콘크리트 슬래브 표면의 영상처리 목적은 구조물의 균열발생을 최소화하고 발생한 균열에 대해서 지속적인 기록 관리로 균열의 진행 상태를 분석하여 보수시기 및 보수공법 적용의 합리적 운영체계를 수립하고자 하는 것이다. 일반적으로 콘크리트에서의 균열은 육안으로 분간할 수 있을 정도로 큰 반면 프리스트레스트 콘크리트의 균열은 기기를 사용하여야 측정, 분별할 수 있다. 본 논문에서는 균열의 명함도와 인접한 표면의 명함도 차이를 이용하여 균열과 잡음을 분리한다. 그리고 균열과 잡음 영역에서 형태학적인 정보를 이용하여 잡음 영역만을 제거한다. 잡음 영역이 제거된 균열 영역에서도 미세한 잡음이 존재하므로 균열 영역을 평활화를 한 후, 미세 잡음을 하나의 객체로 인식하여 제거하고 끊어진 영역의 균열을 미디언 필터를 이용하여 균열을 연결한다. 그리고 제안된 방법으로 추출된 균열을 원본 영상에 적용하여 최종적으로 균열만을 검출한다. 검출된 균열에서 균열의 특정부분을 선택하고 선택되어진 균열 영상을 대상으로 균열의 길이, 방향, 폭을 순차적으로 분석한다. 실제 균열 영상을 대상으로 실험한 결과, 균열이 비교적 정확히 검출되었고 균열 검사기가 한번에 측정할 때에 비해 비교적 빠르고 적은 노력으로 측정할 수 있는 것을 확인하였다.
긴 표면균열을 갖는 알루미늄합금(A5083)의 평판을 사용하여, 균열관통후의 응력확대계수를 검토하였다. 짧은 표면균열의 관통후에 제안된 식에 의하여 긴 표면균열 관통시의 평가는 균열종횡비가 적을수록 오차가 크게 되므로, 진전거동을 정확하게 평가하기 위해서는 수정이 필요하였다. 따라서 긴 표면균열 관통시의 종횡비를 고려하여, 응력확대계수의 평가식을 수정함으로써 관통후 고정도의 해석이 가능하였다.
취성재료의 마멸천이기구를 규명하기 위해 반무한탄성체상에 표면균열이 존재할 때 그 위를 헤르쯔 접촉하중이 이동할 경우를 해석모델로 하여 선형파괴역할을 도입하여 해석하였다. 해석방법으로는 표면균열을 인상전위의 연속분포로 치환하여 Erdogan-Gupta의 방법으로 균열끝면의 응력확대계수를 구하여, 취성재료의 균열전파조건인 Erdogan-Sih Criterion을 사용하여 그 전파특성을 해석하였다. 본 논문에서는 마멸율이 적은 마멸에서 마멸율이 큰 마멸로 전이할 때 급격한 표면손상과 마찰계수의 급격한 증가를 동반하므로 이에 대한 해석에 중점을 두었다. 해석결과는 접촉하중과 마찰계수의 증가는 표면균열의 전파를 야기시켜 대규모 마멸입자를 생성시키게 됨을 보여주었다.
본 연구에서는 압력용기 소재인 SPV 50Q와 고압강관 소재로 사용하는 SPV 50Q 와 고압강간 소재로 사용하는 API 5A-K55에서의 표면균열의 표면방향과 깊이방향 또한 두께 평균에 대한 균열열림을 스트레인 게이지와 CMOD(Crack Mouth Opening Displace- ment)게이지를 이용하여 측정 비교하였다. 또한 표면균열의 균열 열림하중을 측정위 치에 따라 평가하고, 본연구에 사용한 두 소재에 대해 균열 열림을 고려한 표면균열 진전평가가 각 방향에 대해 이루어졌다.
본 논문에서는 비접촉 표면파 측정을 이용하여 콘크리트 슬래브에 발생한 표면균열의 깊이를 측정하기 위한 비파괴 검사법을 연구하였다. 이를 위하여 표면파 측정, 해석 및 균열 깊이 평가의 과정을 포함한 새로운 측정모델을 제안하였다. 먼저, 3차원 유한요소해석 모델을 이용하여 표면파의 에너지와 콘크리트 균열의 깊이의 상관관계를 표현하는 표면파 전달함수를 구하였다. 제안된 측정모델은 실험을 통하여 증명하였다. 한 쌍의 비접촉 센서를 이용하여 깊이 0~100mm의 10개의 표면균열을 포함한 콘크리트 슬래브 ($1500{\times}1500{\times}180mm^3$)을 통과하여 전달되는 표면파를 측정하였다. 측정모델은 콘크리트 균열 깊이에 대하여 약 최대 10%의 오차를 보이며 실제 깊이를 예측하는 것으로 나타났다. 비접촉 표면파 측정을 통하여 얻은 결과는 기존의 TOFD에 바탕을 둔 초음파법에서 얻은 결과보다 향상된 정확도를 보이는 것으로 나타났다. 특히 비접촉 센서의 특성상 매우 향상된 측정 속도 및 측정값의 일관성을 얻을 수 있었다. 본 연구에서는 모델의 실제구조물에 적용성에 관한 토의를 포함하고 있다.
본 연구의 주요 목적은 표면균열의 상호간섭 효과를 선 스프링 모델을 이용하 여 해석하여 그 결과를 비교, 검토하는 것이다. 먼저 선 스프링 모델의 이론적 배경 을 설명하고 이를 바탕으로 개발된 ABAQUS 유한요소 프로그램을 이용하여 평판구조물 에 표면균열이 한개 존재하는 경우에 대한 해석을 수행하여 이 방법의 타당성을 확인 해 보고자 한다. 또한 평판 구조물 및 원통형 구조물에 2개의 표면 균열이 존재하는 경우에 대하여 해석을 수행하여 표면균열의 상호간섭 효과를 밝혀보고자 한다.
본 논문은 콘크리트 표면 균열 영상에서 균열의 특징을 추출하기 위해, 영상 처리 기법을 적용하여 균열의 특징(길이, 폭, 방향)을 자동으로 추출 및 처리 할 수 있는 기법을 제안한다. 본 논문에서 적용된 영상 처리 기법으로는 균열 영상의 빛을 보정하기 위하여 모폴로지 기법인 채움(Closing)기법을 적용한다. 균열의 경계를 명확히 추출하기 위하여 고주파 강화 필터링을 적용한 후, 8가지 색상(검정, 빨강, 파랑, 초록, 노랑, 자주, 주황, 하늘)으로 명암 값을 분류하고 그 중 빈도수가 가장 높은 색상을 가진 명암 값을 제거한 후에 추출한 영상을 이진화한다. 이진화된 영상에서 콘크리트 표면 균열의 실거리 측정을 위한 임의의 선을 제거하기 위하여 위치 히스토그램을 적용하여 임의의 선을 제거한다. 임의의 선이 제거된 균열 영상에서 $5\times5$ 마스크를 적용하여 균열을 확대시키고, 3차례에 걸쳐 잡음 제거연산을 수행하여 균열의 후보 영역을 선택한 후, 후보 영역으로부터 특정 균열들을 추출한다. 추출된 특정 균열을 모폴로지 기법인 제거(Opening) 연산을 수행하여 균열의 특징이 일정하게 유지되게 하고 미세하게 끊어진 부분을 보정하여 균열의 특징(길이, 방향, 폭)을 측정한다. 실제 콘크리트 표면 균열영상을 대상으로 실험한 결과, 특정 균열이 효율적으로 추출되었고, 특정 균열의 길이, 방향, 폭의 등이 정확히 추출 및 계산되었다.
본 연구에서는 아스팔트 콘크리트 도로포장의 표면균열 검출을 위해 합성곱 신경망을 이용하였다. 합성곱 신경망의 학습에 사용되는 표면균열 이미지 데이터의 양에 따른 합성곱 신경망의 성능향상 정도를 평가하였다. 사용된 합성곱 신경망의 구조는 5개의 층으로 구성되어있으며, 3×3 크기의 convolution filter와 2×2 크기의 pooling kernel을 사용하였다. 합성곱 신경망의 학습을 위해서 도로노면 조사 장비를 통해 구축된 국내 도로포장 표면균열 이미지를 활용하였다. 표면균열 이미지 데이터를 학습한 합성곱 신경망 모델의 표면균열 검출 정확도, 정밀도, 재현율, 미검출율, 과검출율을 평가하였다. 가장 많은 양의 데이터를 학습한 합성곱 신경망 모델의 표면균열 검출 정확도, 정밀도, 재현율은 96.6% 이상, 미검출율, 과검출율은 3.4% 이하의 성능을 나타내었다.
본 연구에서는 피로 균열의 진전 특성 및 표면 균열과 같은 3차원 균열의 진전 특성에 나타나는 재질 열화의 영향, 열화와 피로 파괴 형태의 관계, 균열진전 속도의 분산(scattering)과 열화의 관계등에 주목해서 열화재와 회복재의 2종류의 재료를 사용해, 피로 시험에 의한 균열진전의 실험적 특성을 고찰하였다. 또한, 저자들의 종래 관통 균열 진전 특성에 대한 연구 결과를 응용해서 열화와 균열진전의 확률특성을 고려한 표면균열 진전에 대한 시뮬레이션(simulation)을 행해서 피로 수명 예측에 미치는 열화의 영향에 대해 검토해 보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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