본 연구는 수직 벽체형 콘크리트 구조물의 정밀안전진단을 위한 외관조사시 고품질 정밀영상을 자동화된 방식으로 획득하여 균열손상을 탐지하고 시설물의 상태를 평가하기 위하여 개발된 등벽드론 탑재형 균열진단 시스템에 대한 것이다. 본 논문에서는 영상기반 균열진단 시스템을 이용한 정밀영상 획득기술, 자동화된 영상처리 알고리즘을 이용한 데이터 처리 기법을 제시하였으며, 실험적으로 도출된 지상표본거리를 기반으로 영상처리 자동화 알고리즘을 이용하여 생성된 균열모사 시험벽체의 평면전개 이미지 상 균열손상의 위치 정확도를 평가 분석하였다. 평가분석 결과, 가로축 길이 대비 최대 1.1%, 세로축 길이 대 비 최대 1.4%의 오차율을 보이는 것으로 나타났다. 제안된 영상 내 픽셀 좌표와 지상표본거리를 기반으로 균열손상의 위치를 추정하는 기법은 실측 좌표 대비 평균 1.0% 이하의 위치 오차를 가지는 것으로 평가되었다. 최종적으로 영상기반 진단과 긴급 보수와 같은 일반적인 시설물의 유지관리에 요구되는 위치 정확도를 확보하고 있는 것으로 분석되었다.

모델기반 고장 진단법은 풍력발전기의 상태감지 시스템(Condition monitoring system)에 적용을 목적으로 변동 하중조건하에서 작동하는 기어박스내의 기어의 균열을 진단하기 위해 제시하였다. 두 개의 평기어(Spur gear)로 구성된 간단한 테스트 베드가 위의 접근방법을 검증하기 위해 구축되었고, 기어의 균열은 기어의 뿌리부분에 균열을 인가하여 묘사하였다. 축의 회전속도에 독립적인 타코미터를 기반으로 한 오더분석(Order analysis)을 균열크기 진단에 적용하였고, 테스트 베드의 작동을 시뮬레이션하기 위해 집중변수 모델(Lumped parameter dynamic model)이 사용되었다. 모델에서 균열과 밀접히 관련된 변수는 측정된 신호와 시뮬레이션된 신호 간의 차이를 최소화하는 최적화 기법으로 역추정하였다. 제시한 방법의 유효성을 보이기 위해, 미리 정의된 모델 변수로부터 생성된 시뮬레이션 신호를 테스트-베드로부터 측정된 신호로 가정하고, 제시한 방법을 사용하여 변수를 역추정하였다. 결과는 실제 값과 일치하였고, 이를 통해 알고리즘이 제대로 작동함을 알 수 있었다. 다음 연구에서는 실제 테스트 베드의 실제균열에 적용하고자 한다.