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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.12
- 수록면
- 579 - 586 (8page)
- DOI
- 10.4334/JKCI.2022.34.6.579
이용수
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PSC 교량은 미리 콘크리트에 프리스트레스트를 도입시킨 교량구조이다. PSC 교량에서 덕트 내 공극은 강연선 부식을 발생시키기 때문에 PSC 교량 덕트 내 공극을 조사하는 것이 중요하다. 최근 연구들에서는 PSC 교량 덕트 내 공극을 조사하기 위해 비파괴검사 방법인 Impact-Echo(IE)에 딥러닝 모델을 적용하여 평가한 연구가 진행되었다. 하지만 원형 플라스틱 덕트 내부에 위치한 공극을 찾기 위해 LSTM 모델과 일차원 CNN 모델을 적용한 연구는 많이 수행되지 않았다. 따라서 이 연구는 IE 실험을 하여 수집된 데이터를 LSTM 모델과 CNN 모델 그리고 CNN 모델과 LSTM 모델을 조합한 모델에 적용하였고 모델들의 공극 여부의 정확도를 평가하였다. 실험 결과, CNN-LSTM 모델이 3개의 딥러닝 모델 중에서 93 %의 정확도로 가장 정확도가 높은 딥러닝 모델로 평가되었다.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. Impact-Echo 실험
3. Deep Learning
4. 결과 분석
5. 결론
References
요약
참고문헌 (22)
참고문헌 신청
Carino, N. J. (2015) Impact Echo: The Fundamentals. In Proceedings of the International Symposium Non-Destructive Testing in Civil Engineering (NDT-CE). Berlin, Germany; 15-17.
Dodge, S., and Karam, L. (2017) A Study and Comparison of Human and Deep Learning Recognition Performance under Visual Distortions. 26th International Conference on Computer Communication and Networks (ICCCN). IEEE. 1-7.
Dorafshan, S., and Azari, H. (2020a) Deep Learning Models for Bridge Deck Evaluation Using Impact Echo. Construction and Building Materials 263, 120109.
Dorafshan, S., and Azari, H. (2020b) Evaluation of Bridge Decks with Overlays Using Impact Echo, a Deep Learning Approach. Automation in Construction 113, 103133.
Fukushima, K. (1980) Neocognitron: A Self-Organizing Neural Network Model for a Mechanism of Pattern Recognition Unaffected by Shift in Position. Biol. Cybernetics 36, 193-202.
Dodge, S., and Karam, L. (2017) A Study and Comparison of Human and Deep Learning Recognition Performance under Visual Distortions. 26th International Conference on Computer Communication and Networks (ICCCN). IEEE. 1-7.
Dorafshan, S., and Azari, H. (2020a) Deep Learning Models for Bridge Deck Evaluation Using Impact Echo. Construction and Building Materials 263, 120109.
Dorafshan, S., and Azari, H. (2020b) Evaluation of Bridge Decks with Overlays Using Impact Echo, a Deep Learning Approach. Automation in Construction 113, 103133.
Fukushima, K. (1980) Neocognitron: A Self-Organizing Neural Network Model for a Mechanism of Pattern Recognition Unaffected by Shift in Position. Biol. Cybernetics 36, 193-202.
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