• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제22권10호
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• pp.5-12
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• 2021

시설물의 노후화는 피할 수 없는 현상이다. 노후화된 시설물의 관리를 위해 균열을 감지하고 이를 추적하면서 시설물의 상태를 간접적으로 추론할 수 있다. 따라서 균열 감지는 노후화된 시설물의 관리를 위해 필수적 역할을 하며 감지 결과를 바탕으로 더 이상의 노후화를 막기 위한 활동을 할 수 있다. 하지만, 현재 대부분의 균열 감지는 전문가의 판단에만 의존하기에 시설물의 면적이 큰 경우 비용과 시간이 과도하게 사용되고, 전문가의 역량에 따라 다른 판단 결과가 발생할 수 있어 신뢰성에 문제가 있었다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 기계학습 기반의 콘크리트 균열 감지 프레임워크를 제안한다. 제안된 프레임워크는 데이터 분류, 기계학습 모델 학습, 학습된 모델의 검증과 테스트를 포함하는 프레임워크로 완전 자동화된 콘크리트 균열 감지가 가능하다. 제안된 프레임워크를 통해 학습된 기계학습 모델은 콘크리트 균열 이미지와 정상 이미지를 96%의 높은 정확도로 분류할 수 있었다. 본 논문에서 제안된 프레임워크를 적용하여 기존의 전문가 중심의 시설물 유지관리보다 더욱 효과적이고 효율적인 시설물의 유지관리가 가능할 것으로 기대된다.

• Composites Research
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• 제27권6호
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• pp.219-224
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• 2014

탄소나노튜브(CNT)의 물성은 고분자재료의 기계적, 전도성, 열적 물성을 향상시켜주기 때문에 많은 분야에서 소재개발을 진행 중이다. 본 연구에서는 사전에 CNT 10 wt% 페이스트를 제조하여 나노입자에 대한 분산도와 나노복합재료 생산성을 높일 수 있는 기초 재료를 제조하였다. 제조된 CNT 10 wt% 페이스트를 이용하여 손상 감지용 CNT 나노복합재료를 제조하여 균열에 대한 손상감지능과 균열 보강효과에 대한 영향을 연구하였다. CNT 10 wt% 페이스트를 이용하여 제조된 CNT 1 wt% 나노복합재는 일반 CNT 파우더를 이용하여 CNT 1 wt% 나노복합재료를 제조하였을 경우보다 인장과 굴곡물성이 높음을 확인하였다. CF30wt%/PP에 인위적인 균열을 제조하고, 균열부위에 CNT 나노복합재료를 보강하여 균열 및 파괴 발생 감지능을 균열크기에 따라 전기저항 측정법과 인장물성평가를 통해 분석하였다. CNT 나노복합재료를 균열 부위에 보강하여 CF30wt%/PP의 인장물성을 분석하였을 경우, 균열보강효과가 있었다. 균열크기가 증가함에 따라 CNT 나노복합재료의 보강효과의 증가되었다. 이는 CNT 나노복합재료와 CF30wt%/PP간의 접착면 증가로 균열전파를 지연하기 때문이다. CNT 나노복합재료의 손상감지능에 대해서는 전기저항 평가법으로 분석하였으며, 접착면에서의 분리로 인해 CNT 나노복합재료에 충격이 가해져 높은 전기저항 증가구간을 확인하였다. 손상감지용 CNT 나노복합재료의 균열방지효과와 손상감지에 대한 전기저항 평가법의 가능성을 확인하였다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제27권5호
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• pp.67-74
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• 2023

세계적으로 많은 수의 콘크리트 구조물이 건설되어 사용되고 있다. 구조물을 안전하고 지속적으로 사용하기 위해서는 꾸준한 점검과 유지관리가 필요하다. 인력을 활용한 점검과 유지관리 기법은 효율적이긴 하지만, 현장 점검이 이루어지는 시점에 대한 단속적인 상태에 대한 점검만 가능하다. 이에 구조물의 상태를 연속적으로 모니터링 할 수 있는 시스템의 필요가 높아지고 있다. 따라서, 콘크리트 구조물의 표면에 전도성도막을 설치하여 균열 및 손상의 탐지하는 연구를 수행하였다. 콘크리트 구조물의 구조적 특성을 반영하여 균열의 발생과 진전을 모니터링 할 수 있는 병렬저항 형식의 균열감지패턴을 개발하였고, 이에 대한 실증연구를 수행하였다. 철근콘크리트 보부재를 제작하여 균열감지패턴을 설치하였고, 하중가력실험을 통해 균열 모니터링의 가능성을 검증하였다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제25권2호
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• pp.36-44
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• 2024

본 논문에서는 합성곱신경망과 ROI기법을 이용한 콘크리트 균열 분석에 관해 소개한다. 콘크리트 표면, 빔과 같은 구조물은 피로 응력, 주기 부하에 노출되며, 이는 일반적으로 구조물의 표면에서 미세한 수준에서 시작되는 균열을 야기한다. 구조물의 균열은 안정성을 저하시키고 구조물의 견고함을 감소시킨다. 조기 발견을 통해 손상 및 고장 가능성을 방지하기 위한 예방 조치를 취할 수 있다. 일반적으로 수동 검사 결과는 품질이 좋지 않고, 대규모 기반 시설의 경우 접근이 어려우며, 균열을 정확하게 감지하기 어렵다. 이러한 수동검사의 자동화는 기존 방식의 한계를 해결할 수 있기 때문에 컴퓨터 비전 기반의 연구들이 수행되었다. 하지만 다양한 유형의 균열이나, 열화상 카메라 등을 이용한 연구들은 부족한 상태이다. 따라서 본 연에서는 콘크리트 벽의 균열을 자동으로 감지하는 방법론을 개발하여 제시하며, 다음과 같은 연구 내용을 목표로 한다. 첫째, 균열 감지 이미지 기반 분석의 주요 장점인 이미지 처리 기술을 사용하여 기존의 수동 방법과 비교하여 정확도가 향상된 결과 및 정보를 제공한다. 둘째, 강화된 Sobel edge segmentation 기술 및 ROI 기법 기반의 알고리즘을 개발하여 비파괴 시험을 위한 자동 균열 감지 기술을 구현한다.

• 한국지진공학회논문집
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• 제10권6호
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• pp.79-91
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• 2006

이 연구에서는 강교량과 같은 토목 구조물에서 유도파의(Guided waves)한 종류인 램파(Lamb wave)를 이용하여 실시간으로 균열손상을 감지할 수 있는 새로운 비파괴 검사방법을 제안한다. 기존의 유도파를 이용한 기술들은, 손상을 감지하기 위해 비손상 상태의 자료를 저장하고 이를 새로이 얻어진 결과와 비교하는 방법을 사용함으로써 잠재적인 손상을 진단해 왔다. 그러나, 공용중인 강구조물은 다양한 하중 뿐 아니라 상시로 변화하는 자연환경에 노출되어 있기 때문에 동일한 비손상 상태의 응답을 얻는 것이 매우 어려우며 이러한 방법을 적용할 경우 오보(false alarm)의 우려도 매우 높다고 할 수 있다. 따라서 이 연구에서는 보다 안정적인 손상감지기법을 개발하기 위해 기존에 얻어진 초기치를 이용하지 않으면서 실시간으로 손상 여부를 판단할 수 있는 방법을 제안하고자 한다. 이 연구에서 제안된 감지 기술은, 압전소자의 극성과 판파의 특성을 이용하는 것으로 얇은 판의 양면에 부착된 압전소자를 통하여 균열손상에 의한 신호를 선택적으로 감지해 내는 데에 그 목적이 있다. 균열이 발생한 판에서 진행하는 판파는 균열로 인한 판의 두께변화로 인해 모드 변화를 일으키게 되는데, 제안된 감지기법으로 이러한 모드 변화만을 선택적으로 추출할 수 있다. 다양한 수치해석과 실험을 통해 이 연구에서 제안된 손상감지기법의 효율성과 적용성을 입증한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.303-304
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• 2019

본 논문에서는 자연재해나 노후화로 인해 많은 건물의 외벽에 균열(Crack)이 생기고 있고, YOLO 딥러닝 기법을 이용하여 텐서플로우(Tensorflow)기반 균열 데이터의 학습 과정을 거쳐 가중치 파일을 획득하고, 이를 기반으로 효율적으로 건물 관리를 할 수 있는 드론(Drone)에 장착된 카메라를 이용한 실시간 영상으로 건물 외벽 균열을 촬영하고 균열을 감지하여 사용자 모니터에 감지된 균열을 경계 상자를 통해 검출하고, 검출 사진과 위치를 기록하도록 시스템을 개발하였다.

• 한국도로학회논문집
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• 제4권2호
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• pp.33-42
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• 2002

포장은 건조수축이나 온도변화 또는 차량의 반복하중 등으로 인하여 균열이 발생하게 된다. 발생된 균열 부위로 우수의 침입 및 비압축성 물질이 침투하여 하부층의 지지력 저하, 과다한 스폴링, 2차 균열 등의 파손이 발생하게 된다. 이런 문제점을 해소하기 위해서는 균열폭을 제한하여 관리해야하며 이것은 정확한 균열폭 감지를 필요로 한다. 현재의 측정방법은 공간적 시간적으로 많은 제약을 받는 현미경을 이용한 육안조사가 전부인 실정이다. 본 연구의 목적은 망원렌즈를 장착한 자동포장상태 조사장비를 사용하여 도로에서 주위차량과 비슷한 속도로 주행하면서 가장 정확한 균열폭을 감지할수 있는 조건을 찾는 것이다. 본 연구는 모의조사를 통하여 균열폭 크기에 따른 카메라 초점거리를 결정하고 망원렌즈를 부착한 카메라로 노면을 확대 촬영한 자료를 이미지프로세싱 프로그램인 STADI-2에서 여러 가지 factor를 사용하여 산출된 균열폭과 현장조사를 통하여 현미경으로 실측한 균열폭을 비교 분석한 결과, 이미지프로세싱을 이용한 최적균열폭 감지조건을 제시하였다. 연구결과 CRCP(연속철근콘크리트포장)에서는 카메라 초점거리 75mm를 사용하여 균열폭 0.5mm$\sim$1.2mm일때 정확도 80%이상으로 측정 가능했으며 아스팔트포장에서는 카메라 초점거리 12.5mm를 사용하여 균열폭 1.8mm$\sim$3.3mm에서 90%의 정확도로 균열폭을 감지할 수 있었다.

• 한국건설순환자원학회논문집
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• 제9권3호
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• pp.303-310
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• 2021

교량의 균열은 교량의 상태를 나타내는 중요한 요소이며 주기적인 모니터링 대상이다. 그러나 전문가가 육안으로 점검하는 것은 비용, 시간, 신뢰성 면에서 문제가 있다. 따라서 최근에는 이러한 문제를 극복하기 위해 자동화 가능한 딥러닝 모델을 적용하기 위한 연구가 시작되었다. 딥러닝 모델은 예측할 상황에 대한 충분한 데이터가 필요하지만 교량 균열 데이터는 상대적으로 얻기가 어렵다. 특히 교량의 설계, 위치, 공법에 따라 교량 균열의 형상이 달라질 수 있어 특정 상황에서 많은 양의 균열 데이터를 수집하기 어려움이 따른다. 본 연구에서는 적대적 생성 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)을 통해 불충분한 균열 데이터를 생성하고 학습하는 균열 탐지 모델을 개발했다. 본 연구에서는 GAN을 이용하여 주어진 균열 데이터와 통계적으로 유사한 데이터를 성공적으로 생성했으며, 생성된 이미지를 사용하지 않을 때보다 생성된 이미지를 사용할 때 약 3% 더 높은 정확도로 균열 감지가 가능했다. 이러한 접근 방식은 교량의 균열 검출이 필요하지만 균열 데이터는 충분하지 않거나 하나의 클래스에 대한 데이터가 상대적으로 적을 때 감지 모델의 성능을 효과적으로 향상시킬 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.1-9
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• 2022

본 논문에서는 균열을 감지 할 때 필요한 데이터를 생성할 수 있는 벡터 기반 증강 기법과 이를 학습할 수 있는 합성곱 인공신경망(Convolution Neural Networks, ConvNet) 기법을 제안한다. 균열을 빠르고 정확하게 감지하는 것은 건물 붕괴와 낙하 사고를 사전에 방지할 수 있는 중요한 기술이다. 이 문제를 인공지능으로 해결하기 위해서는 대량의 데이터 확보가 필수적이지만, 실제 균열 이미지를 얻기 위한 상황은 대부분 위험하기 때문에 대량의 균열 데이터를 확보하기는 어렵다. 이런 데이터베이스 구축의 문제점은 인위적인 특정 부분에 변형을 주어 데이터의 양을 늘리는 탄성왜곡(Elastic distortion)으로 완화시킬 수 있지만, 본 논문에서는 이보다 향상된 균열 패턴 결과를 ConvNet을 활용하여 모델링한다. 탄성왜곡보다 우리의 방법이 실제 균열 패턴과 유사하게 추출된 결과를 얻을 수 있었고, 일반적인 데이터 증강에서 사용되는 픽셀 단위가 아닌, 벡터 기반으로 균열 데이터 증강을 설계함으로써 균열의 변화량 측면에서 우수한 결과를 얻을 수 있다. 결과적으로 본 논문에서는 적은 개수의 균열 데이터를 입력으로 사용했음에도 불구하고 균열의 방향 및 패턴을 다양하게 생성하여 효율적으로 균열 데이터베이스를 구축할 수 있다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제14권4호
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• pp.458-465
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• 2018

연구목적: 철도 안전에 영향을 미치는 콘크리트 궤도는 이미지분석 기술을 사용하여 균열을 감지 할 수 있으나 균열을 검출하기 위한 콘크리트 궤도 및 표면 오염의 조건이 균열검측에 방해되므로 이를 효과적으로 제거하기 위한 방법이 필요하다. 연구방법: 본 연구에서는 한국 철도의 균열을 효과적으로 감지하기 위한 이미지 분석 기법을 적용한 프로세스를 제안하고 실험 모듈을 통해 취득된 이미지를 분석하여 성능을 검증하였다. 또한, 우리는 제안된 Gabor Filter Bank 기법을 사용하여 철도 콘크리트 도상 이미지를 획득한 데이터 중 무작위로 선택된 2000개의 이미지를 개발된 프로세스를 통해 자동 균열 검측을 수행하여 타당성을 검토하였다. 연구결과: 연구에서 제안된 시스템으로 균열 검측 결과 탐지율이 약 94% 성능으로 검토되었으며 취득된 철도콘크리트도상이미지의 균열이 동일한 크기와 형식으로 일치하였다. 결론: Gabor Filter Bank를 사용한 균열 검측법은 한국 철도의 콘크리트 궤도도상에 노이즈를 포함한 균열 이미지에 효과적으로 분석되는 것을 확인 할 수 있었다. 이 시스템은 기존의 인간 위주의 철도 산업에서 자동화 된 유지 관리 시스템이 될 수 있을 것으로 기대된다.