• Smart Structures and Systems
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• 제31권4호
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• pp.325-334
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• 2023

Computer vision-based damage detection enables non-contact, efficient and low-cost bridge health monitoring, which reduces the need for labor-intensive manual inspection or that for a large number of on-site sensing instruments. By leveraging recent semantic segmentation approaches, we can detect regions of critical structural components and identify damages at pixel level on images. However, existing methods perform poorly when detecting small and thin damages (e.g., cracks); the problem is exacerbated by imbalanced samples. To this end, we incorporate domain knowledge to introduce a hierarchical semantic segmentation framework that imposes a hierarchical semantic relationship between component categories and damage types. For instance, certain types of concrete cracks are only present on bridge columns, and therefore the noncolumn region may be masked out when detecting such damages. In this way, the damage detection model focuses on extracting features from relevant structural components and avoid those from irrelevant regions. We also utilize multi-scale augmentation to preserve contextual information of each image, without losing the ability to handle small and/or thin damages. In addition, our framework employs an importance sampling, where images with rare components are sampled more often, to address sample imbalance. We evaluated our framework on a public synthetic dataset that consists of 2,000 railway bridges. Our framework achieves a 0.836 mean intersection over union (IoU) for structural component segmentation and a 0.483 mean IoU for damage segmentation. Our results have in total 5% and 18% improvements for the structural component segmentation and damage segmentation tasks, respectively, compared to the best-performing baseline model.

• 국제학술발표논문집
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• The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.242-249
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• 2009

High-rise construction sites, especially those situated in spatially constrained urban areas, have difficulties in timely delivery of materials. Modern techniques such as Just-in-time delivery, and use of information technology such as Project Management Information System (PMIS), are targeted to improve the efficiency of the logistics. Such IT-driven management techniques can be further benefited from state-of-the-art devices such as Radio Frequency Identification (RFID) tags and Ubiquitous Sensor Networks (USN), which has resulted in notable achievements in automated logistics management at the construction sites. Based on those achievements, this research develops USN hardware toolkits for construction lifts, which aims to be automated the vertical material delivery by sensing the material information and routing it automatically to the right place. The gathered information from the sensors can also be used for monitoring the overall status. The developed system will be tested in the actual high-rise construction sites to assess the system's feasibility. The proposed system is being implemented using Zigbee communication modules and RFID sensor networks which will communicate with the intelligent palette system (previously developed by the authors). To support the system, a lift-mountable intelligent toolkit is under development. Its feasibility test will be conducted by applying the implemented system to a test bed and then analyzing efficiency of the system and the toolkit. The collected test data will be provided as a basis of autonomous vertical transport equipment development. From this research, efficient management of the material lift is expected with increased accuracy, as well as better management of overall construction schedule benefited from the system. Further research will be expected to develop a smart construction lift, which will eliminate the need for human supervision, thus enabling a real 'autonomous' operation of the system.

• 한국지반신소재학회논문집
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• 제22권1호
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• pp.1-7
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• 2023

본 연구에서는 화학적 박리를 통해 흑연분말로부터 분리한 산화그래핀의 전기적특성을 개선시키기 위해 자가조립단층막 기술을 활용하였다. 반응물질로는 황산알루미늄(Al₂(SO₄)₃)을 적용하였으며, 시멘트를 기반으로 한 건설구조물의 자가센싱에 적용하기 위한 기초연구를 수행하였다. 전기저항 측정결과 대조군인 표준공시체와 대비할 때 GO 및 Al-GO가 함유된 공시체에서 각각 10.2%, 15.9% 개선되어 도체로서의 활용 가능성을 확인하였다. 미세구조분석 결과 Al-GO의 첨가에 따라 Al(OH)₃ gel형성을 확인하였으며, 이로 인해 공시체의 밀도를 향상시켜 전류의 흐름을 원활하게 개선시킨 것으로 판단된다. 이는, 단순 구조물이 아닌 구조물 자체로서 활용성을 지닐 수 있음을 시사하며, 스마트 건설자재로서의 가능성을 확인하였다.

• Smart Structures and Systems
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• 제31권5호
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• pp.485-500
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• 2023

Machine learning-based structural health monitoring (ML-based SHM) methods are researched extensively in the recent decade due to the availability of advanced information and sensing technology. ML methods are well-known for their pattern recognition capability for complex problems. However, the main obstacle of ML-based SHM is that it often requires pre-collected historical data for model training. In most actual scenarios, damage presence can be detected using the unsupervised learning method through anomaly detection, but to further identify the damage types would require prior knowledge or historical events as references. This creates the cold-start problem, especially for new and unobserved structures. Modal-based methods identify damages based on the changes in the structural global properties but often require dense measurements for accurate results. Therefore, a two-stage hybrid modal-machine learning damage detection scheme is proposed. The first stage detects damage presence using Principal Component Analysis-Frequency Response Function (PCA-FRF) in an unsupervised manner, whereas the second stage further identifies the damage. To solve the cold-start problem, mode shape assessment using the first mode is initiated when no trained model is available yet in the second stage. The damage identified by the modal-based method would be stored for future training. This work highlights the performance of the scheme in alleviating the cold-start issue as it transitions through different phases, starting from zero damage sample available. Results showed that single and multiple damages can be identified at an acceptable accuracy level even when training samples are limited.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.208-210
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• 2021

인터넷에 연결되는 사물의 수가 급격히 증가함에 따라 센서와 통신 기능을 포함해서 단순 모니터링 기능을 하거나, 서버로 전달하는 기능에서 벗어나 점점 인간에게 직접 가치를 제공하는 지능형 디바이스 개발 사업이 확장되고 있다. 따라서 디바이스가 주변 센싱 정보를 분석해서 주변 환경을 사용자들의 기호나 안전을 고려해서 변경하는 기술을 개발할 전망으로. 공기를 이용하여 다양한 효과를 가져올 수 있는 개발 제품에 생체신호 측정 시스템을 구축함으로써, 착좌 시 압력 분포의 변화 패턴을 통해 사용자의 상태를 파악할 수 있게 할 예정이다. 온도측정 센서와 사용자의 접촉을 통해 에어카시트 사용에 쾌적함을 높이고, 본 논문에서는 생체신호 측정 데이터에 의한 에어펌프 제어 시스템을 연계하여 구축하여 측정된 생체신호는 스마트폰 애플리케이션을 통해 보호자가 확인 및 조절을 할 수 있도록 하여 효과적으로 관리가 가능한 구축 시스템을 제안한다.

• Composites Research
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• 제36권5호
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• pp.342-348
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• 2023

최근 웨어러블 소자를 이용한 신체와 주변 온도의 실시간 모니터링에 대한 수요가 급격히 증가하고 있다. 그래핀 기반 써미스터가 고성능 유연 온도 센서로 개발되어 왔다. 본 연구에서는 단일층 그래핀의 온도 측정 성능을 개선하기 위하여 표면에 polyethylenimine(PEI)를 코팅하여 저항 온도 계수(TCR)를 조절하였다. 화학기상증착법(CVD)에 의해 합성한 단일층 그래핀은 습식 전사 공정을 통해 원하는 기판에 전사되었다. PEI에 의한 계면 도핑을 유도하기 위하여, 소수성의 그래핀 표면을 산소 플라즈마 처리를 통해 결함을 최소화하면서 친수성으로 제어하였다. PEI 도핑 효과를 전계효과트랜지스터(FET)를 이용하여 확인하였다. PEI 도핑에 의해서 CVD 그래핀의 TCR 값이 30~50℃의 온도 범위에서 -0.49(±0.03)%/K로 향상된 것을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_2호
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• pp.893-906
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• 2020

본 논문은 국토관측위성용으로 제작된 정밀영상생성시스템의 위치정확도 분석에 대해서 보고한다. 국토관측위성의 발사 예정 시기는 2021년으로, 아직 발사되지 않아 국토관측위성과 유사한 사양을 가지는 KOMPSAT-3A 위성영상을 활용하여 분석하였다. 본 논문에서는 한반도를 촬영한 30장의 영상을 이용하여 초기센서모델의 위치정확도, 정밀센서모델의 모델점 위치정확도, 검사점을 활용한 정밀센서모델의 위치정확도, 정밀정사영상의 위치정확도에 대한 측정을 수행하였다. 본 연구는 정확한 GCP 확보 시 2 pixel 이내의 RMSE를 갖는 것을 목표 위치정확도로 한다. 그 결과, 검사점을 활용한 정밀센서모델의 위치정확도는 남한에서 약 1.85 pixel, 북한에서 약 2.04 pixel의 위치정확도를 갖는 것을 확인하였으며, 정밀정사영상의 위치정확도는 남한에서 약 1.15 m, 북한에서 약 3.23 m의 위치정확도를 갖는 것을 확인 할 수 있었다. 전반적으로 남한의 정확도에 비해 북한의 정확도가 낮은 것을 확인 할 수 있었으며, 이는 북한지역 영상의 GCP(Ground Control Point) 품질이 남한의 GCP 품질에 비해 좋지 않았기 때문에 측정된 정확도에 영향을 준 것으로 확인되었다. 또한, 특히 북한지역에서 정밀센서모델 대비 정밀정사영상의 정확도가 다소 떨어지는 것을 확인할 수 있었다. 이는 북한 영상의 정사보정 시 사용한 DTM의 정확도가 남한에 비해 좋지 않아 발생한 것으로 판단하였다. 향후 본 연구진이 제시한 원인 외, 위치정확도에 영향을 줄 수 있는 요인들에 대한 추가적인 연구가 이루어져야 할 것이다.

• 한국지구과학회지
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• 제41권2호
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• pp.129-136
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• 2020

가뭄은 일반적으로 장기간에 걸쳐 물 공급이 부족하여 나타나는 환경 재앙 중 하나로 대부분 넓은 지역에 걸쳐 나타난다. 원격탐사 자료는 이러한 넓은 지역에서 나타나는 가뭄 모니터링에 적합한 방법이다. 따라서 이 연구에서는 강원도 소양호 지역의 Landsat 위성 영상 자료를 활용하여 약 30년(1985-2015) 동안의 소양호 면적을 산출하고 이를 가뭄 패턴과 분석하였다. 특히 ISODATA, Maximum likelihood 및 인공신경망을 활용하여 Landsat 영상을 분류하여 소양호 면적을 산출하였다. 또한 가뭄 패턴을 분석하기 위하여 산출된 호수 면적과 소양호 지역의 강수량을 활용한 표준강수지수(Standardized Precipitation Index: SPI)와의 상관관계를 분석하였다. 영상 분류 연구 결과, ISODATA, Maximum likelihood 및 인공신경망 방법 중에서 호수 면적 산출의 최적의 방법은 인공신경망 방법임을 알 수 있었다. 또한, 인공신경망 방법을 적용하여 산출한 호수 면적과 SPI와의 상관관계 분석 결과 R² 값이 0.52를 가진다. 즉, SPI지수가 낮을 때 호수 면적이 감소하는 것을 알 수 있었다. 즉 호수 면적 변화를 통하여 소양호 지역의 가뭄 상태 감지 및 모니터링이 가능하다는 것을 알 수 있었다. 이 연구는 향후 지역 가뭄 모니터링 프로그램 개발 등에 사용이 가능할 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.586-596
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• 2011

현재 IT 분야는 응용을 수행하는 처리 장치가 소형화, 고성능화되고, 센서 기술의 비약적 발달로 인해 다양한 스마트 기능 실현이 가능해지고 있다. 특히, 측정된 사용자 정보를 기반으로 다양한 분석 및 예측을 시도하는 UX(User Experience) 분야는 UI(User Interface)를 중심으로 최근 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 실세계에서 행동하는 사용자 경험 정보를 효과적으로 분류하고 저장하는 표준화된 형식의 공통 프레임워크에 대한 연구는 아직 미비하다. 본 논문에서는 실세계에서 센싱되어 해석되는 다양한 사용자의 행동정보를 체계적으로 저장 및 참조하기 위한 정보 표현 모델로 AUX(Associative User Experience) 모델과 처리구조를 제안하였다. 이러한 표현모델과 처리체계 분리는 인문적인 사용자 정보의 특성과 기술적인 처리체계의 독립을 통해 AUX 모델 적용 및 처리체계에 전문성과 생산성 및 유연성을 보장한다. AUX 모델은 관심 있는 사용자의 다양한 동작 정보를 확장된 E-TCPN 모델을 이용하여 표현하였다. 그리고 AUX 모델을 응용에서 참조할 수 있도록 XML을 이용한 자료구조로 표현하였다. XML로 표현된 AUX 모델은 응용에서 처리할 수 있는 AUX 정보처리 아키텍처를 설계하고, 이를 적용하여 성능 분석을 수행하기 위해 VOD 서버의 스트리밍 트래픽을 할당하는 MPP 알고리즘을 개선하여, AUX가 처리되는 과정을 나타내었다. 그리고 성능을 분석하기 위해 VOD의 MPP 트래픽 할당 기법에 적용하고, 동작을 시뮬레이션 하였다. AUX 모델을 적용한 MPP 트래픽 할당 알고리즘은 적용하지 않은 알고리즘에 비해 재생 편차가 10.41% 향상되었음을 알 수 있었다. 성능분석 결과는 사용자의 접근 매체 유형과 접근 콘텐츠 정보를 AUX로 변환하여, 동적 트래픽 할당을 위한 MPI, CPI 계산 결과가 스케듈링에 반영되어 재생 성능이 향상 되었음을 알 수 있었다.

• Smart Structures and Systems
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• 제24권6호
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• pp.769-781
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• 2019

Dynamic displacement response of civil structures is an important index for in-construction and in-service structural condition assessment. However, accurately measuring the displacement of large-scale civil structures such as high-rise buildings still remains as a challenging task. In order to cope with this problem, a vision-based system with the use of industrial digital camera and image processing has been developed for long-distance, remote, and real-time monitoring of dynamic displacement of supertall structures. Instead of acquiring image signals, the proposed system traces only the coordinates of the target points, therefore enabling real-time monitoring and display of displacement responses in a relatively high sampling rate. This study addresses the in-situ experimental verification of the developed vision-based system on the Canton Tower of 600 m high. To facilitate the verification, a GPS system is used to calibrate/verify the structural displacement responses measured by the vision-based system. Meanwhile, an accelerometer deployed in the vicinity of the target point also provides frequency-domain information for comparison. Special attention has been given on understanding the influence of the surrounding light on the monitoring results. For this purpose, the experimental tests are conducted in daytime and nighttime through placing the vision-based system outside the tower (in a brilliant environment) and inside the tower (in a dark environment), respectively. The results indicate that the displacement response time histories monitored by the vision-based system not only match well with those acquired by the GPS receiver, but also have higher fidelity and are less noise-corrupted. In addition, the low-order modal frequencies of the building identified with use of the data obtained from the vision-based system are all in good agreement with those obtained from the accelerometer, the GPS receiver and an elaborate finite element model. Especially, the vision-based system placed at the bottom of the enclosed elevator shaft offers better monitoring data compared with the system placed outside the tower. Based on a wavelet filtering technique, the displacement response time histories obtained by the vision-based system are easily decomposed into two parts: a quasi-static ingredient primarily resulting from temperature variation and a dynamic component mainly caused by fluctuating wind load.