• 대한토목학회논문집
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• 제26권4A호
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• pp.693-700
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• 2006

정적 손상 탐지방법은 동적 방법과 비교해서 실제 적용하기에 단순하고 효과적이다. 본 논문에서는 정적데이타를 이용하는 방법으로 변위, 처짐각, 곡률을 이용한 강박스 교량의 손상 탐지 방법에 대해서 연구하였다. 변위는 유한요소 해석에서 얻고, 처짐각과 곡률은 변위로부터 중앙차분법을 이용하여 구하였다. 손상되지 않은 경우와 손상된 경우의 응답차의 절대값으로 손상의 위치를 탐지하였다. 손상은 박스의 모서리 균열을 singular 요소를 사용하여 직접 모델링하여, 실질적인 거동을 분석하였다. 해석 결과 응답차의 절대값으로 손상의 위치를 탐지하기에 매우 효과적이었다.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2010년도 정기 학술대회
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• pp.795-798
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• 2010

본 논문에서는 상사진동에서의 응답을 통해 구성된 모드유연도에 의해 추정되는 손상유발 변위를 이용하여 전당빌딩의 손상을 탐지하는 진동기반의 손상탐지 방법을 제시하였다. 이 방법은 전단빌딩의 층간변위를 활용하여 오직 손상이 존재할 때에만 발생하는 Damage-induced inter-story deflection (DI-ID)을 통해 손상탐지를 수행하는 방법이다. 구조물의 전체 자유도에 양의 전단력을 발생시킴으로써 층간변위를 분명히 파악할 수 있도록 하는 양전단력 탐색하중(Positive Shear Inspection Load)을 통해 DI-ID를 산정한다. 제안된 방법의 검증을 위해 5층의 전단빌딩 축소모형을 대상구조물로 선정하여 수치모의실험을 수행했다. 단일손상과 다중손상의 모사를 위해 1층과 3층의 휨강성을 각각 10% 씩 저감시켰고, 수치모의실험 결과, 단일손상과 다중손상 모두 정확히 손상발생 구역을 확인했다.

• Spatial Information Research
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• 제19권2호
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• pp.19-28
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• 2011

해저지형을 대상으로 한 3차원 모델링은 연안에서 발생하는 각종 재해와 해중 구조물에 대한 변위탐지 모니터링을 위해 반드시 필요하다. MBES는 해저지형에 대한 고밀도 수심측량이 가능한 시스템으로서 3차원 자료 구축이나 변위탐지 등에 폭넓게 활용되고 있다. 그러나 MBES 자료에는 장비 옵셋과 측량과정에 발생한 랜덤 오류를 포함하고 있어 오측심 자료의 보정에 대한 체계적 연구가 필요하다. 따라서 이 연구에서는 MBES 시스템의 장비 옵셋 보정 및 기본적인 노이즈 보정 후에 발생하는 다양한 랜덤 오류를 제거하기 위한 후처리 기법을 제안하고자 한다. 또한 연구지역에 적용하여 해저지형 모델링에의 적용 가능성을 분석하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.43-52
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• 2014

본 논문에서는 적외선 영상에서 영상 변위를 이용하여 기동 표적 영역을 탐지하고, SURF(Speeded Up Robust Features) 특징점에 대한 BAS(Beam Angle Statistics)를 이용하여 분류하는 시스템에 대하여 설명한다. 영상 기반 기술 분야에서 대표적인 대응점 정합 알고리즘인 SURF 기법은 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 기법에 비해 정합 속도가 매우 빠르고 비슷한 정합 성능을 보이기 때문에 널리 사용되고 있다. SURF를 이용한 대부분의 객체 인식의 경우 특징점 추출과 정합의 과정을 수행하지만, 제안하는 기법은 표적의 기동 특성을 반영하여 영상의 변위 추정을 통하여 표적의 영역을 탐지하고 SURF 특징점 들의 기하구조를 판단함으로써 표적 분류를 수행한다. 제안하는 기법은 무인 표적 탐지/인지 시스템의 초기모델 구축을 위하여 연구가 진행되었으며, 모의 표적을 이용한 가상 영상과 적외선 실 영상을 이용하여 실험한 결과 약 73~85%의 분류 성능을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.3-3
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• 2023

수자원위성은 C-band 영상레이더(synthetic aperture radar, SAR)를 탑재한 중형급의 수자원 관리 및 수재해 감시 전용 위성이다. 수자원위성은 물 환경과 관련된 다양한 분야에 활용되어 고부가가치의 정보를 제공할 것으로 예상되는데, 특히 시계열 레이더 간섭기법(SAR interferometry, InSAR)의 적용을 통해 댐·보와 같은 수자원시설물의 미세변위 탐지 및 안정성 평가에 효과적으로 사용될 것으로 기대된다. 시계열 영상레이더 간섭기법은 고정산란체를 이용하는 Persistent Scatterer InSAR(PSInSAR) 기법과 분산산란체 기반의 Small BAseline Subset(SBAS) InSAR 기법으로 대표된다. 이 연구에서는 수자원위성에 적합한 수리시설물 시계열 변위 모니터링 알고리즘 개발을 목적으로, Sentinel-1 위성의 C-band SAR 기반 시계열 레이더 간섭기법의 적용성을 평가하고 알고리즘 개발에 고려해야 할 사항들을 분석하였다. 2020년 여름 수재해가 발생한 섬진강댐과 담양댐 및 수변부를 테스트 사이트로 선정하고, 2019년부터 2021년까지의 Sentinel-1 시계열 SAR 영상에 PSInSAR와 SBAS InSAR를 적용하여 시계열 변위를 관측하였다. 댐체에서는 PSInSAR가 SBAS InSAR에 비해 신뢰할 수 있는 시계열 변위를 산출하였다. 그러나 시계열 분석 기간이 길어짐에 따라 PSInSAR 시계열 변위의 정밀도가 낮아지는 경향이 관측되었다. 수변부에서 PSInSAR는 변위 정보를 거의 제공하지 못했다. SBAS InSAR는 수변부의 시계열 변위 모니터링에 효과적이었으나, 여름철 장마 등으로 인해 레이더 간섭도의 긴밀도(coherence)가 낮아질 경우 부정확한 변위를 산출하였다. 앞으로 국내의 다양한 수자원시설물을 대상으로 Sentinel-1 위성을 이용한 시계열 변위 모니터링 알고리즘의 적용성 평가 연구가 진행될 예정이며, 연구 결과를 수자원위성의 관측 특성에 적합한 변위 탐지 알고리즘의 개발에 활용하고자 한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.125-127
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• 2011

구조물의 동적특성인 모드형상을 통해 국부적인 손상을 탐지하는 손상평가 기법은 많은 연구자에 의해 발전되고 있다. 하지만 플로팅 구조물에 대한 손상탐지 기법은 그 사례를 찾아보기 힘들다. 본 논문에서는 플로팅 구조물의 축소모형을 제작하고, 손상을 모사하여 손상전과 손상 후 구조물의 모드형상에서 얻을 수 있는 모달 변위로 나타낸 손상지수를 통해 플로팅 구조물의 손상을 탐지 하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.279-281
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• 2012

구조물의 동적특성인 모드형상을 통해 국부적인 손상을 탐지하는 손상평가 기법은 많은 연구자에 의해 발전되고 있다. 하지만 플로팅 구조물에 대한 손상탐지 기법은 그 사례를 찾아보기 힘들다. 본 논문에서는 콘크리트재질의 플로팅 구조물의 축소모형을 제작하고 손상을 모사하여 손상 전, 후 구조물의 모드형상에서 얻을 수 있는 모달 변위로 나타낸 손상지수를 통해 플로팅 구조물의 손상을 탐지하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2011년도 춘계학술대회
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• pp.189-191
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• 2011

구조물의 동적특성인 모드형상을 통해 국부적인 손상을 탐지하는 손상평가 기법은 많은 연구자에 의해 발전되고 있다. 하지만 플로팅 구조물에 대한 손상탐지 기법은 그 사례를 찾아보기 힘들다. 본 논문에서는 플로팅 구조물의 함체 부분을 모델링 하고, 손상 전과 손상 후 구조물의 모드형상에서 얻을 수 있는 모달 변위로 나타낸 손상지수를 통해 플로팅 구조물에 발생할 수 있는 손상을 추정하여, 제안된 이론의 적용성을 검증 하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.1-6
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• 2021

현대사회에서는 차량을 소유하는 사람들이 증가하면서 교통문제가 발생하고 있다. 특히 고속도로 교통사고 문제는 발생률이 낮지만 치사율은 높다. 따라서 차량의 이상을 탐지하는 기술이 연구되고 있다. 이 중에는 딥러닝을 이용한 차량 이상탐지 기술이 있다. 이는 사고 및 엔진고장으로 인한 정차차량 등의 차량 이상을 탐지한다. 그러나 도로에서 이상이 발생할 경우 운전자의 위치를 파악할 수 있어야 빠른 대처가 가능하다. 따라서 본 연구에서는 도로 CCTV 데이터를 활용한 딥러닝 기반 차량 이상 감지 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 도로 CCTV 데이터를 전처리한다. 전처리는 배경 추출 알고리즘인 MOG2를 이용하여 배경과 전경을 분리한다. 전경은 변위가 존재하는 차량을 의미하며 도로 위에서 이상이 존재하는 차는 변위가 없어 배경으로 판단된다. 배경이 추출된 이미지는 이상을 탐지하기 위해 YOLOv4를 이용하여 객체를 탐지한다. 해당 차량은 이상이 있음으로 판단한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제50권9호
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• pp.609-616
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• 2017

본 연구에서는 상수관망의 최적 수압모니터링 지점선정 알고리즘과 역추적 계산법을 이용한 누수탐지 알고리즘을 개발하였고 파일럿 플랜트에서 실험을 통해 검증하였다. 먼저 누수탐지를 위한 최적의 모니터링 지점선정을 선정하고 압력계를 설치하여 누수로 인한 압력변위를 측정하였다. 누수탐지를 위한 역추적계산법의 검증을 위하여 누수탐지를 수행하였고 파일럿플랜트에서 실제 재현된 누수의 지점과 누수량을 정확하게 산정하였다. 누수량을 $0.0005m^3/s$로부터 $0.0018m^3/s$까지 변화시키며 누수를 재현하였고 누수지점에 근접한 장소를 찾는데 성공하였다. 본 연구에서는 실험을 통해서 누수탐지기법으로 사용된 역추적계산법이 유효함을 검증할 수 있었다.