본 논문은 대형 시설물의 점검 및 진단을 위한 외관조사시 영상기반 스캐닝 시스템의 성능 및 정확도를 정량적으로 평가하기 위한 것으로, 도로터널, 철도터널, 지하철과 같은 대형 터널 시설물의 복공 라이닝을 대상으로 영상기반 스캐닝 분석 결과, 균열, 박리, 박락, 철근노출 등 각종 손상의 검출 성능과 정확도를 육안조사, 터널 스캐닝 분석 후 확인조사 데이터를 이용하여 비교 분석하였다. 제안된 터널 스캐닝 시스템의 균열손상 검출성능은 육안조사 분석결과 대비 개소 수 및 면적물량에 있어 월등히 우수함을 확인하였으며, 균열손상 증감을 고려한 균열손상은 현장 확인조사 결과 95%이상의 검출 정확도를 확보하고 있는 것으로 평가되었다.

본 연구에서는 영상기반 딥러닝 및 이미지 프로세싱 기법을 이용한 볼트풀림 손상검출 기법을 제안하였다. 이를 위해 먼저, 딥러닝 및 이미지 프로세싱 기반 볼트풀림 검출 기법을 설계하였다. 영상기반 볼트풀림 검출 기법은 볼트 이미지 검출 과정 및 볼트풀림 각도 추정 과정으로 구성된다. 볼트 이미지의 검출을 위하여 RCNN기반 딥러닝 알고리즘을 이용하였다. 영상의 원근왜곡 교정을 위해 호모그래피 개념을 이용하였으며 볼트풀림 각도를 추정을 위하여 Hough 변환을 이용하였다. 다음으로 제안된 기법의 성능을 검증을 위하여 거더의 볼트 연결부 모형을 대상으로 볼트풀림 손상검출 실험을 수행하였다. 다양한 원근 왜곡 조건에 대하여 RCNN 기반 볼트 검출기와 Hough 변환 기반 볼트풀림 각도 추정기의 성능을 검토하였다.

본 논문에서는 비선형 파라메트릭 사영필터를 이용한 2차원 트러스 구조물의 손상 검출에 대한 연구를 제시한다. 역문제의 해석은 최근 많은 관심을 끌고 있으며, 역문제 해석법으로서 필터이론을 사용한 접근법이 많은 관심을 받고 있다. 특히 칼만 필터는 신호 통신, 시스템 제어 등의 많은 분야에서 적용되어 왔으며 그 유효성이 입증되었다. 본 논문에서는 비선형 파라메트릭 사영필터를 2차원 트러스 구조물의 손상추정에 적용하고 손상된 구조물의 고유 진동수과 고유 모드를 관측 데이터로 채택하여 손상부재의 위치와 손상정도를 추정한다. 마지막으로 수치해석 예를 통하여 제안된 해석법의 유효성을 밝힌다.

본 논문에서는 가속도계로 측정된 교량 데이터를 딥러닝 기법 모델로 분석하여 교량의 케이블 손상 위치를 예측하는 연구를 진행하였다. 먼저 서해대교 1/200 스케일로 제작된 모형에 8개의 가속도계를 부착, 케이블 위치별 손상 시나리오를 5개로 나누어 해당 케이블을 교량에서 해체했다. 그리고 교량 중심에 일정한 충격을 주어 가속도계로 충격 데이터를 수집하였다. 수집한 데이터 중 70%를 Train set으로 선전하여 딥러닝 모델에 학습시키고, 나머지 30%를 Test set으로 선정하여 모델에 테스트 한 결과 평균 89%의 정확도로 케이블 손상 위치를 예측하였다.

This paper presents the applicability and reliability of the crack detection technique of concrete structures developed based on the use of digital image analysis technologies through on - site tests. The problem of aging of infrastructure is a serious threat to the national and national security and there is a growing interest in the development and application of effective inspection and maintenance techniques for related infrastructure. Therefore, instead of the existing traditional manpower-based infrastructure inspection and maintenance techniques, which involve lots of time and money consumption and reliability of results, research using digital image analysis technology is actively being carried out.

손상된 구조물의 동적응답신호를 역해석함으로써 손상위치와 정도를 파악할 수 있다. 일반적으로 손상 전 후 고유진동수의 변화로부터 강성의 감소량을 구하고, 모드형상의 변화로부터 손상위치를 파악할 수 있다. 토목구조물의 경우 동적 응답신호로부터 손상을 검출코자 하는 연구가 상당히 진행되었으며 실용화 되었다. 그러나 건축구조물의 경우 몇 가지 문제로 인하여 이에 대한 연구가 활발히 진행되지 못하고 있다. 본 연구에서는 모드형상을 이용한 전단형 건물의 손상위치 추적방안을 제시 하고자 한다. 전단형 건물의 손상 전 후 1차 모드강성의 차이를 이용한 손상위치 추적지수를 이론적으로 고찰하였으며, 이를 Matlab 또는 MIDAS GENw와 같은 수치해석모델에 적용함으로써 손상위치추적기법의 타당성을 검증하였다. 또한 소형 진동대 실험을 수행하고 실측된 동적응답신호를 이용하여 손상위치를 추적함으로써 실구조물에 대한 적용성을 검토하였다. 진동대 실험결과 층강성이 25% 감소할 때 1차 모드 진동수는 12%증가 하였으며, 손상위치 지수는 손상 층에서 마이너스 값을 나타내었다.

본 논문에서는 비접촉 손상검출기법으로 관심의 대상이 되고 있는 열화상 기법의 기본 원리, 활용 예, 제한 사항 등을 국내외 주요 연구성과를 분석하고 정리하였다. 콘크리트 구조물의 내부 결함 진단, 내부 철근 부식 측정과 콘크리트 구조물 표면과 섬유 보강 시트 사이의 비부착 검출, 포장도로의 표면 결함 검출, 오래된 건물의 표면 누수 측정, 철도 트랙 자갈의 상태 측정 등을 최근 연구결과 중심으로 광범위하게 검토하였고 최근에 보고된 실험결과도 제시하였다. 검토 결과, 열화상 기법은 광범위한 형태의 토목 구조물의 넓은 표면을 빠르게 정성적으로 검사할 수 있는 장점을 가지고 있는 것으로 확인되었다. 반면, 정량적 기법은 주변 온도 등 환경 요인에 민감하게 영향을 받는 것으로 판단되었으며, 다른 정밀계측장비와 혼용시 좋은 성과를 기대할 수 있을 것으로 예측된다.