본 논문에서는 보 구조물의 실시간 손상위치 경보를 위해 가속도 신호를 이용한 인공신경망기반 손상검색기법을 제안하였다. 이를 위해 먼저, 실시간 손상검색을 위해 가속도 응답신호만을 이용하는 새로운 인공신경망 알고리즘을 설계하였다. 구조물의 손상상태를 나타내는 특징으로 서로 다른 두 위치에서 측정된 가속도 신호의 교차공분산 값을 이용하였다. 다음으로 실제 하중조건을 모르는 상황을 고려하여 다양한 하중패턴에 따른 복수 신경망을 구성하였으며, 각각의 신경망 학습을 위한 손상시나리오를 선정하였다. 마지막으로 양단 자유보 모형실험을 통해 제안된 기법의 유용성과 적용성을 평가하였다.

구조물의 진동 자료를 이용하는 유전알고리즘(GA) 기반 손상검색기법에 있어, 사용되는 모드 특징의 선택은 손상검색 결과의 정확도를 높이는데 중요하다. 본 연구의 목적은 고유진동수와 모드변형에너지를 이용하여 손상검색의 정확도를 높이는 것이다. 이와 같은 연구 목적을 달성하기 위하여 다음과 같은 연구를 수행하였다. 먼저, 모드 변형에너지를 유도하고 고유진동수와 모드변형에너지를 이용하는 새로운 GA 기반 손상검색기법을 제안하였다. 다음으로 제안된 기법의 효율성을 검증하기 위하여 양단 자유보의 손상시나리오를 제시하고, 손상시나리오에 따른 진동모드 실험을 실시하였다. 마지막으로 실험 자료를 바탕으로 제안된 기법과 기존의 고유진동수와 모드형상을 이용하는 기법으로 손상검색을 실시하여 결과를 비교하였다.

The damage detection method of blade systems largely depends on the personal ability of an inspector using a camera. Thus, this paper proposes a deep learning-based detection method that can rapidly and reliably identify and evaluate the damages on the blades.

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.

Structural dynamic properties such as natural frequency depend not only on damage but also environmental condition (i.e., Temperature). Without removing the variation of environmental condition in the damage detection, false-positive or negative damage diagnosis may occur so that structural health monitoring becomes unreliable. One of methods used to solve this problem is to construct regression model based on structural responses with the environmental factors. However, it is difficult to determine where and which environmental variables to measure. One alternative is to remove the variability due to environmental variation without measurement of environmental variables. However, the performance of this method is depending on how to define the reference data set. Generally, there is no prior information on reference condition (i.e., healthy condition) during data mining. Reference condition is determined based on subjective perspective with human-intervention. To overcome the drawback of current methods, this paper investigates adaptive PCA technique for the monitoring of structural damage detection under environmental change. This method is not required to determine the reference condition and measure the environmental variables. Proposed method is tested on numerically simulated data for a range of noise in measurement under environmental variation.

A noncontact nondestructive testing(NDT) method is proposed to detect the damage of plate-like structures and to identify the location of the damage. To achieve this goal, a scanning laser source actuation technique is utilized to generate a guided wave and scans a specific area to find damage location more precisely. The ND: YAG pulsed laser is used to generate Lamb wave and a piezoelectric sensor are installed to measure the structural responses. The measured responses are analyzed using 3 dimensional Fourier transformation. The damage-sensitive features are extracted by wavenumber filtering based on the 3D FT. Then, flaw imaging techniques of a plate-like structure is conducted using the damage-sensitive features. Finally, the plates with notches are investigated to verify the effectiveness and the robustness of the proposed NDT approach.

본 논문에서는, 자이로스코프를 이용한 각속도 계측과 가속도계를 통한 가속도 계측을 통해, 기존 의 가속도 계측만을 통한 교량구조물의 건전성평가의 단점을 극복하고자 한다. 교량의 경우, 지점 부근에서는 각속도 변화가 큰 반면, 중앙경간으로 갈수록 그 값은 작아지고, 가속도 변화가 크게 발생한다. 이러한 교량의 거동 특성을 통해 가속도 계측을 통한 건전성 평가에서 간과할 수 있는 지점 부근의 손상을 지점 부근에서 계측된 각속도를 이용해 보상하는 방법이다. 즉, 가속도 계측치를 이용하여 구조물의 모드유연도 행렬을 구성하고, 이를 이용하여 일차적인 손상진단을 수행한다. 추가 적으로 지점부근의 각속도 계측을 이용해 얻어진 회전 모드유연도 행렬을 이용하여 지점부근에서의 손상진단을 수행한다. 제안된 방법의 검증을 위해서 단순보를 이용한 수치해석을 수행했다. 중앙 부근의 손상과 지점 부근의 손상을 모사하였으며, 제안된 방법의 우수성 검증을 위해 가속도 계측만 을 통한 결과와 이종 데이터 계측을 통한 결과에 대한 비교연구를 수행했다.

In this study, an MFL(Magnetic Flux Leakage)-based NDT(non-destructive test) method was applied to detect the inner damages of steel cable. A steel cable bunch specimen with several types of inner damage was fabricated and scanned by a MFL sensor head to measure the magnetic flux density of the specimen.the measured magnetic flux signal was visualized into a 3D MFL image for convenient cable monitoring. Finally, the results were compared with information on actual inflicted damages to confirm the accuracy and effectiveness of the proposed cable monitoring method.

본 논문에서는, 모드유연도 행렬 기반의 손상추정 방법으로 제안된 normalized uniform load surface curvature (NULSC) 방법을 수치 해석 및 실험을 통해 검증하고자 한다. 기존의 모드유연도 행렬 기반 의 손상 추정 방법의 경우 구조물 응답의 크기가 작은 지점부 부근이나 모멘트 변화가 작은 지점에서 손상 추정에 어려움이 있다. 제안된 손상추정 방법은 기존의 손상 추정 방법인 ULS curvature 방법에 정규화 기법을 도입하여 손상 추정이 어려웠던 구조물의 지점부나 모멘트 변화가 작은 지점의 손상 추정이 가능하다. 제안된 손상 추정 방법은 단순보를 이용한 수치해석을 검증되었다. 단순보 모형을 이용하여 실내실험을 통해 제안된 방법을 검증하였다. 단순보의 단면 변화를 통해 단일 손상과 다중 손상을 모사했고 제안된 방법이 기존의 방법에 대해 손상을 민감하게 추정 하는 것을 확인 할 수 있었다.