• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.10a
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• pp.399-405
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• 2008

콘크리트 슬래브 표면의 영상처리 목적은 구조물의 균열발생을 최소화하고 발생한 균열에 대해서 지속적인 기록 관리로 균열의 진행 상태를 분석하여 보수시기 및 보수공법 적용의 합리적 운영체계를 수립하고자 하는 것이다. 일반적으로 콘크리트에서의 균열은 육안으로 분간할 수 있을 정도로 큰 반면 프리스트레스트 콘크리트의 균열은 기기를 사용하여야 측정, 분별할 수 있다. 본 논문에서는 균열의 명함도와 인접한 표면의 명함도 차이를 이용하여 균열과 잡음을 분리한다. 그리고 균열과 잡음 영역에서 형태학적인 정보를 이용하여 잡음 영역만을 제거한다. 잡음 영역이 제거된 균열 영역에서도 미세한 잡음이 존재하므로 균열 영역을 평활화를 한 후, 미세 잡음을 하나의 객체로 인식하여 제거하고 끊어진 영역의 균열을 미디언 필터를 이용하여 균열을 연결한다. 그리고 제안된 방법으로 추출된 균열을 원본 영상에 적용하여 최종적으로 균열만을 검출한다. 검출된 균열에서 균열의 특정부분을 선택하고 선택되어진 균열 영상을 대상으로 균열의 길이, 방향, 폭을 순차적으로 분석한다. 실제 균열 영상을 대상으로 실험한 결과, 균열이 비교적 정확히 검출되었고 균열 검사기가 한번에 측정할 때에 비해 비교적 빠르고 적은 노력으로 측정할 수 있는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2009.10a
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• pp.268-272
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• 2009

본 논문에서는 형태가 왜곡되지 않은 균열뿐만 아니라, 잡음과 유사한 미세 균열까지 효과적으로 추출하고 분석할 수 있는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 균열 검출 방법은 콘크리트 슬래브 표면의 R, G, B 채널 값을 퍼지 기법에 적용하여 후보 균열 영역을 추출한 후, 추출한 후보 균열 영역에 SOM 기법을 적용하여 1차적으로 잡음 영역을 제거한다. 잡음이 제거된 후보 균열 영역에서 밀도 정보를 이용하여 2차적으로 세부적인 잡음 영역을 제거하여 최종적으로 균열 영역을 검출한다. 실제 콘크리트 균열 영상을 대상으로 실험한 결과, 다양한 콘크리트 균열 영상에서 기존의 균열 추출 방법보다 균열 검출 성능이 개선되었음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2010.05a
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• pp.173-175
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• 2010

본 논문에서는 콘크리트 표면에 발생한 균열의 미세한 부분까지 효과적으로 검출 할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 균열 검출 방법은 콘크리트 영상의 RGB값을 퍼지 기법에 적용하여 후보 균열 영역을 검출한다. 검출된 후보 균열 영역에서 밀도와 명암도를 이용하여 효과적으로 세부적인 잡음까지 제거한 후, 최종으로 균열 영역을 검출한다. 실제 콘크리트 표면의 균열 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 기존의 방법보다 균열의 검출 성능이 개선되었음을 확인할 수 있었다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.49 no.2
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• pp.38-43
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• 2012

It is necessary to measure cracks on concrete slab surface accurately in concrete structure maintenance for the stability of the structure. However, in real world, the process is done by time consuming and ineffective manual inspection. Although there have been some studies to provide computerized inspection methods, they are vulnerable to rugged surface or noise due to the influence of the light or environmental reasons. In this paper, we propose a new method that extracts not only undistorted cracks but minute cracks that were often regarded as noise. We extract candidate crack areas by applying fuzzy method with R, G, and B channel values of concrete slab structure. Then further refinement processes are performed with SOM algorithm and density based cutoff to remove noise. Experiment verifies that the proposed method is sufficiently useful in various crack images.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.12 no.10
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• pp.1897-1902
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• 2008

In computer vision analysis of detecting concrete slab surface cracks, there are many difficulties to overcome. Target images often have defamations due to the light condition and other external environment. Another difficulties in detecting concrete crack image is that there is no clear distinction in intensity between the crack and the surface since the surface is often irregular. In this paper, we apply ART2 based quantization in order to classify target concrete slab surface images into several areas with respect to the light intensity. From those quantized areas, we investigate the distribution of real cracks and noises. Then, we extract candidate crack areas after applying noise removal process to areas which have be th oracle and noises. Finally, crack areas are recognized by using morphological features of cracks from such candidate areas. In experiment with real world concrete slab structure images, our algorithm has advantage in recognizing accuracy of cracks to other algorithms especially in relatively brighter areas of concrete surface.

• Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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• 2006.03a
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• pp.229-238
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• 2006

암반터널굴착을 위한 발파시 이로 인한 암반의 최종 손상영역을 예측하는 것은 터널의 안전성을 위해 매우 중요하다. 그러나 복잡한 발파거동은 손상영역을 적절히 예측하는데 상당한 어려움이 있다. 이러한 어려움을 효과적으로 해결하기 위해 발파하중을 응력파와 가스압으로 분리한 많은 연구가 진행되었다. 응력파는 발파공 주위에 분쇄한(crushing annulus)과 파쇄균열대(fracture zone)를 형성시키며, 상당시간 지속되는 준정적인 가스는 파쇄균열대의 닫힌 균열내부에 침투하여 균열을 다시 진행시키는 역할을 하게 된다. 즉, 가스압은 최종적으로 암반에 손상을 가하는데 기여를 한다. 따라서 본 논문은 이러한 가스압에 의해 생성되는 균열의 최종 진행 길이를 예측함으로써 발파로 인한 최종 손상영역을 간단하게 예측할 수 있는 방법을 제시하고자 한다. 이를 위해 무한 탄성평면에서 발파공 주위에 대칭으로 형성되는 균열을 모델로 사용하였다. 이 모델에서 균열이 진행할 수 있는 조건과 가스의 질량이 일정하다는 두가지 조건을 사용하였다. 그 결과 응력집중계수는 균열이 진행할수록 감소하여 최종균열의 길이를 예측할 수 있었고, 그와 동시에 발파공에 작용하는 압력도 감소하는 것을 확인할 수 있었다.

• Magazine of the Korea Concrete Institute
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• v.8 no.1
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• pp.145-153
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• 1996

The fracture process zone in concrete is a region ahead of a traction-free crack, in which two major mechanisms, microcracking and bridging, play important roles. The toughness due to bridging is dominant compared to toughness induced by microcracking, so that the bridging is dominani: mechanism governing the fracture process of concrete. Fracture mechanics does work for concrete provided that the fracture process zone is being considered, so that the development of model for the fracture process zone is most important to describe fracture phenomena in concrete. In this paper the bridging zone, which is a part of extended rnacrocrack with stresses transmitted by aggregates in concrete, is modelled by a Dugdale-Barenblatt type model with linear tension-softening curve. Two finite element techniques are shown for the analysis of progressive cracking in concrete based on the discrete crack approach: one with crack element, the other without crack element. The advantage of the technique with crack element is that it dees not need to update the mesh topology to follow the progressive cracking. Numerical results by the techniques are demonstrated.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.365-372
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• 2007

본 논문에서는 콘크리트 표면 균열 영상에서 균열의 특징들을 추출하기 위하여, 영상 처리 기법을 개선하여 균열의 특징(길이,폭,방향)들을 자동으로 추출 및 분석 할 수 있는 기법을 제안한다. 기존의 영상 처리 기법에서는 비교적 잡음이 적고 균열이 적은 영상을 대상으로 균열을 추출하는 알고리즘을 제시하였기 때문에 많은 잡음과 균열을 가지는 영상에 대해서는 균열 검출 성능이 떨어지는 경향이 있다. 따라서, 본 논문에서 제안한 균열 추출 및 분석 알고리즘은 컬러 영상에서 Histogram Stretching 기법을 적용하여 영상의 콘트라스트 특성을 향상 시킨 후, Robert 연산자를 다시 적용해 균열을 강조하고, 강조된 균열을 Multiple 연산을 이용하여 밝기 차이를 크게 한 후, 개선된 적응 이진화기법을 이용하여 균열의 후보 영역을 추출한다. 추출된 균열 후보 영역을 형상 분석과 위치 및 방향분석을 이용하여 잡음을 제거하고 균열의 특징을 분석한다. 실제 콘크리트 표면 균열 영상을 대상으로 실험한 결과, 균열 검출 성능이 기존의 방법보다 본 논문에서 제안한 방법이 더 우수함을 확인하였다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.39 no.12
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• pp.1257-1263
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• 2015

A correlation between the transient regime and steady state regime on the creep crack growth (CCG) for Grade 91 steel, which is used as the structural material for the Gen-IV reactor systems, was investigated. A series of CCG tests were performed using 1/2" CT specimens under a constant applied load and at a constant temperature of $600^{\circ}C$. The CCG rates for the transient and steady state regimes were obtained in terms of $C^*$ parameter. The transient CCG rate had a close correlation with the steady-state CCG rate, as the slope of the transient CCG data was very similar to that of the steady state data. The transient rate was slower by 5.6 times as compared to the steady state rate. It can be inferred that the steady state CCG rate, which is required for long-time tests, can be predicted from the transient CCG rate obtained from short-time tests.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.19 no.5
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• pp.611-617
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• 2018

The application of health monitoring, including a fault detection technique, is needed to secure the structural safety of large structures. A 2-step crack identification method for detecting the crack location and size of the beam structure is presented. First, a crack occurrence region was estimated using the modified Laplacian operator for the strain mode shape obtained from the distributed local strain data. The crack location and size were then identified based on the natural frequencies obtained from the acceleration data and the neural network technique for the pre-estimated crack occurrence region. The natural frequencies of a cracked beam were calculated based on an equivalent bending stiffness induced by the energy method, and used to generate the training patterns of the neural network. An experimental study was carried out on an aluminum cantilever beam to verify the present method for crack identification. Cracks were produced on the beam, and free vibration tests were performed. A crack occurrence region was estimated using the modified Laplacian operator for the strain mode shape, and the crack location and size were assessed using the natural frequencies and neural network technique. The identified crack occurrence region agrees well with the exact one, and the accuracy of the estimation results for the crack location and size could be enhanced considerably for 3 damage cases. The presented method could be applied effectively to the structural health monitoring of large structures.