A USW based diagnostic procedure is presented for estimating the depth of surface-breaking cracks. The diagnosis is demonstrated on seven lab-scale SFRC beam specimens, which are subjected to the CMOD controlled three-point bending test to create real bending cracks. Then, the recorded multiple ultrasonic signals are examined with the signal processing techniques, including wavelet transform and two-dimensional Fourier transform, to investigate the relationships between the crack depth and two diagnostic indices, namely the attenuation coefficient and dispersion index (DI). Finally, the reliabilities of these indices for depth estimation are verified with the visually measured crack depths as well as the crack features obtained with a digital image processing algorithm. It is found that the DI outperforms the attenuation coefficient in depth estimation, where this index displays good agreement with the visual inspection for 86% of the inspected specimens.
In this study, we develop diagnostic technology for damage depth of fire-damaged concrete and propose methods for damage caused by fire by drying damaged concrete after immersion. As a result of the test, the damaged depth was clearly found when evaluating the depth of impurities caused by fire in a drying method after water had permeated, and it could be verified using thermogravimetric analysis.
본 연구에서는 스테레오비전 센서의 거리 정보와 컬러이미지를 합성하여 일정 거리 안에 있는 장애물을 탐색하는 방법을 제시하였다. 스테레오 비전 센서로 부터 취득한 깊이이미지(depth image)를 이용하여 거리 정보를 구하고 컬러 이미지와의 합성을 통해 모바일로봇 이동에 방해되는 장애물을 검출하였다. 검출된 장애물 정보는 모바일 로봇에 송신되어 무인이동장치로써 지역을 탐색하게 하여 깊이이미지 응용에 적용가능성을 평가하였다. 스테레오 비전 센서를 이용하는 무인이동장치의 성능을 평가하기 위해 장애물간의 거리에 대한 성능 평가를 하고 컬러이미지, 깊이이미지 그리고 합성이미지 유형에 따른 성능과 취득된 이미지 프레임의 수에 따른 성능도 살펴보았다. 처리 결과 깊이이미지에 비해 합성된 이미지가 개선된 성능을 보였다.
본 논문에서는 현실감을 높이기 위한 청각적 기술로 기하학적 방법을 사용하는 광선 추적(ray-tracing) 기반의 3D Sound rendering기술인 Sound-tracing을 사용한다. Sound-tracing은 사운드 전파(sound propagation)단계에서 많은 비용이 든다. 사운드 전파 비용을 감소시키기 위해 제안하는 알고리즘은 이전 프레임들의 평균 유효 frame 수를 계산하고 그 수치를 기반으로 공간에 따른 depth를 조절하는 방법이다. 실험 결과 depth를 조절하지 않은 결과와 비교하면 음원이 실내에 있었을 때 path 손실률은 0.72%이고 탐색 및 충돌검사 단계(traversal & Intersection test)가 85.13%의 계산량 감소를 보이고 전체 frame rate는 4.48% 증가하였다. 음원이 실외에 있었을 때 path 손실률은 0%이고 탐색 및 충돌검사 단계가 25.01%의 계산량 감소를 보이고 전체 frame rate가 7.85% 증가하였다. 이는 path 손실률을 최소화하면서 렌더링 성능을 올릴 수 있었다.
With the increasing number of aging buildings across Korea, emerging maintenance technologies have surged. One such technology is the non-contact detection of concrete cracks via thermal images. This study aims to develop a technique that can accurately predict the depth of a crack by analyzing the temperature difference between the crack part and the normal part in the thermal image of the concrete. The research obtained temperature data through thermal imaging experiments and constructed a big data set including outdoor variables such as air temperature, illumination, and humidity that can influence temperature differences. Based on the collected data, the team designed an algorithm for learning and predicting the crack depth using machine learning. Initially, standardized crack specimens were used in experiments, and the big data was updated by specimens similar to actual cracks. Finally, a crack depth prediction technology was implemented using five regression analysis algorithms for approximately 24,000 data points. To confirm the practicality of the development technique, crack simulators with various shapes were added to the study.
The Korea Research Institute of Ships and Ocean Engineering (KRISO), which is developing the core technology for the buoyancy engine of underwater gliders, has developed a test module that can vertically ascend and descend with a buoyancy engine to verify the performance of the developed buoyancy engine. The independent test module was tested in a 15 metre deep pit in the Ocean Engineering Basin to verify its ability to ascend and descend. In order to test at a shallower depth than the real sea, it was necessary to know the negative buoyancy value during descent and the time at which the buoyancy engine would be activated. To do this, we solved the equation of motion in the vertical direction to obtain these values and applied them to the tank test. To validate the usefulness of solving the equation, we also compared the depth of descent over time measured in the test with the results calculated from the solution.
자중에 의한 토압은 일반적으로 깊이에 따라 선형비례하여 증가되지만, 상재하중에 의해 발생되는 토압은 분포형태와 지반상태 및 경계조건에 따라 다르게 분포한다. 본 연구에서는 변위가 구속된 강성벽체에 연직상재하중에 의한 토압분포를 실험적으로 연구하기 위하여 실내모형토조[30 cm(폭) ${\times}$ 110 cm(길이) ${\times}$ 88 cm(높이)]에 각 2개의 로드셀이 배치된 8개의 토압판으로 구성된 강성벽체를 설치하여 연직상재하중의 크기와 위치(벽체에서 이격거리)를 변화시켜 가면서 토압분포와 토압의 영향범위를 관찰하였다. 실험결과, 연직상재하중에 의해 발생되는 수평토압은 일정위치에서 최대값을 보이고 깊어질수록 감소하여 한계깊이를 초과하면 무시할 만큼 작아졌다. 수평토압이 최대가 되는 깊이와 한계깊이는 연직상재하중의 크기와는 무관하게 벽체와의 이격거리에 따라 다르게 나타났다.
깊이맵은 현재 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이러한 깊이맵을 인공 신경망으로 생성하는 연구가 최근 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 기존의 기 제작된 깊이맵 생성 알고리즘을 합성곱 신경망으로 구현할 수 있는지에 대한 타당성을 검증한다. 먼저 깊이맵은 관심맵과 운동 히스토리 영상의 가중치 합으로 얻는다. 실험영상과 깊이맵을 합성곱 신경망의 입력과 출력으로 하여, 신경망을 학습시킨다. 정성적, 정량적 실험 결과는 제안한 합성곱 신경망이 깊이맵 생성 방법을 대체할 수 있다는 것을 보여준다.
콘크리트용 무기계 방수제는 내부 막을 형성하지 않기 때문에 무기계 방수제의 침투깊이 정량적으로 평가하기 어렵다. 그러나 무기계 방수제의 침투깊이 평가는 일관된 침투효율을 확보하는데 있어서 매우 중요한 평가지표 중 하나이다. 따라서 본 논문에서는 콘크리트용 무기계 방수제의 침투깊이 측정방법을 고안하였으며, 고안된 침투깊이 측정방법을 통하여 기존 무기계 방수제의 침투깊이를 평가하였다. 실험결과 고안된 무기계 방수제의 침투깊이 측정방법을 통하여 평가된 침투깊이는 90% 이상의 신뢰성이 있는 것으로 나타났다.
본 연구는 외부 프리스트레싱으로 보강된 철근콘크리트 보에 관한 문헌연구와 프리스트레싱 강재의 극한응력 예측식의 개발, 극한응력에 영향을 미치는 변수들에 대한 실험 등이다. 새로운 통합 예측식 개발을 위하여 비부착 프리스트레싱 강재의 극한응력에 대한 ACI 시방식을 확장하고 분석하였다. 본 논문에서는 외부 프리스트레싱 강재의 극한응력에 대한 새로운 합리적 예측식을 제안하고 있는데, 프리스트레싱 강재와 중립축의 깊이 비의 함수로서 표현하여 내부 철근의 영향을 고려하고 있다. 실험연구에서는 프리스트레싱 강재의 극한응력에 가장 큰 영향을 미치는 실험변수를 가지고 외부 프리스트레싱으로 보강된 철근콘크리트 보를 제작하여 실험하였다. 실험연구에서 채택한 영향인자들은 배부철근비, 외부 프리스트레싱 강재비, 지간과 PS강재높이 비 등이다. 실험결과는 분석되어 외부 프리스트레싱 강재의 극한응력에 대한 제안된 예측식의 합리성과 적용성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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