• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2022년 정기학술대회 논문집
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• pp.347-348
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• 2022

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.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제17권3호
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• pp.556-567
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• 2021

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.

• Composites Research
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• 제35권6호
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• pp.439-446
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• 2022

본 연구에서는 브레이딩 공법으로 자동차용 섬유강화 복합재 코일 스프링을 제작했으며, 안전성 확인을 위해 압축시험 후 손상평가를 진행하였다. 하중-변위 거동의 분석을 통해 스프링의 강성이 규격에 부합하는지 평가했다. 또한 복합재료의 기계적 특성에 대한 기준을 명확하게 파악하기 위해 기공의 분포 및 함침율을 분석하였다. 시험이 완료된 스프링은 육안검사를 진행하여 손상부를 확인했으며, SEM을 이용하여 스프링의 균열 및 파손 인접부에서 채취한 횡단면 시료의 균열 발생 및 진전부 관찰을 통해 파괴모드를 분석하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.276-278
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• 2022

자율운한선박에 설치되는 침수 및 화재 센서들의 정보를 활용하면 위기대응 상황 판단 및 안전성 분석이 가능하다. 본 연구에서는 대상 선박에 설치된 센서 정보와 대상 선박의 시뮬레이션 해석정보를 활용하여 손상 및 화재로 인한 위기 상황을 자동으로 인지하고 승조원에게 대응과 안전에 관한 정보를 전시하여 제공하는 모듈을 개발하였다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제25권4호
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• pp.515-528
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• 1993

피동형 원자력 발전소의 설계 특성상 소형 냉각재상실사고시 노심손상이 발생되지 않기 위해서는 자동감압계통의 성공적인 작동이 필수적으로 요구된다. 그러나 기수행된 연구들에서 자동감압계통의 비신뢰도가 소형 냉각재상실사고로부터 기인되는 노심손상빈도에 상당 부분을 기여하고 있음을 알 수 있다. 본 연구에서는 자동감압계통의 불능도에 기여하는 계통의 취약점을 파악함과 함께 계통의 신뢰도를 증대시키기 위한 설계개선 방안들을 제시하고 각 방안에 대한 신뢰도 분석과 함께 열수력학적 타당성 여부를 보기 위한 소형 냉각재상실사고 모의가 RELAP5/MOD3 전산 코드를 사용하여 수행되었다. 신뢰도 분석은 고장수목 기법을 이용하여 수행되어졌다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 제13회 춘계학술대회 및 임시총회 학술발표 논문집
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• pp.1031-1036
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• 2000

지리정보시스템(Geographic Information System)분야에서 사회 기반 시설에 대한 요구가 증대되고, 시설물을 관리하기 위한 지리정보 데이터 베이스 구축이 필요하며, 데이터베이스 구축을 위해서는 지도 정보를 필요로 한다. 본 논문에서는 지도 정보를 자동으로 분석하여 등고선과 숫자, 기호를 추출해 내는 알고리즘에 대해 연구하였다. 지도상의 숫자, 기호를 추출하고 효율적으로 분류하기 위해 불필요한 자료를 제거하고 필요한 정보를 추출한 후 손상된 부분을 복원하는 방법과 필요한 정보만을 추출한 후 손상된 부분을 복원하는 방법을 제안하고 결과를 비교하였다. 이렇게 추출한 정보가 의미를 갖는 단위(기호, 숫자)들로 분류되도록 라벨링 방법과 무게 중심을 이용한 물체 추출 방법을 적용하여 숫자 기호들을 자동으로 분류하였으며, 여러 지역의 지형도를 입력하여 모의실험을 통해 제안한 알고리즘의 효율성을 증명하였다.

• 한국원자력학회:학술대회논문집
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• 한국원자력학회 1997년도 춘계학술발표회논문집(1)
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• pp.193-198
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• 1997

본 논문의 목적은 현재 사용중인 원자력발전소내 금속파편 감시계통 (LMPS: Loose Part Monitoring System)에서 금속파편의 발생위치 평가시 온라인화된 방식을 제안하고 그 효용성을 알아보는 것이다. 현재 사용중인 LMPS들은 센서들을 통해서 기준 진폭수준 이상의 신호가 입력될 때 경보음이 울리고 신호가 기록되도록 되어있다. 이렇게 기록된 신호를 전문가가 분석함으로써 발생한 금속파편 위치 및 계통손상 가능성 등을 평가한다. 그러나 이러한 방법에 의한 신호평가시 경험이 풍부한 전문가에 의해 파편위치 및 손상부위를 평가해야 하므로 많은 시간이 소요되고 금속파편에 의한 손상 잠재성이 큰 경우 즉각적인 조치를 취할 수가 없어 방사능 누출 등의 위험한 상황에 처할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 점에 착안하여 센서로부터의 입력신호 분석 및 평가를 위한 온라인 기법을 제안하고 구조물 모형을 이용한 실험결과를 통하여 그 효용성을 입증한다.

• Composites Research
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• 제24권4호
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• pp.36-40
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• 2011

본 논문은 자동차용 type II CNG 연료탱크의 손상평가를 위하여 파열시험 중 발생하는 음향방출 변수의 분석에 관한 연구이다. 음향방출 신호의 kaiser effect, felicity effect 및 creep effect의 관찰과 전체 hits에서 진폭 60dB이상의 hits가 차지하는 비율 계산으로 연료탱크의 손상도를 평가할 수 있었으며, 평균 rise time, 평균 진폭 및 평균 initial, reverbration 주파수를 분석함으로써 압력용기의 손상메커니즘을 추정하였다.

• 비파괴검사학회지
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• 제32권1호
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• pp.1-6
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• 2012

본 연구에서는 광대역(100 kHz - 1 MHz) 탐촉자를 사용하여 자동차용 CNG연료탱크의 파열시험시 발생하는 음향방출신호의 분석을 통해 압력용기의 손상정도를 평가하였다. 압력이 420 bar까지 올라가기 전의 각 단계에서는 Kaiser 효과가 나타나고 creep 효과가 거의 나타나지 않으나, 420 bar 이상 상승시 creep 효과가 현저히 나타남으로써 용기가 손상을 입었다는 것을 알 수 있었으며, 480 bar 압력 상승 단계에서는 Kaiser 효과가 없어졌다. 540 bar의 압력 단계에서 공진형 탐촉자의 경우에서는 480 bar의 압력단계에 비하여 energy나 count 같은 activity가 감소하였으나 광대역 탐촉자의 경우 계속적으로 증가하였다. 또한 rise time이나 주파수 분석을 통해서 복합재료 압력용기의 손상 메카니즘을 관찰하기 위해서는 일반적으로 금속압력용기에서 많이 사용되는 공진형 탐촉자(150 kHz)보다 광대역 탐촉자가 효과적임을 알 수 있었다.

• 한국건축시공학회지
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• 제17권6호
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• pp.545-557
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• 2017

이 연구는 사회 기반 구조물의 노후화에 대한 안전점검 기술분야에서 구조물 외관점검 기술의 효율적 대안에 관한 연구이다. 기존 육안점검 및 조사를 대신하여 산업용 드론과 딥 러닝기반의 이미지 분석 기법을 접목함으로써 막대한 인력과 시간소요 및 비용을 절감하고 높은 구역 및 돔 구조물의 접근 한계를 극복하고자 하였다. 구조물의 0.3mm 이상의 균열 손상을 검지할 수 있는 고 해상도 카메라와 라이다 센서, 임베디드 이미지 프로세서 모듈로 구성된 탑재체를 제작하여 산업용 드론에 탑재하였다. 이를 현장 시험에 적용하여 자동비행항법을 통해 시편의 손상 이미지를 촬영하였다. 또한 균열경을 이용하여 기존 육안 점검 방법으로 백태, 박리박락과 같은 면적형 손상과 선형 손상인 균열의 폭과 길이를 측정하여 최종 이미지 분석 검출 결과와 비교하고자 하였다. 촬영된 이미지 중 80장의 샘플을 골라 이미지 분석 기법을 적용하여 사전처리작업(pre-processing)-분리작업(segmentation)-특징점 추출작업(feature extraction)-분류 작업(Classification)-지도학습작업(supervised learning) 등의 과정을 거쳐 손상을 분리하고, 이를 딥러닝 기반 플랫폼으로 지도학습하여 분석 파라미터를 추출하였다. 지도학습을 수행하지 않은 임의의 이미지 샘플 60장을 신규로 추가하여 추출된 파라미터를 기반으로 이미지 분석을 수행한 결과, 손상 검출율의 90.5%로 나타났다.