기존 비파괴평가 기술의 결함 탐지 한계를 극복하기 위하여 비선형 초음파공명 특성을 이용한 미세 균열 진단 기술을 개발하였다. 가진 전압에 따른 초음파공명 주파수의 천이현상과 정규화 공명 진폭 감소 현상을 비선형 초음파공명 특성 파라미터로 제안하였으며 이를 실험적으로 확인하였다. CT 시편에 피로시험을 통하여 미세한 자연 균열을 생성하였으며 피로 사이클 단계마다 초음파공명주파수와 정규화 공명진폭의 변화를 측정하였다. 무결함 또는 10 ${\mu}m$ 정도의 매우 미세한 균열이 존재하는 시편에서는 초음파공명 주파수 천이현상이나 정규화 공명 진폭의 변화가 나타나지 않는 반면에 30 ${\mu}m$급 이상의 미세 균열 시편에서는 균열 크기가 증가함에 따라 초음파공명주파수의 천이 현상이나 정규화 공명 진폭의 감소량이 증가함을 확인하였다.
본 연구에서는 가중치 오차 함수를 적용하여, 미세한 콘크리트 균열을 감지하는 U-Net 모델을 만들 수 있도록 개선 방안을 제안한다. 콘크리트 균열은 안전을 위협하는 요소이기 때문에 그 상태를 주기적으로 파악하고 신속하게 초기 대응을 하는 것이 중요하다. 하지만 현재는 점검자가 직접 육안으로 검사하고 평가하는 외관 검사법이 주로 사용되고 있다. 이는 정확성뿐만 아니라 비용과 시간, 안전성 측면에서도 한계점을 가진다. 이에 콘크리트 구조물에 생성되는 미세한 균열을 신속하고 정밀하게 탐지할 수 있도록 딥러닝을 활용한 기술들이 연구되고 있다. 본 연구에서 U-Net을 활용한 균열 탐지를 시도한 결과, 미세한 균열을 탐지하지 못하는 것을 확인하였다. 이에 제시한 가중치 오차 함수를 적용하여 학습한 모델에 대해 성능을 검증한 결과, 정확도(Accuracy) 99% 이상, 조화평균(F1_Score) 89%에서 92%의 신뢰성 높은 수치를 도출해내었고, 미세한 균열을 정확하고 선명하게 탐지한 결과를 통해 학습 개선 방안의 성능을 검증하였다.
현재 지하시설물의 균열을 영상 취득 시스템으로 취득한 경우 점검자가 취득된 영상에서 육안검사를 수행하여 미세균열을 판단한다. 점검자에 의존한 노동집약적인 방법은 점검자의 주관적인 판단에 영향을 받는 문제점을 가지고 있다. 최근에는 딥러닝을 활용하여 자동으로 콘크리트 균열을 탐지하기 위한 연구가 활발하게 수행되고 있다. 대부분의 연구에서는 공개 데이터셋을 활용하거나 분석과정의 객관성이 충분하지 못해 실제 업무에 적용하기 어려운 점이 있다. 본 연구는 실제 검사 시스템과 동일한 형태의 영상을 시험 데이터셋으로 선정하여 딥러닝 모델들을 평가하였다. 균열 탐지의 정확도를 향상시키기 위하여 딥러닝 모델들의 장단점을 상호 보완할 수 있는 앙상블 기법을 적용하였다. 시험 영상에서 폭 0.2 mm, 0.3 mm 및 0.5 mm의 균열들은 각각 80%, 88% 및 89%의 높은 재현율로 탐지되었다. 딥러닝을 적용한 균열 탐지 결과에서는 점검자의 육안 검수 과정에 찾지 못한 다수의 균열들을 포함하고 있었다. 향후 본 연구에서 사용하지 않은 다른 터널의 영상을 시험 영상으로 선정하여 보다 더 객관적인 평가에서 충분한 정확도로 균열을 탐지하게 된다면, 시설물 안점 점검 방식에 딥러닝의 도입이 가능할 것으로 판단된다.
인프라 구조물은 대부분 경제 성장기에 완공되었다. 이러한 인프라 구조물은 최근 들어 공용연수가 점차 증가하고 있어 노후 구조물의 비중이 점차 증가하고 있다. 이러한 노후 구조물은 설계 당시의 기능과 성능이 저하될 수 있고 안전사고로까지 이어질 수 있다. 이를 예방하기 위해서는 정확한 점검과 적절한 보수가 필수적이다. 이를 위해서는 우선 미세한 균열까지 정확히 탐지할 수 있도록 컴퓨터 비전과 딥러닝 기술에 수요가 증가하고 있다. 하지만 딥러닝 알고리즘은 다수의 학습 데이터가 있어야 한다. 특히 영상 내 균열의 위치를 표시한 라벨 영상은 필수적이다. 이러한 라벨 영상을 다수 확보하기 위해서는 많은 노동력과 시간이 필요한 실정이다. 이러한 비용을 절감하고 탐지 정확도를 높이기 위해서 본 연구에서는 mean teacher 방식의 학습 구조를 제안하였다. 이 학습 구조는 900장의 라벨 영상 데이터 세트와 3000장의 비라벨 영상 데이터 세트로 훈련되었다. 학습된 균열 탐지 신경망 모델은 300여장의 실험용 데이터 세트를 통해 평가되었고 탐지 정확도는 89.23%의 mean intersection over union과 89.12%의 F1 score를 기록하였다. 이 설험을 통해 지도학습과 비교하여 탐지 성능이 향상된 것을 확인하였다. 향후에 이러한 방법은 라벨 영상을 확보하는데 필요한 비용을 절감하는데 활용될 것으로 기대한다.
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
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
구조체 열화, 손상 등에 의해 발생하는 누수는 동결융해에 의한 체적 변화를 유발하는 주요 원인 중 하나이며, 콘크리트 내부의 미세균열, 표면 스케일링 등을 유발한다. 이러한 손상은 염화물 등 외기 유해물질 침투 및 확산을 가속화시킨다. 시설물 성능평가 세부지침(2020)에서 피복 콘크리트 품질과 동해환경 지표가 새롭게 제시되었으며, 피복 콘크리트 품질은 반발경도시험으로, 동해환경은 동결융해 싸이클 수로 평가한다. 본 논문에서는 빠른 동특성 기반 초음파 비선형성을 통해 동결융해에 의한 초기 미세손상을 평가하고자 하였다. 서로 다른 물-시멘트비(40%, 60%)와 공기량(1.5%, 3.0%)을 가지는 콘크리트 시험체를 제작하고, 동결융해 싸이클 수를 증가시키며 압축강도, 반발경도, 상대동 탄성계수, 초음파 비선형성을 측정하였으며, SEM을 활용하여 미세균열 발생 및 진전을 분석하였다. 그 결과, 상대동탄성계수 및 반발경도로는 확인이 어려웠던 초기 미세손상을 공진주파수 비선형성 측정을 통해 탐지할 수 있었으며, 콘크리트의 동결융해 저항성능을 예측할 수 있다는 가능성을 확인하였다.
최근 들어 노후화된 콘크리트 구조물의 비중이 점차 늘어나는 추세다. 이는 대다수의 구조물이 기대수명에 근접하고 있기 때문이다. 이 같은 구조물은 정확한 점검과 지속적인 관리가 필수적으로 요구되며, 철저한 점검이 이루어지지 않을 경우 본래의 기능과 성능이 저하되어 안전사고로 이어질 수 있음은 자명한 사실이다. 따라서 딥러닝과 컴퓨터 비전을 이용한 객관적인 점검 기술에 대한 연구가 활발하기 이뤄지고 있다. 특히 고해상도는 미세한 균열뿐만 아니라 박락과 철근 노출까지 정확하게 관찰할 수 있으며, 딥러닝을 통해서 자동화 탐지가 가능하다는 장점이 있다. 딥러닝은 다양하고 다수의 훈련 데이터가 있어야지만 높은 탐지 성능을 보장할 수 있지만, 콘크리트의 표면 손상은 비정상 장면으로 일반적으로 촬영하여 확보할 수 있는 데이터가 아니므로 훈련 데이터의 수는 부족할 수밖에 없다. 이러한 한계를 극복하기 위해서 이 연구에서는 stable diffusion을 통해 균열, 박락, 철근 노출을 포함하고 있는 콘크리트 표면 손상 영상을 생성하는 방법을 제안했다. 이는 문자열과 영상이 쌍을 이룬 데이터로 새로운 손상 영상을 합성하는 방법이다. 이를 위해서 총 678장의 훈련 데이터 세트를 구축했고, low rank adaptation을 통해서 fine-tuning을 수행했다. 이때 stable diffusion의 세 가지 기저 모델에 따른 생성 영상의 품질을 비교했다. 결과적으로 가장 다양하고 고품질의 콘크리트 손상 영상을 합성하는 방법을 완성했다. 이 연구는 향후 데이터 부족 문제 해결에 기여하여 딥러닝 기반 손상 탐지 알고리즘의 정확도 향상에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대한다.
암석 재료의 변형에 따른 미시적 파괴 현상으로부터 발생하는 미소파괴음(Acoustic Emission, AE)을 측정하여 암석 구조물 내의 미세균열의 생성과 전파를 탐지하는 연구는 지하 암반 구조물의 안정성을 비파괴검사로 평가하는데 대단히 중요하다. 본 연구에서는 암반 구조물의 보강재로 사용되는 콘크리트와 대리석 암석 시험관에 대하여 전과정 응력-변형률 곡선을 얻기 위한 강성압축시험을 실시하였고, 시험 중에 미소파괴음 발생을 측정하여 미소파괴음 파라미터 분석 및 음원추적을 수행하여 대리석과 콘크리트의 변형 및 파괴거동 특성을 살펴보았다. 또한 시험편에 계단식 반복재하시험을 수행하여 그 변형거동을 고찰하였으며, 미소파괴음 측정을 통하여 재료의 손상, 암반의 현지응력 및 콘크리트 구조물의 응력이력 등과 관련된 카이저효과를 검증하였다
파쇄대와 같은 불균질대의 분포 및 위치를 영상화하고 암석의 신선도를 평가하기 위하여, 화강암 석산 지역에서 시추공을 이용한 레이다 반사법 및 토모그래피 탐사와 지표 탐사인 GPR탐사를 실시하였다. 또한 레이다 반사법 탐사에서 나타난 반사면의 공간적 방향성을 알기 위해서 방향탐지 안테나도 적용시켰다. 모든 시추공 레이다 탐사에는 20MHz를 주주파수로 갖는 안테나를, GPR탐사에는 100MHz를 사용하였다. 시추공 반사법, 방향탐지 안테나 및 GPR탐사 영상들은 서로 잘 일치하는 탐사 결과를 보여주었으며, 탐사지역내의 주요 파쇄대의 3차원적인 위치 및 주향 방향을 알려주었다. 일부 구간의 토모그래피 초동 시각 곡선에서는 화강암 지역에서는 일반적으로 나타나기 어려운 이방성을 보였는데 이러한 이방성은 텔레뷰어 자료와 비교하여 본 결과 동일 방향으로 정렬되어 있는 미세 균열과 연관된 것으로 추정된다. 또한 이 지역은 시추공 레이다, 토모그래피, GPR 영상들 및 이방성의 분포로부터 MF2및 MF5로 명명된 두개의 주 파쇄대에 둘러싸인 지역이 비교적 신선한 암석으로 구성되어 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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