• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제27권5호
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• pp.113-119
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• 2023

인프라 구조물은 대부분 경제 성장기에 완공되었다. 이러한 인프라 구조물은 최근 들어 공용연수가 점차 증가하고 있어 노후 구조물의 비중이 점차 증가하고 있다. 이러한 노후 구조물은 설계 당시의 기능과 성능이 저하될 수 있고 안전사고로까지 이어질 수 있다. 이를 예방하기 위해서는 정확한 점검과 적절한 보수가 필수적이다. 이를 위해서는 우선 미세한 균열까지 정확히 탐지할 수 있도록 컴퓨터 비전과 딥러닝 기술에 수요가 증가하고 있다. 하지만 딥러닝 알고리즘은 다수의 학습 데이터가 있어야 한다. 특히 영상 내 균열의 위치를 표시한 라벨 영상은 필수적이다. 이러한 라벨 영상을 다수 확보하기 위해서는 많은 노동력과 시간이 필요한 실정이다. 이러한 비용을 절감하고 탐지 정확도를 높이기 위해서 본 연구에서는 mean teacher 방식의 학습 구조를 제안하였다. 이 학습 구조는 900장의 라벨 영상 데이터 세트와 3000장의 비라벨 영상 데이터 세트로 훈련되었다. 학습된 균열 탐지 신경망 모델은 300여장의 실험용 데이터 세트를 통해 평가되었고 탐지 정확도는 89.23%의 mean intersection over union과 89.12%의 F1 score를 기록하였다. 이 설험을 통해 지도학습과 비교하여 탐지 성능이 향상된 것을 확인하였다. 향후에 이러한 방법은 라벨 영상을 확보하는데 필요한 비용을 절감하는데 활용될 것으로 기대한다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제24권1호
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• pp.31-39
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• 2023

시설물의 고령화로 인한 유지관리 비용을 줄이고 안전성을 확보하기 위해서는 시설물 유지관리 데이터를 활용하여 향후 시설물의 상태를 예측하고 이를 유지관리 의사결정에 활용하는 것이 중요하다. 이를 위해 본 연구는 XGBoost를 활용하여 다양한 유지관리 정보로부터 향후 시설물의 부재 상태를 추정하는 방법론을 제안함을 목표로 한다. 방법론의 유효성을 검증하기 위해 교량시설물을 대상으로 샘플 데이터를 구축하고, 차기 정밀안전점검 및 정밀안전진단 시 부재 상태등급 예측모델을 개발 및 평가했다. 예측모델의 성능 평가 결과, 주요 부재(바닥판, 주형, 교대/교각) 상태등급을 예측하는 데 준수한 성능을 보였다(평균 F1 score 0.869). 또한 개발된 예측모델의 실무적 활용 가능성을 실증하기 위해 FMS 유지관리 데이터 관리 기능과 주요부재 상태등급 예측 기능을 제공하는 테스트베드를 구축했다. 이를 통해 본 연구에서 구축한 샘플 데이터와 예측모델을 활용하여 시설물 관리자에게 유지관리 의사결정에 필요한 시설물 정보 및 시설물 상태 예측정보를 제공할 수 있음을 확인할 수 있었다. 향후에는 추가적으로 데이터를 수집하고 다량의 데이터가 축적된 경우 좋은 성능을 보인다고 알려진 딥러닝 알고리즘을 활용함으로써 예측 성능을 높일 수 있다. 또한 제안된 방법론을 터널, 항만 등 다양한 시설물에 적용하여 상태등급 예측모델을 개발할 수 있다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제27권3호
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• pp.30-37
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• 2023

PSCB 거더교는 상하부 플랜지와 복부가 일체화된 폐합된 단면으로 일반적으로 거더와 바닥판이 분리된 교량과 구조적 특성이 상이하여 PSCB 거더교의 특성을 반영한 유지관리 방안이 필요하다. 고속도로 PSCB 거더교의 정밀안전진단 보고서를 수집하여 손상 유형을 분석한 결과, 공용 중 발생되는 열화·손상은 대부분 상부플랜지에 집중되어 있다. 특히 상부플랜지 하면의 교축방향 균열은 분석대상 PSCB 거더교의 약 70 %에서 발생되었고, 이는 외부하중에 의한 구조적 균열 보다 수화열, 건조수축 등 간접하중에 의한 균열로 판단된다. 공용중인 PSCB 거더교의 내구성 향상 및 유지관리 비용 절감 등을 위해서는 설계단계부터 구속 건조수축 균열의 제어가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 PSCB 거더교 상부플랜지 하면 균열의 주요 원인인 구속 상태에서의 건조수축으로 인하여 발생되는 균열에 대하여 Gilbert Model을 이용하여 직접 계산하고, 철근량, 철근직경 및 간격 등 영향인자를 분석하였다. 분석결과, 간접하중으로 인하여 발생되는 균열폭은 H16 철근 기준 철근비 0.01 이하, 철근비 0.01 기준 H19보다 직경이 큰 철근의 경우 허용 균열폭 0.2 mm를 초과하는 것으로 나타났으며, 최종적으로 균열폭 검토 결과를 바탕으로 PSCB 거더교 상부플랜지의 균열폭 제어 방안을 제안하였다.

• 한국지구물리탐사학회:학술대회논문집
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• 한국지구물리탐사학회 2004년도 정기총회 및 제6최 특별 심포지움
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• pp.138-156
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• 2004

석탑의 안전진단을 위하여 석탑상부의 무게를 지탱하며 하중을 지반으로 전달하는 기단부 내부의 형태파악은 필수적이며 이를 위하여 레이다 탐사(GPR)를 적용하였다. 기단부의 면석의 모양파악을 위하여 일반적인 GPR 탐사에 적용하는 monostatic 배열을 이용하여 획득한 수치 시뮬레이션 자료, 축소모형실험자료, 석탑자료에 구조보정을 적용하여 정확한 면석의 두께와 형태의 파악이 가능함을 알 수 있었다. 구조보정을 위한 속도측정은 외부에서 확인 가능한 경계면을 이용하거나, 탑신이나 갑석 등의 균질한 석재로 이루어져서 송/수신이 분리된 안테나를 이용하여 투과파의 속도를 측정하는 방식을 이용하였다. 기단부 내부의 형태파악을 위하여 탄성파 탐사에서 많이 적용되는 주시토모그래피 기법을 이용하여 영상화하였다. 3${\~}$5m내외의 석탑에서 투과파 획득을 위하여 500${\~}$900MHz의 주파수 대역이 필요함을 수치 시뮬레이션을 통하여 알 수 있었으며, 이러한 주파수 대역의 안테나를 이용하여 실제 석탑(3m내외)에서 투과파의 획득이 가능하였다. 여러 축소모형을 수행하여 주시토모그래피 기법을 적용한 결과 인공적으로 제작한 내부의 공기층의 위치와 속도를 확인할 수 있었고, 내부 매질의 변화에 따른 전파속도를 측정할 수 있었다. 이러한 내부 물성치와 형태는 석탑안전진단을 위한 기본 자료로 활용이 가능할 것이다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제18권6호
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• pp.60-71
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• 2014

대표적인 장대교량 형식인 사장교는 공용 중에 케이블 손상이 발생하는 경우 전체 구조계의 손상을 유발할 수 있으므로 신속한 유지관리가 필요하다. 손상발생 이후 대응시간을 가능한 단축하기 위해서 손상신호로부터 직접 이상거동을 판단할 수 있는 알고리즘에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 이상거동 감지 알고리즘의 정확도를 향상시키기 위해서는 구조물의 다양한 손상에 대한 충분한 양의 계측결과가 필요하다. 그러나 공용중인 교량에 손상을 주어 이상거동을 계측할 수 없으므로 수치적인 방법으로 이상거동을 모사하는 것이 효율적인 대안이 될 수 있다. 사장교 케이블의 손상을 모사하는 지금까지의 연구는 케이블의 강성변화를 단순한 장력변화로만 모사하여 해석하는 방법이 주를 이루었다. 이러한 해석방법은 설계목적의 정밀도는 확보할 수 있지만 케이블의 손상에 의한 구조물의 정확한 응답을 재현하지 못한다. 본 연구는 사장교의 손상을 모사하기 위해 강성 및 질량의 변화를 고려하는 직접적분법 Gradual Bilinear Method (GBM)을 제안하고 해석프로그램을 개발하였다. 개발된 해석방법을 단순모델을 이용하여 검증하고 실제 사장교모델을 이용하여 손상시각 및 손상지연시간에 따른 응답의 변화를 관찰하였다. 수행된 연구결과는 향후 건축/대형구조물의 안전관리를 위한 고정밀도 이상거동 감지알고리즘을 개발하고 검증하는데 활용될 수 있다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제2권3호
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• pp.37-45
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• 2000

콘크리트 라이닝, 방수막, 숏크리트 및 공동 등으로 구성된 터널 지보구조는 탄성파 반사법 응용면에서 일종의 박층구조로 간주될 수 있다. 그런데, 각 구성 매질의 경계면 및 물성은 무엇보다 터널 안정성평가를 위한 주요 정보가 되기 때문에 이에 대한 정밀 조사기법의 개발이 크게 요구되고 있는 실정이다. 최근, 국내 외에서 시도된 바 있는 GPR이나 Impact-Echo는 우선 박층에 대한 발생원 파형 길이(파장)면에서도 타당성을 잃게 되어 내부구조 분해능에 대한 상당한 불확실성을 나타내고 있다. 더구나, 현장응용에서 얻게되는 탄성파기록에는 여러 가지 불필요한 탄성파 도달 즉, 큰 진폭의 표면파, S파 반사파 및 변환파는 서로 중첩되어 지배적으로 발달될 것이 기대되기 때문에 이에 대처한 효율적인 측정 및 분석기법 개발이 불가피하다. 탄성파 모형 실험은 바로 상기 복합적인 문제를 구체화하고 또한 그에 따른 기술 개발을 촉진할 수 있는 유용한 기능을 갖고 있다. 따라서, 본 논문에는 터널 지보구조에 대등한 모형을 대상으로 탄성파 반사법 본연의 측정기법(roll-along법) 및 전산처리 과정에 의해 데이터를 취득하고 또한 전산처리 함으로써 주어진 내부구조를 어느 정도까지 재현할 수 있는가를 보여주고 있다. 비록, 측정 데이터에는 유용한 반사파보다는 이미 예상한 바 상기 불필요한 탄성파의 도달이 지배적으로 발달되고 있음이 관찰되었으나 적절한 측정 및 전산처리 과정은 주어진 내부구조에 대한 바람직한 결과를 초래하였다. 이러한 연구결실은 우선 선진국에서도 난제로 되어온 터널 지보구조 규명을 위한 하나의 계기를 마련함은 물론 나아가서 그의 현실화를 위한 기술개발을 가속화할 것으로 사료된다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제23권5호
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• pp.96-103
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• 2019

중층 철근콘크리트 주거형 건물은 국내에서 많은 비중을 차하며, 이러한 건물의 시공단계에서 발생 될 수 있는 문제에 대한 구조성능 분석이 필요하다. 이를 위하여, 25층 규모의 중층 철근콘크리트 주거형 건물을 예제모델로 선정해 구조성능 분석을 진행하였다. 예제모델을 5층, 10층, 15층, 20층, 25층의 시공단계 모델과 설계가 완료된 완공단계 모델로 구분해 구조해석을 수행하였다. 완공단계와 시공단계 모델들에 대하여, 고유치해석, 횡력저항성능, 완공단계에서의 설계강도비와 시공단계에서의 설계강도비를 비교를 통한 단면성능 검토를 수행하였다. 검토 결과, 시공단계와 완공단계 모두 횡변위와 층간변위비에서 건축구조기준 제한을 초과하지 않았는 것을 확인하였고, 단면성능 검토에서는 벽체의 일부 데이터를 제외한 모든 부재에서 구조적 안전성을 확인하였다. 따라서, 중층 철근콘크리트 주거형 건물의 완공단계에서 구조적 안정성이 확보되면 시공단계에서도 구조적 안정성 학보가 이루어진다는 결론을 도출할 수 있었다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제27권6호
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• pp.152-161
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• 2023

일반적으로 대용량의 수소를 저장하기 위해 사용되는 수직형 원통 용기는 강재로 제작되며, 사용 환경을 고려하여 제작된 받침 콘크리트 상부에 기초 슬래브에 선 설치된 앵커로 고정하는 방식이 사용된다. 이와 같은 방식은 지진과 같은 외력이 작용될 시 정착부에 응력이 집중될 수 있으며, 앵커 및 콘크리트 손상으로 인한 구조물의 전도 피해가 발생할 수 있다. 본 연구는 현장 조사를 통한 실제 운용중인 수직형 수소 저장용기를 특정하여 3차원 유한요소로 모델링하였고, 비 구조 요소의 내진 성능 검토에 사용되는 ICC - ES AC 156의 인공 지진 및 규모 5.0 이상의 국내 기록지진을 적용하여 거동 특성을 분석하였다. 실제 규모로 제작된 구조물을 대상으로 실험을 진행하는 것이 타당하지만 현실적 제약으로 수행하기에 어려움이 있어 해석적 접근 방식을 통하여 대상 구조물의 안전성을 검토하였다. 거동 특성의 경우 지진동에 의해 발생된 구조물의 응답 가속도는 검토되는 지진 하중 대비 평균적으로 10 배 이상 크게 증폭이 되는 것으로 나타났으며, 무게 중심이 위치되는 지점으로 전달될수록 감소되는 경향을 보였다. 취약 부위로 예상되는 하부 시스템(지지 기둥 및 앵커 정착부)의 경우 허용 응력을 만족하는 것으로 나타났지만, 정착을 위한 받침 콘크리트의 쪼갬 및 인장 강도는 허용 응력 대비 약 5 % 정도의 여유만이 있어 이에 대한 대처 방안이 요구된다. 본 논문에서 제시된 연구 결과를 바탕으로 향후 진동대 시험을 통하여 수행이 되는 수소저장 용기 제작에 필요한 설계 하중 및 조건 등의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제28권3호
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• pp.139-159
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• 2022

코로나19 이후 건강기능식품의 관심이 높아짐에 따라 수입 식품 안전성 검사의 중요성도 더욱 커지고 있다. 그러나 매년 증가하는 건강기능식품 수입량과 반대로 식품 검사에 필요한 예산과 인력은 한계점에 다다르고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 수출입 식품 중 건강기능식품을 대상으로 데이터의 특성을 살펴보고, 판별의 정확성과 결과의 설명 가능성을 고려하여 효율적으로 부적합 식품을 탐지할 수 있는 기계학습 모델 기반 자동화 시스템 설계 방안을 제시하는 것이다. 이를 위해 첫째, 부적합 판정에 영향을 미치는 식품 검사 데이터로부터 부적합 판정에 유의한 파생변수를 생성하며, 둘째, 건강기능식품 수출입 검사 데이터에 대한 탐색적 분석을 통해 클래스 불균형과 비선형성 등을 고려하여 영향변수를 선정하며, 셋째, 다양한 머신러닝 기법을 적용하여 모델 별 성능과 해석가능성에 대해 비교를 수행하고자 한다. 성능 분석 결과, 앙상블 모델이 가장 우수하였으며, 본 연구에서 제안하는 파생변수 및 모델이 수출입 식품 검사에서 활용하고 있는 시스템에 도움이 될 수 있음을 확인하였다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제10권2호
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• pp.102-110
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• 2009

교량구조물의 유지관리비용은 크게 증가하는 추세이며 이에 대한 교량의 점검은 많은 비용뿐만 아니라 시간과 노력이 소요된다. 따라서 사전에 교량의 보수 또는 보강이 필요한 시점을 파악하고 그 주기를 예측하는 것은 비용의 절감뿐만 아니라 교량 구조물에 대한 안전성을 확보하는데 크게 도움이 된다. 따라서 본 연구에서는 강박스 도로교량에 대한 신뢰성 있는 보수 또는 보강 주기를 추정하기 위하여 노후화에 따른 기존의 성능등급 곡선을 우선적으로 분석하였다. 이를 바탕으로 보수보강 확률함수를 정의하고 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 확률적으로 보수보강 주기를 추정하는 독자적인 방법을 정립하여 제시 하였다. 또한 결과에 대한 통계적 분석을 통하여 신뢰성을 검증하였으며 강박스 도로교량에 대한 통계자료에서 얻어진 보수 또는 보강 주기와 그 결과가 유사하였다. 본 연구에서 얻어진 결과는 강재 교량 구조물에 대한 신뢰성 있는 보수 또는 보강 주기를 예측하는데 크게 기여할 것으로 판단된다.