• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2022년 정기학술대회 논문집
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• pp.347-348
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• 2022

본 연구에서는 무인이동체를 활용한 철도교량의 외관조사 점검을 보다 효율적이고 객관성 있게 수행하기 위하여 무인이동체를 통해 촬영된 이미지를 딥러닝 기반 분석기술을 활용하여 손상 자동으로 분석 하기위한 기술을 연구하였다. 철도교량의 외관 손상 중 균열, 콘크리트 박리·박락, 누수, 철근노출에 대한 손상 이미지를 추출하여 딥러닝 분석 모델을 생성하고 학습한 분석 모델을 적용한 시스템을 실제 현장에 적용 테스트를 수행하였으며 학습 구현된 분석모델의 검측 재현율을 검토한 결과 평균 95%이상의 감지성능을 검토할 수 있었다. 개발 제안된 자동손상분석 기술은 기존 육안점검 결과 대비 보다 객관적이고 정밀한 손상 검측이 가능하며 철도 유지관리 분야에서 무인이동체를 활용한 외관조사 업무를 수행함에 있어 기존 대비 객관적인 결과도출과 소요시간, 비용저감이 가능할 것으로 기대된다.

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2017년 정기학술대회
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• pp.197-198
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• 2017

인공재해와 자연재해로 인해 발생하는 비정상 하중에 의해 국부손상이 발생된 철골 교량 구조물은 추가적인 2차 붕괴의 위험요소들을 내재하고 있어 신속한 전면 해체가 요구된다. 본 시공 사례는 건설실패와 태풍 및 지진으로 국부손상이 발생된 철골 트러스 구조의 교량의 긴급해체를 위해 발파해체 공법을 적용한 사례이다. 철골 부재의 절단을 위해 성형폭약이 필요하지만 현지에서 수급이 불가능한 상태이기 때문에 장약용기를 직접 제작하고 에멀젼 폭약을 충전하여 만든 성형폭약을 이용하여 발파해체에 적용하였다. 직접 제작한 성형폭약을 이용하여 발파해체한 결과 철골 부재가 정확히 절단되면서 교량의 중앙부가 수직자유낙하하고, 교량의 양 끝단은 지지부를 중심으로 회전낙하 하였다. 또한 존치 구조물 및 주변에 피해가 발생하지 않았으며, 발파 후 파쇄 상태는 매우 양호하였다. 이로 인해 직접 제작한 성형폭약의 절단 성능을 확인할 수 있었으며, 신속하고 안전하게 국부손상이 발생된 구조물을 해체하였다.

• 한국지진공학회논문집
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• 제8권3호
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• pp.77-86
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• 2004

본 연구에서는 교량의 내진보강방안을 합리적으로 결정하기 위하여 기존교량 및 보강된 교량의 지진하중에 대한 손상가능성을 이용하여 보강에 따른 내진성능 향상효과를 분석하였다. 교량의 내진보강에 따른 효과는 기존교량 및 보강된 교량에 대해 평가된 보강우선순위의 변화를 통하여 분석하였다. 이를 위하여 본 연구에서는 선행적으로 교량의 사용수명동안에 발생가능한 지진하중에 의한 지진취약부위의 손상확률과 손상으로 인해 예상되는 총 손실비용에 근거한 지진취약부위별 가중치를 이용하여 교량별 내진보강 우선순위를 결정할 수 있는 평가기법을 제안하였다. 제안된 평가기법의 타당성을 검증하기 위하여 다른 형식을 갖는 4개의 PSC 거더교를 대상으로 내진보강 우선순위를 평가하였다. 또한 각 지진취약부위별로 내진 보강된 교량에 대해 재평가된 순위지수를 기존교량에 대해 평가된 결과와 비교함으로써 각 교량별로 적용된 보강기법의 적합성을 검토하였다. 기존교량 및 보강된 교량에 대한 모의분석결과로부터 적용된 보강방안에 따라 해당취약부위의 손상가능성은 상당히 감소될 수 있으나 반면에 인접한 지진취약부위의 손상가능성은 증가되는 경향을 보이는 것으로 나타났다. 그러므로 기존교량에 대한 합리적인 보강방안을 결정하기 위해서는 내진보강에 따른 교량의 전체적인 거동특성변화에 따른 보강효과분석이 필수적으로 요구되며, 이는 본 연구에서 제안한 내진보강 우선순위 평가기법에 따라 기존교량 및 보강된 교량의 보강우선순위를 평가, 비교함으로써 효과적으로 수행될 수 있는 것으로 분석되었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제43권2호
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• pp.165-173
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• 2023

교량에 발생하는 손상에 대한 관리 및 평가는 정기적인 점검으로 작성된 보고서와 외관조사망도 및 손상물량표를 포함한 점검 및 진단자료에 기초한다. 이러한 자료 대부분은 2D 기반의 문서형식으로 작성되어 있고, 표준화된 방식으로 디지털화하기 어려워 정해진 목적 외의 활용이 쉽지 않다. 이에 본 연구에서는 점검자료를 기반으로 손상을 포함한 BIM 기반 교량모델을 구축하는 방법을 제시하고, BIM 표준을 준용하는 유지관리용 건설정보교환표준인 COBie (Construction Operations Building Information Exchange)를 사용하여 모델로부터 도출한 스프레드시트 데이터 형식의 손상정보들을 교량모델과 연계하여 관리하고 활용하는 방법을 제시하였다. 또한 전술한 방법들을 이용해 손상이 발생한 교량 상부구조 각 부위별 상태등급을 디지털 데이터 기반으로 자동화된 방법으로 평가하는 방법을 제안하였다. 본 연구에서 제안된 방법들은 PSC I형 콘크리트 교량의 상부구조를 대상으로 검증이 이루어졌으며 그 실효성이 검증되었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제40권2호
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• pp.233-238
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• 2020

구조물 건전도 모니터링 시스템을 기반하는 교량 딥러닝 손상 추정 기법들은 대부분 지도학습을 기반으로 하고 있다. 지도학습의 특성상 손상 위치 추정 딥러닝 모델의 학습을 위해 교량의 손상 위치를 나타내는 라벨(Label) 데이터와 이에 따른 교량의 거동 데이터가 필요하다. 하지만 실제 현장에서 손상 위치 라벨 데이터를 정확히 얻어내는 것은 매우 어려운 일이므로, 지도학습 기반 딥러닝은 현장 적용성이 떨어진다는 한계가 있다. 반면에, 비지도학습 기반 딥러닝은 이러한 라벨 데이터 없이도 학습이 가능하다는 장점이 있다. 이러한 점에 착안하여 본 연구에서는 비지도 학습의 대표적인 딥러닝 기법인 Variational Autoencoder를 활용한 교량 손상 위치 추정의 방법을 제안하고 검증하였으며, 그 결과, 교량 손상 위치 추정을 위한 VAE의 적용 가능성을 보였다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제26권6호
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• pp.93-101
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• 2022

국내 RC 슬래브교의 경우 공용연수가 20년 이상인 교량이 전체의 70% 이상을 차지하며, 노후화된 구조물의 수가 증가함에 따라 구조물의 안전 진단 및 유지관리의 중요성이 증가하는 실정이다. 고속도로 교량의 경우 바닥판 균열은 열화현상의 우선적인 원인이 되며, 교량 내구성 및 사용수명 저하에 밀접한 관계가 있다. 또한 신축이음과 교량받침 등의 부재 손상으로 인한 손상 발생 비율이 약 73%로 주부재보다 높다. 따라서 본 연구에서 교량 부재 손상과 바닥판 열화가 결합된 손상 시나리오를 정의하였다. 설계하중으로는 일교차를 고려한 온도 증감과 차랑햐중을 고려하여 개별 단일 손상 및 이종손상 시나리오 발생 시 바닥판 응력 분포와 최대 응력 발생 지점을 비교 분석하였다. 또한 바닥판 열화의 주요한 원인이 되는 균열의 점검 및 진단이력데이터 기반으로 공용연수 별 손상 시나리오에 대한 손상확산 분석 및 상태등급 예측을 수행하였다. 교량부재 손상이 동반되어 발생하는 이종손상의 경우 단일손상 대비 균열 면적율과 손상확산율이 증가되며, 상태등급 C에 도달하는 시기도 매우 빠를 것으로 예측된다. 따라서 교량부재 손상이 발생하였을 때, 신속한 보수 및 교체가 이루어지지 않으면 바닥판의 손상 발생과 손상 확산으로 인한 2차 피해를 유발하는 원인이 될 수 있다. 따라서 바닥판 응답에 대한 지속적인 관찰과 대응이 필요할 것으로 판단된다.

• 한국강구조학회 논문집
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• 제22권1호
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• pp.13-20
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• 2010

지진에 의한 철도교량의 손상은 철도 교통에 큰 영향을 미치기 때문에 철도 시스템의 내진성능 확보에 있어서 교량 시스템에 대한 지진 위험도 평가는 매우 중요하다고 할 수 있다. 교량의 지진 취약도는 교통 시스템의 지진 위험도 평가를 위한 효과적인 도구로 사용될 수 있는데, 최근 들어 교량의 지진 취약도 해석에 대한 연구가 많이 이루어져 왔으나 대부분의 경우 개별 교량 또는 특정 교량형식을 대표하는 단일 교량에 대해서만 취약도 연구를 수행하였을 뿐 실제 임의의 여러 경간수를 가지는 교량 군(群) 전체에 대한 지진 취약도 연구는 이루어진 바가 없다. 본 연구에서는 국내 철도교의 대표형식 중의 하나인 무도상 강판형 철도교에 대하여 경간 변화를 고려한 지진 취약도 해석을 수행하였다. 먼저 교량 주요 요소의 손상 정보를 수집한 후 이를 바탕으로 시스템의 전체적 손상을 나타낼 수 있는 시스템 손상지수를 정의하였으며, 이렇게 정의된 시스템 손상지수를 이용하여 교량 주요 요소의 손상을 통합하는 시스템 손상에 대한 지진 취약도를 작성하였다. 2경간 에서 15경간까지 경간수를 증가시키며 무도상 강판형 철도교에 대한 지진 취약도 함수를 작성하였으며, 이를 바탕으로 전확률 이론(Total Probability Theory)을 적용하여 국내 무도상 강판형 철도교의 실제 경간 분포를 고려한 전체 무도상 강판형 철도교량 군(群)에 대한 지진 취약도를 작성하였다. 본 연구는 교량의 경간 수에 따른 지진 취약도를 탄력적으로 작성할 수 있게 해주어 철도의 노선 별 내진성능 평가 시 이를 효율적으로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제42권1호
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• pp.117-126
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• 2022

현재 국내 교량 구조물은 지속적으로 증가 및 대형화되고 있으며 그에 따라 공용된 지 30년 이상 된 노후 교량도 꾸준히 늘어나고 있다. 교량 노후화 문제는 국내뿐 아니라 전 세계적으로도 심각한 사회 문제로 다루어지고 있으며, 기존 인력 위주의 점검 방식은 그 한계점을 드러내고 있다. 최근 들어 딥러닝 기반의 영상처리 알고리즘을 활용한 각종 교량 손상탐지 연구가 이루어지고 있지만 교량 손상 데이터 세트의 한계로 인하여 주로 균열 1종에 국한된 교량 손상탐지 연구가 대부분이고, 이 또한 Close set 분류모델 기반 탐지방식으로서 실제 교량 촬영 영상에 적용했을 시 배경이나 기타 객체 등 학습되지 않은 클래스의 입력 이미지들로 인하여 심각한 오인식 문제가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 균열 포함 5종의 교량 손상을 정의 및 데이터 세트를 구축해서 딥러닝 모델로 학습시키고, OpenMax 알고리즘을 적용한 Open set 인식 기반 교량 다중손상 인식 모델을 개발했다. 그리고 학습되지 않은 이미지들을 포함하고 있는 Open set에 대한 분류 및 인식 성능평가를 수행한 후 그 결과를 분석했다.

• 대한토목학회논문집
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• 제38권4호
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• pp.621-625
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• 2018

본 연구는 딥러닝을 활용하여 교량 점검보고서에서 손상 및 손상 인자를 자동으로 식별하는 방법을 제안한다. 교량 점검보고서에는 점검 결과 발견된 손상 및 원인 분석 결과가 기록되어 있다. 그러나 점검보고서의 양이 방대하여 인력으로 보고서로부터 정보를 수집하는 데 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝 기반 개체명 인식 방법을 활용하여 교량 점검보고서 텍스트로부터 손상 및 손상 인자에 해당하는 단어들을 식별할 수 있는 모델을 제안한다. 모델 구현의 주요 방법론으로는 개체명 인식(Named Entity Recognition), 워드 임베딩(Word Embedding), 딥러닝의 일종인 순환신경망(Recurrent Neural Network)을 활용하였다. 실험 결과 제안된 모델은 1)훈련 데이터에 포함된 손상 및 손상 인자 단어들을 잘 식별할 수 있고, 2)단어 주변 맥락에 따라 특정 단어가 손상에 해당하는지 손상 인자에 해당하는지 잘 판별할 수 있을 뿐만 아니라, 3)훈련 데이터에 포함되지 않은 새로운 종류의 손상 단어도 잘 인식할 수 있는 것으로 확인되었다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제8권1호
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• pp.203-210
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• 2004

1994년 Northridge 지진 이후 내진보강한 콘크리트 교량의 손상도 곡선을 유도하였고, 이 곡선을 사용하여 교각과 신축이음장치에 설치한 강재 재킷과 구속부재의 내진보강 효과를 고찰하였다. 손상도 곡선을 2변수(중간값과 대수 표준편차) 대수정규분포함수의 형태로 가정하였고, 최대지반가속도의 함수로 나타냈다. 여기서 Maximum likelihood 방법을 사용하여 대수정규분포함수의 2변수를 구하였고, FEMA SAC 프로젝트의 60개 Los Angeles 지진 시간이력을 지진해석에 사용하였다. 교각의 강재 재킷은 교량의 전반적 손상등급에서 내진보강 효과를 나타냈고, 구속부재는 낙교 등 교량의 심한 손상등급에서 효과적이었다. 여기서, 교각은 Dutta & Handel이 제시한 5개 손상등급으로 손상을 정의하였고, 신축이음장치에서는 구속부재의 파괴 및 낙교를 교량의 심각한 손상으로 규정하였다.