• 비파괴검사학회지
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• 제27권2호
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• pp.157-163
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• 2007

본 연구에서는 광섬유 케이블을 이용한 콘크리트 구조물의 균열 탐사 방법을 개발하였다. 광통신 분야에서 광섬유 케이블의 손상을 탐지하기 위해 널리 사용하고 있는 광신호 분석기인 OTDR과 일반 통신용 광섬유 케이블을 사용하여 콘크리트의 표면 및 내부에 발생한 균열의 탐사 실험을 수행하였다. 콘크리트가 균열 하중에 부과되어 초기 균열을 발생시킬 때 미리 부착된 광섬유가 균열의 위치에서 균열 거동을 함께 함으로써 손상을 입게 되어 균열의 발생 유무와 위치를 찾고자 하였다. 균열을 탐사하는데 있어 광섬유의 탈피 정도가 균열 탐사 여부를 결정짓는 가장 주요한 인자라고 파악하였으며, 예비 실험을 포함한 4차례의 실내 검증 실험을 통하여 균열을 탐사할 수 있었다. 이 연구 결과는 콘크리트 구조물의 균열 관리와 유지관리 차원으로의 활용도가 크다고 판단된다.

• 비파괴검사학회지
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• 제36권1호
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• pp.45-52
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• 2016

고로는 제철소에서 철을 만들어 내는 핵심설비 중 하나로 고온고압 환경에서 냉각과 팽창으로 인한 철피의 손상이 노출되어 있어 대형사고에 대한 발생 가능성이 높아 중점관리가 필요하다. 본 연구에서는 음향방출법을 이용한 대형구조물 안전진단 시스템에 대한 평가를 수행하였다. 특히, 철피 크랙의 성장은 큰 에너지를 수반하게 되어, 음향방출 에너지 파라미터의 급격한 증가로 심각한 손상을 예측하였다. 이러한 결과를 바탕으로 고로의 정비시기를 앞당겨 확인한 결과 실제 크랙을 UT와 병행하여 확인하였다. 본 연구에서는 음향방출법을 이용한 대형 구조물인 철피균열의 심각도에 대한 평가기준을 마련하여 구조물 조기 결함진단 시스템의 활용으로 유용할 것으로 기대된다.

• 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.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.451-457
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• 2018

본 연구는 인공지능 분야의 딥러닝 기술을 기반으로 한 하수관 손상의 자동 탐지 분류 시스템을 제안한다. 성능의 최적화를 위하여 DB 획득 시 발생된 조도 및 그림자 변화와 같은 다양한 환경변화에 강인한 시스템을 구현하였다. 제안된 시스템에서는 Convolutional Neural Network(CNN) 기반의 균열 탐지 및 손상 분류 기법을 구현하였다. 최적의 결과를 위하여 $256{\times}256$ 픽셀 해상도의 CCTV 영상 9,941개를 이용하여 CNN모델을 적용하여 손상부위에 대한 딥러닝을 수행하였고 그 결과 98.76 %의 인식률을 획득하였다. 기계학습을 통한 딥러닝 모델을 기반으로 다양한 환경의 하수도 DB에서 $720{\times}480$ 픽셀 해상도의 646개의 이미지를 추출하여 성능 평가를 수행 하였다. 본 시스템은 다양한 환경에서 구축된 하수관 데이터베이스 에서 손상 유형의 자동 탐지 및 분류에 최적화된 인식률을 제시한다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제1권1호
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• pp.87-94
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• 2000

도로면 유지보수 공법 중 크랙실링은 그 특성상 작업수행과 관련하여, 노무자의 안전을 위협하는 다양한 위험, 열악한 작업환경으로 인한 생산성 및 품질저하, 교통체증으로 인한 차량이용자의 간접비용 상승 등 많은 잠재적 문제점을 내포하고 있을 뿐만 아니라 노무 의존도가 높고 년간 막대한 사업예산을 요하는 국가 기반 유지보수 사업이다. 선진 외국의 경우, 도로면의 초기균열에 대한 보수공법으로써 크랙실링이 일반화되어있고 과거 10여년에 걸쳐 이를 자동화하기 위한 연구노력이 활발히 진행 중이다. 본 논문은 미국을 중심으로 지금껏 개발되어진 크랙실링 자동화 로봇의 프로토타입을 간략히 소개하고 미 연방교통국(FHWA)과 텍사스 주 교통국(TxDOT)의 지원하에, 텍사스 오스틴 주립대학 건설자동화 연구소에서 개발된 크랙실링 자동화 로봇의 연구성과 및 1999년 현장실험 결과를 토대로 크랙실링 자동화 로봇의 타당성 및 적용성 그리고 개발기술의 응용성을 시험한다. 크랙실링 자동화 로봇의 개발과 활용을 통하여 도로의 수명 연장 및 년간 막대한 도로 유지보수 사업예산의 절감이 가능할 것으로 사료되며 개발된 자동화 기술은 추후 빌딩외벽, 대규모 저장탱크 등 도로 이외의 건축.토목 구조물에 발생된 균열의 탐지 및 보수에도 널리 활용될 수 있을 뿐만 아니 라 동영상 처리기술 등의 멀티 미디어 기술과 무선정보통신망을 응용한 본사와 현장간 실시간 안전진단 및 분석에도 그 활용효과가 클 것으로 기대된다.

• Journal of Welding and Joining
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• 제13권2호
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• pp.12-24
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• 1995

최근에 국내 화력발전설비도 사용 기간이 30년을 넘게 됨에 따라, 고온설비의 경년열화도 평가 및 수명예측 기술에 대한 연구가 활발해지고 있다. 본 논문에서는 l965년부터 사용되어 노 후된 영월화력발전소 2호기의 주증기 파이프를 대상으로 실시한 열화도 및 수명평가 결과를 보고하였다. 주증기관의 취약부인 맞대기 용접부, 지류 용접부, Y부 및 T부 등의 용접부에 대해 표면복제법, 경도측정법을 사용하여 수명평가를 실시하였으며, 비파괴 검사에 의해 균열이 탐지된 경우에는 수명평가 컴퓨터 코드를 사용하여 균열성장에 의한 잔여수명을 계산하였다. 또한 파이프 모재의 잔여 수명은 해석적 방법에 의해 정량적으로 잔여수명을 계산한 후, 외경 패출량 측정, 입계부식법 등에 의해 재질 열화도를 정성적으로 평가하였다. 본 논문에서 사용한 기법 이외의 방법을 사용하여 수명평가 정확도를 개선하는 방향에 대한 의견도 제시하였다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제8권1호
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• pp.78-85
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• 2005

이 연구에서는 지구물리 및 환경공학적 방법을 동원하여 호주 Queensland 남서부 Goondoola Basin 에서의 2차 염분작용의 원인을 조사하였다. 지표 및 지하 물질과 지하수에 대한 정보와 함께 항공 방사능 및 전자탐사 그리고 지표 전자탐사 자료가 얻어졌다. 방사능과 고도자료 및 측정된 물성간에 얻어진 상관관계로부터 지표 물질 및 지하수 유입 포텐샬의 예측도를 만들 수 있었는데, 가장 큰 지하수 유입은 분지를 둘러싼 풍화 기반암에서 일어나는 것으로 예측되었다. 전자탐사자료(항공, 지표 및 시추공)는 토양 및 시추자료와 함께 천부 소금층의 크기와 지하 구조를 규명하는데 사용되었다. 전기전도도 측정자료는 토양 염분의 분포를 반영하고 있다. 그러나 표토 깊은 곳에서는 염분함량이 상대적으로 일정하여, 항공전자탐사 신호는 공극률 또는 물성의 변화에 따라 영향을 받았으며, 이러한 결과로부터 기반암 풍화대의 수평적인 분포를 탐지할 수 있었다. 이 지역의 염분 작용은 표층 구조에 의해 강하게 좌우되는 국부적 및 중간 크기 과정의 결과로 발생하며, 현재의 지표 현상은 사면의 균열에서 유출되는 천부 염분 지하수 상부에서의 증발 농축의 결과이다. 표층과 지하 자료의 종합으로부터 지하수위 상승에 따른 염분도 증가로 야기되는 유사한 산사태 구조의 규명이 가능하였다. 이 정보는 현재 지방 토지 관리자가 과도한 지하수 유입과 더 이상의 염분 이동을 막는 관리방법의 개선에 이용되고 있다.