• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2007년도 정기 학술대회 논문집
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• pp.27-32
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• 2007

Determination of crack depth in filed using the self-calibrating surface wave transmission measurement and the cutting frequency in the transmission function (TRF) is very difficult due to variations of the measurement conditions. In this study, it is proposed to use the measured full TRF as a feature for crack depth assessment. A principal component analysis (PCA) is employed to generate a basis of the measured TRFs for various crack cases. The measured TRFs are represented by their projections onto the most significant principal components. Then artificial neural networks (NNs) using the PCA-compressed TRFs is applied to assess the crack in concrete. Experimental study is carried out for five different crack cases to investigate the effectiveness of the proposed method. Results reveal that the proposed method can be effectively used for the crack depth assessment of concrete structures.

• 비파괴검사학회지
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• 제27권2호
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• pp.164-172
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• 2007

콘크리트 구조물에서 발생하는 균열은 구조물의 심각한 성능 저하와 파괴를 유발할 수 있으며, 따라서 이러한 균열 손상의 조기 탐지 및 평가, 보수는 구조물의 건전성에 있어서 매우 중요한 부분이다. 특히, 균열의 평가를 위한 많은 방법들이 제안되었으며, 그 중에서도 자기 보정 표면파 투과 기법을 이용한 균열 깊이 추정법은 다른 방법에 비하여 균열의 깊이 변화에 가장 민감한 장점이 있는 방법이다. 그러나 자기 보정 표면파 투과 기법은 주파수에 따른 투과 함수의 변동성으로 인하여 정량적인 평가는 아직 어려운 실정이다. 본 연구에서는 측정된 자기 보정 표면파 투과 함수의 스펙트럼 에너지를 이용하여 균열 깊이를 추정하는 기법을 제안하고자 하며, 이 기법의 유효성을 판단하기 위하여 다양한 균열 깊이를 가진 콘크리트 슬래브를 이용하여 실험적인 연구를 수행하였다. 연구 결과 제안된 방법이 균열 깊이 평가에 유효하게 사용할 수 있으며, 또한 기존의 방법에 비하여 보다 정확한 균열 깊이를 추정하는 방법임을 알 수 있었다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제20권3호
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• pp.247-253
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• 2007

현장에서 콘크리트 구조물의 균열 깊이를 추정하기 위한 자기 보정 표면파 투과 측정과 측정된 투과 함수의 차단주파수를 이용하는 기존의 방법은 측정 조건에 따른 투과 함수의 변동성이 매우 커서 실제로 적용하기가 어려운 단점이 있다. 본 연구에서는 차단주파수와 같이 특정 주파수를 선정하여 균열 깊이를 추정하는 방법 대신에 측정된 자기 보정 표면파 투과 함수 자체를 균열 깊이 추정에 이용하는 방법을 제안하고자 한다. 이를 위하여 다양한 균열 깊이에서 측정된 자기 보정 표면파 투과 함수를 주성분 분석법을 이용하여 차원을 축소한 후, 축소된 투과 함수를 인공신경망의 입력으로 사용하여 이로부터 균열 깊이를 추정하는 방법을 제시하였다. 한편, 제안된 방법의 유효성을 판단하기 위하여 서로 다른 균열 깊이를 가진 5개의 실험체에 대하여 실험적인 연구를 수행하였으며, 실험 결과 제안된 방법이 콘크리트 구조물이 균열 질이 평가에 매우 유효한 방법임을 알 수 있었다.