• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권3호
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• pp.125-137
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• 2009

음향방출 기법은 작동중인 상태에서 기계 설비를 비파괴 검사할 수 있는 기법이며, 균열성장 같은 장애의 신뢰성 있는 감시를 위해서 순간적인 균열신호뿐만 아니라 동특성을 이용하는 것이 중요하다. 균열성장을 검출하기 위해 널리 사용되는 물리적 파괴 3단계는 음향방출 현상이 시간에 따라 서로 겹치는 문제점이 있어 정확한 균열성장 시간을 추정하기 어렵다. 제안한 패턴인식 기법은 오경보와 미탐지를 최소화하기 위해서 음향방출 동특성을 입력으로 사용하고, 균열성장 시간을 정확히 추정하기 위해 시간에 따른 클러스터링 기법을 사용한다. 실험결과는 제안한 패턴인식 기법이 압력의 변화에 의한 음향방출의 변화의 강인함 때문에 실용화에 효율적임을 보여준다.

• 비파괴검사학회지
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• 제21권5호
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• pp.501-509
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• 2001

증기발생기 전열관에서 1차측 응력부식균열의 발생빈도가 증가하고 있으므로 이의 정확한 탐지와 평가를 위해서는 균열 형상에 따른 와전류 신호특성을 규명하고 적합한 탐촉자를 선정하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 증기발생기 전열관의 내면 축방향 균열에 대한 와전류 검사의 검출능과 크기예측에 대한 신뢰도를 정량적으로 평가하고 pancake coil과 plus coil과의 신호특성 차이를 비교하였다. 이를 위하여 전열관 내면에 EDM으로 노치를 가공한 시편과 실제 증기발생기에서 1차측 응력부식균열이 발생하여 인출한 전열관을 시험편으로 사용하였다. 본 연구에서 얻어진 결과를 토대로 내면 축방향 균열에 대한 와전류 검사 신뢰도 향상을 위한 방안을 제시하였다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제22권3호
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• pp.69-74
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• 2018

Fiber-Reinforced Cementitious Composites (FRCCs)는 시멘트 복합체에 혼입한 전도성 섬유로 인해 전기 전도성을 가진다. 이러한 특성은 전기적 응답 계측을 통하여 별도의 센서 설치가 필요 없는 구조물의 균열 모니터링을 가능하게 한다. 하지만 전기적 응답은 균열 발생뿐만 아니라 온도의 변화에도 민감하게 변화하기 때문에 온도 요인은 전기적 응답 계측을 통한 균열 탐지를 방해하는 요소로 작용할 수 있다. 더욱이 전기적 응답을 측정하기 위한 탐침의 개수가 증가 할수록 원하지 않은 접촉 노이즈가 발생하기 때문에 이 논문에서는 탐침의 개수를 줄이기 위해 자체적인 자가센싱 임피던스 회로를 설계하였다. FRCC의 균열 발생과 온도 변화가 임피던스에 미치는 영향성은 자가센싱 임피던스 회로를 이용해 실험적으로 측정되었으며, 실험 결과, 임피던스 응답은 균열 발생보다 온도 변화에 더 민감하게 변화됨을 알 수 있었다.

• 한국건축시공학회지
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• 제23권2호
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• pp.197-207
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• 2023

콘크리트는 압축력에 잘 저항하고 내구성이 우수하여 널리 사용되는 재료이다. 하지만 구조물은 시공 단계에서 주변 환경, 사용되는 재료의 특성에 따라 완공된 후 표면의 균열, 구조물의 침하 등 다양한 하자가 발생하거나 시간이 지남에 따라 콘크리트 구조물 표면에 결함이 발생한다. 그대로 방치하면 구조물에 심각한 손상을 초래하기 때문에 안전 점검을 통해 검사해야 한다. 하지만 전문 검사원들이 직접 조사하기에 비용이 높고 육안으로 판단하는 외관 검사법을 사용한다. 고층 건물일수록 상세한 검사가 힘들다. 본 연구는 노후화로 인해 콘크리트 표면에 발생하는 결함 중 균열을 탐지하는 딥러닝 기반 시맨틱 세그먼테이션 모형과 해당 모형의 특징 추출과 일반화 성능을 높이기 위한 이미지 어그멘테이션 기법을 개발하였다. 이를 위해 공개 데이터셋과 자체 데이터셋을 결합하여 시맨틱 세그먼테이션용 데이터셋을 구축하고 대표적인 딥러닝 기반 시맨틱 세그먼테이션 모형들을 비교실험하였다. 콘크리트 내벽을 중점으로 학습한 모형의 균열 추출 성능은 81.4%이며, 개발한 이미지 어그멘테이션을 적용한 결과 3%의 성능향상을 확인하였다. 향후 고층 건물과 같이 접근성이 어려운 지점을 드론을 통해 콘크리트 외벽에서 균열을 검출할 수 있는 시스템을 개발함으로써 실질적으로 활용할 수 있기를 기대한다.

• 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.

• 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.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.482-482
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• 2023

상수도관은 사용년수가 경과함에 따라 노후화가 진행되며, 노후화된 상수관은 내부적으로 부식, 이물질 퇴적, 균열 등의 현상이 발생하게 되고, 이는 결국 수질문제로 연결되어, 탁수사고 발생 확률증가의 주요 원인이 되고 있다. 국내 상수도관의 경우 매설년수의 증가로 인해 내구연한이 도래한 상수관망의 비중이 점차 증가하고 있으며, 2019년 서울시 문래동 수질사고, 2019년 인천 붉은 수돗물 사고, 2022년 안양 동안구 탁수사고, 2022년 여수시 웅천 탁수사고 등 관의 노후화로인한 탁수 사고가 빈번하게 발생되고 있어 수도 사용자에게 불편함을 끼치고 있다. 현재 정수장 및 상수관망에 설치된 탁도계를 통해 수질에 대한 감시를 진행하고 있지만, 경제적인 문제로 인해 모든 상수도관에 탁도계를 설치하기에는 현실적으로 불가능하며, 제한적인 탁도계의 개수를 통해 수질에 대한 감시 및 관리를 진행하고 있는 실정이다. 이러한 상황으로 인해 탁수사고 발생 시 발생 원인분석 및 최초 발생위치 결정이 쉽지 않으며, 보수 보강을 통한 상수도관의 정상화까지 오랜 시간이 걸리게 된다. 이에 본 연구에서는 상수관망에서 탁수 발생 시 최초 발생 위치를 결정할 수 있는 기법을 개발하였으며, 이를 실제 상수도관망에 적용하여 탁수발생 파이프를 탐지하였다. 탁수사고 발생 시 실측된 수질 데이터의 부족으로 인해 임의의 파이프에서 탁수가 발생하였다고 가상의 탁수 발생시나리오를 가정하였으며, 완전혼합농도식을 통해 관망에 설치된 탁도계의 NTU(Nethelometric Paultity Unit) 농도를 계산하여 가상의 탁수발생 시나리오를 상수도관망에 적용하였다. 이후, 역추적 계산기법을 통해 파이프의 초기 NTU 농도를 변화시켜주며 관망내 설치된 탁도계의 NTU 농도를 계산하였으며, 가상 시나리오를 적용하여 계산된 탁도계의 NTU 농도와 역추적 계산법을 적용하여 계산된 탁도계의 NTU 농도의 Percentage Error를 비교/분석하여 탁수 발생 파이프를 탐지하였다. 분석결과, 가상 시나리오의 최초 탁수발생 파이프와 역추적 계산법을 적용하여 탐지한 최초 탁수발생 파이프의 위치가 일치하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 개발된 역추적계산을 통한 탁수발생 파이프 탐지기법을 실제 관로 교체사업에 활용한다면 파이프의 개선 우선순위를 보다 명확하게 판단할 수 있으며, 더 나아가 상수도 관망의 유지관리에 활용하여 경제적이고 효율적인 상수관망 시스템관리를 할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제27권6호
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• pp.30-38
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• 2023

안전점검 대상 노후 건축물이 증가함에 따라 안전관리 주체인 지정기관 및 관리주체의 부담이 증가하고 있다. 이에 안전점검 대상 건축물 선정에 있어 적절한 안전전검 기준과 그에 따르는 적절한 기술은 필수적이다. 현행 노후 건축물 대상 안전점검 수행 기준은 마감재로 인해 구조 부재 균열 등의 손상 확인이 어려울 경우 낮은 점수를 부여하고 있다. 이는 구조물의 실체 안전상태와 관계없이 평가 결과가 과소평가되어 안전점검 대상 노후화 건축물을 증가시키는 원인이다. 이에 본 연구에서는 마감재 내부의 균열 탐지를 위해 비파괴·비접촉 검사인 열화상 기법을 제안하였다. 열화상 카메라를 이용한 마감재 내부 균열 관측을 위해 콘크리트 시편을 제작하였으며, 콘크리트 표면 및 균열부에 열원을 가진하여 열화상 데이터를 계측하였다. 계측 결과, 너비 0.3mm, 0.5mm, 0.7mm의 마감재 내부 균열 관측이 가능함을 확인하였으나, 표면 박리, 도배지 들뜸으로 인한 불균일한 온도 분포로 인해 균열 판단이 어렵다. 이에 열화상 데이터의 진폭 및 위상 차이를 도출하여 데이터 분석을 수행한 결과, 0.5mm, 0.7mm 균열에 대해 선명한 균열 계측이 가능하였다. 본 연구를 토대로 추후 마감재 내부 균열 손상 진단에 있어 빅 데이터 기반 딥러닝을 이용한 기술개발을 통해 현장적용 및 분석의 효율성을 증대시키고자 한다.

• 한국소음진동공학회논문집
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• 제25권11호
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• pp.731-738
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• 2015

This study proposed the method of the multi-crack detection using the sensitivity coefficient matrix which is calculated from the change of eigenvalues and eigenvectors before and after the crack. Each crack is modeled by a rotational springs. The method is applied to the cantilever beam with miulti-crack. The eigenvalues and eigenvectors are determined for different crack locations and depths. The prediction of multi-crack detection are in good agreement with the results of structural reanalysis.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2022년도 봄 학술논문 발표대회
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• pp.103-104
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• 2022

Cracks may occur in reinforced concrete (RC) structures due to various physical and chemical factors, and the growth of cracks causes deterioration of the structure's performance. It is important to prevent the expansion of cracks through periodic diagnosis of cracks in structures. In order to enable free crack exploration even in a narrow space, a construction robot using a Mecanum wheel that can move up, down, left and right and rotate in place was designed. High-quality crack images were periodically collected through the camera, and the image fragments stored during the exploration were combined into a single photo after the exploration was completed. The robot detected cracks with a width of 0.2 mm or more on the concrete probe surface with an accuracy of about 90% or more.