• 대한건축학회논문집:구조계
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• 제36권3호
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• pp.113-120
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• 2020

The purpose of this study is to compare the models of Deep Learning-based Convolution Neural Network(CNN) for concrete crack detection. The comparison models are AlexNet, GoogLeNet, VGG16, VGG19, ResNet-18, ResNet-50, ResNet-101, and SqueezeNet which won ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge(ILSVRC). To train, validate and test these models, we constructed 3000 training data and 12000 validation data with 256×256 pixel resolution consisting of cracked and non-cracked images, and constructed 5 test data with 4160×3120 pixel resolution consisting of concrete images with crack. In order to increase the efficiency of the training, transfer learning was performed by taking the weight from the pre-trained network supported by MATLAB. From the trained network, the validation data is classified into crack image and non-crack image, yielding True Positive (TP), True Negative (TN), False Positive (FP), False Negative (FN), and 6 performance indicators, False Negative Rate (FNR), False Positive Rate (FPR), Error Rate, Recall, Precision, Accuracy were calculated. The test image was scanned twice with a sliding window of 256×256 pixel resolution to classify the cracks, resulting in a crack map. From the comparison of the performance indicators and the crack map, it was concluded that VGG16 and VGG19 were the most suitable for detecting concrete cracks.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.611-617
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• 2018

대형구조물의 효과적인 구조 안전성 확보를 위해서는 결함탐지기술을 포함한 건전성 모니터링의 적용이 필요하다. 본 연구에서는 보 구조물에 발생하는 균열위치와 균열크기를 추정하기 위하여 다음과 같은 2단계의 균열추정방법을 제안한다. 우선, 보 구조물의 분포 국부 변형률 계측결과를 이용하여 변형률 모드형상을 구하고, 이에 대한 수정 라플라시안(Laplacian) 연산을 통하여 균열발생 영역을 추정한다. 이후, 가속도 측정을 통하여 구한 고유주파수와 신경망기법을 이용하여, 미리 추정된 균열발생 영역을 대상으로 균열위치와 균열크기를 추정한다. 이때, 신경망을 훈련시키기 위하여, 에너지법에 의해 유도된 균열보의 등가휨강성을 이용하여 균열보의 고유주파수를 해석적으로 구한다. 기법을 검증하기 위하여 알루미늄 캔틸레버 보에 대한 손상실험을 수행하였다. 인위적으로 실험체에 균열을 가한 후 자유진동실험을 수행하여 동적 변형률과 가속도를 계측하고 이를 이용하여 변형률 모드형상과 고유주파수를 구하였다. 변형률 모드형상에 대한 수정 라플라시안 연산을 통하여 균열발생 영역을 추정하고, 고유주파수와 신경망기법을 이용하여, 미리 추정된 균열발생 영역에 대하여 균열위치와 균열크기를 판정하였다. 3가지 손상경우에 대한 균열발생 영역의 추정결과는 실제 영역과 잘 일치하였으며, 균열위치와 균열크기 추정결과의 정확성을 상당히 향상시킬 수 있었다. 제안된 기법은 장대구조물에 대한 구조물 건전성 모니터링에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제25권12호
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• pp.2062-2069
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• 2001

It has been established that a crack has an important effect on the dynamic behavior of a structure. This effect depends mainly on the location and depth of the crack. To identify the location and depth of a crack in a structure, a method is presented in this paper which uses synthetic artificial intelligent technique, that is, Adaptive-Network-based Fuzzy Inference System(ANFIS) solved via hybrid learning algorithm(the back-propagation gradient descent and the least-squares method) are used to learn the input(the location and depth of a crack)-output(the structural eigenfrequencies) relation of the structural system. With this ANFIS and a continuous evolutionary algorithm(CEA), it is possible to formulate the inverse problem. CEAs based on genetic algorithms work efficiently for continuous search space optimization problems like a parameter identification problem. With this ANFIS, CEAs are used to identify the crack location and depth minimizing the difference from the measured frequencies. We have tried this new idea on a simple beam structure and the results are promising.

• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2001년도 춘계학술대회논문집C
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• pp.182-188
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• 2001

It has been established that a crack has an important effect on the dynamic behavior of a structure. This effect depends mainly on the location and depth of the crack. To identify the location and depth of a crack in a structure, a method is presented in this paper which uses synthetic artificial intelligent technique, that is, Adaptive-Network-based Fuzzy Inference System(ANFIS) solved via hybrid learning algorithm(the back-propagation gradient descent and the least-squares method) are used to learn the input(the location and depth of a crack)-output(the structural eigenfrequencies) relation of the structural system. With this ANFIS and a continuous evolutionary algorithm(CEA), it is possible to formulate the inverse problem. CEAs based on genetic algorithms work efficiently for continuous search space optimization problems like a parameter identification problem. With this ANFIS, CEAs are used to identify the crack location and depth minimizing the difference from the measured frequencies. We have tried this new idea on a simple beam structure and the results are promising.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.77-82
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• 2007

본 논문에서는 콘크리트 표면 균열의 방향성을 효율적으로 인식하기 위하여 영상처리 기법을 적용하여 균열을 자동으로 검출하고 개선된 Max-Min 신경망을 제안하여 균열의 방향성을 자동으로 인식하는 기법을 제안한다. 균열 영상에서 빛의 영향을 효율적으로 보정하기 위해 모폴로지 기법인 채움 연산을 적용하고 Sobel 마스크를 적용하여 균열의 에지를 추출한 후, 반복 이진화를 적용하여 균열 영상을 이진화한다. 이진화된 균열 영상에서 2차례에 걸쳐 잡음 제거 연산을 수행한 후, 균열을 추출한다. 본 논문에서는 Max-Min 신경망을 개선하여 추출된 균열의 방향성을 자동으로 인식한다. 개선된 Max-Min 신경망은 delta-bar-delta 알고리즘을 적용하여 학습률을 자동으로 조정한다. 실제 콘크리트 표면 균열 영상을 대상으로 실험한 결과, 개선된 Max-Min 신경망이 균열의 방향성 인식에 효율적임을 확인하였다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제5권2호
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• pp.90-105
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• 2004

크랙실링 자동화 장비는 도로면에 존재하는 크랙 네트워크의 위치를 정확히 탐지 및 맵핑(mapping)하고 이를 모델링(modeling)한 후 경로 계획(path planning) 과정을 통해 크랙 네트워크의 중앙(spine)을 따라 실런트(sealant)를 분사하여 크랙을 효과적으로 실링할수 있도록 하는 장비이다. 따라서 실링될 크랙 네트워크의 정확한 위치를 모델링하기 위한 디지털 영상처리 알고리즘 및 최적 경로계획 알고리즘의 개발은 품질 및 생산성, 경제성 측면에서 크랙실링 자동화 장비의 성공적 개발을 위한 핵심 연구 주제로 인식되어 왔다. 기존 국외 도로면 크랙실링 자동화 장비에 적용된 디지털 영상처리 알고리즘은 크랙을 탐지하고 모델링하는 일련의 과정을 전적으로 컴퓨터에 의존하는 완전자동화 방식과 인간과 컴퓨터 간의 협업체제를 이용한 반자동화 방식으로 양분되어 개발되었다. 그러나 도로면에 존재하는 다양한 노이즈 및 그림자 등을 포함한 작업영역 내에서의 열악한 영상처리 여건 등으로 인해 만족할 만한 성과를 제시하지 못하였다. 따라서 본 연구에서는 크랙실링 자동화 장비를 개발함에 있어 디지털 영상처리 기술을 기반으로 한 완전자동화 방식과 그래피컬 프로그래밍을 활용한 반자동화 방식이 지닐 수 있는 강점만을 혼용하여 신속하고도 정확하게 크랙 네트워크를 모델링하고 최적 경로계획을 바탕으로 크랙실링 작업을 수행할 수 있는 머신비전 알고리즘을 제시하고자 한다.

• Smart Structures and Systems
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• 제29권1호
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• pp.153-166
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• 2022

Identifying fine cracks in steel bridge facilities is a challenging task of structural health monitoring (SHM). This study proposed an end-to-end crack image segmentation framework based on a one-step Convolutional Neural Network (CNN) for pixel-level object recognition with high accuracy. To particularly address the challenges arising from small object detection in complex background, efforts were made in loss function selection aiming at sample imbalance and module modification in order to improve the generalization ability on complicated images. Specifically, loss functions were compared among alternatives including the Binary Cross Entropy (BCE), Focal, Tversky and Dice loss, with the last three specialized for biased sample distribution. Structural modifications with dilated convolution, Spatial Pyramid Pooling (SPP) and Feature Pyramid Network (FPN) were also performed to form a new backbone termed CrackDet. Models of various loss functions and feature extraction modules were trained on crack images and tested on full-scale images collected on steel box girders. The CNN model incorporated the classic U-Net as its backbone, and Dice loss as its loss function achieved the highest mean Intersection-over-Union (mIoU) of 0.7571 on full-scale pictures. In contrast, the best performance on cropped crack images was achieved by integrating CrackDet with Dice loss at a mIoU of 0.7670.

• 한국안전학회지
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• 제28권6호
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• pp.57-63
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• 2013

This paper discusses 2D models of beams for simulating the fracture of brittle materials. A simulation of an experiment on a concrete beam subjected to bending, in which two overlapping cracks occur, is used to study the effect of individual beam characteristics and different arrangements of the beams in the overall network mesh. It was found that any regular orientation of the beams influences the resulting crack patterns. Methods to implement a wide range of poisson's ratios are also developed, the use of the mesh to study arbitrary micro-structures is outlined. The crack pattern that are obtained with mesh are in good agreement with the experimental results. Also, numerical simulations of the tests were performed by means of a model, and non-integer dimensions were measured on the predicted mesh damage patterns.

• 비파괴검사학회지
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• 제27권2호
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• pp.173-182
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• 2007

콘크리트 구조물에 발생한 균열은 내구성과 사용성 측면의 문제가 발생할 수 있기 때문에 정기적으로 관리하여야 한다. 대부분의 균열 측정은 균열 현미경과 균열 게이지와 같은 장비를 이용하여 균열의 폭, 길이, 방향 등과 같은 균열의 특징을 육안조사나 수작업에 의해 수행되고 있다. 그러나 기존의 방법들은 시간과 인력이 많이 필요할 뿐만 아니라 계측자의 주관이 개입될 여지가 많다. 따라서 이 연구에서는 이미지 프로세싱과 인공신경회로망을 이용하여 콘크리트 표면 균열 평가 기법을 제시하고자 한다. 개발된 기법은 세부분(균열 검출, 균열 분석, 균열 패턴인식)으로 나누어진다. 개발된 기법의 유효성을 검증하기 위하여 실험을 수행하였고, 실험 결과 개발된 기법은 콘크리트 표면 균열을 효과적으로 검출, 분석할 수 있었고, 5가지 균열 패턴을 정확히 인식하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.1-9
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• 2022

본 논문에서는 균열을 감지 할 때 필요한 데이터를 생성할 수 있는 벡터 기반 증강 기법과 이를 학습할 수 있는 합성곱 인공신경망(Convolution Neural Networks, ConvNet) 기법을 제안한다. 균열을 빠르고 정확하게 감지하는 것은 건물 붕괴와 낙하 사고를 사전에 방지할 수 있는 중요한 기술이다. 이 문제를 인공지능으로 해결하기 위해서는 대량의 데이터 확보가 필수적이지만, 실제 균열 이미지를 얻기 위한 상황은 대부분 위험하기 때문에 대량의 균열 데이터를 확보하기는 어렵다. 이런 데이터베이스 구축의 문제점은 인위적인 특정 부분에 변형을 주어 데이터의 양을 늘리는 탄성왜곡(Elastic distortion)으로 완화시킬 수 있지만, 본 논문에서는 이보다 향상된 균열 패턴 결과를 ConvNet을 활용하여 모델링한다. 탄성왜곡보다 우리의 방법이 실제 균열 패턴과 유사하게 추출된 결과를 얻을 수 있었고, 일반적인 데이터 증강에서 사용되는 픽셀 단위가 아닌, 벡터 기반으로 균열 데이터 증강을 설계함으로써 균열의 변화량 측면에서 우수한 결과를 얻을 수 있다. 결과적으로 본 논문에서는 적은 개수의 균열 데이터를 입력으로 사용했음에도 불구하고 균열의 방향 및 패턴을 다양하게 생성하여 효율적으로 균열 데이터베이스를 구축할 수 있다.