• 제목/요약/키워드: 유효간격

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Deep Convolution Neural Networks 이용하여 결함 검출을 위한 결함이 있는 철도선로표면 디지털영상 재 생성 (Regeneration of a defective Railroad Surface for defect detection with Deep Convolution Neural Networks)

  • 김현호;한석민
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제21권6호
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    • pp.23-31
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    • 2020
  • 본 연구는 철도표면상에 발생하는 노후 현상 중 하나인 결함 검출을 위해 학습데이터를 생성함으로써 결함 검출 모델에서 더 높은 점수를 얻기 위해 진행되었다. 철도표면에서 결함은 선로결속장치 및 선로와 차량의 마찰 등 다양한 원인에 의해 발생하고 선로 파손 등의 사고를 유발할 수 있기 때문에 결함에 대한 철도 유지관리가 필요 하다. 그래서 철도 유지관리의 자동화 및 비용절감을 위해 철도 표면 영상에 영상처리 또는 기계학습을 활용한 결함 검출 및 검사에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 일반적으로 영상 처리 분석기법 및 기계학습 기술의 성능은 데이터의 수량과 품질에 의존한다. 그렇기 때문에 일부 연구는 일반적이고 다양한 철도표면영상의 데이터베이스를 확보하기위해 등간격으로 선로표면을 촬영하는 장치 또는 탑재된 차량이 필요로 하였다. 본연구는 이러한 기계적인 영상획득 장치의 운용비용을 감소시키고 보완하기 위해 대표적인 영상생성관련 딥러닝 모델인 생성적 적대적 네트워크의 기본 구성에서 여러 관련연구에서 제시된 방법을 응용, 결함이 있는 철도 표면 재생성모델을 구성하여, 전용 데이터베이스가 구축되지 않은 철도 표면 영상에 대해서도 결함 검출을 진행할 수 있도록 하였다. 구성한 모델은 상이한 철도 표면 텍스처들을 반영한 철도 표면 생성을 학습하고 여러 임의의 결함의 위치에 대한 Ground-Truth들을 만족하는 다양한 결함을 재 생성하도록 설계하였다. 재생성된 철도 표면의 영상들을 결함 검출 딥러닝 모델에 학습데이터로 사용한다. 재생성모델의 유효성을 검증하기 위해 철도표면데이터를 3가지의 하위집합으로 군집화 하여 하나의 집합세트를 원본 영상으로 정의하고, 다른 두개의 나머지 하위집합들의 몇가지의 선로표면영상을 텍스처 영상으로 사용하여 새로운 철도 표면 영상을 생성한다. 그리고 결함 검출 모델에서 학습데이터로 생성된 새로운 철도 표면 영상을 사용하였을 때와, 생성된 철도 표면 영상이 없는 원본 영상을 사용하였을 때를 나누어 검증한다. 앞서 분류했던 하위집합들 중에서 원본영상으로 사용된 집합세트를 제외한 두 개의 하위집합들은 각각의 환경에서 학습된 결함 검출 모델에서 검증하여 출력인 픽셀단위 분류지도 영상을 얻는다. 이 픽셀단위 분류지도영상들과 실제 결함의 위치에 대한 원본결함 지도(Ground-Truth)들의 IoU(Intersection over Union) 및 F1-score로 평가하여 성능을 계산하였다. 결과적으로 두개의 하위집합의 텍스처 영상을 이용한 재생성된 학습데이터를 학습한 결함 검출모델의 점수는 원본 영상만을 학습하였을 때의 점수보다 약 IoU 및 F1-score가 10~15% 증가하였다. 이는 전용 학습 데이터가 구축되지 않은 철도표면 영상에 대해서도 기존 데이터를 이용하여 결함 검출이 상당히 가능함을 증명하는 것이다.

단면회전방법을 적용한 강합성 소수주거더 개발 및 실험적 성능 평가 (Development and Experimental Performance Evaluation of Steel Composite Girder by Turn Over Process)

  • 김성재;이나현;김성배;김장호
    • 대한토목학회논문집
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    • 제30권5A호
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    • pp.407-415
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    • 2010
  • 현재 국내에서 설계되고 있는 40~70 m 지간의 강도로교 90% 이상이 박스거더교 형식이며 박스거더교는 휨 강성과 비틀림 강성이 뛰어나 장경간이나 곡선을 갖는 교량 형식으로 적합할 뿐만 아니라 가설현장에서의 작업을 최소화 할 수 있어 현장 안전관리 면에서도 유리한 구조형식이다. 그러나 박스거더는 상하 플랜지와 복부판이 수직, 수평보강재로 보강되는 구조로 부재량과 용접량이 많이 소요되어 비경제적인 교량 형식으로 많이 지적되어 왔다. 따라서, 미국이나 일본에서는 상대적으로 부부재를 줄일 수 있는 보다 경제적인 플레이트거더교가 일반적으로 적용되고 있다. 이러한 플레이트거더교의 한 형식인 소수주거더교는 강합성교량의 합리화를 위해 많이 채용되는 형식으로, 주거더 간격을 종래의 3 m 정도에서 2배 정도인 6 m 이상으로 증가하여 주거더의 개수를 최소화시키는 경제적인 교량형식이다. 또한, 거더 단면의 단순화를 위하여 거더의 복부판에 부착되는 수평보강재와 수직보강재를 최대한 생략할 수 있다. 2주거더교는 소수주거더교의 대표적인 형식으로, 유효폭 10 m 전후의 교량에 적합하여 프랑스를 중심으로 유럽에서는 1960년대부터 본격적으로 개발되어왔다. 국내에서는 소수주거더교 적용시 안전율 확보를 위해 유럽이나 일본 등에 비해 많은 강재량을 사용하고 있으며, 설계자들의 친밀도 부족과 박스거더교에 비해 복잡한 설계 등과 같은 여러가지 실무적용 차원에서 적용이 제한되고 있는 실정이다. 이 연구에서는 합리화 강교량 형식인 소수주거더교의 제작방법을 개선하고 구속콘크리트를 활용하여 강교량에서 공사비와 직결되는 강중을 줄일 수 있는 신형식 강합성거더(Turn Over Composite Girder) 구조형식을 제안하고자 한다. 또한 실물 크기인 20 m 단면회전방법을 적용한 강합성 거더시험체 및 교량시험체를 제작하여 제작성을 평가하고 구조성능 실험을 하여 구조안전성을 평가하였다.