• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2003년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.760-763
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• 2003

This study proposed the analysis of damage defection due to the change of the stiffness of structure by using the original and modified dynamic characteristics. The method is applied to examples of a cantilever and 3 degree of freedom by modifying the stiffness. The predicted damage detections are in good agreement with these from the structural reanalysis using the modified stiffness.

• 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.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2004년도 춘계학술대회 논문요약집
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• pp.96-96
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• 2004

고성능 섬유강화 복합재는 비강성과 비강도가 높고 내부식성과 피로특성이 우수하지만 외부에서 가해지는 하중에 의해 수지, 강화섬유와 수지와의 경계면, 적층 경계면 등에 육안으로 식별하기 어려운 손상이 유발될 가능성이 있으며 이로 인해 구조재로서의 역할을 하지 못하는 경우가 발생한다. 최근에는 외부하중으로 인해 복합재 구조재에 손상이 발생한 경우 자가치료제가 저장된 마이크로캡슐을 이용하여 손상을 보수하려는 시도가 행해지고 있다.(중략)

• 비파괴검사학회지
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• 제36권5호
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• pp.345-352
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• 2016

높은 고도에서 운행되는 항공기는 -$50^{\circ}C$이하의 극저온 피로환경에 노출된다. 이때 반복하중을 통해 발생되는 크랙과 같은 미세결함은 항공기 구조물의 물성변화를 야기하고 구조물 파단과 같은 심각한 구조적 결함을 야기한다. 따라서 효율적인 구조물의 유지보수 및 수명 예측을 위해 구조물의 지속적인 상태진단이 필요하다. 본 연구에서는 실제 항공기 운행조건과 유사한 극저온 피로환경에서 항공기 날개의 구조 건전성 모니터링을 수행하였다. 초기 결함 탐지를 위해 사각배열 압전구동기 및 센서를 구조물 하단에 부착한 뒤, 유도초음파 기반 능동센싱 기법을 통해 손상에 의한 산란 및 반사파를 측정하였다. 이후 통계학적 모델 분석과 위상배열기법을 통해 손상 발생 시점을 파악 및 손상 위치 탐지를 실시하였다. 또한, 극저온 환경에서의 센서의 생존성 파악과 구조 건전성 모니터링 결과의 신뢰성 향상을 위해 센서자가진단을 실시하였다. 실험 결과, 제안된 기법을 통해 극한환경에서 운행되는 구조물의 초기 손상 탐지 및 손상 위치 탐지가 높은 정확도로 가능함을 확인하였다.

• 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.

• 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.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제26권6호
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• pp.175-181
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• 2022

구조물의 공용연수가 증가함에 따라 각종 성능 저하가 발생한다. 특히 국내 인프라 구조물은 대부분 경제가 성장하는 시기에 집중적으로 건설되었기 때문에 노후 인프라 비율 급증이 최근 주요 이슈가 되고 있다. 인프라의 노후화는 자칫 안전사고로 이어질 수 있으며 인명 피해까지 유발할 수 있다. 이러한 문제를 사전에 예방하기 위하여 주기적이고 정확한 점검 및 유지관리가 필수적이다. 이 같은 이유로 최근 컴퓨터 비전과 딥러닝을 활용하여 다양한 손상을 탐지하는 연구에 대한 수요가 원격점검 혹은 점검자동화 분야에서 증가하고 있다. 따라서 본 논문에서는 콘크리트 손상의 종류를 세 가지로 구분하여 이를 탐지할 수 있는 신경망 구조를 제안했다. 특히 계층적 학습 기법을 통해 보다 정확하게 다양한 손상을 탐지할 수 있는 신경망을 개발하였다. 이 신경망은 2,026장의 손상 영상으로 학습되었고, 508장의 손상 영상으로 실험하였다. 그 결과 67.04%의 평균 중첩 정확도와 52.65%의 F1 점수를 갖는 알고리즘을 완성하였다. 이 같은 손상 탐지 알고리즘은 향후 구조물의 정확한 상태 진단에 활용될 수 있으리라 기대한다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제12권1호
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• pp.81-90
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• 2008

본 연구에서는 유한 요소법과 고도화된 손상 탐지 기법을 결합하여 구조적 손상을 규명하는 방법을 다룬다. 본 연구의 특징은 충격하중을 받는 구조물의 동적 거동 특성을 분석하여 이를 임의의 손상 형태를 갖는 판에 적용한다는 것이다. 이러한 방법은 손상된 부위의 강성 분포를 추정할 뿐만 아니라 손상의 정도도 파악할 수 있는 장점을 갖으며 분할 요소수의 제한을 두지 않는다. 제안된 방법을 검증하기 위하여 본 알고리즘은 임의의 손상을 갖는 박판에 대하여 적용하기 한다. 수치해석 결과로부터 제안된 알고리즘은 수치적 효율성과 함께 임의의 손상 분포를 규명할 수 있음을 보여준다.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2011년도 정기 학술대회
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• pp.195-198
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• 2011

석유 및 천연가스 생산에 사용되는 고정식 해양플랜트에는 자켓 구조물이 가장 많이 사용되고 있다. 생산에 사용되는 자켓 구조물은 풍하중이나 파랑하중에 의해 인명의 피해 없이 변위 및 응력에 대해 안전해야 한다. 그러나 1940년대 후반부터 사용되어 온 자켓 구조물은 피로하중, 노후화로 인해 내구성에 문제가 생기고 있다. 본 논문에서는 자켓 구조물의 안전성을 검토하기 위해 모드형상을 이용하여 자켓 구조물의 손상 위치를 탐색하는 방법을 제시한다. 제시한 손상탐지기법의 효용성을 입증하기 위해 자켓 구조물의 유한요소모델에 임의의 손상을 모사하였다. 유한요소모델의 손상 전 모드형상과 손상 후 모드형상의 모달 변형에너지의 변화를 이용하여 손상 지수를 유도하고 유도한 손상지수를 사용하여 손상이 있는 부재와 손상이 없는 부재를 분류하였다. 연구 결과 손상지수가 '0'인 부재를 제외한 나머지 부재 모두 본 연구에서 제시한 손상탐지기법으로 손상 부재를 판별할 수 있었다.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2007년도 제29회 추계학술대회논문집
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• pp.345-349
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• 2007

본 연구에서는 계측 데이터의 성능 추이를 분석하여 엔진의 기계적 결함 여부를 탐지하기 위한 퍼지 경향감시 방법을 제안하였다. 경향감시 방법은 연료유량, 배기가스 온도, 로터회전수, 진동수와 같은 중요 엔진 파라미터를 모니터링하여 시간에 따른 변화를 분석하여 엔진 상태를 진단하는 것이다. 선형회귀분석을 통해 엔진 상태 변화를 수식화하고 퍼지 로직을 통해 진단 결과를 분석하여 예측되는 손상 원인을 제시한다.