교량, 터널 옹벽 등의 콘크리트 구조물에서 수행되는 손상 조사 및 검사 방법은 일반적으로 검사원이 현장에서 직접 측량 도구를 사용하여 시각적으로 검사하는 방법이다. 이 방법은 검사원의 주관성에 크게 의존하기 때문에 기록의 객관성과 신뢰성이 떨어지게 된다. 따라서 균열을 자동으로 탐지하고 균열 특성을 객관적으로 분석할 수 있는 새로운 이미지분석기법이 필요하다. 본 연구에서는 콘크리트 이미지에서 균열을 검출하고 특성(균열의 길이, 폭)을 분석하기 위한 딥러닝 및 이미지분석기법을 개발하였다. 균열 검출과 해당 균열의 특성을 얻기 위해 두 가지 단계의 방법이 제안되었다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위하여 라벨이 있는 다양한 균열 이미지가 사용되었으며, 균열 판단과 구획화에 대해 90% 이상의 정확도를 확인하였다. 최종적으로 실제 촬영된 균열 영상의 균열 특성을 분석하고 실제 측정치와 오차를 확인하여 개발된 기법의 성능을 검증하였다.
보물 제499호로 지정되어 있는 낙산사 칠층석탑에 대해 표면풍화로 인한 표면균열 발달 양상을 연구하였다. 이 석탑의 석재는 흑운모 화강암과 각섬석-흑운모 화강암으로, 중립질 이상의 입자크기와 회백색을 띄며 특징적으로 거정의 장석 반정을 수반하는 반상조직이 나타난다. 석탑에 나타나는 표면균열은 기단부 및 1층 탑신에서 많이 관찰되며, 대부분 수직, 수평, 대각선 방향으로 발달하고 있다. 석탑에 사용된 석재 내부의 미세균열은 원래부터 리프트 결과 그레인 결의 방향으로 잘 발달한 것이며, 이 두 결이 균열성장과 그에 따른 손상을 야기한 것으로 판단된다. 이와 더불어 석탑에서 나타나는 수직균열은 탑의 자체 하중에 의한 압축응력과 평행하게 미세균열이 성장하였으며, 수평균열은 주 압축응력에 대한 반발 인장력이 균열의 성장을 촉진시킨 것으로 판단된다. 한편, 석탑의 남동쪽 부재 탈락은 압축과 인장에 의한 것과 더불어 거정질 알칼리장석 반정의 벽개와 쌍정면의 영향으로 인해 발생한 것으로 해석된다.
SA508 Cl.3 원자로 압력용기강에서 하중변수와 온도가 공기 중에서 피로 균열성장률에 미치는 영향에 대하여 조사하였다. 피로 균열성장률 시험은 12.7mm 두께의 CT(compact tension) 시편을 이용하였으며, 균열길이 추정은 컴플라이언스 방법을 사용하였다. 시험은 0.1, 0.5 하중비와 1, 10Hz의 하중주파수로 상온에서 40$0^{\circ}C$ 까지 온도를 변화시키면서 수행하였다. 12$0^{\circ}C$ 이하의 비교적 낮은 온도에서는 피로균열전파속도는 하중주파수와 온도에 영향을 받지 않았지만, 12$0^{\circ}C$이상의 경우 피로 균열성장률은 온도가 높을수록, 하중주파수가 낮을수록 증가하였다. 이러한 피로균열진전속도의 빨라짐은 균열선단에서의 산화속도의 증가로 인한것으로 생각된다. 또한 하중비의 영향으로 균열닫힘과 산화의 상호작용으로 피로 균열성장률은 상온에서 두드러졌다.
콘크리트의 역학적거동은 다양한 종류의 균열의 발생과 전파에 의하여 영향을 받는다. 최근 고성능 콘크리트의 개발이 이루어지면서 계면파괴와 계면역에서의 균열양상에 대한 연구가 중요한 분야로 부각되고 있다. 탄성이며 균질한 재료에 적용되는 균열전파에 대한 규준은 계면역에서 균열이 진전하는 경우는 유효하지 않으며 이 경우에는 콘크리트에서 균열전파를 예측하기 위하여 구성재료들의 파괴인성과 그들 사이 계면의 파괴인성의상대적인 크기를 고려하여야 한다. 본 논문에서는 계면균열선단에서 계면파괴역학변수인 에너지해방률과 하중위상각을 수치해석방법을 이용하여 구하는 방법과 계면에서의 균열전파의 예측을 위한 에너지해방률에 기초를 둔 파괴규준을 제안하였다. 계면역에서의 균열양상을 조사하기 위하여 계면균열을 가진 이상복합모델에 대한 실험과 수치해석연구를 수행하였으며 대체적으로 실험결과와 규준을 이용하여 예측한 결과가 서로 일치하는 결과를 얻었다.
국내 대부분의 선구에 부설된 콘크리트침목은 적절히 유지관리되지 않을 경우 열차 운행의 안전성을 심각하게 위협하는 요소가 될 수 있다. 이 연구에서는 최근 가장 강력한 적응성(adaptive)을 갖는 기법으로 활용 범위를 넓히고 있는 Adaboost를 이용하여 고해상도카메라로 촬영한 침목이미지에서 균열을 자동검출할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 개발된 알고리즘은 실제 침목에 발생한 균열 및 비균열 이미지를 분석한 후 도출한 균열특징을 이용하여 학습하였다. 침목균열 자동검출 알고리즘의 적용성은 48개의 학습이미지와 11개의 비학습이미지를 이용하여 검토하였다. 검토 결과 학습이미지와 비학습이미지 모두 균열폭과 균열길이에 대한 인식률이 90% 이상으로 나타났으며, 충분한 균열인식 성능을 갖는 것으로 나타났다.
암석 내 응력에 의한 손상 진행과정을 관찰하고, 손상 정도에 따른 투수특성에 파악하기 위한 일련의 실내시험을 실시하였다. 백악기 중립질 화강암으로 제작한 암석공시체는 일축압축시험을 통해 압축강도의 65∼95% 범위의 손상응력(damage stress)를 받았으며, 이 공시체의 손상상태를 측정하고자 탄성파 속도시험을 실시했다. 또한, 손상된 공시체에 대한 실내 투수시험을 통해 손상정도에 따른 투수성의 변화를 관찰하였다. 시험결과에 따르면, 암석 손상은 일축압축강도의 80%에 해당하는 응력이 가해질 때부터 암석 전체에 걸쳐 전반적으로 발달하고, 이에 따라 탄성파 속도가 감소한다. 80%수준 이상의 손상응력을 받은 암석공시체들은 0.6이상의 균열밀도를 나타내며, 균열의 연장과 상호연결성이 좋은 것으로 관찰되었다. 또한, 이 공시체들은 균열밀도 0.6미만의 공시체들보다 상대적으로 높은 투수계수를 보였다. 이상의 내용을 통해 본 연구에 사용된 암석 공시체들은 주로 압축강도의 80% 이상의 응력단계에서부터 공시체 전반에 걸쳐 본격적인 손상이 진행되어 다수의 균열이 발생하고, 이들이 성장함에 따라 균열 상호간의 연결도가 높아져 비교적 원활한 물의 유동경로가 확보되므로 높은 투수계수를 갖는 것으로 생각할 수 있다.
국내에서 하수관로 탐사장치는 200만 화소 이상의 고해상도 디지털 카메라를 이용한 제품이 개발되어 있으나 30만 화소 이하의 장치가 대부분 사용되고 있다. 특히, 10만화소 이하의 장치가 아직도 많이 사용되고 있어, 영상처리를 위한 환경이 매우 열악하다. 본 연구에서 다루는 하수관 영상은 매우 저해상도($240{\times}320$ = 76,800화소)로 균열탐지가 매우 어렵다. 국내에서 이러한 저해상도 하수관거 영상이 대부분이기 때문에, 이를 연구대상으로 선택하였다. 이러한 저해상도 영상으로 하수 관거의 균열을 자동으로 탐지하는 기법을 디지털 영상처리 기술을 이용하여 연구하였다. 총8단계를 거쳐 균열을 자동으로 탐지하는 프로그램을 개발하였으며, 기본적으로 Matlab 프로그램의 함수를 이용하였다. 2단계에서 최적의 임계값을 찾는 알고리즘과 5단계에서 균열을 판단하는 알고리즘을 개발하였다. 2단계는 자막이 흰색이기 때문에 자막이 없는 원래 영상보다 Otsu's 임계값(threshold)이 높게 계산이 되는 점에 착안하여 Otsu 임계값을 시작으로 0.01씩 감소시키면서 최적의 임계값을 찾는 방법 알고리즘이며, 5단계는 길이가 10mm(40픽셀) 이상이고 폭이 1mm(4픽셀) 이상으로 판단하여, 균열을 탐지하는 알고리즘이다. 해석 결과 매우 저해상도 영상임에도 불구하고 균열 탐지 결과가 우수한 것으로 판단된다.
본 연구는 SiC입자를 20% 강화된 알루미늄기 복합재료를 이용해서 평면굽힘피로시험을 향했다. 표면미소피로균열의 발생 및 진전거동은 레프리카법으로 연속관찰을 했고 파괴원인과 파괴기구를 규명하기 위해서 주사전자현미경을 이용했다. da/dn-$K_{max}$ 관계에서 저응력 레벨에서는 여러 개의 균열이 진전하고, 합체 등이 일어나는 것으로부터 진전속도는 꽤 분산(흐트러짐)이 심하고, 고응력 레벨에서는 비교적 흐트러짐은 적게 나타나는 것을 알 수 있었다.
현대사회의 시설물 중 다수가 콘크리트를 사용하여 건설되었고, 재료적 성질로 인해 균열, 박락, 백태 등의 손상이 발생하고 있고 시설물 관리가 요구되고 있다. 하지만, 현재 시설물 관리는 사람의 육안 점검을 정기적으로 수행하고 있으나, 높은 시설물이나 맨눈으로 확인할 수 없는 시설물의 경우 관리가 어렵다. 이에 본 논문에서는 다양한 영상장비를 활용해 시설물의 이미지에서 균열을 분류하는 알고리즘을 제안한다. 균열 분류 알고리즘은 산업 이상 감지 데이터 세트인 MVTec AD 데이터 세트를 사전 학습하고 L2 auto-encoder를 사용하여 균열을 분류한다. MVTec AD 데이터 세트를 사전학습시킴으로써 균열, 박락, 백태 등의 특징을 학습시킬 수 있을 것으로 기대한다.
토목 및 건축재료로서 폴리프로필렌 섬유 모르타르 및 콘크리트의 사용은 미국, 영 국 등지에서 개발되기 시작하여 많은 연구가 진행되어 왔는데, 가격이 저렴하고, 화학적인 안정성과 내구성이 우수하여 그 사용이 점차 증대되고 있는 실정이다. 이러한 폴리프로필렌 섬유의 사용은 모르타르 및 콘크리트가 건조나 냉각에 의해 수축될 때 구속에 의해 발생하 는 인장응력 및 균연을 제어하고, 인성의 증가와 충격, 마모, 피로에 대한 저항성, 내구성을 증대시키는 등의 장점을 가지는 것으로 보고되고 있다. 본 연구에서는 이러한 폴리프로필렌 섬유 모르타르 및 콘크리트의 역학적 거동특성인 압축강도, 인장강도, 인성, 유동성과 균열 특성을 실험적으로 규명하고자 하였다. 실험결과 폴리프로필렌의 혼입량이 증가할수록 압축 강도, 인장강도, 인성의 증가를 보였으나, 혼입향 0.2%를 초과할 경우 유동성, 강도 모두 감 소하는 것을 볼 수 있었다. 그리고 단섬유형 보다는 메쉬 형태의 폴리프로필렌 섬유가 역학 적 특성면에서 우수한 것으로 관찰되었으며, Kraai 방법에 의한 소성수축균열제어 특성 실 험에서 약 45% 이상으 균열감소 (0.1%혼입) 효과를 볼 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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