서는 평판 및 필릿 용접부에 존재하는 복수의 직렬표면균열을 대상으로 인접균열간 간섭효과, 합체현상을 고찰하여 피로균열 진전거동 및 피로수명 예측프로그램을 개발하고, 이를 기존의 실험결과와 비교, 평가하여 그 정도 및 실용성을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권10호
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• pp.535-545
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• 2022

본 연구의 목적은 도로에서 발생하는 다양한 문제점을 심각도에 따라 구분하고, 이미지 객체검출을 통해 도로관리자의 우선처리 판단을 위한 의사결정방법을 제시하는 것이다. 이를 위해 도로에서 발생하는 문제점들을 도로불편신고 플랫폼인 척척앱의 신고내용을 이용하여 구분하였고, 각 문제점들의 심각도 가중치를 도로위험도 분석에서 사용되는 EPDO를 이용하여 산출하였다. 정립된 방법론의 현장 적용성 검토를 위해 실제 척척앱에서 추출된 이미지를 딥러닝을 이용하여 기계학습을 수행하고, 실제 이미지 테스트를 통해 결과를 검증하였다. 심각도가 높은 로드킬과 차로 장애물, 노면균열 등의 검출률은 90% 이상으로 나타나 실제 현장에 적용이 가능한 것으로 판단된다. 본 연구는 기존의 단순 민원접수 및 해결에서 벗어나 실제 도로현장에서 접수되는 문제점을 심각도로 구분함으로써 실제 민원 처리의 우선순위 선정에 큰 도움이 될 것으로 기대된다.

• 비파괴검사학회지
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• 제27권2호
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• pp.164-172
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• 2007

콘크리트 구조물에서 발생하는 균열은 구조물의 심각한 성능 저하와 파괴를 유발할 수 있으며, 따라서 이러한 균열 손상의 조기 탐지 및 평가, 보수는 구조물의 건전성에 있어서 매우 중요한 부분이다. 특히, 균열의 평가를 위한 많은 방법들이 제안되었으며, 그 중에서도 자기 보정 표면파 투과 기법을 이용한 균열 깊이 추정법은 다른 방법에 비하여 균열의 깊이 변화에 가장 민감한 장점이 있는 방법이다. 그러나 자기 보정 표면파 투과 기법은 주파수에 따른 투과 함수의 변동성으로 인하여 정량적인 평가는 아직 어려운 실정이다. 본 연구에서는 측정된 자기 보정 표면파 투과 함수의 스펙트럼 에너지를 이용하여 균열 깊이를 추정하는 기법을 제안하고자 하며, 이 기법의 유효성을 판단하기 위하여 다양한 균열 깊이를 가진 콘크리트 슬래브를 이용하여 실험적인 연구를 수행하였다. 연구 결과 제안된 방법이 균열 깊이 평가에 유효하게 사용할 수 있으며, 또한 기존의 방법에 비하여 보다 정확한 균열 깊이를 추정하는 방법임을 알 수 있었다.