There are some risk and inefficiency when inspectors make an inspection of the bridge. To remove the risk, many demonstration studies of bridge inspection based on the unmanned inspection equipment are actively in progress recently. Because the unmanned aerial vehicles enable the inspectors to be more safe. This study investigates the demonstration project of bridge inspection based on the unmanned inspection equipment in USA and Japan.

이 논문에서는 해안구조물에 대한 실질적이고 효율적인 구조신뢰성평가 기법을 제시하였다. 제안기법은 파랑, 조류 등의 하중관련 변수 그리고 콘크리트의 탄성계수와 압축강도, 지반정수 및 경계조건 등과 같은 저항관련 설계변수의 불확실성을 명확히 고려한 복잡한 해안 구조물의 신뢰성을 평가할 수 있다. 라틴 하이퍼큐브 샘플링(LHS), 몬테카를로 시뮬레이션(MCS) 및 유한요소법을 합리적으로 결합한 제안기 법에서 LHS기반 MCS는 신뢰성평가에 필요한 샘플링 수를 대폭 줄여주므로 계산노력이 획기적으로 감소된다. 검증예제를 통하여 제안기법 이 상대적인 정확도를 보장하며 계산상의 효율성이 우수한 것으로 확인되었다. 또한 실제의 케이슨형식 방파제 구조물을 대상으로 한 수치예 제를 통하여 그 적용성과 효율성을 입증하였다. 특히 유한요소법 또는 유한차분법과 같은 알고리즘 형태의 암시적 한계상태함수를 갖는 경우 와 비선형해석, 복합재료, 다양한 기하형상 등을 복잡한 구조거동을 고려해야 하는 실제적인 구조물의 신뢰성평가에 적합한 것으로 판단된다.

An efficient and practical reliability analysis method is required for the development of reliability-based design (RBD) guidelines of coastal structures. Such a novel method is presented in this paper. It is capable of evaluating reliability of real complicated coastal structures considering uncertainties in various sources of design parameters. It is developed by intelligently integrating the Latin hypercube sampling (LHS) method and the finite element method (FEM). The applicability and efficiency of the proposed method are verified using a caisson-type quay wall. in the numerical example.