최근 안전점검자가 접근성 문제로 점검이 어려운 교량 부재의 상태평가를 위해 영상분석 기반의 시설물 점검 기법연구가 활발히 진행 중이다. 본 논문은 교량을 대상으로 딥러닝 기반 영상정보에 대해서 상태평가 연구를 진행하였고 이에 대한 평가 프로그램(프로토타입)을 개발하였다. 딥러닝 기반 교량 손상탐지 프로토타입을 개발하기 위해 딥러닝 모델 중 손상 검출 및 정량화가 가능한 의미론적 분할 모델인 Mask-RCNN를 적용하였고 학습데이터 6,540장(오픈 데이터 포함)과 손상유형에 적합한 레이블링을 구성하였다. 모델링에 대한 성능검증한 결과, 콘크리트 균열, 박리/박락, 철근노출과 도장 박리에 대한 정밀도(precision)는 95.2 %, 재현율(recall)은 93.8 % 나타내었다. 또한, 교량 콘크리트 부재 손상율을 이용하여 콘크리트 균열 실 데이터를 2차 성능검증 하였다.
현재 교통 표지판 인식 기법들은 다양한 날씨, 빛의 변화 등과 같은 외부환경 뿐만 아니라 교통 표지판이 일부 훼손된 경우에는 인식 성능이 저하되는 경우가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위하여 홉필드 네트워크와 퍼지 Max-Min 신경망을 이용하여 손상된 교통 표지판의 인식 성능을 개선하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 손상된 교통 표지판에서 특징들을 분석한 후, 그 특징들을 학습 패턴으로 구성하여 퍼지 Max-Min 신경망에 적용하여 1차적으로 교통 표지판의 특징을 분류한다. 1차적 분류된 특징이 있는 학습 영상들을 홉필드 네트워크에 적용하여 손상된 특징을 복원한다. 홉필드 네트워크를 적용하여 복원된 교통 표지판의 특징들을 다시 퍼지 Max-Min 신경망에 적용하여 최종적으로 손상된 교통 표지판을 분류하고 인식한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 손상된 정도가 다른 다양한 교통 표지판 8개를 적용하여 실험한 결과, 제안된 방법이 퍼지 Max-Min 신경망에 비해 평균적으로 38.76%의 분류 성능이 개선되었다.
본 연구에서는 처분장의 장기 건전성 평가모델을 확보하기 위해 한국원자력연구원 내 지하처분연구시설의 화강암을 대상으로 심층 처분복합환경을 모사한 암석시편의 Mazars 손상모델 상수를 측정하였다. 이를 위하여 실제 처분장 특성을 고려한 3가지 온도(15℃, 45℃, 75℃)와 건조/포화 조건에서 일축압축강도 및 간접인장강도 실험을 수행하였다. 최대유효인장변형률, At, Bt, Ac, Bc 등 주요 파라미터들은 콘크리트 대상으로 연구된 참고문헌의 값들과 차이를 보였으며 이는 암석과 콘크리트 시료의 탄성계수 차이 때문으로 판단된다. 시험결과 시료의 포화로 인해 Bt와 Bc의 값은 증가하였다. 또한 온도증가로 인해 최대 유효인장변형률과 Bt는 증가하였고 Bc는 감소하는 것을 확인하였다. 본 연구를 통해 도출된 손상모델은 한국원자력연구원 내에서 현재 개발 중인 Coupled Thermo-Hydro-Mechanical Damage 수치해석의 손상모델로 이용될 계획이다.
본 논문에서는 상온접합이 있는 무인기 복합재 날개의 저온 구조시험에 대하여 소개하였다. 본 시험에 사용된 날개구조는 탄소섬유 강화 복합재료로 구성되며, 내부 구조물과 스킨은 상온접착제로 접합되었다. 또한 날개구조의 손상허용성을 검증하기 위하여 육안으로 확인이 거의 불가능한 충격손상을 스킨의 주요 부위에 인위적으로 적용하였다. 무인기 운용 고도의 온도환경을 모사하기 위한 저온 챔버를 특별히 제작하였으며, 날개구조는 챔버내에 고정시키고 챔버 외부에 설치한 유압 작동기를 이용하여 하중을 부가하였다. 구조시험은 변형률 개관 시험 및 1배 수명 피로하중 스펙트럼에 대한 손상허용시험으로 구성된다. 변형률 게이지와 광섬유 센서를 이용하여 본딩영역 및 주요 부위의 변형률을 측정하였으며, 압전 구동기/센서를 이용하여 손상의 변화를 모니터링 하였다. 시험결과로부터 날개구조는 1배 수명에 대한 운용환경을 모사한 환경 하에서 구조적 건전성을 보유하고 있음을 확인하였다.
교량의 노후화는 다양한 원인에 기인하겠지만 겨울철에 제설용으로 살포하는 염화칼슘이 교량부재에 침투하여 부식을 유발하는 것이 대표적인 교량 노후화 원인중 하나라고 할 수 있다. 본 연구의 목적은 교량의 부식에 의한 노후화 정도를 정량화하고 이를 교량의 해석모델에 적용하여 노후화 정도에 따른 지진취약도 해석을 수행하고 노후화 정도와 지진취약도 곡선의 관계를 평가하는 것이다. 노후화 정도를 고려한 지진취약도 해석에 각 손상상태별로 한계값을 적절히 정의하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 손상정도에 따른 변위 연성도 능력의 저하 특성에 관한 기존 연구결과를 활용하여 손상상태를 정의하였다. 세 가지 교량받침과 두 가지 교각 높이에 따른 예제 교량들의 지진취약도 해석으로부터 노후화 정도가 증가할수록 지진취약도가 증가하는 경향이 나타냄을 알 수 있다. 이러한 노후화 정도에 따른 지진취약도의 차이는 손상상태가 경미, 보통, 심각, 붕괴의 상태로 갈수록 증가하는 경향을 나타낸다.
원자력발전소의 안전 관련 콘크리트 구조물은 비행체의 충격에 대해 안전하게 설계하는데, 충격하중에 의한 스캐빙과 관통을 방지하기 위한 벽체 두께는 경험적 공식에 의해서 결정한다. 이 연구는 관입 및 스캐빙 깊이와 관통두께를 결정하는 기존에 제안된 국부손상 효과 산정식을 기존 실험결과와 비교 검증하는데 목적이 있다. 충격체의 충돌속도가 95~215m/s인 범위에서 충돌실험을 수행한 Kojima의 충돌실험체에 대한 충돌해석을 수행한 후, 실험 및 해석결과의 비교를 통해서 해석모델 및 해석방법의 적정성을 확인하였다. 국부손상 산정식 비교분석에서 실험결과와 잘 맞는 Degen식을 통해 산정된 관통두께가 반영된 RC 슬래브에 대한 충돌해석을 수행한 후, 국부손상 산정식과 해석결과를 비교분석하였다.
군산 산북동 공룡과 익룡발자국 화석산지는 국내 최대의 전기 백악기 공룡발자국 화석지이며, 모든 발자국은 대형 조각류와 수각류 공룡들이 전기 백악기에 한반도에 서식하였음을 지시하는 중요한 증거이다. 산북동 화석산지는 2021년 보호각 설치 이전까지 야외 환경에서 방수포로 보호되어 있었다. 이로 인해 화석의 기반암에는 전단력, 하중 감소, 온습도변화, 산성비, 염분 및 미생물 등이 복합적으로 작용하여 발자국의 손상이 가중되었다. 이 연구에서는 발자국 화석 중 형태 및 보행렬 확인이 가능한 12개 보행렬의 159개 발자국을 대상으로 각각의 손상정도를 평가하고 6개의 손상유형으로 분류하였다. 화석산지 전체 표면에 대한 초음파 물성평가 결과, 대부분 완전풍화단계(CW)를 보였다. 또한 연구대상 화석산지에는 다양한 풍화양상이 나타나 층준별 표면의 오염원을 분석한 결과, 화석산지의 신선부와 오염물은 지점별로 양상은 상이하나 조성은 거의 유사하였다. 이를 바탕으로 공룡 및 익룡발자국 화석산지의 효율적인 보존관리체계를 구축하였으며 각 발자국의 보존처리 유형을 제안하였다.
금산사미륵전벽화는 사찰벽화에서 나타나는 손상상태 중에서도 극히 심각한 상태에 놓여있다. 이들 벽화에 대한 보존처리에 앞서 벽화의 구조, 특성, 손상유형 및 원인 등 거시적 관점에서 사전조사를 하고 그 결과에 대한 평가를 실시하였다. 손상이 가장 심한 곳은 건물의 남측으로, 채색층과 마감층의 손상이 두드러지는 것으로 조사되었다. 채색층과 마감층 일부가 도막을 형성하며 얇은 두께로 벽체로부터 박리 박락되었으며, 상태가 심한 경우는 마감층 전체가 이탈되기도 하였다. 주요 손상원인은 건물 하중으로 인한 벽체의 균열 및 파손과 과거 보존처리에 사용된 보강재의 열화로 판단된다. 채색층 및 마감층의 손상은 환경적인 요소에서 기인하는 온습도 편차, 자외선으로 인한 물리화학적 손상과 과거 적용된 합성수지 고분자물질의 기계적 물성저하로 인한 영향 등이 상호 복합적으로 작용하여 발생한 것으로 보인다. 벽체의 균열, 박락과 과거 보강부위 이탈 등의 손상은 사찰벽화와 물성이 다른 보강재료의 사용과 유럽식 이전복원 공법의 무리한 적용에서 비롯되었다고 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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