이 연구에서는 석조문화유산의 손상유형별 표준범례를 제시하고, 손상지도 작성방법에 대한 공정시스템을 구축하였으며, 균열지수 개발과 표면 및 3차원 손상율 평가기법을 제시하였다. 손상유형별 표준범례는 균열, 박리, 박락, 탈락, 입상분해 및 공동으로 세분한 다음 상용 그래픽 프로그램으로 제작하였으며, 손상지도는 손상 영역에 대한 정확도와 신뢰도를 높이기 위해 3차원 디지털복원과 고해상도 사진맵핑 기술을 적용하였다. 또한 균열지수를 개발하여 대상 석조문화유산의 물리적 손상도에 대한 정량평가를 수행하였고, 가상복원 모델링을 통해 탈락부의 부피와 3차원 손상율을 산출하였다. 이를 통해 마곡사오층석탑의 손상도를 정량적으로 평가한 결과, 전체적으로 북측면이 구조상 균열(1.70), 미세균열(1.34), 박락(20.2%), 탈락(13.0%)의 손상점유율이 높게 나타났으며, 1층 옥개석의 3차원 손상율은 6.7%로 산출되었다.
구조물 건전도 모니터링 시스템을 기반하는 교량 딥러닝 손상 추정 기법들은 대부분 지도학습을 기반으로 하고 있다. 지도학습의 특성상 손상 위치 추정 딥러닝 모델의 학습을 위해 교량의 손상 위치를 나타내는 라벨(Label) 데이터와 이에 따른 교량의 거동 데이터가 필요하다. 하지만 실제 현장에서 손상 위치 라벨 데이터를 정확히 얻어내는 것은 매우 어려운 일이므로, 지도학습 기반 딥러닝은 현장 적용성이 떨어진다는 한계가 있다. 반면에, 비지도학습 기반 딥러닝은 이러한 라벨 데이터 없이도 학습이 가능하다는 장점이 있다. 이러한 점에 착안하여 본 연구에서는 비지도 학습의 대표적인 딥러닝 기법인 Variational Autoencoder를 활용한 교량 손상 위치 추정의 방법을 제안하고 검증하였으며, 그 결과, 교량 손상 위치 추정을 위한 VAE의 적용 가능성을 보였다.
지리정보시스템(Geographic Information System)분야에서 사회 기반 시설에 대한 요구가 증대되고, 시설물을 관리하기 위한 지리정보 데이터 베이스 구축이 필요하며, 데이터베이스 구축을 위해서는 지도 정보를 필요로 한다. 본 논문에서는 지도 정보를 자동으로 분석하여 등고선과 숫자, 기호를 추출해 내는 알고리즘에 대해 연구하였다. 지도상의 숫자, 기호를 추출하고 효율적으로 분류하기 위해 불필요한 자료를 제거하고 필요한 정보를 추출한 후 손상된 부분을 복원하는 방법과 필요한 정보만을 추출한 후 손상된 부분을 복원하는 방법을 제안하고 결과를 비교하였다. 이렇게 추출한 정보가 의미를 갖는 단위(기호, 숫자)들로 분류되도록 라벨링 방법과 무게 중심을 이용한 물체 추출 방법을 적용하여 숫자 기호들을 자동으로 분류하였으며, 여러 지역의 지형도를 입력하여 모의실험을 통해 제안한 알고리즘의 효율성을 증명하였다.
본 논문에서는 콘크리트 보의 표면에 부착된 CFRP (Carbon Fiber Reinforced Plastic) 보강재의 박리 손상 진단을 위한 구조 건전성 모니터링 기법을 소개한다. 이를 위해 압전 능동 센서를 이용한 셀프센싱 회로 기반의 다중 스케일 계측 기법이 적용되었다. 다중 스케일 계측 시스템으로부터 셀프센싱 임피던스 계측을 통한 주파수 영역 구조 응답 및 셀프센싱 유도 초음파 계측을 통한 특정 주파수에서의 구조 응답을 획득할 수 있다. 박리 손상의 정량화를 위하여 임피던스 및 유도 초음파 신호로부터 추출된 손상 특성을 이용하여 2차원 손상 지수를 도출하고 이를 지도학습 기반 확률론적 패턴인식 기법에 적용하였다.
배관 구조물에서는 내부 미세 균열에서부터 국부 좌굴, 볼트 풀림, 피로 균열 등과 같이 다양한 형태의 손상이 복합적으로 발생 가능하다. 이러한 복합 손상은 배관 구조물의 누수, 누유 등의 사고를 야기할 수 있다. 하지만 기존의 단일 스케일 계측 시스템으로부터 복합 손상에 의한 실시간 누수를 진단하기는 매우 어렵다. 본 연구 단계에서는 누수를 야기하는 복합 손상을 효율적으로 진단하기 위하여 선행 연구에서 제안된 압전센서를 이용한 자가 계측 회로 기반의 다중 스케일 계측 시스템을 구조물의 복합 손상 진단에 적용하였다. 자가 계측 회로 기반 다중 스케일 계측 시스템은 크게 두 가지 형태의 신호를 계측한다. 첫 번째 스케일은 임피던스 계측으로부터 특정 주파수 대역폭에 대한 구조 응답을 계측하며, 두 번째 스케일은 유도 초음파 계측으로부터 단일 중심 주파수에 해당하는 구조물의 응답을 계측한다. 복합 손상을 손상 유형별로 분류하기 위하여 E/M 임피던스(Electro-mechanical impedance)및 유도 초음파(Guided wave) 계측으로부터 추출한 특성을 이용하여 2차원 손상지수를 계산하고 이를 지도학습 기반 패턴인식 기법(Supervised learning based pattern recognition) 중 확률론적 신경망 기법(Probabilistic Neural Network, PNN)에 적용한다. 제안된 기법의 적용성 검토를 위하여 파이프 구조물에 인위적으로 다중 손상을 생성시켜 시험을 수행하였다. 본 연구에서 제안된 기법이 실제 배관 구조물에 성공적으로 적용된다면 손상 부재의 거동 및 구조물 성능의 손상에 대한 영향을 효율적으로 진단하고 평가함으로써 배관 구조물의 효과적인 유지관리가 가능할 것으로 예상된다.
이 연구는 사회 기반 구조물의 노후화에 대한 안전점검 기술분야에서 구조물 외관점검 기술의 효율적 대안에 관한 연구이다. 기존 육안점검 및 조사를 대신하여 산업용 드론과 딥 러닝기반의 이미지 분석 기법을 접목함으로써 막대한 인력과 시간소요 및 비용을 절감하고 높은 구역 및 돔 구조물의 접근 한계를 극복하고자 하였다. 구조물의 0.3mm 이상의 균열 손상을 검지할 수 있는 고 해상도 카메라와 라이다 센서, 임베디드 이미지 프로세서 모듈로 구성된 탑재체를 제작하여 산업용 드론에 탑재하였다. 이를 현장 시험에 적용하여 자동비행항법을 통해 시편의 손상 이미지를 촬영하였다. 또한 균열경을 이용하여 기존 육안 점검 방법으로 백태, 박리박락과 같은 면적형 손상과 선형 손상인 균열의 폭과 길이를 측정하여 최종 이미지 분석 검출 결과와 비교하고자 하였다. 촬영된 이미지 중 80장의 샘플을 골라 이미지 분석 기법을 적용하여 사전처리작업(pre-processing)-분리작업(segmentation)-특징점 추출작업(feature extraction)-분류 작업(Classification)-지도학습작업(supervised learning) 등의 과정을 거쳐 손상을 분리하고, 이를 딥러닝 기반 플랫폼으로 지도학습하여 분석 파라미터를 추출하였다. 지도학습을 수행하지 않은 임의의 이미지 샘플 60장을 신규로 추가하여 추출된 파라미터를 기반으로 이미지 분석을 수행한 결과, 손상 검출율의 90.5%로 나타났다.
최근 토목, 기계 및 항공 분야에서 구조물의 안전성 및 적정 성능 수준 확보를 위하여 구조물의 결함 및 노후화에 의한 성능저하 등을 상시적으로 모니터링하기 위한 관심이 높아지고 있다. 실제 구조물에서는 내부 미세 균열에서부터 국부 좌굴, 볼트 풀림, 피로 균열 등과 같이 다양한 형태의 손상이 복합적으로 발생 가능한데, 복합 손상을 단일 모드 계측 시스템으로부터 진단하기는 매우 어렵다. 따라서 본 연구에서는 이러한 복합 손상을 효율적으로 진단하기 위하여 선행 연구에서 제안된 압전센서를 이용한 자가 계측 회로 기반의 다중 모드 계측 시스템을 적용하였다. 자가 계측 회로 기반 다중 모드 계측 시스템은 크게 두 가지 형태의 신호를 계측한다. 첫 번째 모드는 임피던스 계측으로부터 특정 주파수 대역의 구조 응답을 계측하며, 두 번째 모드는 유도 초음파 계측으로부터 단일 중심 주파수에 해당하는 구조 응답을 계측한다. 복합 손상을 손상 유형별로 분류하기 위하여 E/M 임피던스와 유도 초음파의 계측으로부터 추출한 특성을 이용하여 2차원 손상지수를 계산하고 이를 지도학습 기반 패턴인식 기법 중 확률론적 신경망 기법에 적용한다. 제안된 기법의 적용성 검토를 배관 구조물에 인위적으로 다중 손상을 생성시켜 실험을 수행하였다.
최근 사회 기반 시설물에서 구조물의 안전성 및 적정 성능 수준을 확보하기 위하여 구조물의 결함 빛 노후화에 의한 성능 저하 등을 상시적으로 모니터링하기 위한 관심이 높아지고 있다. 이 중 배관 구조물은 국가 주요 자원의 수송을 책임지는 핵심 사회 기반 시설물임에도 불구하고 지중에 매립된다는 위치적 특성 상 상시적으로 구조물의 상태를 모니터링하기는 매우 어렵다. 또한 배관 구조물에서는 내부 미세 균열에서부터 국부 좌굴, 볼트 풀림, 피로 균열 등과 같이 다양한 형태의 손상이 복합적으로 발생 가능하다. 따라서 본 연구에서는 이러한 복합 손상을 효율적으로 진단하기 위하여 압전센서를 이용한 자가 계측 회로 기반의 유도 초음파 계측 시스템을 복합 손상 진단에 적용하였다. 유도 초음파 자가 계측으로부터 특정 중심 주파수에 해당하는 구조물의 웨이블렛 응답을 계측한다. 복합 손상을 유형별로 분류하기 위하여 유도 초음파 계측으로부터 추출한 특성을 이용하여 손상지수를 계산하고 이를 지도학습 기반 패턴인식 기법에 적용한다. 제안된 기법의 적용성 검토를 위하여 배관 구조물에 인위적으로 다중 손상을 생성시켜 시험을 수행하였다.
6C 대가야시기에 축조된 고령 고아리 벽화 고분의 보존 상태를 과학적 방법을 적용하여 정밀하게 조사하였다. 광학적 장비를 활용하여 보존 상태를 조사하고 손상 유형에 따라 손상 지도를 작성하였다. 현실 및 연도 천장을 제외한 나머지 벽면은 백색 모르타르층이 대부분 박락되어 유실된 상태이며, 채색층의 흔적도 거의 관찰할 수 없다. 현실과 연도 천장에 남아있는 벽화의 경우는 연화문만 일부 확인되며 대부분은 도상의 형태가 파악이 불가능 할 정도로 손상되었다. 벽화에서 관찰되는 손상 유형 중 박락, 갈색 오염물, 피막의 손상 정도가 높게 관찰되었다. 연구 결과, 벽화의 손상요인은 벽화의 구성 물질인 모르타르의 다공질 특성과 외부 환경의 영향으로 인한 고분 내부의 수분 이동이 결부되면서 박리, 균열 등의 물리적 손상이 발생되며, 박락, 유실 등의 손상으로 심화되면서 토양 및 수분 유입에 의한 피막, 갈색 오염과 같은 2차 손상을 야기하는 것으로 판단된다.
응급의료체계에서의 의료지도는 필수적인 요소로 인정되어지고 있다. 응급의료에관한법률에 의해서도 응급구조사에 의한 응급처치 시 의사의 지도를 필수적인 것으로 규정하고 있다. 그러나 법에서 정하는 응급처치의 범위 외에 119 구급대에서조차 의료지도가 필요한 상황에 대한 구체적인 기준이 마련되어 있지 않고 지도의사의 자격이나 역할, 책임과 권리 등에 대한 구체적인 내용이 없어 소방에서 2004년 1월부터 서울 119에서 서울종합방제센터에 지도의사를 두고 직접적 의료지도를 담당하고 있으나 그 이용이 활성화되어 있지 못하다. 이에 서울종합방재센터의 의료지도 사례를 바탕으로 의사의 직접적 의료지도가 필요한 범위를 설정하고 이를 토대로 의료지도의 수요를 추정하여 의료지도체계를 확립하는데 필수적인 자료를 제공하고자 이 연구를 시행하였다. 이에 2004년 11월 한 달 동안 서울종합방재센터 의료지도실에 의뢰되어진 의료지도 793건을 사례집단으로 직접적 의료지도가 필요한 기준의 타당성을 검증한 결과 직접적 의료지도가 필요한 기준으로 환자의 상태에 따른 조건, 응급처치에 따른 조건과 사고의 종류에 따른 조건으로 구분하여 각 항목의 직접적 의료지도 필요는 비정상적인 의식상태, 산소투여 등 6가지 응급처치를 시행한 경우, 교통사고 등 4가지 손상기전과 분만이 직접적 의료지도가 필요한 환자의 조건으로 설정되었고 서울 소방의 전체 구급대 이송환자 중 직접적 의료지도가 필요하다고 판단되는 환자는 45.9%에 달했다. 직접적 의료지도를 받아야 할 경우로 판단되었으나 실제 의료지도가 의뢰된 경우는 4.6%였다. 따라서 이상적인 직접적 의료지도 체계는 응급의학과 의사 등의 지도의사를 확보하고 각 응급의료기관과의 의사소통과정을 통해 구급대의 문제점을 개선하고 향상시키는 교육과 정책이 마련되어야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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