최근, 국내의 도심지와 수도권을 잇는 급행철도 사업, 간선도로 및 고속도로의 지중화 사업 등과 같이 교통 인프라 건설이 활발하게 추진되고 있으며 국토의 효율적인 활용을 위하여 지하 터널 및 산 터널의 시공이 활발해지고 있다. 터널 시공이 늘어남에 따라 콘크리트 구조물의 노후화로 인한 안전진단, 유지보수 및 관리의 필요성도 증대되고 있다. 본 논문에서는 인력에 의한 외관조사의 단점을 해결하고 터널 안전점검의 자동화를 위하여 터널 스캐닝영상을 통한 안전점검을 제시한다. 터널 스캐닝영상을 통한 안전점검은 기존 인력에 의한 외관조사에 비해 조사기간과 인력을 크게 줄일 수 있으며 조사자의 안전사고와 교통체증에 따른 사회적 비용을 절감할 수 있다는 장점이 있다. 터널 스캐닝영상 기반 안전점검을 위해서는 터널 스캐닝영상의 접합을 통하여 평면전개 이미지를 생성하는 것이 핵심이다. 본 연구에서는 터널 스캐닝영상 기반 안전점검의 필수기술인 터널 스캐닝 다중 촬영 영상 접합에 적합한 알고리즘에 대한 성능평가를 진행하였다. 터널이미지 접합에 유리한 알고리즘을 찾기 위하여 OpenCV에서 제공하는 특징점 검출 및 매칭 알고리즘 중 실수기술자와 높은 정확도를 갖는 SIFT, 이진기술자를 갖고 연산속도가 빠른 ORB, BRISK 총 3가지 알고리즘을 비교 분석하고자 한다. 터널이미지는 크게 콘크리트부, 조명부와 타일부로 나누어 터널이미지의 특성을 반영하였다. 터널이미지 접합에 유리한 알고리즘은 특징점 검출 개수, 연산속도, 특징점 매칭의 정확성, 영상접합 결과를 종합하여 판별하였다. 접합성능은 SIFT알고리즘이 가장 좋았으며 ORB, BRISK도 짧은 연산시간과 준수한 성능을 보였다. 연산시간보다 정확도가 중요시되는 정밀한 평면전개 이미지 생성에 SIFT가 활용될 수 있고 ORB와 BRISK도 준수한 접합결과를 보여줘 대용량 영상에서 빠른 영상처리 속도가 요구되는 작업이 필요할 경우 사용될 수 있는 가능성을 확인했다.
국내에서 항만의 방파제는 안전점검 및 안전진단을 통해 기술적 상태평가를 수행하고, 필요 시 해당 시설물에 대해 유지관리를 수행한다. 그러나 최근 생애주기비용(Life Cycle Cost, LCC) 측면에서 기반시설에 대한 관리의 필요성이 증가함에 따라 「지속가능한 기반시설 관리 기본법」이 제정되고, 방파제의 기술적 부분만 평가했던 기존 평가방식에 경제성 평가 및 정책성 평가가 추가되어 성능개선을 통해 방파제에 대한 종합적인 관리가 가능해질 것으로 예측하고 있다. 이러한 이유로 본 연구는 「지속가능한 기반시설 관리 기본법」에서 규정하고 있는 총공사비 500억 미만의 방파제 성능개선사업을 대상으로 성능개선사업의 세부평가항목 및 방법 등을 개발하여 평가방안을 제시하고, 향후 실무에 적용될 성능개선 평가를 위한 방파제 성능개선 평가항목 및 평가방법의 개발 방향을 제시하는 것을 목적으로 연구를 수행하였다. 본 연구는 유지관리 및 성능개선의 개념 검토, 성능개선 관련 문헌조사, 성능개선 공통기준 사업유형 검토, 방파제 성능개선 평가항목 및 평가방법(안) 도출, 전문가 검토 등의 순서로 수행하였으며, 도출한 방파제 성능개선에 대한 평가방안은 지금까지 기술적 상태평가에 국한된 유지관리 업무에 성능개선을 적용한 구체적인 평가방법을 제시한 것으로 시설물의 선제적 관리 및 안전사고 예방에 활용 가능할 것으로 기대된다.
구조물의 공용연수가 증가함에 따라 각종 성능 저하가 발생한다. 특히 국내 인프라 구조물은 대부분 경제가 성장하는 시기에 집중적으로 건설되었기 때문에 노후 인프라 비율 급증이 최근 주요 이슈가 되고 있다. 인프라의 노후화는 자칫 안전사고로 이어질 수 있으며 인명 피해까지 유발할 수 있다. 이러한 문제를 사전에 예방하기 위하여 주기적이고 정확한 점검 및 유지관리가 필수적이다. 이 같은 이유로 최근 컴퓨터 비전과 딥러닝을 활용하여 다양한 손상을 탐지하는 연구에 대한 수요가 원격점검 혹은 점검자동화 분야에서 증가하고 있다. 따라서 본 논문에서는 콘크리트 손상의 종류를 세 가지로 구분하여 이를 탐지할 수 있는 신경망 구조를 제안했다. 특히 계층적 학습 기법을 통해 보다 정확하게 다양한 손상을 탐지할 수 있는 신경망을 개발하였다. 이 신경망은 2,026장의 손상 영상으로 학습되었고, 508장의 손상 영상으로 실험하였다. 그 결과 67.04%의 평균 중첩 정확도와 52.65%의 F1 점수를 갖는 알고리즘을 완성하였다. 이 같은 손상 탐지 알고리즘은 향후 구조물의 정확한 상태 진단에 활용될 수 있으리라 기대한다.
As the demand for bone mineral density testing increases in Korea, which is close to an aging society, it is necessary to evaluate the repeatability of equipment such as femur phantom other than l-spine for more accurate diagnosis. However, in clinical practice, it is often not possible to proceed such evaluation due to insufficient quality control conditions. Therefore, this study is to evaluate the usefulness of the femur phantom after fabricating the same using 3D printing technology. The femur phantom was output using GlowFill filament and FDM 3D printing type. Each phantom was repeatedly scaned 20 times to compare whether the existing l-spine phantom and the fabricated femur phantom were suitable as a phantom for quality control. Each time the seven researchers took three times, the location of the femur phantom was readjusted, and then scanned to confirm the error between the researchers. As a result of conducting repeatability evaluation using femur phantom, the coefficient of variation rate was 2%, which was within the minimum precision tolerance of 2.5%. The reproducibility between the researcher was also found to be suitable as the average coefficient of variation was 0.031 and the coefficient of variation rate was 3.1%, which was within the minimum precision error range of 5%. In conclusion, it is considered that the prospective attitude and usefulness of the femur phantom fabricated by 3D printing in clinical practice will be sufficient.
Background: Oral frailty has garnered considerable interest following its identification as a risk factor for physical frailty. The Korean oral frailty diagnosis criteria have emphasized the need for extensive research on oral frailty diagnostic items and interventions. Our study performed an in-depth analysis of the tongue-palate pressure patterns in healthy community-dwelling older adults. Methods: Of the 217 older adults aged ≥60 years who visited a senior center in Wonju, 205 participants who completed tongue pressure measurement were included in the final analysis. Pressure changes over time were recorded by instructing the participants to press their tongue against the hard palate with for 7 seconds per cycle. The participants were divided into the normal and abnormal tongue pressure (NTP and ATP, respectively) groups based on whether they achieved the target tongue pressure at least once; tongue pressure patterns were compared between the groups. Furthermore, the average time taken to achieve the standard tongue pressure value was calculated for the participants in the NTP group and used to evaluate the decrease in tongue pressure in the ATP group. Results: Among the 205 participants, 40.5% had ATP. The tongue pressure graph revealed a gentle and consistent incline that was maintained even after achieving standard tongue pressure in the NTP group. The graph was more extreme in the ATP group, and the changes in the pressure type varied across individuals; the tongue pressure was only 48.4%, 40.7%, 31.9%, and 22.6% of the NTP in the participants in their 60s, 70s, 80s, and ≥90s, respectively (p<0.05). Conclusion: Tongue pressure weakness was observed in 40.5% of the healthy community-dwelling older adults. Furthermore, ATP graphs were observed in the patients with tongue pressure weakness. Thus, activities improving the oral function in community-dwelling older adults and systematic oral rehabilitation programs should be devised to promote normal swallowing.
노화 및 골다공증으로 인한 경골 또는 요골과 같은 긴 뼈의 외부 껍질을 구성하는 피질골의 골강도 변화는 골절의 위험인자로 알려져 있다. 본 연구에서는 시간역전법을 이용하여 생체 내 경골의 피질골에서 발생된 시간역전 램파의 군속도를 측정하고, 군속도가 피질골의 골강도와 밀접한 관련이 있는 cortical bone thickness(cTh) 및 cortical bone mineral density(cBMD)와 갖는 상관관계를 조사하였다. 7명의 실험대상자의 우측 경골에서 측정된 시간역전 램파의 군속도는 cTh와 r = 0.90(p < 0.0001)의 매우 높은 상관관계를 보이며, cBMD와는 r = 0.69(p < 0.0001)의 상대적으로 낮은 상관관계를 보이는 것으로 나타났다. 본 생체 내 연구의 한계점은 단지 7명의 건강한 성인으로 구성된 정상군에 대하여 시간역전 램파의 군속도가 측정되었다는 것이다. 향후 다수의 건강한 성인 및 골다공증 환자로 각각 구성된 정상군 및 골다공증군에 대한 후속연구를 통하여 시간역전 램파의 임상적 유용성이 입증된다면 골다공증 진단을 위한 정량적 초음파 기술의 신뢰도를 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다. 또한 시간역전 램파의 군속도를 측정하기 위한 골격 부위를 경골뿐만 아니라 대퇴골 또는 요골까지 확장시킬 필요가 있다.
안전점검 대상 노후 건축물이 증가함에 따라 안전관리 주체인 지정기관 및 관리주체의 부담이 증가하고 있다. 이에 안전점검 대상 건축물 선정에 있어 적절한 안전전검 기준과 그에 따르는 적절한 기술은 필수적이다. 현행 노후 건축물 대상 안전점검 수행 기준은 마감재로 인해 구조 부재 균열 등의 손상 확인이 어려울 경우 낮은 점수를 부여하고 있다. 이는 구조물의 실체 안전상태와 관계없이 평가 결과가 과소평가되어 안전점검 대상 노후화 건축물을 증가시키는 원인이다. 이에 본 연구에서는 마감재 내부의 균열 탐지를 위해 비파괴·비접촉 검사인 열화상 기법을 제안하였다. 열화상 카메라를 이용한 마감재 내부 균열 관측을 위해 콘크리트 시편을 제작하였으며, 콘크리트 표면 및 균열부에 열원을 가진하여 열화상 데이터를 계측하였다. 계측 결과, 너비 0.3mm, 0.5mm, 0.7mm의 마감재 내부 균열 관측이 가능함을 확인하였으나, 표면 박리, 도배지 들뜸으로 인한 불균일한 온도 분포로 인해 균열 판단이 어렵다. 이에 열화상 데이터의 진폭 및 위상 차이를 도출하여 데이터 분석을 수행한 결과, 0.5mm, 0.7mm 균열에 대해 선명한 균열 계측이 가능하였다. 본 연구를 토대로 추후 마감재 내부 균열 손상 진단에 있어 빅 데이터 기반 딥러닝을 이용한 기술개발을 통해 현장적용 및 분석의 효율성을 증대시키고자 한다.
국내 고속도로 교량 중 가장 많은 비중을 차지하고 있는 PSC-I 거더교의 최근 10년간 정밀 안전진단 데이터의 상태등급을 분석한 결과 41.3%가 C등급으로 나타났다. 노후화되는 교량이 증가함에 따라 선제적 관리가 중요시되고 있다. 바닥판과 거더는 손상 및 열화 발생 시 교체 주기가 길어 교량의 서비스 및 노후도에 미치는 영향이 매우 크다. 또한 신축이음과 교량받침 등의 장치 손상 발생 비율도 높아 교량 부재에 미치는 영향에 대한 연구가 필요한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 단경간 및 다경간 대표 PSC-I 거더 교량을 선정하여, 교량의 주요부재 및 부재 장치의 단일손상과 바닥판의 열화가 결합된 이종손상 시나리오를 정의하였다. 이종손상이 발생한 경우 단일손상이 발생한 경우보다 균열 발생 면적이 증가하였으며, 단경간 교량의 경우 교량받침 손상으로 인해 거더 균열 분포가 크게 확산되었으며, 다경간 교량의 경우 신축이음 양면손상으로 인해 바닥판의 균열분포가 크게 확산되었다. 이를 통해 교량 장치 손상이 발생하였을 때, 신속한 보수 및 교체가 이루어지지 않으면 손상 발생과 손상 확산으로 2차 피해를 유발할 수 있어, 바닥판 및 거더의 응답에 대한 지속적인 관찰과 대응이 필요할 것으로 판단된다.
국가의 중요 방재시설인 대형 댐 시설물은 노후화와 홍수, 지진 등의 위험으로 디지털 전환 기술을 적용한 보다 나은 댐 안전점검 및 진단이 필수적이다. 종래의 인력에 의한 육안 안전점검 방식은 인력 접근의 어려움과 고소작업의 위험성, 노하우 중심의 점검에서 오는 데이터의 신뢰성 등의 문제가 있었다. 본 연구에서는 2개 대규모 댐 시설물을 대상으로 드론 photogrammetry에 의한 디지털 데이터 기반 댐 안전점검의 적용성을 검토하고, 지속적 활용을 위한 데이터 관리 방법론을 제시하였다. 댐 높이 42 m 및 99.9 m의 댐들에 대해 수면 및 전자기장 간섭, 심한 고저차에도 불구하고 평면적 더블그리드 및 수동 촬영 방식으로 GSD 2.5 cm/pixel 이내의 양호한 3D 디지털 모델을 생성하였다. 생성된 3D 메쉬 모델, 정사영상, 수치표면모형으로 as-built 조건의 종단 및 횡단 선형을 손쉽게 추출하여 댐의 변형 모니터링에 효과적임을 확인하였다. 댐 여수로 등 콘크리트 시설물에 대한 디지털 3D 모델로부터 균열 및 손상부를 효과적으로 검출하고 시각화하였으며, 이는 고소작업의 위험성 및 접근 제약 시설의 안전점검에 활용가능하다. 또한 댐의 안전점검 시 외관 조사망도를 3D 디지털 모델 상에서 매핑하는 방법과 손상 정보 이력 관리를 위한 관계형 데이터베이스 구조화 방안을 제안하였다. SYG댐 여수로 안전점검에 대한 투입 노동력과 시간을 실측한 결과, 드론 photogrammetry 방법은 기존 인력 육안점검에 비해 48%의 생산성 향상 효과를 확인하였다. 드론 photogrammetry 기반 댐 안전점검 디지털 전환은 업무의 생산성과 데이터 신뢰성 향상에 매우 효과적인 것으로 판단된다.
건설구조물인 교량은 1970년대 이후 584개소에서 38,405개소로 증가하였다. 하지만, 교량의 개소가 증가하면서 공용연수 30년 이상인 교량이 2030년까지 21,737개소로(71%) 증가하면서 시설물에 대한 인적자원 기본 유지보수에 따른 인명사고가 발생할 수 있다. 이에 따라 교량의 안전점검 및 유지관리 방안의 중요성이 높아지고 있으며, 다수의 교량을 관리하는 감독자의 의사결정 지원의 필요성도 요구되고 있다. 현재 교량의 안전점검 및 유지관리 방법은 외관조사망도에 손상 및 상태, 위치, 규격 등을 수기로 기입하거나, 카메라로 촬영하여 기록하는 방식을 사용하고 있지만, 손상·결함의 표기 오류나 감독관의 착각, 오타 등으로 인해 안전점검 및 진단 전체의 신뢰성이 저하될 수 있다. 이를 개선하기 위해 본 연구에서는 BIM 모델에 기록된 손상데이터를 AR 환경에 시각화하고, 감독자의 유지관리 의사결정 지원을 통해 소수의 인원이 많은 교량의 유지관리 방안에 대해 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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