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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
문태욱 (인하대학교) 신수봉 (인하대학교)
저널정보
한국구조물진단유지관리공학회 한국구조물진단유지관리공학회 논문집 한국구조물진단유지관리공학회 논문집 제24권 제6호
발행연도
2020.1
수록면
206 - 216 (11page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2021

변형률 데이터 기반 머신러닝에 의한 무도상 철도 판형교의 손상탐지
문태욱 토목공학과 2021.01 학위논문

2020

머신러닝을 이용한 정적 변형률 기반 철도교 손상탐지 모델 설계
문태욱 ,  신수봉 대한토목학회 학술대회 2020.10 학술대회자료
정적 변형률 데이터 기반 머신러닝에 의한 무도상 철도 판형교의 손상 탐지
문태욱 ,  신수봉 한국구조물진단유지관리공학회 논문집 2020.01 학술저널

초록· 키워드

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국내의 노후 철도교량이 증가함에 따라 노후화로 인한 유지관리비가 점점 증가하고 있으며, 지속적인 관리가 더욱 더 중요해지고 있다. 하지만 관리해야하는 노후 시설물은 증가하지만, 노후 시설물을 점검 및 진단을 할 수 있는 전문 인력은 부족해지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구는 정적 변형률 응답 데이터를 적용하여 AI 기술의 머신러닝 기법으로 구조물의 국부적인 손상을 탐지하는 개선된 학습모델을 제시하고자 한다. 손상탐지 머신러닝 학습 모델을 구성하기 위해 우선 무도상 철도 판형교의 설계도면을 참고하여 교량의 해석모델을 설정하였으며, 설정된 해석모델로 손상시나리오에 따른 정적변형률 데이터를 추출하여 통계적 기법을 이용해 교량의 신뢰도 기반의 Local 손상 지수를 제시하였다. 손상 탐지는 손상 유무 탐지, 크기 탐지, 위치 탐지 3단계의 과정을 수행하여 손상 크기 탐지에서 선형 회귀 모델을 추가로 고려해 임의의 손상을 탐지하였으며, 최종적으로 손상 탐지 머신러닝 분류 학습 모델과 회귀 모델을 이용한 임의의 손상 위치를 추정 및 검증하였다.
#무도상 철도 판형교 #머신러닝 #손상 탐지 #정적 변형률 #Local 손상지수

목차

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참고문헌 (10)

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문태욱 / 2020 / CWR 적용시 무도상 철도 판형교 상부구조의 안전성 평가 / 한국철도학회논문집 23(1):10~20 dbpia Ministry of Land Infrastructure and Transport / 2017 / Strategies to respond to the 4th industrial revolution :1~16 google schola Kim, D. G. / 2018 / Performance evaluation of SOC Structure using Deep Learning technology :164~172 google schola Gary Marcus / DeepMind’s Losses and the Future of Artificial Intelligence google schola Gary Marcus / 2018 / Deep Learning: A Critical Appraisal google schola

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