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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
이다인 (한림대학교) 오병두 (한림대학교) 최형 (AI bridge) 김유섭 (한림대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제28권 제2호
발행연도
2022.2
수록면
89 - 95 (7page)
DOI
10.5626/KTCP.2022.28.2.89

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

PSC 박스 거더교 내부의 덕트 공동 탐지를 위한 LSTM Auto-Encoder의 활용
이다인 ,  오병두 ,  최형 외 1명 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 2022.02 학술저널

2021

덕트 공동 탐지를 위한 LSTM Auto-Encoder
이다인 ,  오병두 ,  최형 외 1명 한국정보과학회 학술발표논문집 2021.06 학술대회자료

초록· 키워드

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PSC 박스 거더교는 내부 구조물 중 덕트 내부에 강연선을 삽입 후 콘크리트를 타설하지만, 작은 내부 직경으로 인해 약간의 실수로도 공동이 발생할 수 있다. 그래서 비파괴 검사인 Impact-Echo (IE) 신호에 대해 전문가의 해석이 요구되지만, 덕트 내부의 공동을 정확히 식별하기는 어렵다. 또한, IE 신호는 측정하는 환경에 따라 신호의 패턴이 달라진다. 따라서 본 연구에서는 PSC 박스 거더교 내부 덕트의 공동 여부를 탐지하기 위해 IE 신호와 비지도 학습인 오토 인코더(Auto-Encoder)를 도입한다. 오토인코더의 구조는 시계열 데이터에 장점을 보이는 장단기 메모리(Long Short-Term Memory)를 활용한다. 우리는 정상 IE 신호를 LSTM 오토 인코더로 학습한 후 평가 데이터에 대한 인코더의 출력(잠재 벡터)을 비교하여 평가한다. 실험 결과, 공동 신호와 정상 신호의 잠재 벡터는 최대 0.0634의 유사도 차이를 보였다. 이를 통해 실제 PSC 박스 거더교 내부 덕트의 공동을 탐지하는 데에 도움을 될 것이다.
#PSC 박스 거더교 #Impact-Echo 신호 #LSTM 오토 인코더 #잠재 벡터 #이상 탐지 #PSC box girder bridge #impact-echo signal #LSTM auto-encoder #latent vector #anomaly detection

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 데이터
4. 방법론
5. 실험 결과
6. 결론
References

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
K.S. Cho, G.E. Ahn, J.Y. Lee, J.W. Kwak, and I.J. Kwak, "Optimal section of PSC box girder railway bridge," Journal of the Korean Society for Railway Academic Conference, pp. 172-176, 2015. (in Korean) google schola K. Lee, S. Jeong, S. H. Sim, and D. H. Shin, "A novelty detection approach for tendons of prestressed concrete bridges based on a convolutional autoencoder and acceleration data," Sensors, Vol. 19, No. 7, pp. 1633, 2019. google schola H. Shao, H. Jiang, H. Zhao, and F. Wang, "A novel deep autoencoder feature learning method for rotating machinery fault diagnosis," Mechanical Systems and Signal Processing, 95, pp. 187-204, 2017. google schola G. Jiang, P. Xie, H. He, and J. Yan, "Wind turbine fault detection using a denoising autoencoder with temporal information," IEEE/Asme transactions on mechatronics, Vol. 23, No. 1, pp. 89-100, 2017. google schola P. Park, P. D. Marco, H. Shin, and J. Bang, "Fault detection and diagnosis using combined autoencoder and long short-term memory network," Sensors, Vol. 19, No. 21, pp. 4612, 2019. google schola

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