• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제23권4호
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• pp.253-263
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• 2021

콘크리트 구조물은 노후화와 외부 환경에 의한 요인으로 훼손된다. 이 같은 훼손은 가장 먼저 균열로 나타나고 향후에는 박락으로도 진행된다. 이러한 콘크리트 손상은 구조물이 갖는 본래의 설계 지지력을 감소시키는 주된 원인으로 작용할 수 있어 구조물의 안정성에 부정적인 영향을 미친다. 이러한 종류의 손상이 지속되면 안전사고로도 이어질 가능성이 있어 적절한 보수와 보강이 필요하다. 이를 위해서는 구조물에 대한 정확하고 객관적인 상태 점검이 이루어져야 하며 손상 영역을 탐지할 수 있는 센서 기술 또한 필요하다. 따라서 본 논문에서는 박락을 탐지할 수 있는 딥러닝 기반의 영상처리 알고리즘을 제안했다. 연구 과정에서 298장의 박락 영상을 확보하였으며, 이 가운데 253장을 학습용으로 사용했고, 나머지 45장을 테스트용으로 사용하였다. 아울러 본 논문에서는 탐지 성능을 향상하기 위해 향상된 손실함수와 데이트 증강 기법을 적용하였다. 그 결과 콘크리트 박락의 탐지 성능이 80.19%의 평균 중첩 정확도로 나타났다. 본 논문에서는 딥러닝 기반의 영상 처리 기법을 통해 콘크리트 박락을 탐지하는 기술을 개발했고, 향상된 손실 함수와 데이터 증강 기법으로 성능을 향상시키는 방법을 제안했다. 이 같은 기술은 향후 구조물의 정확한 점검과 진단에 활용될 것으로 기대된다.

• Smart Structures and Systems
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• 제31권4호
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• pp.365-381
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• 2023

The existing vision-based techniques for inspection and condition assessment of civil infrastructure are mostly manual and consequently time-consuming, expensive, subjective, and risky. As a viable alternative, researchers in the past resorted to deep learning-based autonomous damage detection algorithms for expedited post-disaster reconnaissance of structures. Although a number of automatic damage detection algorithms have been proposed, the scarcity of labeled training data remains a major concern. To address this issue, this study proposed a semi-supervised learning (SSL) framework based on consistency regularization and cross-supervision. Image data from post-earthquake reconnaissance, that contains cracks, spalling, and exposed rebars are used to evaluate the proposed solution. Experiments are carried out under different data partition protocols, and it is shown that the proposed SSL method can make use of unlabeled images to enhance the segmentation performance when limited amount of ground truth labels are provided. This study also proposes DeepLab-AASPP and modified versions of U-Net++ based on channel-wise attention mechanism to better segment the components and damage areas from images of reinforced concrete buildings. The channel-wise attention mechanism can effectively improve the performance of the network by dynamically scaling the feature maps so that the networks can focus on more informative feature maps in the concatenation layer. The proposed DeepLab-AASPP achieves the best performance on component segmentation and damage state segmentation tasks with mIoU scores of 0.9850 and 0.7032, respectively. For crack, spalling, and rebar segmentation tasks, modified U-Net++ obtains the best performance with Igou scores (excluding the background pixels) of 0.5449, 0.9375, and 0.5018, respectively. The proposed architectures win the second place in IC-SHM2021 competition in all five tasks of Project 2.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제28권4호
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• pp.55-61
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• 2024

최근 들어 노후화된 콘크리트 구조물의 비중이 점차 늘어나는 추세다. 이는 대다수의 구조물이 기대수명에 근접하고 있기 때문이다. 이 같은 구조물은 정확한 점검과 지속적인 관리가 필수적으로 요구되며, 철저한 점검이 이루어지지 않을 경우 본래의 기능과 성능이 저하되어 안전사고로 이어질 수 있음은 자명한 사실이다. 따라서 딥러닝과 컴퓨터 비전을 이용한 객관적인 점검 기술에 대한 연구가 활발하기 이뤄지고 있다. 특히 고해상도는 미세한 균열뿐만 아니라 박락과 철근 노출까지 정확하게 관찰할 수 있으며, 딥러닝을 통해서 자동화 탐지가 가능하다는 장점이 있다. 딥러닝은 다양하고 다수의 훈련 데이터가 있어야지만 높은 탐지 성능을 보장할 수 있지만, 콘크리트의 표면 손상은 비정상 장면으로 일반적으로 촬영하여 확보할 수 있는 데이터가 아니므로 훈련 데이터의 수는 부족할 수밖에 없다. 이러한 한계를 극복하기 위해서 이 연구에서는 stable diffusion을 통해 균열, 박락, 철근 노출을 포함하고 있는 콘크리트 표면 손상 영상을 생성하는 방법을 제안했다. 이는 문자열과 영상이 쌍을 이룬 데이터로 새로운 손상 영상을 합성하는 방법이다. 이를 위해서 총 678장의 훈련 데이터 세트를 구축했고, low rank adaptation을 통해서 fine-tuning을 수행했다. 이때 stable diffusion의 세 가지 기저 모델에 따른 생성 영상의 품질을 비교했다. 결과적으로 가장 다양하고 고품질의 콘크리트 손상 영상을 합성하는 방법을 완성했다. 이 연구는 향후 데이터 부족 문제 해결에 기여하여 딥러닝 기반 손상 탐지 알고리즘의 정확도 향상에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대한다.

• Computers and Concrete
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• 제4권3호
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• pp.243-257
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• 2007

A novel method for recognition, characterization, and quantification of deterioration in bridge components and laboratory concrete samples is presented in this paper. The proposed scheme is based on grey level co-occurrence matrix texture analysis using Haar's discrete wavelet transform on concrete imagery. Each image is described by a subset of band-filtered images containing wavelet coefficients, and then reconstructed images are employed in characterizing the texture, using grey level co-occurrence matrices, of the different types and degrees of damage: map-cracking, spalling and steel corrosion. A comparative study was conducted to evaluate the efficiency of the supervised maximum likelihood and unsupervised K-means classification techniques, in order to classify and quantify the deterioration and its extent. Experimental results show both methods are relatively effective in characterizing and quantifying damage; however, the supervised technique produced more accurate results, with overall classification accuracies ranging from 76.8% to 79.1%.

• 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.

• Smart Structures and Systems
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• 제31권4호
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• pp.351-363
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• 2023

Visual structural inspections are an inseparable part of post-earthquake damage assessments. With unmanned aerial vehicles (UAVs) establishing a new frontier in visual inspections, there are major computational challenges in processing the collected massive amounts of high-resolution visual data. We propose twin deep learning models that can provide accurate high-resolution structural components and damage segmentation masks efficiently. The traditional approach to cope with high memory computational demands is to either uniformly downsample the raw images at the price of losing fine local details or cropping smaller parts of the images leading to a loss of global contextual information. Therefore, our twin models comprising Trainable Resizing for high-resolution Segmentation Network (TRS-Net) and DmgFormer approaches the global and local semantics from different perspectives. TRS-Net is a compound, high-resolution segmentation architecture equipped with learnable downsampler and upsampler modules to minimize information loss for optimal performance and efficiency. DmgFormer utilizes a transformer backbone and a convolutional decoder head with skip connections on a grid of crops aiming for high precision learning without downsizing. An augmented inference technique is used to boost performance further and reduce the possible loss of context due to grid cropping. Comprehensive experiments have been performed on the 3D physics-based graphics models (PBGMs) synthetic environments in the QuakeCity dataset. The proposed framework is evaluated using several metrics on three segmentation tasks: component type, component damage state, and global damage (crack, rebar, spalling). The models were developed as part of the 2^nd International Competition for Structural Health Monitoring.

• 문화기술의 융합
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• 제9권2호
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• pp.561-568
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• 2023

콘크리트 구조물은 대내외적 환경에 의해 다양한 결함이 발생한다. 결함이 있는 경우 콘크리트의 구조적 안전성에 문제가 있어 이를 효율적으로 파악하여 유지관리하는 것이 중요하다. 하지만, 최근 딥러닝 연구는 콘크리트의 균열에 초점이 맞추어져 있어, 박락과 오염 등에 대한 연구는 부족하다. 본 연구에서는 라벨링이 어려운 박락과 오염에 초점을 맞추어 언라벨 방법, 필터링 방법, 전이학습과 k-means cluster의 융합을 통한 4개의 모델을 개발하고 성능을 평가하였다. 분석결과, 융합모델이 결함을 가장 세밀하게 구분하였으며, 직접 라벨링을 하는 것보다 효율성을 증가시킬 수 있었다. 본 연구 결과가 향후 라벨링이 어려운 다양한 결함 유형에 대한 딥러닝 모델 개발에 기여할 수 있기를 기대한다.