• 한국방재안전학회논문집
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• 제15권4호
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• pp.11-20
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• 2022

국내의 앵커볼트 일반 비파괴 검사법은 육안검사와 타음검사를 적용하고 있으나, 육안검사는 기초에 포함된 부분이나 너트 및 베이스 플레이트가 설치된 부분에서 앵커볼트의 부식이나 피로균열 등을 확인하는 것이 어렵다. 타음검사는 주변 환경과 개인차에 의한 영향을 받기 때문에 객관적인 조사가 어려운 것이 현실이므로 이러한 결함을 정량적으로 추정할 수 있는 비파괴 검사 기술개발이 필요하다. 국내 도로시설물 앵커볼트의 점검은 육안조사를 수행하고 있으며, 교량받침, 낙교방지시설 등의 앵커볼트 중요도가 높으므로 기존 점검방법과 함께 비파괴검사 기술을 개발하여 앵커볼트의 예방정비를 통해 교량 수명연장에 기여할 필요가 있다. 본 기술 개발을 통해 현재 수행하고 있지 않은 앵커볼트의 비파괴검사를 수행함으로 도로시설물 앵커볼트의 선제적/능동적 유지관리가 가능한 기술로 연구개발 및 실용화가 시급하다. 본 논문에서는 비파괴 검사 기법 중 초음파탐상법(Ultrasonic test)을 적용하여 부식, 균열 등 앵커볼트의 결함 검출 가능성 및 실뢰도를 실험적으로 검증하였다. 기술 개발이 완성되면 검사 신뢰성 향상 원천기술 확보로 앵커볼트에 대한 선제적/능동적 유지관리의 실현이 가능할 것으로 기대된다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제7권1호
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• pp.15-27
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• 2022

최근 5년간 차량 단독사고 교통사고 치사율이 전체 사고보다 4.7배 높은 것으로 집계되고 있으며, 차량 단독사고를 즉각적으로 감지하고 대응할 수 있는 시스템 구축이 필요하다. 본 연구는 가드레일에 충격과 차량 진입 감지 IoT(Internet of Thing) 센서를 부착하여 가드레일 충격 발생 시 사고 현장의 영상을 인공지능 기술을 통해 분석하고 구조기관에 전송하여 빠른 구조작업을 수행하여 피해를 최소화 시킬 수 있는 방법론을 제시한다. 해당 구간 내 차량 진입과 가드레일 충격 감지를 위한 IoT 센서 모듈과 차량 이미지 데이터 학습을 통한 인공지능 기반 객체 탐지 모듈을 구현하였다. 그리고, 센서 정보와 영상 데이터 등을 통합적으로 관리하는 모니터링 및 운영 모듈도 구현하였다. 시스템 유효성 검증을 위하여 충격 감지 전송속도와 자동차 및 사람 객체 탐지 정확도, 센서 장애감지 정확도를 측정한 결과, 모두 목표치를 충족하였다. 향후에는 실제 도로에 적용하여 실데이터를 적용한 유효성을 검증하고 상용화할 계획이다. 본 시스템은 도로 안전 향상에 이바지할 것이다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.771-782
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• 2021

고속화도로 및 자동차전용도로와 같은 고속도로에서는 중대형 교통사고, 도로시설물 파손 및 유지/보수작업, 차량 고장 및 정지 등 규칙/불규칙한 상황이 빈번히 발생한다. 이러한 규칙/불규칙적 상황을 즉각적으로 인식하여 운전자들에게 교통 서비스를 제공하는 것이 요구되었으며, 이를 해결하기 위해 신속히 데이터를 수집하고 비정상적인 교통상황을 검지하는 것에 대한 다양한 기법들이 개발되었다. 하지만 인프라에 대한 유지/보수와 검지율, 위치에 대한 정확성 등 개선점이 요구되었다. 본 연구에서는 고속도로내 돌발상황 검지를 위해 기존 연구에 대한 고찰과 자동차 위치정보(GPS, Global Positioning System) 기술, 교통공학 이론적 관점의 연구를 통해 고속도로 돌발상황 정의와 알고리즘 개발로 시스템을 구축하고 테스트베드를 운영하여 돌발상황 알고리즘 검증과 실증에 활용할 수 있는 방안을 제시하였으며, 돌발상황 발생 시 예측 가능한 사고를 줄일 수 있는 2차 사고에 대한 효과와 예측 불가능한 사고의 검지 시간을 줄여 부상자에 대한 골든타임 확보할 것으로 기대된다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제39권7호
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• pp.31-37
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• 2023

터널은 지중에 건설되는 구조물이므로 육안으로 터널 강지보재의 위치 등의 확인이 불가능하다. 이에, 터널 유지관리시에는, 일반적으로 GPR 이미지를 활용하여 강지보재 탐지를 수행한다. 인공신경망을 통한 GPR 이미지 분석에 대한 연구는, 주로 지하배관, 도로 손상 등의 탐지에 집중되어 있으며, 강지보재 등의 터널 GPR 데이터를 분석한 사례는 해외와 국내 모두 제한적이다. 본 연구에서는, 합성곱 신경망을 기반으로 하는 1단계 객체인식 알고리즘인 YOLO를 활용하여, GPR 데이터를 바탕으로 한 터널 강지보재의 위치 탐지를 자동화하고, 그 성능을 분석한다. 원본 이미지 데이터는 총 512개이며 원본 이미지 데이터로 이루어진 데이터 세트와 원본 이미지 데이터와 증식기법이 적용된 이미지 데이터를 병합한 2,048개의 데이터로 이루어진 데이터 세트를 해석에 활용하였다. 증식한 데이터를 사용한 모델의 강지보재 누락율(전체 강지보재와 탐지하지 못한 지보재 숫자의 비율)은 0.38%, 원본 데이터만을 활용한 모델의 강지보재 누락율은 7.18%로 나타났다. 따라서, 분석 자동화 측면에서는, 증식기법이 적용된 데이터 세트를 활용하는 것이 더 실용적일 것으로 판단된다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제75권4호
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• pp.519-527
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• 2020

Dynamic analysis of a vehicle-track coupling system is important to structural design, damage detection and condition assessment of the structural system. Deterministic analysis of the vehicle-track coupling system has been extensively studied in the past, however, the structural parameters of the coupling system have uncertainties in engineering practices. It is essential to treat the parameters of the vehicle-track coupling system with consideration of uncertainties. In this paper, a method for predicting the bounds of the vehicle-track coupling system responses with uncertain parameters is presented. The uncertain system parameters are modeled as fuzzy variables instead of conventional random variables with known probability distributions. Then, the dynamic response functions of the coupling system are transformed into a component function based on the high dimensional representation approximation. The Lagrange interpolation method is used to approximate the component function. Finally, the bounds of the system's dynamic responses can be predicted by using Monte Carlo method for the interpolation polynomials of the Lagrange interpolation function. A numerical example is introduced to illustrate the ability of the proposed method to predict the bounds of the system's dynamic responses, and the results are compared with the direct Monte Carlo method. The results show that the proposed method is effective and efficient to predict the bounds of the system's dynamic responses with fuzzy variables.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제16권1호
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• pp.60-69
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• 2020

연구목적: 공동 성장과정 모니터링은 일반 및 관찰등급을 대상으로 공동의 규모 및 토피의 변화를 주기적으로 관찰하여 공동의 크기 변화를 관측하는 것으로서, 일반 및 관찰등급 공동을 비파괴적인 방법으로 평가하여 체계적인 공동관리방안 수립을 위한 것이다. 연구방법: GPR탐사 장비를 활용하여 취득한 노면영상 및 주변현황 영상을 시험 대상 공동조사서에 표기되어 있는 주변 현황과 GPR 탐사 레이더그램에서 해당위치의 심도별 평면과 종단 및 횡단면을 분석한다. 최초 발견 공동의 노면영상에 나타난 거리와 주변 표식을 활용하여 정확한 위치를 선정하고, 해당위치의 레이더그램을 호출하여 시험 공동을 분석한다. 연구결과: 일반 및 관찰등급의 공동 30개소에서 모니터링 시험을 실시한 결과, 9개소가 복구가 완료되었으며, 시험공동 21개소에서 규모의 변화가 나타났고, 13개소에서 규모 및 등급의 변화가 동시에 발생하였다. 결론: 노면하부 공동은 매설관의 손상, 시공불량, 지하수 유출에 의한 토사유출, 폐기물, 지반진동 등의 다양한 원인으로 발생되나, 장기적인 모니터링을 통한 시험 결과, 지하수 및 국지성 호우 등의 환경적 외부 요인이 주된 영향임을 판단 할 수 있다.

• 한국소음진동공학회논문집
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• 제26권3호
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• pp.270-280
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• 2016

노치가 있는 보에 부착된 압전소자의 전기역학적 어드미턴스 전이과정을 파전달 관점에서 규명한다. 유한요소 해석을 통해 노치가 있는 보에서 잔향하는 램파에 대한 수치해를 구한다. 보에 병치된 압전소자의 분극을 이용하여 노치에 의해 발생하는 모드변환된 램파 신호를 추출한다. 전기역학적 어드미턴스의 전이과정을 보여줄 수 있는 일련의 템포럴 스펙트럼은 모드변환된 램파 신호들을 시간영역에서 순차적으로 절단한 후, 고속 푸리에 변환을 적용하여 계산한다. 절단 시간이 상대적으로 작을 때 이에 대응되는 템포럴 스펙트럼은 입력 주파수 대역의 특성이 지배적이다. 그러나, 절단 시간이 증가함에 따라 입력 주파수 대역 내에 존재하는 보의 모달 특성이 템포럴 스펙트럼에 중대한 영향을 준다. 이는 보에서 잔향하는 모드변환램파가 보의 공진에 기여함을 의미한다. 각 공진주파수 부근에서 템포럴 스펙트럼에 대한 제곱평균제곱근을 계산한다. 모든 공진주파수 부근에서 절단시간에 따라 제곱평균제곱근은 증가한다. 마지막으로, 보의 손상 진단 측면에서 수치해석 결과의 시사점에 대해 논의한다.