• 비파괴검사학회지
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• 제34권5호
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• pp.356-361
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• 2014

회전형 탐촉자(RPC)는 증기발생기 전열관의 결함 탐지 및 크기 측정 목적으로 널리 사용되고 있다. 손상이 탐지된 전열관에 대한 건전성 평가는 비파괴검사에서 얻어진 열화의 크기 정보를 바탕으로 수행되기 때문에 검사기술의 성능은 전열관의 건전성 평가에 직접적으로 영향을 미치게 된다. 동일 전열관의 인접한 거리에 다중균열이 존재할 경우 검사 기술의 결함 분해능에 제약이 따를 수 있으며 그 영향이 클 경우 근접한 다중균열이 상대적으로 큰 단일균열로 평가될 수 있으므로 전열관의 구조건전성 평가에 오류를 유발할 수 있게 된다. 따라서 본 연구에서는 방전가공으로 균열을 모사한 인공결함에 대한 RPC 탐촉자의 결함 분해능을 관찰하고 전열관의 구조건전성 평가에 미치는 영향을 살펴보았다. 동일 직선상에 놓인 다중균열은 매우 근접한 거리까지 개별균열 식별이 가능하여 건전성 평가에 미치는 영향이 없는 반면, 인접한 거리에 평행하게 놓인 균열의 경우는 RPC 탐촉자의 분해능이 낮아서 부정확한 결함 크기 정보가 얻어지므로 결함관의 파열압력 예측에 영향을 미칠 수 있다.

• 한국항공우주학회지
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• 제38권1호
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• pp.22-28
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• 2010

복합재 구조물의 손상을 탐지하기위해 비파괴 검사법이 폭넓게 사용되고 있다. 태핑시험은 복합적층판의 손상을 탐지하는데 가장 일반적으로 사용하는 방법이다. 이 방법은 가벼운 해머 같은 장치를 이용하여 검사부위를 두드리고, 국부적인 강성변화를 이용하여 구조물의 손상을 평가한다. 진동신호의 변화는 동적인 접촉하중을 측정하여 탐지할 수 있다. 본 연구에서는 구조물에 층간분리나 표면균열 등의 손상이 존재하는 경우 태핑 시 충격하중이력의 특성이 변하는 것을 보였다. 그리고 손상의 영향을 검토하기위해 균열이 있는 복합재 로터블레이드에 대한 충격해석을 수행하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권9호
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• pp.17-24
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• 2020

본 연구는 제방 균열의 탐지를 위해 드론 기반의 초분광 영상을 활용하여 균열의 분광정보 및 반사율을 분석하는 것이 목적이다. 초분광 센서는 드론에 탑재된 Nano-Hyperspec을 사용하였으며 안동댐 하류 제방 균열을 대상으로 조도별 초분광 영상을 촬영하였다. 조도와 최대강도에 대한 분석 결과 상관관계를 보였으며 비균열 영역과 균열 영역의 결정계수는 각각 0.9864, 0.9851로 계산되었다. 각 영역별 같은 포인트의 반사율은 조도에 상관없이 유사한 값과 패턴을 보였으며 반사율 계산 시 기준이 되는 백색판이 조도에 따라 변하기 때문인 것으로 판단된다. 균열 영역에서 반사율은 비균열 영역에 비해 가시광선에서는 5.65%, 근적외선에서는 4.58% 낮게 나타났다. 향후 드론 촬영을 위한 짐벌 방향과 카메라 각도 등이 보정되면 좀더 정확한 균열 탐지가 가능하며 특히 초분광 영상은 일반 RGB 영상으로 확인이 어려운 균열 심도, 점토광물 종류 등에 대한 탐지가 가능하기 때문에 제방 안정성 평가를 위한 선제적 대응방법이 될 것으로 판단된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.13-14
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• 2023

집중 안전 점검의 대상인 노후 건축물에서 균열은 건물의 안전도를 점검할 수 있는 지표이다. 안전 점검에 드론을 활용하면서 고해상도의 드론 기반 균열 이미지 수집이 가능해졌고, 육안이 아닌 AI기반으로 균열을 탐지, 구획화할 수 있다. 본 연구에서는 주변 사물과 배경에 구애받지 않고 안전 점검이 가능한 구획화 알고리즘을 제안한다. METU와 POC데이터셋을 가공하여 데이터셋을 구축하고, 이를 바탕으로 ResNet50을 통해 균열과 유사한 배경을 분류하였으며, 균열 구획화 모델을 선정하여 DesneNet201-UNet++으로 mIoU 82.27%를 달성하였다. 본 연구는 노후 건축물 안전 점검에 필요한 균열 폭 추정에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제22권5호
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• pp.515-528
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• 2020

통상적으로 콘크리트 지하 구조물은 수십 년 이상 사용할 수 있도록 설계되지만 최근 들어 구조물 중 상당수가 당초의 기대 수명에 근접하고 있는 실정이다. 그 결과 구조물 고유의 기능이 상실되고 다양한 문제가 야기될 수 있어 신속한점검과 보수가 요구되고 있다. 이를 위해 지금까지는 지하 구조물 유지관리를 위하여 인력 기반의 점검과 보수가 진행되었으나 최근에는 인공지능과 영상 기술의 융합을 통한 객관적인 점검 기술 개발이 활발하게 이루어지고 있다. 특히 딥러닝을 활용한 영상 인식 기술을 적용하여 지도학습 기반의 콘크리트 균열 탐지 알고리즘 개발에 관한 연구가 다양하게 진행되고 있다. 이러한 연구들은 대부분 지도학습 형태 영상 인식 기술로 많은 양의 데이터를 바탕으로 개발이 되는데, 그 중에도 많은 수의 라벨 영상(Label image)이 요구된다. 이를 확보하기 위해서는 현실적으로 많은 시간과 노동력이 필요한 실정이다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 개선하고자 적대적 학습 기법을 적용하여 균열 영역 탐지 정확도를 평균적으로 0.25% 향상시키는 방법을 기술하고자 한다. 이 적대적 학습은 분할(Segmentation) 신경망과 판별자(Discriminator) 신경망으로 구성되어 있고, 가상의 라벨 영상을 경쟁적인 구조로 생성하여 인식 성능을 높이는 알고리즘이다. 본 논문에서는 이 같은 방법을 활용하여 효율적인 심층 신경망 학습 방법을 제시하였고, 향후에 정확한 균열 탐지에 활용될 것으로 기대한다.

• 비파괴검사학회지
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• 제27권4호
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• pp.299-304
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• 2007

구조물의 주요 부재들은 임의의 부분에 과대 하중이 작용하거나 반복 하중을 받아서 재료가 열화되면 균열이 발생한다. 이러한 균열은 구조물의 안전성을 평가할 수 있는 중요한 인자이며 균열의 진전 여부가 구조물의 안전성을 평가하기 위한 중요한 지표로 사용할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 구조물의 기존 균열이 진전하는지를 감시하기 위하여 광섬유 브래그 격자 센서를 개발하였다. 이 센서 시스템은 탐촉자, 파장제어 광원부 및 광수신부, 그리고 가진부로 구성된다. 센서 탐촉자 부분은 광섬유 브래그 격자 소자만으로 구성된다. 파장제어 광원부는 전류공급회로와 DFB(distributed feedback) 레이저 다이오드로 구성되고 파장 제어 회로는 레이저 다이오드의 온도를 바꾸어 파장을 제어한다. 또한 가진부는 강체 낙하구에 의하여 구현한다. 이렇게 구성된 센서의 성능은 알루미늄판에 임의의 균열을 만들고 센서를 작동시키면서 출력 신호를 검토하면서 확인하였다. 광섬유 브래그 격자 센서의 출력 신호의 변화는 균열 길이 변화에 따라서 크게 변화되어 나타나므로 균열 진전 탐지 가능성이 충분함을 확인할 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.611-617
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• 2018

대형구조물의 효과적인 구조 안전성 확보를 위해서는 결함탐지기술을 포함한 건전성 모니터링의 적용이 필요하다. 본 연구에서는 보 구조물에 발생하는 균열위치와 균열크기를 추정하기 위하여 다음과 같은 2단계의 균열추정방법을 제안한다. 우선, 보 구조물의 분포 국부 변형률 계측결과를 이용하여 변형률 모드형상을 구하고, 이에 대한 수정 라플라시안(Laplacian) 연산을 통하여 균열발생 영역을 추정한다. 이후, 가속도 측정을 통하여 구한 고유주파수와 신경망기법을 이용하여, 미리 추정된 균열발생 영역을 대상으로 균열위치와 균열크기를 추정한다. 이때, 신경망을 훈련시키기 위하여, 에너지법에 의해 유도된 균열보의 등가휨강성을 이용하여 균열보의 고유주파수를 해석적으로 구한다. 기법을 검증하기 위하여 알루미늄 캔틸레버 보에 대한 손상실험을 수행하였다. 인위적으로 실험체에 균열을 가한 후 자유진동실험을 수행하여 동적 변형률과 가속도를 계측하고 이를 이용하여 변형률 모드형상과 고유주파수를 구하였다. 변형률 모드형상에 대한 수정 라플라시안 연산을 통하여 균열발생 영역을 추정하고, 고유주파수와 신경망기법을 이용하여, 미리 추정된 균열발생 영역에 대하여 균열위치와 균열크기를 판정하였다. 3가지 손상경우에 대한 균열발생 영역의 추정결과는 실제 영역과 잘 일치하였으며, 균열위치와 균열크기 추정결과의 정확성을 상당히 향상시킬 수 있었다. 제안된 기법은 장대구조물에 대한 구조물 건전성 모니터링에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.45-48
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• 2022

건축물 안전 점검은 대부분 전문가의 현장 방문을 통한 육안검사다. 그중 균열 검사는 건물 위험도를 나타내는 중요한 지표로써 발생 위치, 진행성, 크기를 조사하는데, 최근 균열 조사 방식에 대해 객관성과 체계성을 보완할 딥러닝 개발이 활발하다. 그러나 균열 이미지는 외부 현장에 모양, 규모도 많은 종류라 도메인이 다양해야 하는데 대부분 제한된 환경과 실제적인 균열 검사와는 무관한 데이터로 구성되어 실효적이지 않다. 본 연구에서는 균열 조사에 적합하고 Wild 환경에 적용 가능한 POC 데이터셋을 소개한다. 기존 균열 공인 데이터셋 4종의 특징과 한계점을 분석을 토대로 고해상도 이미지로써 균열의 세부 특징을 담았고 균열 유사 환경과 조건들을 추가 촬영해 균열 검출에 강인하게 학습되도록 지향하였다. 정제 및 라벨링 작업을 거친 POC 데이터 셋은 균열 검출모델인 YOLO-v5으로 성능을 실험하였고, mAP(mean Average Precision) 75.5%로 높은 검출률을 보였다. POC 데이터셋으로 더욱 도메인에 적응적(Domain-adapted)인 인공지능 모델을 개발하여 건물, 댐, 교량 등 각종 대형 건축물에 대한 안전하고 효과적인 안전 관리 도구로써 활용할 것을 기대한다.

• 비파괴검사학회지
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• 제24권2호
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• pp.136-141
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• 2004

배관에서의 균열 탐지를 위해서 비틀림 모드 유도초음파 검사법을 적용하였다. 배관에서 비틀림 모드의 생성 및 수신을 위하여 배열형 전자기음향 탐촉자 (EMAT, electromagnetic acoustic transducer)를 설계, 제작하였다. 직경 2.5 인치의 배관에 대해 주파수 2000kHz의 비틀림 모드 유도초음파를 적용하였으며 가진용으로 4개의 배열형 EMAT를 제작하였으며, 별도의 수신용 EMAT를 설계 제작하였다. 실제 중수로 피더관 mock-up에 대해 곡관부에 다양한 깊이의 인공 결함을 가공한 뒤 약 2 hi 거리에서 각각의 탐지능을 실험하였다. 결함 깊이가 관 두께 대비 5% 인 경우에도 결함 신호를 탐지할 수 있었으나 결함의 깊이와 신호 진폭과의 관계성은 나타나지 않았다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.377-380
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• 2023

본 논문에서는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Networks, CNN)과 탄성왜곡(Elastic Distortion) 기법을 통한 데이터 증강 기법을 활용하여 학습 데이터를 구축하는 프레임워크를 제안한다. 실제 균열 이미지는 정형화된 형태가 없고 복잡한 패턴을 지니고 있어 구하기 어려울 뿐만 아니라, 데이터를 확보할 때 위험한 상황에 노출될 우려가 있다. 이러한 데이터베이스 구축 문제점을 본 논문에서 제안하는 데이터 증강 기법을 통해 비용적, 시간적 측면에서 효율적으로 해결한다. 세부적으로는 DeepCrack의 데이터를 10배 이상 증가하여 실제 균열의 특징을 반영한 메타 데이터를 생성하여 U-net을 학습하였다. 성능을 검증하기 위해 균열 탐지 연구를 진행한 결과, IoU 정확도가 향상되었음을 확인하였다. 데이터를 증강하지 않았을 경우 잘못 예측(FP)된 경우의 비율이 약 25%였으나, 데이터 증강을 통해 3%까지 감소하였음을 확인하였다.