• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권9호
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• pp.20-29
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• 2018

최근 기후 및 홍수사상이 변화함에 따라 하천제방 붕괴 및 범람으로 인한 수재해 위험성이 증가하고 있는 추세이기 때문에 각종 수재해 시나리오에 대응 가능한 하천제방 유지관리 기술을 고도화할 필요가 있다. 본 논문에서는 하천제방의 효율적인 유지관리 및 재해 대응성 향상을 위하여 하천제방 안정성에 영향을 주는 주요 요소별 안전도맵 평가체계를 제안하고자 한다. 하천제방 안전도맵은 활동, 파이핑, 육안점검, 세굴, 제체재료 등의 안전도 지표를 GIS맵 상에 지도형태로 표출함으로써 육안으로 신속하게 위험지역을 파악할 수 있고, 피해발생 이후 피해복구를 실시하는 현 국내 제방관리 수준에서 벗어나 선제적인 대응을 통해 하천제방 유지관리의 효율성을 극대화 할 수 있다. 본 논문은 기 제안된 활동, 파이핑, 육안점검 등을 포함한 하천제방 안전도맵 평가체계에 세굴, 제체재료 등을 추가 및 보완한 후속논문으로서, 1)문헌 및 자료 조사를 통한 세굴 및 제체재료 3등급 기준을 제시하였으며, 시범평가를 통해 2)남강지역 좌안 5개소의 홍수위지속시간에 따른 활동 및 파이핑 특성, 3)남강지역 좌/우안 9개소의 세굴 및 제체재료 특성 등을 평가하였다. 본 논문에서 제안하는 하천제방 안전도맵 평가체계는 향후 하천관리자 행동요령, 보수 보강공법 선정, 소요 예산 산정 등을 연계한 연구가 진행된다면 보다 현실적이고, 활용성 높은 연구가 될 것으로 판단된다.

• 한국측량학회지
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• 제34권6호
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• pp.619-627
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• 2016

Cells of a PV (photovoltaic) module can suffer defects due to various causes resulting in a loss of power output. As a malfunctioning cell has a higher temperature than adjacent normal cells, it can be easily detected with a thermal infrared sensor. A conventional method of PV cell inspection is to use a hand-held infrared sensor for visual inspection. The main disadvantages of this method, when applied to a large-scale PV power plant, are that it is time-consuming and costly. This paper presents an algorithm for automatically detecting defective PV panels using images captured with a thermal imaging camera from an UAV (unmanned aerial vehicle). The proposed algorithm uses statistical analysis of thermal intensity (surface temperature) characteristics of each PV module to verify the mean intensity and standard deviation of each panel as parameters for fault diagnosis. One of the characteristics of thermal infrared imaging is that the larger the distance between sensor and target, the lower the measured temperature of the object. Consequently, a global detection rule using the mean intensity of all panels in the fault detection algorithm is not applicable. Therefore, a local detection rule was applied to automatically detect defective panels using the mean intensity and standard deviation range of each panel by array. The performance of the proposed algorithm was tested on three sample images; this verified a detection accuracy of defective panels of 97% or higher. In addition, as the proposed algorithm can adjust the range of threshold values for judging malfunction at the array level, the local detection rule is considered better suited for highly sensitive fault detection compared to a global detection rule. In this study, we used a panel area extraction method that we previously developed; fault detection accuracy would be improved if panel area extraction from images was more precise. Furthermore, the proposed algorithm contributes to the development of a maintenance and repair system for large-scale PV power plants, in combination with a geo-referencing algorithm for accurate determination of panel locations using sensor-based orientation parameters and photogrammetry from ground control points.

• KIEAE Journal
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• 제17권5호
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• pp.43-50
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• 2017

Purpose: Residential cooking(gas or electricity) emits many air pollutants. For Removal of these contaminants, range hood is play an important role in the cooking activities. However, deterioration about performance of range hood can be occur in used range hood which is not verified on performance by testing balancing and adjusting in apartment. So, purpose of this study is to improve the range hood against cooking-generated contaminations. Method: To improve hood, survey of range hood which mounted in apartment have to conduct at first. In this study, the survey was conducted for 3 steps. First, Visual inspection for conditions of range hood. Second, questionnaire of operating and maintenance method. Third, interview with user about need for improvement, complainant. Finally, we integrated the survey for range hood and introduced the probable cause of deterioration through this comprehensive survey. Result: Result of measurement for air volume for range hood, A measured air volume has reduced by 41.4, 38.0, 32.0% each step from rated air volume. There are lots of reasons of this phenomenon including to maintenance, air path of duct, lower-cost devices, exhaust ports. For solve this problem, guideline about operating hood, user in apartment will have to supply with maintenance information at first.

• Smart Structures and Systems
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• 제30권4호
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• pp.385-395
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• 2022

Detecting cracks on a concrete structure is crucial for structural maintenance, a crack being an indicator of possible damage. Conventional crack detection methods which include visual inspection and non-destructive equipment, are typically limited to a small region and require time-consuming processes. Recently, to reduce the human intervention in the inspections, various researchers have sought computer vision-based crack analyses: One class is filter-based methods, which effectively transforms the image to detect crack edges. The other class is using deep-learning algorithms. For example, convolutional neural networks have shown high precision in identifying cracks in an image. However, when the objective is to classify not only the existence of crack but also the types of cracks, only a few studies have been reported, limiting their practical use. Thus, the presented study develops an image processing procedure that detects cracks and classifies crack types; whether the image contains a crazing-type, single crack, or multiple cracks. The properties and steps in the algorithm have been developed using field-obtained images. Subsequently, the algorithm is validated from additional 227 images obtained from an open database. For test datasets, the proposed algorithm showed accuracy of 92.8% in average. In summary, the developed algorithm can precisely classify crazing-type images, while some single crack images may misclassify into multiple cracks, yielding conservative results. As a result, the successful results of the presented study show potentials of using vision-based technologies for providing crack information with reduced human intervention.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제25권6호
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• pp.555-567
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• 2023

현재 지하시설물의 균열을 영상 취득 시스템으로 취득한 경우 점검자가 취득된 영상에서 육안검사를 수행하여 미세균열을 판단한다. 점검자에 의존한 노동집약적인 방법은 점검자의 주관적인 판단에 영향을 받는 문제점을 가지고 있다. 최근에는 딥러닝을 활용하여 자동으로 콘크리트 균열을 탐지하기 위한 연구가 활발하게 수행되고 있다. 대부분의 연구에서는 공개 데이터셋을 활용하거나 분석과정의 객관성이 충분하지 못해 실제 업무에 적용하기 어려운 점이 있다. 본 연구는 실제 검사 시스템과 동일한 형태의 영상을 시험 데이터셋으로 선정하여 딥러닝 모델들을 평가하였다. 균열 탐지의 정확도를 향상시키기 위하여 딥러닝 모델들의 장단점을 상호 보완할 수 있는 앙상블 기법을 적용하였다. 시험 영상에서 폭 0.2 mm, 0.3 mm 및 0.5 mm의 균열들은 각각 80%, 88% 및 89%의 높은 재현율로 탐지되었다. 딥러닝을 적용한 균열 탐지 결과에서는 점검자의 육안 검수 과정에 찾지 못한 다수의 균열들을 포함하고 있었다. 향후 본 연구에서 사용하지 않은 다른 터널의 영상을 시험 영상으로 선정하여 보다 더 객관적인 평가에서 충분한 정확도로 균열을 탐지하게 된다면, 시설물 안점 점검 방식에 딥러닝의 도입이 가능할 것으로 판단된다.

• 대한건축학회논문집:계획계
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• 제36권4호
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• pp.71-81
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• 2020

The purpose of this study is to propose the planning methods for pollution prevention in the initial design stage by identifying the pollution phenomena on the exterior of the building. It is important to catch the problem early on because exterior troubles begin with an initial design defect and causes rapid aging. The scope of this study is seoul public borough offices that should be sustainable for long as landmark located at the center of the district. Field survey was conducted three times in six months. Twenty-six borough offices were diagnosed with three levels of contamination through visual inspection and the contaminated locations, types, materials, and characteristics were checked. Fourteen common contaminated locations were identified in the first and intensively rechecked in the second. Five locations vulnerable to contamination were designated and the contamination and cleanliness situations were checked by location in the third. As a result, main polluted types and locations are sloping wall, upper wall, protruded wall, canopy, and wall under window. The key to avoiding these pollution problems is to minimize the horizontal plane on which dust can be deposited. In other words, it can be considered variously by shape and location, such as the slope of the horizontal plane, the floating of the surface, the installation of the roof surface, and the vertical louvers. And throating plans and material plans suitable for each location are presented. Various methods of the shape and location, material are expected to use as useful basic data for preventing pollutions during the initial design stage.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권10호
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• pp.35-42
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• 2020

본 연구에서는 비지도 이상 탐지 방법을 변형한 U-Net 기반의 이미지 복원 기법을 통해 한정적인 데이터를 활용한 균열 탐지 방안을 제안한다. 콘크리트 균열은 다양한 원인으로 인해 발생하며, 장기적으로 구조물의 심각한 손상을 초래할 수 있는 요소이다. 일반적으로 균열 조사는 검사원의 육안으로 판단하는 외관 검사법을 사용하는데, 이는 판단에 객관성이 떨어지며 인적 오류 발생 가능성이 크다. 따라서 객관적이고 정확한 이미지 분석 처리를 통한 방법이 요구된다. 최근에는 균열을 신속하고 정밀하게 탐지할 수 있도록 딥러닝을 활용한 기술들이 연구되고 있다. 하지만 일반적인 균열자료에 비해 점검 대상물에 대한 데이터는 한정적이므로 이를 활용한 기존 균열 탐지 모델의 성능은 제한적인 경우가 많다. 따라서 본 연구에서는 비지도 이상 탐지 방법을 사용해 점검 대상물에 대한 데이터를 증강하여 해당 데이터를 사용하여 학습한 결과, 정확도 98.78%, 조화평균(F1_Score) 82.67%의 성능을 확인하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제35권4호
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• pp.961-968
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• 2015

최근 토목공사의 설계, 시공, 유지관리를 포함한 모든 단계에 BIM을 적용하기 위한 시도가 늘어나고 있다. 또한, 설계기술의 발전과 함께 건설구조물이 대형화, 복잡화 됨으로 인해 유지관리 업무수행을 위한 정보 또한 증가하면서, BIM기반의 유지관리를 위한 정보 활용의 중요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 설계단계에 생성된 BIM정보를 유지관리단계에서 적극 활용하기 위해 증강현실기반 건설 구조물 유지관리 방법론을 제시하고, 이를 통해 비마커기반 증강현실을 이용한 건설 구조물 유지관리 시스템을 구축하고자 한다. 연구에서는 설계단계에서 생성된 3D모델과 시공단계에서 생성된 정보를 유지관리단계에 제공할 수 있게 SURF 알고리즘 기반의 비마커 증강현실 기술을 이용하여 제공함으로써 정보의 활용성 및 운영성을 높여 유지관리의 효율성을 높일 수 있다. 또한, 교량구조물의 3D모델을 증강시켜 구조물의 시각적인 점검이 가능하도록 하였으며, 사례적용을 통해 시스템의 효율성을 확인하였다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제12권6호
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• pp.22-30
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• 2011

건설현장에서 구조물 시공시 흙막이는 터파기 기초보호와 작업공간을 제공하는 역할을 한다. 흙막이 공사는 지반 굴착, 지하수 처리, 파일링, 버팀보 설치 등 복잡한 토공사 공정을 가진다. 토공사의 성격상 지반 여건 등 주위 환경의 변화에 따라서 다양한 응력변화가 발생되고, 이러한 변화가 주어진 설계한도를 벗어나면 인명사고를 동반한 붕괴사고로 이어질 수 있다. 이와 같은 이유로 구조물 기초공사에서 붕괴사고는 건설공사시 가장 주의해야 할 분야 중 하나이다. 본 논문은 흙막이 시공시 안전을 향상시키기 위한 USN (Ubiquitous Sensor Network) 기반의 데이터 획득 시스템을 제시한다. USN 기반의 데이터 획득 시스템은 초음파 센서를 활용하여 흙막이에 대한 변위를 분석하고, USN 기술이 제공하는 실시간 데이터 송수신 기능을 활용하여 원격으로 흙막이 벽체의 안정 상태를 지속적으로 관찰하고, 필요시 적절하게 대응하도록 지원한다. 연구효과를 검증하기 위하여 센서와 USN 기술을 접합하여 흙막이 벽체의 변위실험을 진행했으며, 검증결과 USN 기반 데이터 획득 시스템은 변위 데이터를 측정하여 흙막이 시공시 안전성을 향상시킬 수 있다는 것을 보여준다.

• 터널과지하공간
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• 제25권6호
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• pp.496-504
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• 2015

로드헤더는 커팅헤드에 픽커터를 설치하여 지반을 굴착하는 장비이다. 픽커터는 일반적으로 코니컬타입을 사용하며, 코니컬 픽커터는 선단부에 마모에 강한 텅스텐카바이드 팁을 사용하여 커터의 소모를 감소시키는 굴착 도구이다. 본 연구에서는 구리광산의 망토와 역암으로 구성된 복합지반을 대상으로 로드헤더 커팅헤드에 3종류의 코니컬 픽커터를 사용하여 내구성능을 살펴보았다. 현장적용 후, 픽커터의 육안조사와 중량감소율 측정, 그리고 CT 및 SEM을 이용한 내 외부 균열조사를 수행한 결과, 하드페이싱으로 보강한 코니컬 픽커터의 내구성능이 가장 우수하였으며, 각 코니컬 픽커터의 내 외부에서는 현장적용 전과 후 모두에서 매크로 크랙 및 미세균열을 발견할 수 없었다.