• 한국소음진동공학회논문집
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• 제15권9호
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• pp.1108-1117
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• 2005

A robust damage detection method using short-time Fourier transform and beating phenomena is presented as an estimating tool of the healthiness of large structures. The present technique makes use of beating phenomena that manifest themselves when two signals of similar frequencies are added or subtracted. Unlike most existing methods based on vibration signals, the present approach does not require an analytic model for target structures. Furthermore, the main advantage of the proposed method compared to the competing diagnostic method using vibration data is its robustness. The proposed method is not affected by the amplitude of exciting signals and the location of exciting points. From a measuring view point. the location of sensing point have no influence on the performance of the present method. With a view to verifying the effectiveness of this method. a series of experiments are made and the results show its possibility as a robust damage diagnostic method.

• 한국BIM학회 논문집
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• 제13권4호
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• pp.64-73
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• 2023

This study introduces a method of estimating the 3D coordinates of structural damage from the detection results of visual inspection provided in 2D image coordinates using sensing data of UAV and 3D shape information of BIM. This estimation process takes place in a virtual space and utilizes the BIM model, so it is possible to immediately identify which member of the structure the estimated location corresponds to. Difference from conventional structural damage localization methods that require 3D scanning or additional sensor attachment, it is a method that can be applied locally and rapidly. Measurement accuracy was calculated through the distance difference between the measured position measured by TLS (Terrestrial Laser Scanner) and the estimated position calculated by the method proposed in this study, which can determine the applicability of this study and the direction of future research.

• Smart Structures and Systems
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• 제3권4호
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• pp.475-494
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• 2007

This paper deals with the development of an innovative distributed construction system based on smart prefabricated concrete elements for the real-time condition assessment of civil infrastructure. So far, two reduced-scale prototypes have been produced, each consisting of a $0.2{\times}0.3{\times}5.6$ m RC beam specifically designed for permanent instrumentation with 8 long-gauge Fiber Optic Sensors (FOS) at the lower edge. The sensing system is Fiber Bragg Grating (FBG)-based and can measure finite displacements both static and dynamic with a sample frequency of 625 Hz per channel. The performance of the system underwent validation in the laboratory. The scope of the experiment was to correlate changes in the dynamic response of the beams with different damage scenarios, using a direct modal strain approach. Each specimen was dynamically characterized in the undamaged state and in various damage conditions, simulating different cracking levels and recurrent deterioration scenarios, including cover spalling and corrosion of the reinforcement. The location and the extent of damage are evaluated by calculating damage indices which take account of changes in frequency and in strain-mode-shapes. The outcomes of the experiment demonstrate how the damage distribution detected by the system is fully compatible with the damage extent appraised by inspection.

• International Journal of Safety
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• 제7권2호
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• pp.17-22
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• 2008

Recent developments in contactless, air-coupled sensing of seismic and ultrasonic waves in concrete structures are presented. Contactless sensing allows for rapid, efficient and consistent data collection over a large volume of material. Two inspection applications are discussed: air-coupled impact-echo scanning of concrete structures using seismically generated waves, and air-coupled imaging of internal damages in concrete using ultrasonic tomography. The first application aims to locate and characterize shallow delamination defects within concrete bridge decks. Impact-echo method is applied to scan defected concrete slabs using air coupled sensors. Next, efforts to apply air-coupled ultrasonic tomography to concrete damage imaging are discussed. Preliminary results are presented for air-coupled ultrasonic tomography applied to solid elements to locate internal defects. The results demonstrate that, with continued development, air-coupled ultrasonic tomography may provide improved evaluation of unseen material defects within structures.

• 로봇학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.282-287
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• 2022

High shear adhesion on wet and rough surfaces and tactile feedback of gripping forces are highly important for realizing robotic gripper systems. Here, we propose a bioinspired robotic gripper with highly shear adhesion and sensitive pressure sensor for tactile feedback systems. To achieve them, we fabricated multi-walled carbon nanotube sensing layer on a thin polymeric adhesive layer of polydimethylsiloxane. With densely hexagonal-packed microstructures, the pressure sensor achieved 9 times the sensing property of a sensor without microstructures. We then assembled hexagonal microstructures inspired by the toe pads of a tree frog, giving strong shear adhesion under both dry and wet surfaces such as silicon (42 kPa for dry and ~30 kPa for underwater conditions) without chemical-residues after detachment. Our robotic gripper can prevent damage to weak or smooth surfaces that can be damaged at low pressure through pressure signal feedback suggesting a variety of robotic applications.

• Composites Research
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• 제18권4호
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• pp.21-26
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• 2005

탄소나노튜브 및 탄소나노섬유/에폭시 복합재료의 비파괴 손상감지능 및 응력전달 메카니즘이 전기-미세기계적 실험법을 통하여 조사되었다. 전기-미세기계적 실험법은 균일한 반복하중 하에서 전기저항을 측정함으로써 탄소나노복합재료의 감지반응을 평가하는 것이다. 큰 탄소섬유 부피 분율이 있는 복합재료가 에폭시 자체나 작은 부피 분율에 비하여 매우 큰 인장강도 특성을 보여주었다. 탄소나노섬유 복합재료는 제한된 온도범위 내에서 습도 감지능을 보여주었다. 형상비가 작은 탄소나노섬유 복합재료는 많이 첨가된 부피량에 기인하여 보다 큰 겉보기 탄성계수를 보여 주었다. 열처리된 전기 방사된 PVDF 나노섬유는 증대된 결정화에 기인하여 미처리의 경우보다 큰 기계적 특성을 보여 주었으며, 그 반면에 응력 감지능은 열처리의 경우에 감소를 보여 주었다. 전기 방사된 나노섬유는 또한 응력전달 뿐만 아니라 습도 및 온도에 대한 감지능도 나타내었다. 탄소나노튜브. 탄소나노섬유 및 전기 방사된 PVDF 나노섬유는 나노복합재료의 다기능에 응용할 수 있을 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_3호
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• pp.1435-1446
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• 2021

태풍으로 인한 풍수해는 매년 한반도에 많은 피해를 주고 있다. 재난 발생 시 피해가 최소화 되도록 신속한 의사 결정을 위해서는 예상되는 피해정보와 대피방안 등에 대한 사전 분석이 요구된다. 본 연구에서는 재난단계에 따라 필요한 정보를 제공할 수 있는 분석 모듈을 개발하고자 하였다. 태풍 대비단계에서 활용할 수 있도록 북상 중인 태풍경로와 유사한 과거태풍경로 및 과거피해정보를 확인할 수 있는 기능, 고립 위험 지역을 추출하는 기능, 저수지 붕괴 지역을 추출하는 기능을 개발하였다. 대응 및 복구 초기단계에서 활용할 수 있도록 현 침수심을 고려한 예상침수범위 추출 기능, 인구, 건물, 농지 등에 예상되는 피해정보 분석 기능, 대피정보를 제공하는 기능도 포함하였다. 또한 분석결과 표출을 위해 자동화된 웹 지도 작성 방법을 제시하였다. 분석기능은 파이썬 오픈소스 기반으로 개발하여 모듈화했으며, 웹 표출 기능은 자바스크립트 기반으로 구현하였다. 본 연구에서 개발된 도구들은 풍수해 대비 모니터링과 초기대응 단계에서 신속한 의사결정을 위해 효율적으로 활용될 수 있을 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권3호
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• pp.591-601
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• 2021

국내의 화학 산업이 지속적으로 발전이 이루어짐에 따라 화학물질의 취급량과 운송량은 매년 증가하고 있다. 우리나라 도로 화물운송은 90%이상을 차지하고 있으며, 화학물질 운송도 대부분 도로를 통해 이루어지고 있다. 이러한 화학물질 운송차량들은 사고가 발생하게 되면 대형사고로 이어질 수 있다. 운송차량은 1차 피해인 교통사고뿐만 아니라 2차 피해인 환경 피해 요인들인 수질오염, 토양오염 등을 발생시킬 가능성이 높다. 본 연구는 반포IC와 서초IC 구간을 연구지역으로 설정하여 염화수소 가스 누출에 대한 시나리오를 작성하여, ALOHA 프로그램을 사용하여 예측거리를 측정하고 거리에 따라 염화수소 가스가 도달한 시간을 분석하였다. 또한 GIS를 이용해 시간별로 발생한 피해 영역에 대해서 인구밀도를 이용한 리스크 평가를 수행하였다. 이를 통해 피해 영역에 대해서 예방·대응 방안의 필요성을 제시하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_1호
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• pp.621-635
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• 2023

시설물 상태평가는 시설물의 사용성을 평가하고, 진단 주기를 결정하는 중요한 과정이다. 현재 수행되고 있는 인력 기반 방법은 안전, 효율, 객관성에 대한 문제를 안고 있어 이를 개선하기 위해 영상을 이용한 딥러닝(deep learning) 기반의 연구가 수행되고 있다. 그러나 시설물 손상 데이터는 발견하기 어려워 다량의 시설물 손상 학습 데이터를 구축하기 어렵고, 이는 딥러닝 기반 상태평가에 한계로 작용한다. 본 연구에서는 영상 기반 시설물 상태평가의 학습 데이터 부족으로 인한 어려움을 개선하기 위해 파운데이션 모델(foundation model) 기반 2-step 시설물 손상 분석을 제시한다. 시설물 상태평가의 요소를 객체화와 정량화로 세분화하고, 정량화 단계에서 영상 분할(segmentation) 파운데이션 모델을 적용하였다. 본 연구의 방법은 기존 영상 분할 방법 대비 10% 포인트 이상 높은 mean intersection over union을 나타냈고, 특히 철근 노출의 경우에는 40% 포인트 이상의 성능 개선을 보였다. 본 연구의 방법이 학습 데이터 구축이 어려운 도메인에 성능 개선을 가져올 것이라 기대한다.

• Smart Structures and Systems
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• 제5권4호
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• pp.415-426
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• 2009

This study focuses on the concept of multi-scale wireless sensor networks for damage detection in civil infrastructure systems by first over viewing the general network philosophy and attributes in the areas of data acquisition, data reduction, assessment and decision making. The data acquisition aspect includes a scalable wireless sensor network acquiring acceleration and strain data, triggered using a Restricted Input Network Activation scheme (RINAS) that extends network lifetime and reduces the size of the requisite undamaged reference pool. Major emphasis is given in this study to data reduction and assessment aspects that enable a decentralized approach operating within the hardware and power constraints of wireless sensor networks to avoid issues associated with packet loss, synchronization and latency. After over viewing various models for data reduction, the concept of a data-driven Bivariate Regressive Adaptive INdex (BRAIN) for damage detection is presented. Subsequent examples using experimental and simulated data verify two major hypotheses related to the BRAIN concept: (i) data-driven damage metrics are more robust and reliable than their counterparts and (ii) the use of heterogeneous sensing enhances overall detection capability of such data-driven damage metrics.