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오병두 (한림대학교) 최형 (AI브릿지) 김영진 (한국건설기술연구원) 진원종 (한국건설기술연구원) 김유섭 (한림대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.48 No.9
발행연도
2021.9
수록면
988 - 997 (10page)
DOI
10.5626/JOK.2021.48.9.988

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PSC 박스 거더 교량은 다양한 요소로 구성되어 있으며, 그 중 강연선은 가장 중요한 요소이다. 강연선은 부식과 같은 결함으로부터 매우 취약하다. 그래서 이를 보호하기 위해 덕트에 삽입한 후 콘크리트를 타설한다. 하지만 덕트의 내부 직경은 매우 좁기 때문에 작은 실수로도 공동이 발생할 수 있다. 따라서 비파괴 검사를 이용해 얻은 신호에 대한 전문적인 해석으로 결함의 여부를 확인하지만, 이는 많은 비용과 시간을 요구한다. 또한 콘크리트 구조물의 내부 상태를 정확하게 탐사하는 것이 어렵다. 따라서 본 연구에서는 장단기 메모리(Long Short-Term Memory)를 도입하고자 한다. 이 때, 콘크리트 구조물에서 자주 사용되는 Impact-Echo (IE) 방법을 입력 자질로 사용한다. 그리고 구조물의 특징(콘크리트의 두께, 덕트의 깊이, 타격점과 측정점과의 거리)을 학습에 함께 활용하며, IE 신호에 대한 주파수 성분도 추가로 활용한다. 실험 결과, 본 연구에서 제안한 모델은 약 88.56%의 정확도를 확인할 수 있었다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. PSC 박스 거더 교량
4. 데이터
5. 방법론
6. 실험 결과
7. 결론
References

참고문헌 (21)

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