• 비파괴검사학회지
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• 제19권1호
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• pp.34-46
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• 1999

전 세계적으로 항공기의 노후화에 따른 안전성 확보와 수명연장을 위한 대책 연구가 활발하다. 미국의 경우 군용기 (주로 수송기)의 평균수명은 40년을 넘어서고 있으며 이들은 아직도 $20{\sim}30년$ 더 사용될 예정이다. 민간항공기의 경우에도 군용기만큼은 아니지만 노후화하고 있기는 마찬가지이다. 수명연장을 위해 여러가지 비파괴검사 기술이 활용되고 있으며, 새로운 비파괴 시험 평가 검사 방법들이 속속 개발되고 있다. 항공기의 안전을 위협하는 기체구조 손상의 2대 주범으로는 부식과 피로를 꼽을 수 있으며, 이를 탐지하고 평가하기 위한 경제적인 검사방법에 대한 연구가 미국을 중심으로 활발하게 진행되고 있는데, 이에 대한 최근 현황을 살펴본다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2003년도 춘계학술대회논문집
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• pp.430-433
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• 2003

This paper presents a system identification (SI) scheme in time domain using measured acceleration data. The error function is defined as the time integral of the least square errors between the measured acceleration and the calculated acceleration by a mathematical model. Damping parameters as well as stiffness properties of a structure are considered as system parameters. The structural damping is modeled by the Rayleigh damping in SI. The regularization technique is applied to alleviate the ill-posed characteristics of inverse problems. The validity of the proposed method is demonstrated by an experimental study on a shear building model.

• 한국공간구조학회논문집
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• 제19권1호
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• pp.93-100
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• 2019

There has been considerable recent interest in deep learning techniques for structural analysis and design. However, despite newer algorithms and more precise methods have been developed in the field of computer science, the recent effective deep learning techniques have not been applied to the damage detection topics. In this study, we have explored the structural damage detection method of truss structures using the state-of-the-art deep learning techniques. The deep neural networks are used to train knowledge of the patterns in the response of the undamaged and the damaged structures. A 31-bar planar truss are considered to show the capabilities of the deep learning techniques for identifying the single or multiple-structural damage. The frequency responses and the elasticity moduli of individual elements are used as input and output datasets, respectively. In all considered cases, the neural network can assess damage conditions with very good accuracy.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.611-617
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• 2018

대형구조물의 효과적인 구조 안전성 확보를 위해서는 결함탐지기술을 포함한 건전성 모니터링의 적용이 필요하다. 본 연구에서는 보 구조물에 발생하는 균열위치와 균열크기를 추정하기 위하여 다음과 같은 2단계의 균열추정방법을 제안한다. 우선, 보 구조물의 분포 국부 변형률 계측결과를 이용하여 변형률 모드형상을 구하고, 이에 대한 수정 라플라시안(Laplacian) 연산을 통하여 균열발생 영역을 추정한다. 이후, 가속도 측정을 통하여 구한 고유주파수와 신경망기법을 이용하여, 미리 추정된 균열발생 영역을 대상으로 균열위치와 균열크기를 추정한다. 이때, 신경망을 훈련시키기 위하여, 에너지법에 의해 유도된 균열보의 등가휨강성을 이용하여 균열보의 고유주파수를 해석적으로 구한다. 기법을 검증하기 위하여 알루미늄 캔틸레버 보에 대한 손상실험을 수행하였다. 인위적으로 실험체에 균열을 가한 후 자유진동실험을 수행하여 동적 변형률과 가속도를 계측하고 이를 이용하여 변형률 모드형상과 고유주파수를 구하였다. 변형률 모드형상에 대한 수정 라플라시안 연산을 통하여 균열발생 영역을 추정하고, 고유주파수와 신경망기법을 이용하여, 미리 추정된 균열발생 영역에 대하여 균열위치와 균열크기를 판정하였다. 3가지 손상경우에 대한 균열발생 영역의 추정결과는 실제 영역과 잘 일치하였으며, 균열위치와 균열크기 추정결과의 정확성을 상당히 향상시킬 수 있었다. 제안된 기법은 장대구조물에 대한 구조물 건전성 모니터링에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권5호
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• pp.171-182
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• 2022

구조물을 안전하게 관리하기 위해서는 우선적으로 건전한 유지가 전제되어야 한다. 이 같은 구조물의 건전성을 결정하는 요인 중에서 가장 대표적인 예로는 균열을 들 수 있다. 여러 가지 원인에 의해 발생하는 균열은 다양한 종류와 형태로 구조물에 손상을 입힌다. 무엇보다 이러한 균열이 방치될 경우 위험도가 증가하여 안전사고로 이어질 수 있다. 이러한 문제점을 경감하기 위하여 최근 들어 딥러닝과 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 손상을 점검하는 방법들이 소개되고 있다. 이 같은 방법들은 대체로 충분한 양의 학습 데이터가 필요한 것이 사실이다. 하지만, 학습을 위한 영상 데이터의 충분한 확보가 어렵다는 점은 딥러닝 균열 탐지 알고리즘의 성능에 부정적인 영향을 미친다. 따라서 본 논문에서는 이에 대한 문제의식을 바탕으로 영상 변환 기법을 활용하여 균열 영상 데이터를 증강하는 방법을 제시했다. 이는 아스팔트 균열 영상을 콘크리트 균열 영상으로 변환하거나 혹은 이와 반대로 콘크리트 균열 영상을 아스팔트 균열 영상으로 변환하여 딥러닝 신경망 모델을 학습하기 위한 영상 데이터를 확보하는 방법이다. 이를 통해 학습 데이터의 다양성을 향상시켜 강건한 균열 탐지 알고리즘 개발에 기여할 수 있기를 기대한다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제25권6호
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• pp.245-253
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• 2021

우리나라 노후화 교량 중 많은 부분을 차지하는 RC 슬래브 교량은 대부분이 교량 안전 관리 및 유지관리의 대상인 1, 2종 교량에 포함되지 않는다. 또한 고속도로 교량에서 가장 높은 손상율을 차지하는 부속시설은 신축이음과 교량 받침부이다. 특히, 신축이음부를 통한 누수는 콘크리트 교량의 열화를 유발하고 균열 및 철근부 노출 등의 원인이 된다. 따라서 본 연구에서는 RC 슬래브교의 신축이음부 유간 밀착 손상이 바닥판 응답에 미치는 영향을 분석하였다. 양단 신축이음의 유간이 밀착된 경우 바닥판의 교축방향 변위가 발생되지 못해, 양쪽 단부 콘크리트에서 균열이 발생하였다. 또한, 응답 결과를 바탕으로 손상시나리오 별 신축이음부의 교축방향 변위와 바닥판 양단 콘크리트 응력과의 상관관계를 분석하고, 손상발생이 교량 거동에 미치는 영향을 파악하였다. 신축이음 장치 양면손상이 발생한 경우 변위와 응력과의 상관관계는 차량이 모든 차선을 지날 때 0.18로 낮은 상관성을 보였다. 무손상 상태와 비교했을 때도 바닥판 처짐은 차량이 지나는 동안 0.34~0.53, 차량이 지나간 후 0.17~0.43으로 낮은 상관성을 보였다. 이는 단부 콘크리트의 균열 발생으로 바닥판 전체 거동에 변화가 생긴 것을 의미한다. 따라서 바닥판 응답 데이터 기반 상관관계 분석과 이를 활용한 데이터 기반의 손상탐지가 가능하며, 이를 통해 바닥판 손상 및 열화의 원인이 되는 신축이음부의 조기 보수 및 보강, 사전관리에 기여하여 많은 도움이 될 것으로 기대된다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제22권1호
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• pp.89-103
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• 2009

이 연구에서는 얇은 판형구조물의 손상탐지에 널리 사용되어오는 램파에 시간반전(time reversal)개념의 적용성을 이론적으로 규명한다. 고전적 시간반전 음향학에 의하면, 센서에서의 출력신호를 시간영역에서 반전 후 재입사시켜 원래의 가진점으로 돌려보내면, 그 가진점에서 원래 입력신호가 복원된다. 그러나 램파에 시간반전과정을 적용하게 되면 램파 고유의 분산성과 판 경계에서의 파 반사로 인해 시간반전성이 복잡한 양상을 띠게 된다. 이러한 램파의 시간반전성을 보다 잘 이해하기 위해 이 연구에서는 램파의 시간반전과정을 이론적으로 규명한다. 특히, 램파의 내부모드분산, 다중모드분산, 그리고 판 경계면에서의 램파의 반사가 시간반전성에 미치는 영향을 정식화하였다 간단한 수치예제를 통해 이 연구에서 제시된 이론적 발견들의 타당성을 검증한다.

• 한국건설순환자원학회논문집
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• 제5권2호
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• pp.177-184
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• 2017

최근 한국에서는 많은 지반 침하 사고가 발생하고 있는데, 이는 상하수의 누수 및 손상된 하수관에 기인한 것이다. 본 연구는 지반 침하에 대한 GPR 탐지 데이터의 실증적 자료를 구축하는 것을 목표로 한다. 이러한 목적으로 테스트 베드가 제작되었으며, 제작 변수는 주철관 및 EPS의 매입 깊이 및 수평 거리이다. 탐사결과, 1.5m의 깊이로 매립된 EPS는 검출하기 어려웠으며, 0.5m 거리 내에서 주철관에 밀접하게 매설 된 EPS는 매우 강한 주철관 신호로 탐지가 불가능했다. 또한 본 연구에서는 GPR 탐사 이미지 결과를 처리하기 위해 GPR 이미지 처리 프로그램 (GPRiPP)을 개발했다. 그 주요 기능은 위글파 신호를 증폭시키는 게인 기능이며, 기존 프로그램과 GPRiPP의 이미지 처리 기능은 매우 유사함을 확인하였다.

• 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.

• 전자공학회논문지SC
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• 제45권4호
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• pp.35-41
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• 2008

메모리 소자가 우주 환경에 노출되면 우주 방사능에 의해 메모리의 값이 변하는 SEU 현상이 발생한다. 이러한 현상에 대처하기 위하여 위성체에 사용되는 메모리는 필연적으로 오류 탐지 및 극복 기법을 탑재하고 있다. 본 논문에서는 과학기술위성 3호 대용량 메모리 유닛에서 채택하게 될 오류 탐지 및 극복 방식을 알아본다. 오류 극복을 위해 대용량 메모리를 RS(10,8) Reed-solomon 코드로 인코딩/디코딩했을 때 SEU에 의해 메모리의 데이터가 손상 받을 확률을 계산한다. 이 확률식을 기반으로 과학기술위성 3호가 직면할 수 있는 다양한 SEU 발생율에 대하여 그 확률 변화를 분석한다. 이것으로부터 과학기술위성 3호 대용량 메모리 유닛 설계의 중요한 요소 중의 하나인 메모리 인코딩/디코딩 주기를 결정하는데 이용하고자 한다.