배수통문은 하천제방을 횡단하여 설치된 하천시설로, 연속적으로 시공되어져야 하는 제방의 특성에 반하여 불연속적인 단면을 제공함으로써 하천제방 안전성을 저하시키는 구조물로 알려져 있다. 본 논문에서는 배수통문의 효율적인 점검 체계 구축을 위하여 육안점검표 및 휴대용 단말기를 이용한 육안조사 시스템을 제시하고 향후 개선방향을 제시하였다. 제안된 육안점검표는 적용성 평가결과 간단한 육안점검에 의한 손상 파악을 통해 배수통문의 보수 계획 수립과 보수 및 정밀안전진단에 대한 투자우선순위 선정에 적용성이 높은 것으로 평가되었다.
현재 시설물 안전 및 유지관리에 관한 특별법에 의하면 소규모 교량은 육안점검 위주의 정기점검만 실시하고 있다. 특히 공용년수 30년 이상의 교량은 노후화에 따라 개축여부에 관한 의사결정이 필요하지만 외관상태만으로 결정해야 하는 상황이 발생하여 안전적인 유지관리의 측면에서 미흡한 부분이 있다. 본 논문에서는 기존의 교량 점검시 사각지대에 있는 일반국도의 공용년수 30년 이상의 소규모 노후교량 12개소에 대해서 육안점검을 통한 상태평가와 차량재하실험을 통한 내하성능평가를 수행하였다. 정기적인 내하성능평가를 수행하지 못하는 소규모 교량들에 대해서 육안점검을 통해 결정된 상태등급과 교량의 내하성능평가 결과를 비교하여 개축 여부 의사결정과 관련된 유지관리의 적정성을 검토하였다. 검토결과 대상 교량 중 2개소가 상태평가 결과 안전에 이상이 없는 것으로 나타났으나 내하력이 부족한 것으로 나타났다. 이것은 육안점검만으로 소규모 노후교량에 대해 안전성을 판단하고 개축에 관한 의사결정을 수행하는 것은 유지관리에 미흡한 부분이 발생할 수 있다는 나타낸다. 따라서 소규모 노후교량의 유지관리를 위해서는 상시 계측 및 내하성능평가에 대한 추가적인 연구와 교량관리시스템의 이용을 통해 가 필요한 것으로 판단된다.
컴퓨터기술의 발달, 영상해석 기술의 고도화 및 경량 무인항공기(UAV)가 대중화되면서 'UAV와 각종 센서의 융합을 기반으로 한 응용시스템(UAS)'이 산업계 전반으로 확산되고 있다. 국가문화유산물의 기록, 유지 관리는 물론 파손 시 복구를 위해서는 효율적인 정밀 3차원 현상 모델링 재현과 주기적 육안점검 기술이 필요하다. 본 연구의 목적은 초대형 마애보살입상의 정밀 현상모델링 재현과 육안점검의 대안으로 UAS 영상을 기반으로 한 사진측량방법의 효용성을 검증하는 것이다. 이를 위해 고려시대(918-1392) 제작된 국내 최대 마애불이며 당초문양의 '보관(모자)'이 특징인 보물 제1324호, 시흥 소래산 마애보살입상을 대상으로 UAS 영상을 획득하고 검사점에 대한 UAS 영상해석과 토탈스테이션 측량시스템 간의 측위정확도를 비교하였다. 또한, 실세계좌표계 상의 3차원 현상모델링 및 선각 현상을 도화하여 문화재청의 정량적 규격 값과 비교하며 유지관리를 위한 육안점검 작업의 대체 가능성을 검토하였다. 특히, UAS 영상해석과 지상 레이저 스캐너에 의한 3차원 재현 모형간의 중첩해석을 통해 두 기법간의 활용성은 물론 2년 전 후의 상대적 변동 상태를 검토하였다. 연구결과, 대형 마애보살입상의 정밀 현상조사 및 육안점검의 대안으로 UAS 영상 해석법의 효용성을 확인할 수 있었으므로 향후, 대형 국가문화유산의 현상조사와 유지관리에 그 활용이 기대된다.
In general, a two-dimensional platform were used to manage the structural inspection information. But we performed a study on utilizing 3D model to input and display the information of structure inspection. Coarse and Fine model of structure were used to input the information. 3D model combined with database built from record plan and field inspections data and rating will provide more intuitive and effective environment for inspectors in bridge maintenance.
일반적으로 구조물에서의 손상을 조사하고 손상 크기를 측정하는 일상안전점검 활동은 지금까지 점검인력에 의한 육안점검에 크게 의존하고 있다. 이러한 인력에 의한 시설물의 상태 및 성능점검은 조사자의 주관적 판단에 의존하는 경우가 많기 때문에 측정결과의 일관성과 반복성이 저하될 수 있다. 특히 접근이 어려운 곳에 위치한 손상은 육안에 의한 경험에 주로 의존하고 있으며, 필요한 경우에 사다리를 이용하는 안전하지 못한 방법이 주로 사용되고 있다. 이에 본 연구에서는 안전점검 조사자 간 편차를 줄여 객관성을 확보하고, 작업자의 안전성을 강화할 수 있는 영상 활용 기법을 제안하고자 하였다. 본 연구에서는 촬영대상과의 거리와 촬영각도에 따른 영상의 변화를 보정하는 방법으로 평면사영변환을 적용하였다. 실험대상에 대한 변환된 영상에서 손상 크기를 분석한 결과 손상 크기 측정의 정확도는 목표 수준인 5.0mm와 0.005m2를 만족시킬 수 있는 것으로 확인되었다. 제안된 영상 보정 기법을 적용한 현장검증시험 결과, 구조물에 발생된 균열의 길이의 변동계수는 5.4~7.0%에서 0.072~0.12%로 감소하였고, 손상 면적의 변동계수는 10.9%에서 1.6%로 줄어들었고, 측정의 정확도가 향상되는 것을 확인하였다. 그러므로 안전점검 활동에서의 영상 활용 기법에 대한 본 연구를 통해 손상 크기 측정 정확도 향상 및 안전점검 보고서와 외관조사망도에 대한 신뢰도 향상을 기대할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 무인이동체를 활용한 철도교량의 외관조사 점검을 보다 효율적이고 객관성 있게 수행하기 위하여 무인이동체를 통해 촬영된 이미지를 딥러닝 기반 분석기술을 활용하여 손상 자동으로 분석 하기위한 기술을 연구하였다. 철도교량의 외관 손상 중 균열, 콘크리트 박리·박락, 누수, 철근노출에 대한 손상 이미지를 추출하여 딥러닝 분석 모델을 생성하고 학습한 분석 모델을 적용한 시스템을 실제 현장에 적용 테스트를 수행하였으며 학습 구현된 분석모델의 검측 재현율을 검토한 결과 평균 95%이상의 감지성능을 검토할 수 있었다. 개발 제안된 자동손상분석 기술은 기존 육안점검 결과 대비 보다 객관적이고 정밀한 손상 검측이 가능하며 철도 유지관리 분야에서 무인이동체를 활용한 외관조사 업무를 수행함에 있어 기존 대비 객관적인 결과도출과 소요시간, 비용저감이 가능할 것으로 기대된다.
국가의 중요 방재시설인 대형 댐 시설물은 노후화와 홍수, 지진 등의 위험으로 디지털 전환 기술을 적용한 보다 나은 댐 안전점검 및 진단이 필수적이다. 종래의 인력에 의한 육안 안전점검 방식은 인력 접근의 어려움과 고소작업의 위험성, 노하우 중심의 점검에서 오는 데이터의 신뢰성 등의 문제가 있었다. 본 연구에서는 2개 대규모 댐 시설물을 대상으로 드론 photogrammetry에 의한 디지털 데이터 기반 댐 안전점검의 적용성을 검토하고, 지속적 활용을 위한 데이터 관리 방법론을 제시하였다. 댐 높이 42 m 및 99.9 m의 댐들에 대해 수면 및 전자기장 간섭, 심한 고저차에도 불구하고 평면적 더블그리드 및 수동 촬영 방식으로 GSD 2.5 cm/pixel 이내의 양호한 3D 디지털 모델을 생성하였다. 생성된 3D 메쉬 모델, 정사영상, 수치표면모형으로 as-built 조건의 종단 및 횡단 선형을 손쉽게 추출하여 댐의 변형 모니터링에 효과적임을 확인하였다. 댐 여수로 등 콘크리트 시설물에 대한 디지털 3D 모델로부터 균열 및 손상부를 효과적으로 검출하고 시각화하였으며, 이는 고소작업의 위험성 및 접근 제약 시설의 안전점검에 활용가능하다. 또한 댐의 안전점검 시 외관 조사망도를 3D 디지털 모델 상에서 매핑하는 방법과 손상 정보 이력 관리를 위한 관계형 데이터베이스 구조화 방안을 제안하였다. SYG댐 여수로 안전점검에 대한 투입 노동력과 시간을 실측한 결과, 드론 photogrammetry 방법은 기존 인력 육안점검에 비해 48%의 생산성 향상 효과를 확인하였다. 드론 photogrammetry 기반 댐 안전점검 디지털 전환은 업무의 생산성과 데이터 신뢰성 향상에 매우 효과적인 것으로 판단된다.
연구목적: 본 연구에서는 무인이동체를 활용한 철도교량의 외관조사 점검을 보다 효율적이고 신뢰성 있게 점검을 위하여 무인이동체를 통해 촬영된 이미지를 바탕으로 다양한 방식의 딥러닝 기반 자동 손상 분석기술을 검토하였다. 연구방법: 취득된 이미지를 바탕으로 손상항목을 정의하고 학습데이터로 추출하여 딥러닝 분석 모델을 생성하였다. 그리고 철도교량의 외관 손상 중 균열, 콘크리트 박리·박락, 누수, 철근노출에 대한 손상 이미지를 학습한 모델을 적용하여 자동 손상 분석 결과로 테스트하였다. 연구결과: 분석 결과 평균 95%이상 검측 재현율을 도출하는 분석 기법을 검토할 수 있었다. 이와 같은 분석 기술은 기존 육안점검 결과 대비 보다 객관적이고 정밀한 손상 검측이 가능하다. 결론: 본 연구를 통해 개발된 기술을 통해 철도 유지관리 분야에서 무인이동체를 활용한 정기점검 시 자동손상분석을 통한 객관적인 결과도출과 기존 대비 소요시간, 비용저감이 가능할 것으로 기대된다.
현재 도시철도 레일의 노후화로 인한 레일표면결함이 증가하고 있으나 국가에서 제정된 궤도성능평가에 관한 세부지침에서 레일표면손상을 기술자의 육안, 간단한 측정 도구로 점검을 수행하는 실정이다. 주기적인 선로순회작업 및 육안점검을 통해 레일표면의 결함을 발견하는 것은 매우 중요하다. 그러나 점검자의 주관적 판단에 의해 레일표면의 결함의 경중을 평가하는 것은 레일 내부의 손상을 예측하기에 상당한 제약이 따른다. 본 연구에서는 레일표면손상에 따른 레일내부 균열특성에 관한 연구로서 현장측정에서는 레일표면 손상개소를 선정하여 가속구간 및 제동구간의 노후레일 시료를 채취하여 레일표면손상 상태를 평가하고자 전자주사현미경(SEM)을 이용하여 균열특성을 분석하였다. 분석결과, 주행 중인 열차로 인해 발생하는 균열 메커니즘과 레일표면방향으로 올라오는 각도로 균열이 발생하는 가속구간의 균열특성을 실험적으로 입증하였다.
본 연구에서는 현재 도시철도 레일의 노후화로 인한 레일표면결함이 증가하고 있으나 국가에서 제정된 궤도성능평가에 관한 세부지침에서 레일표면손상을 기술자의 육안, 간단한 측정 도구로 점검을 수행하는 실정이다. 최근 궤도진단법 제정에 따라 대규모 예산이 투입되고 레일진단물량이 급증되고 있으나 노동집약적인 육안조사기법으로는 진단결과에 대한 신뢰성확보가 어려운 실정이다. 주기적인 선로순회작업 및 육안점검을 통해 레일표면의 결함을 발견하는 것은 매우 중요하다. 그러나 점검자의 주관적 판단에 의해 레일표면의 결함의 경중을 평가하는 것은 레일 내부의 손상을 예측하기에 상당한 제약이 따른다. 본 연구에서는 레일표면손상에 따른 레일내부 균열특성 관한 연구로서 현장측정에서는 레일표면 손상개소를 선정하여 다양한 손상유형의 시료를 채취하여 레일표면손상 상태를 평가하고 실내시험에서 전자주사현미경(SEM)을 이용하여 레일표면결함 및 내부결함의 상관관계를 분석하고자 한다. 또한 실내시험의 결과와 수치해석 결과를 비교를 통하여 레일표면손상을 분석하였다. 현재 공용중인 도시철도 레일의 균열성장율을 파악하고자 가우시안 확률밀도 함수를 적용하여 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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