• 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.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.83-89
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• 2018

구조물의 강도 저하를 유발하는 균열의 조기 탐지 및 보수는 인적, 사회적 손실을 예방할 수 있는 중요한 부분이다. 이 논문에서는 균열 탐지를 위하여 적외선 열화상 기법 중 광-적외선 열화상 기술을 이용하여 콘크리트 시편의 균열 깊이에 따른 온도 특성을 분석하였다. 시멘트 반죽을 이용하여 0, 10, 20, 40, 80 mm의 인공 균열이 있는 시편을 제작하였으며, 인공 균열 부분은 깊이를 제외한 모든 부분을 같게 생성하였다. 실험은 시편의 온도 특성을 파악하기 위하여 열원을 통해 시편을 가열한 후 균열부의 최저 온도를 비교하였다. 시편의 균열 여부에 따라 시편 표면 온도 분포가 입사 에너지의 단일, 다중 반사 때문에 다르게 변화한다는 것을 확인하였으며, 시편의 온도 분포가 정상상태에 다다를수록 균열 깊이에 따른 온도가 감소하는 경향이 뚜렷해지는 것을 확인할 수 있었다. 정규화된 온도 데이터를 통하여 이 실험에 사용된 시편은 10분 후 정상 상태에 근접하였으며, 10분 이후의 온도 데이터를 선형 회기 분석한 선형 방정식 기울기의 표준편차는 0.0005, y 절편 표준편차는 0.0038이다. 이때 정규화된 온도데이터의 표준편차는 0.01 이하로 매우 정합하며 균열 깊이에 따라 온도가 선형적으로 감소하고 있다. 이러한 결과는 균열부의 다중 반사가 발생하는 면적과 밀접한 관계가 있는 것으로 판단되며, 다양한 시편을 통해 균열부 면적과 입사 에너지의 상관관계를 분석한다면 무작위성이 높은 빛의 난반사 거동 모사에도 적용할 수 있을 것이다.

• 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.

• 대한토목학회논문집
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• 제42권1호
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• pp.117-126
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• 2022

현재 국내 교량 구조물은 지속적으로 증가 및 대형화되고 있으며 그에 따라 공용된 지 30년 이상 된 노후 교량도 꾸준히 늘어나고 있다. 교량 노후화 문제는 국내뿐 아니라 전 세계적으로도 심각한 사회 문제로 다루어지고 있으며, 기존 인력 위주의 점검 방식은 그 한계점을 드러내고 있다. 최근 들어 딥러닝 기반의 영상처리 알고리즘을 활용한 각종 교량 손상탐지 연구가 이루어지고 있지만 교량 손상 데이터 세트의 한계로 인하여 주로 균열 1종에 국한된 교량 손상탐지 연구가 대부분이고, 이 또한 Close set 분류모델 기반 탐지방식으로서 실제 교량 촬영 영상에 적용했을 시 배경이나 기타 객체 등 학습되지 않은 클래스의 입력 이미지들로 인하여 심각한 오인식 문제가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 균열 포함 5종의 교량 손상을 정의 및 데이터 세트를 구축해서 딥러닝 모델로 학습시키고, OpenMax 알고리즘을 적용한 Open set 인식 기반 교량 다중손상 인식 모델을 개발했다. 그리고 학습되지 않은 이미지들을 포함하고 있는 Open set에 대한 분류 및 인식 성능평가를 수행한 후 그 결과를 분석했다.

• Composites Research
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• 제31권4호
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• pp.145-150
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• 2018

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.