• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제12권2호
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• pp.139-148
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• 2008

기 시행된 관련 보고서에 의하면 외관 상태에 대한 육안 점검은 구조적 안전성 평가를 위해 대단히 중요한 부분이다. 본 연구는 개별 손상유형의 분리 평가에 의한 콘크리트 바닥판에 대하여 개선된 상태평가 방법을 제안한다. 먼저, 한데 묶여서 다루어졌던 여러 유형의 손상들을 분리하고, 다음으로 현행 지침을 토대로 가중점수를 부여하였다. 그 밖의 전반적인 과정은 혼란을 피하기 위하여 가능한 한 그대로 유지하였다. 제안된 방법을 4개의 교량에 대해 기 수행된 진단프로젝트에 적용, 시험 결과는 본 방법이 실무에서 드러난 현행 지침의 논점을 보완할 수 있다는 점에서 합리성과 적용성을 보여준다. 상세 분할 및 가중평가에 근거한 합리적인 시스템 평가와 함께 과도 손상 부재의 특별 관리로 이원화함으로써 보수 보강에 대한 적정성과 경제성을 부여하고 안전성을 확보할 수 있다. 본 연구의 이원화된 평가방법은 가치공학의 적용 영역을 유지관리 단계로 확장한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제42권1호
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• pp.107-116
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• 2022

최근 안전점검자가 접근성 문제로 점검이 어려운 교량 부재의 상태평가를 위해 영상분석 기반의 시설물 점검 기법연구가 활발히 진행 중이다. 본 논문은 교량을 대상으로 딥러닝 기반 영상정보에 대해서 상태평가 연구를 진행하였고 이에 대한 평가 프로그램(프로토타입)을 개발하였다. 딥러닝 기반 교량 손상탐지 프로토타입을 개발하기 위해 딥러닝 모델 중 손상 검출 및 정량화가 가능한 의미론적 분할 모델인 Mask-RCNN를 적용하였고 학습데이터 6,540장(오픈 데이터 포함)과 손상유형에 적합한 레이블링을 구성하였다. 모델링에 대한 성능검증한 결과, 콘크리트 균열, 박리/박락, 철근노출과 도장 박리에 대한 정밀도(precision)는 95.2 %, 재현율(recall)은 93.8 % 나타내었다. 또한, 교량 콘크리트 부재 손상율을 이용하여 콘크리트 균열 실 데이터를 2차 성능검증 하였다.