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학술저널
저자정보
신승훈 (한국해양대학교 해양건축공학과) 김지영 ((주)씨엔피동양 기술연구소) 우종열 (힐엔지니어링) 김대건 (동서대학교 건축공학과) 진태석 (동서대학교 매카트로닉스융합공학부)
저널정보
한국전산구조공학회 한국전산구조공학회논문집 한국전산구조공학회논문집 제36권 제1호
발행연도
2023.2
수록면
1 - 7 (7page)
DOI
https://doi.org/10.7734/COSEIK.2023.36.1.1

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본 논문에서는 구조물의 부분 변위값으로 전체 구조물의 변위 형상을 예측할 수 있는 인공지능 학습기법을 개발하였으며, 개발된 기술의 성능을 실험을 통해 평가하였다. 3차원 공간에서 변위 형상 및 노드 위치 좌표의 특성을 학습에 반영할 수 있는 Image-to-Image 변위 형상 학습과 위치 특징을 결합한 변위 상관 학습 방법을 제시하였다. 개발된 인공지능 학습방법의 성능을 평가하기 위해 목업 구조 실험을 진행하였고, 3D 스캔으로 측정한 변위값과 인공지능으로 예측한 결과를 비교하였다. 비교 결과 인공지능 예측 결과는 3D 스캔 측정 결과에 비해 5.6~5.9%의 오차율을 보여 적정 성능을 보였다.
#AI 변위추정 #딥러닝 #3D스캔 #학습기법 #SHM #AI displacement prediction #image deep learning #3D scanning #structural health monitoring (SHM)

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