Recently, the use of digital technology in architectural technology is gradually increasing with the development of various industrial technologies. There are artificial intelligence and drones in the field of architecture, and among them, deep learning technology has been introduced to conduct research in areas such as precise inspection of buildings, and it is expressed in a highly reliable way. When a building is deteriorated, various defects such as cracks in the surface and subsidence of the structure may occur. Since these cracks can represent serious structural damage in the future, the detection of cracks was conducted using artificial intelligence that can detect and identify surface defects by detecting cracks and aging of buildings.
Drone is a suitable equipment for capturing images of cracks at construction sites based on its efficient mobility and high-resolution image acquisition capabilities. In this study, drone was used to acquire indoor construction sites framework images and deep learning technology was applied to detect cracks and measure width, and size. Finally, the usability of the process was verified based on the indoor crack monitoring system.
본 논문은 진공흡착방식을 이용한 벽오르는 로봇에 탑재하기 위한 임베디드 시스템의 설계와 영상처리 알고리즘의 구현에 관한 연구이다. 벽로봇은 안정적인 부착과 이동성을 기반으로 벽면에서의 위험 요인 발견과 지능적인 처리를 위해 영상처리가 가능하고 원격의 스마트 단말기와 실시간 통신이 가능한 환경을 구축하였으며 이상 물질을 탐지하기 위해 색상성분을 정규화하고 특정객체를 탐지 후 영상을 전송하는 방법을 구현하였다. 이러한 기능은 무인로봇을 이용해 위험한 벽 환경에서의 균열이나 이상 원인을 지능적으로 탐색하는 분야에 응용 가능하다.
본 논문은 진공흡착방식을 이용한 벽오르는 로봇에 탑재하기 위한 임베디드 시스템의 설계와 영상처리 알고리즘의 구현에 관한 연구이다. 벽로봇은 안정적인 부착과 이동성을 기반으로 벽면에서의 위험 요인 발견과 지능적인 처리를 위해 영상처리가 가능하고 원격의 스마트 단말기와 실시간 통신이 가능한 환경을 구축하였으며 이상 물질을 탐지하기 위해 색상성분을 정규화하고 특정객체를 탐지 후 영상을 전송하는 방법을 구현하였다. 이러한 기능은 무인로봇을 이용해 위험한 벽 환경에서의 균열이나 이상 원인을 지능적으로 탐색하는 분야에 응용 가능하다.
본 논문은 진공흡착방식을 이용한 벽오르는 로봇에 탑재하기 위한 임베디드 시스템의 설계와 영상처리 알고리즘의 구현에 관한 연구이다. 벽면에서의 위험 요인 발견과 지능적인 처리를 위해 영상처리가 가능하고 원격의 스마트 단말기와 실시간 통신이 가능한 환경을 구축하였으며 이상 물질을 탐지하기 위해 색상성분을 정규화하고 특정객체를 탐지 후 영상을 전송하는 방법을 구현하였다. 이러한 기능은 무인로봇을 이용해 위험한 벽 환경에서의 균열이나 이상원인을 지능적으로 탐색하는 응용이 가능하다.
도자기 컵의 결함여부를 판정하는 간편한 방법으로 실내에서 충격 시험으로 추정한 유사잔향시간을 사용하는 방법을 제시하였다. 정상적인 도자기 컵과 미세한 균열이 있는 컵에 대하여 충격 시험을 하여 발생하는 충격음에서 구한 슈레더 곡선에서 잔향 시간을 추정하였다. 충격 가진 막대의 종류와 가진 위치, 경계 조건에 따라 잔향 시간을 추정하였고 추정된 잔향 시간으로부터 도자기 컵의 결함 유무를 효과적으로 파악할 수 있는지를 기술하였다
세라믹스의 비파괴평가 기술은 산업분야에 응용하기 위한 세라믹스 신뢰성 개발에 있어서 필수적인 기술이다. 본 연구는 초음파 C-Scan 방식을 이용하여 SiC 세라믹스의 표면균열을 탐상하기 위한 실험적 연구 결과를 제시하고자 한다. 이를 위해 SDS-win과 $\mu$-SDS 두 종류의 초음파 장치와 25, 50 및 125 MHz의 초음파센서를 이용하여 세라믹스의 표면균열 탐상 가능성에 대해 실험적인 연구를 수행하였다. 본 연구 결과, 세라믹스의 표면미소균열은 결국 25 및 50 MHz 센스로 정밀하게 검출할 수 없었으나, 125 MHz 센서에 의한 집속법 탐상 결과 희미한 형상 정도를 검출할 수 있었으며, 비집속법의 경우는 비커스 압입자의 형상 검출이 가능함을 알 수 있었다. 따라서 본 연구를 통하여, 초음파 C-Scan 집속 및 비집속 방법은 미세균열의 탐상방식으로 어느 정도 접근 가능함을 실험적으로 확인하였다
원자력발전소의 안전성등급 기기에 적용되는 비파괴검사는 실제 결함을 실현한 시험편을 사용하여 결함탐지능력을 검증하도록 하는 기량검증이 요구되고 있다. 가동중인 원전에서 발생 가능한 균열으로는 기계적 피로균열, 열 피로균열 및 입계부식균열 등이 있으나 본 연구에서는 기계적 피로균열을 대상으로 하였다. 인장 피로하중을 사용하여 기계적 피로결함을 제조하기 위해서 시험편을 설계하였고 원하는 피로결함 파면의 조도를 얻기 위해서 인가하중의 크기 및 사이클 수를 조절하여 피로결함을 발생시켰다. 발생된 결함에 대한 정확한 크기와 위치에 대한 물리적 정보를 얻은 후에 결함이 설계된 크기와 위치에 존재하도록 기밀용접을 실시하였다. 기밀용접 후 잔여 용접 흠은 가스 텅스텐 아크용접 및 플럭스 코어드 아크용접으로 채워졌다. 최종 완성된 피로결함 시험편을 방사선투과검사 및 초음파탐상검사를 통하여 검사한 결과, 설계된 길이와 깊이로 피로결함이 형성되었음을 확인하였다.
항공우주산업에서 구조물의 수명연장과 경제적 측면에서의 효율적인 운용을 위해 다양한 구조건전성모니터링(Structural Health Monitoring, SHM) 기법들이 제시되어왔다. 금속재 구조물의 경우, 수분이나 염분 등에 의한 부식이나 쉽게 응력집중이 발생하는 타공, 노치, 볼트 등과 같은 위치에서의 균열이 주된 관심사였으나, 항공우주산업에서의 복합재 사용비율이 증가함에 따라 손상 메커니즘이 더욱 복잡한 복합재 구조물에 적용이 가능한 고도화된 SHM 시스템의 필요성이 강조되고 있다. 본 논문에서는 Q-switched 레이저와 다수의 압전센서를 이용한 복합재에서의 AE(Acoustic emission) 위치탐지 기법을 제시한다. 제시되는 기법은 10 mm 이내의 거리오차로 방출위치 탐지를 목표로 하며 복합재 구조에서 수행된 AE 모사실험 및 위치탐지 시도 결과를 제시하여 기법이 유효함을 증명한다.
This paper describes a sensitivity-coefficient-based iterative method for detecting cracks in a structure. The sensitivity coefficients of a cracked structure are obtained by changing its eigenvectors. The proposed method is applied to a cracked cantilever. The crack is modeled as a rotational stiffness. The predicted cracks are in good agreement with those from a structural reanalysis of the cracked structure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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