• 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.

• Computers and Concrete
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• 제31권3호
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• pp.185-195
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• 2023

Antalya is located south part of minor Asia, one of the biggest cities in Türkiye. As a result of population growth and vast migration to Antalya, many parts of the city that were not suitable for construction due to its geological conditions have become urban areas, and most of these urban areas are full of poorly engineered buildings. Poor engineering has been combined with unplanned urbanization, that causes utter vulnerability to disasters in Antalya. When an earthquake-prone city, Antalya faces with an earthquake risk, fear arises in society. To overcome this problem, it has become necessary to investigate the building stock, expressed in hundreds of thousands, in a fast and reliable way and then perform an urban transformation to create the perception of structural safety. However, the excessive building stock, labor, and economic problems made the implementation stage challenging and revealed the necessity of finding alternative solutions in the field. The present study presents a novel approach for assessment and model based on a rapid visual inspection method to transform areas under earthquake risk in Türkiye. The approach aimed to rank the interventions for decision-making mechanisms by making comparisons in the scale hierarchy. In the present study, to investigate the proposed approach, over 26,000 buildings were examined in Antalya, which is the fifth largest city in Türkiye that has a population of over 2.5 Million. In the results of the study, the risk classification was defined in the framework of building, block, street, neighborhood, and district scales.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.59-66
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• 2019

현재 시설물 안전 및 유지관리에 관한 특별법에 의하면 소규모 교량은 육안점검 위주의 정기점검만 실시하고 있다. 특히 공용년수 30년 이상의 교량은 노후화에 따라 개축여부에 관한 의사결정이 필요하지만 외관상태만으로 결정해야 하는 상황이 발생하여 안전적인 유지관리의 측면에서 미흡한 부분이 있다. 본 논문에서는 기존의 교량 점검시 사각지대에 있는 일반국도의 공용년수 30년 이상의 소규모 노후교량 12개소에 대해서 육안점검을 통한 상태평가와 차량재하실험을 통한 내하성능평가를 수행하였다. 정기적인 내하성능평가를 수행하지 못하는 소규모 교량들에 대해서 육안점검을 통해 결정된 상태등급과 교량의 내하성능평가 결과를 비교하여 개축 여부 의사결정과 관련된 유지관리의 적정성을 검토하였다. 검토결과 대상 교량 중 2개소가 상태평가 결과 안전에 이상이 없는 것으로 나타났으나 내하력이 부족한 것으로 나타났다. 이것은 육안점검만으로 소규모 노후교량에 대해 안전성을 판단하고 개축에 관한 의사결정을 수행하는 것은 유지관리에 미흡한 부분이 발생할 수 있다는 나타낸다. 따라서 소규모 노후교량의 유지관리를 위해서는 상시 계측 및 내하성능평가에 대한 추가적인 연구와 교량관리시스템의 이용을 통해 가 필요한 것으로 판단된다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제21권1호
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• pp.49-59
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• 2019

본 연구는 로터리드럼커터에 적용된 두 종류의 코니컬 픽커터에 대한 현장시험을 통해 시험 전과 후의 육안조사와 중량감소 및 마모부피를 측정하여 코니컬 픽커터의 내구성을 비교 분석하였다. 육안조사를 통해 슬림 타입 코니컬 픽커터에서만 총 9개의 삽입재 손실이 나타남을 확인하였고 삽입재 보호를 위해 두부의 두께가 중요함을 알 수 있었다. 시험 전과 후의 픽커터의 중량손실과 마모부피는 헤비타입이 슬림타입에 비해 반이하로 작게 나타나 경암반에서 헤비타입이 더 유용함을 확인할 수 있었다. 픽커터의 마모손실을 판단할 때, 중량측정과 마모부피 측정결과의 상호 비교는 재료의 단위중량과 굴착에 의한 스폴링에 의해 차이가 나타날 수 있으므로 주의해야 할 것으로 판단된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제42권2호
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• pp.281-290
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• 2022

우리나라는 안전점검을 의무적으로 시행하여야 하는 국가시설물이 증가하고 있으며, 또한 보다 안전한 안전점검 방법이 필요한 시점이다. 본 연구는 주로 육안조사에 의존하던 교량의 안전점검을 드론을 활용하여 수행함으로써 점검자의 안전을 확보하고 신속한 외관조사가 가능하게 함으로써 교량 안전점검 외관조사의 효율성을 높이고자 하였다. 연구를 위하여 인천의 영종대교를 테스트베드로 선정하고 와렌 트러스 부분, 현수교 메인 케이블, 주탑, 교각의 네 부분으로 나누어 드론 촬영을 실시하고 성과물을 제작하였으며 그 과정에서의 작업 내용들을 정리하고 분석하여 교량시설물에 대한 드론 안전점검시 다섯 단계의 표준절차를 정립할 수 있었다. 연구결과로 얻어진 표준절차의 단계별 내용은 1단계, 시설물 정보수집 및 분석, 2단계, 취약부 분석 및 비행계획, 3단계, 드론 촬영 및 데이터 처리, 4단계, 외관조사 상태평가, 5단계, 외관조사망도 및 DB 구축이다. 따라서 이 표준절차에 따라 교량을 포함한 토목시설물의 안전점검이 수행된다면 보다 체계적이고 효율적으로 안전점검을 수행해 나갈 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• 제34권2호
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• pp.1-9
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• 2006

The structural wooden members of the ancient building are deteriorated by fungi and termite over time. The deteriorate of the members causes the decrease of the specific gravity and the strength of it, so the stability of the building is threatened. Therefore, in this study, the evaluation of the specific gravity, which is correlated with the strength of the wood, was conducted in the post member using Nondestructive Evaluation (NDE) - Drilling Resistance Test (DRT). For the purpose of it, the specific gravity and drilling resistance of small specimens was measured to obtain the correlation between the specific gravity and the drilling resistance. And then, the drilling resistance test of the post members, which were expected to have the deteriorated parts, was performed. Consequently, the correlation between the specific gravity and the drilling resistance was very high ($R^2=0.89$) and the distributions of the specific gravity were evaluated for the each member. Also, the results were verified by the visual inspection of the cross section of it. Especially, the various variations of the wood member such as the deteriorated parts with termite or fungi and the crack could be detected exactly but the knot couldn't because the drill could pass by or could not penetrate the knot.

• 한국농촌건축학회논문집
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• 제14권4호
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• pp.77-87
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• 2012

This study aims to analyze architectural characteristics of lighthouse which were built in marine area. For achieving this goals, 78 lighthouses were set up as research targets, as they major lighthouses nationwide selected by the Korea Association of Aids to Navigation. The lighthouse of our country with a long historical time, as well as the value aspect in the construction of wooden centered way to the construction of buildings with brick, concrete, granite, that have influenced building. However, has so far not been actively in research on Lighthouse. For this study, site investigation was carried out measurement survey, photography and visual inspection of the lighthouse for the work of recording pixels lighthouse facility. Based on surveyed results, architectural characteristics of lighthouses were examined.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제24권1호
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• pp.74-79
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• 2020

케이블지지 교량 건설의 증가로 인하여 이러한 시설물의 안전 점검에 대한 관심도 점차 증가하고 있다. 케이블지지 교량에서는 주 부재인 케이블의 성능 평가가 필수적으로 이루어져야 함에 불구하고, 기존의 점검 방식으로는 다양한 제한적인 요인 때문에 적절한 점검이 이루어지지 못하고 있는 실정이다. 이러한 문제점을 보완하기 위해 케이블 점검 로봇 제작이 필요하고, 본 연구에서는 기존의 개발된 케이블 점검 로봇의 성능을 향상시켜서 로봇의 운용 효율성을 높이는데 주목적을 두었다. 성능 보완 요소로는 대 구경 케이블(>200mm)에도 적용할 수 있도록 로봇의 가용범위를 조절할 수 있도록 하였으며, 주행능력도 향상시켜 점검의 효율성을 향상시켰다. 케이블의 내부 손상을 점검하기 위해 전자기센서를 탑재하였고, 실내 실험을 통해 다양한 케이블 손상 유형에 따른 손상 검출 시험을 실시하였다. 추가로 현재 공용중인 교량에서 현장 성능평가를 실시하였다. 그 결과로 본 연구에서 개발된 케이블 점검 로봇은 주행속도에서는 ~0.2m/s로 기존의 점검 로봇에 비해 향상된 주행 능력을 보였으며, 케이블 내부 손상 점검 실험에서는 케이블 손상 부분을 검출을 할 수 있었다. 마지막으로, 케이블 점검 로봇의 현장 검증 실험에서는 실내 실험과 같은 성능을 보이는 것을 확인하였다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제20권4호
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• pp.1-8
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• 2016

최근의 건축물은 복합적인 기능과 형태를 보이고 있으며, 크기가 거대해짐에 따라 구조물 건전성 감시(Structural Health Monitoring)기술의 수요 또한 증가하고 있다. 구조물마다 고유한 동특성을 가지고 있으며, 다양한 외력의 영향을 받기 때문에 구조물의 건전성을 평가하는 다양한 방법들이 연구되고 있다. 전문가에 의지하여 접근 가능한 지점에 대한 육안 검사 및 비파괴 검사를 벗어나 사각지대가 없는 온라인 계측 시스템의 구비와 함께 자동으로 위험요소를 검출하는 시스템이 요구되고 있다. 본 연구에서는 비선형적인 구조물의 응답을 고려하기 위해 관리도 기법, 평균제곱근편차, 일반 극치 분포 등과 같은 통계적 기법을 이용하여 이상거동을 판별에 활용할 수 있는 신호 특징 추출과 적응형 임계치 설정 알고리즘을 제안하였으며, 강제진동 실험과 실제 운용중에 있는 구조물의 지진 계측 시스템의 가속도 응답을 이용하여 성능을 검증하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권2호
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• pp.505-510
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• 2024

철도 레일은 차륜과 레일의 접촉면인 레일 표면에서 구름 접촉 피로 균열이 상시 발생할 수 있는 조건이기 때문에 균열의 상태를 철저히 점검하고 절손을 방지하기 위한 정밀한 점검 및 진단이 필요하다. 최근 궤도 시설의 성능 평가에 대한 세부 지침에서는 궤도 성능평가를 위한 방법과 절차에 관한 필요사항을 제시하고 있다. 그러나 레일 표면 손상을 진단하고 등급을 산정하는 것은 주로 외관 조사(육안 조사)에 의존하며, 이는 점검자의 주관적인 판단에 따른 정성적인 평가에 의존할 수밖에 없는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 Fast R-CNN을 사용하여 레일 표면 결함 검출에 대한 딥러닝 모델 연구를 수행하였다. 레일 표면 결함 이미지의 데이터 세트를 구축한 후, 모델을 테스트하였다. 딥러닝 모델의 성능평가 결과에서 mAP가 94.9%로 나타났다. Fast R-CNN의 균열 검출 효과가 높기 때문에 이 모델을 사용하면 레일표면 결함을 효율적으로 식별할 수 있을 것으로 판단된다.