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초록
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최근 캠코더와 같은 영상 장비의 고성능화 및 대중화, 그리고 화상 처리(image procession) 기술의 발달 등으로 인하여 영상 기반의 구조물 동적변위 계측에 관한 연구가 활발하며, 이러한 연구개발의 결과로 관련 시스템의 사용성 및 정확도가 많이 개선되고 있다. 그러나 이러한 영상 기반 시스템의 경우 장비 측면에서 볼 때 영상 장비 자체의 진동에 의한 오차, 화상 처리 과정에서의 오차 등을 개선할 필요가 있으며, 또한 적용 측면에서 볼 때 교량의 수직 처짐이나 건축구조물의 수평변위 계측에 제한되어 있어 부유체의 파랑응답과 같은 3차원 운동을 하는 구조물에 대한 확장이 필요한 시점이다. 이 연구에서는 이러한 영상 기반 동적변위 계측방법을 3차원 문제에 적용하기 위하여 다중 표적(multiple target)을 사용한 방법을 제시하고, 또한 화상 처리 과정에서의 정량적 판단 기준을 제시함으로써 간접적으로 영상 기반 시스템의 계측 정확도를 평가하여, 영상 기반 방법에 의하여 계측된 동적변위 계측결과의 유효성을 판단할 수 있도록 하였다. 제안된 방법을 $50m{\times}30m{\times}5m$ 규모의 대형 부유체에 대한 실해역 파랑 응답 실험에 적용하여, 부유체의 동적변위를 계측하였으며, 그 결과를 기존의 RTK-GPS(Real Time Kinematics-Global Positioning System), MRU(Motion Reference Unit) 등의 장비를 이용한 계측결과와 비교함으로써 그 성능을 검증하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Recently, vision-based dynamic deflection measurement techniques have significant interests and are getting more popular owing to development of the high-quality and low-price camcorder and also image processing algorithm. However, there are still several research issues to be improved including the...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 또한 계류시스템의 요소인 펜더와 계류삭에 작용하는 하중을 계측하기 위하여 펜더 반력계와 계류삭에 대한 장력계를 설치하였다. 여기서는 영상 기반의 동적변위계측 결과를 기존 MRU5와 RTK-GPS 장비를 이용하여 계측한 결과와 비교하고, 영상 기반 방법의 사용성 및 정확성을 검토하는 것이 목적이므로, 부유체의 응답을 계측하는 것에 관련된 내용에 대해서만 설명하고자 한다.
  • 이 연구에서는 기존의 화상 자체의 특성을 이용하는 방법과 달리, 실제 계측 결과가 얼마나 정확할지를 예측하고 이에 따른 최적 임계값을 결정하기 위하여 변환행렬을 구하는데 사용한 3개의 원 외에 남은 (Np-3)개 원의 계산된 좌표 값과 실제 좌표 값의 차이를 최소화시킬 수 있는 방법을 제안하였다. 우선, 아래와 같은 (Np-3)개의 원에 대하여 i번째 인식자의 좌표 (#)를 변환행렬(cij,di)과 영상 내에서의 좌표 (<xproj,i(t), yproj,i(t)>T)를 이용하여 구할 수 있다.
  • 따라서 전후운동, 좌우운동, 요잉 등의 경우 RTK-GPS가 더욱 적합하다고 할 수 있으나, 요잉을 RTK-GPS로 계측하기 위해서는 추가적인 GPS 수신기가 필요하기 때문에, 이 연구에서는 MRU를 이용하여 요잉을 계측하였다. 한편 파주파수운동 성분인 수직운동의 경우 주파수 특성으로는 MRU로 계측하는 것이 좋을 수 있으나, MRU의 수직운동에 대한 계측 정밀도가 RTK-GPS보다 낮기 때문에 이 연구에서는 RTK-GPS를 이용하여 수직운동을 계측하고자 하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
교량이나 건축 구조물과 같은 사회기반시설물의 유지관리를 위해선 무엇을 모니터링 하는것이 중요한가? 교량이나 건축 구조물과 같은 사회기반시설물의 유지관리 를 위하여, 구조물의 고유주파수와 모드형상, 모드감쇠비 등과 같은 구조물의 동특성을 지속적으로 모니터링 하는 것이 중요하며(김정태 등, 2008), 또한 구조물의 사용성 평가 또는 직관적 안전성 평가를 위해서는 구조물의 변위를 모니터링 하는 것이 매우 중요하다고 할 수 있다(박종웅 등, 2009). 현재 구조물의 변위계측을 위해서는 LVDT(Linear Variable Differential Transformer) 또는 링 게이지(Ring Gauge) 등과 같은 접촉식 센서를 사용하거나, LDV(Laser Doppler Vibrometer)과 같은 고가의 레이저 장비(이창복 등, 2004; Nassif 등, 2005), 혹은 GPS(Global Positioning System)와 같은 GPS 위성을 이용한 장비를 이용하여 측정할 수 있다(이호철 등, 2001; Celibi, 2000).
현재 구조물의 변위계측을 위해서 어떠한 센서나 장비를 이용하는가? 교량이나 건축 구조물과 같은 사회기반시설물의 유지관리 를 위하여, 구조물의 고유주파수와 모드형상, 모드감쇠비 등과 같은 구조물의 동특성을 지속적으로 모니터링 하는 것이 중요하며(김정태 등, 2008), 또한 구조물의 사용성 평가 또는 직관적 안전성 평가를 위해서는 구조물의 변위를 모니터링 하는 것이 매우 중요하다고 할 수 있다(박종웅 등, 2009). 현재 구조물의 변위계측을 위해서는 LVDT(Linear Variable Differential Transformer) 또는 링 게이지(Ring Gauge) 등과 같은 접촉식 센서를 사용하거나, LDV(Laser Doppler Vibrometer)과 같은 고가의 레이저 장비(이창복 등, 2004; Nassif 등, 2005), 혹은 GPS(Global Positioning System)와 같은 GPS 위성을 이용한 장비를 이용하여 측정할 수 있다(이호철 등, 2001; Celibi, 2000). 그러나 접촉식 센서의 경우 센서 설치를 위한 고정된 기준점을 확보하기 어려운 고교각 교량이나, 강이나 바다를 건너는 해상 교량에 대해서는 적용이 어려우며, LDV의 경우 뛰어난 성능에도 불구하고, 상대적으로 매우 고가의 정밀한 장비로 일반 현장에서의 적용이 어려운 상황이다.
영상 기반의 동적변위 계측과 관련된 연구로 무엇들이 있었는가? 영상 기반의 동적변위 계측과 관련하여 국내외에서 많은 연구가 이루어지고 있으며, 많은 결과가 발표되고 있다. 권순덕 등(2002)은 영상 기반 변위계측과 관련하여 캠코더와 IEEE1394통신을 이용한 영상 기반 교량 동적변위 계측에 관한 연구를 수행한 바 있고, 김기영 등(2005)은 구조물의 저주파 진동을 계측하기 위하여 삼각형 표적을 이용한 영상 기반 방법을 제안한 바 있는데, 이들은 삼각형의 세 꼭짓점을 탐색하여 변위를 계측함으로써 그 이전의 모서리 검출(Edge detection)을 이용한 방법에 비하여 속도를 개선할 수 있었다. 한편, Lee 등(2006a, 2006b)은 ROI(Region of Interest)개념을 도입하여 화상처리 영역을 최소화하고, 또한 표적과 배경 사이를 구분하기 위하여 흑백영상의 밝기 정보에 대한 통계치를 이용하여 임계값(threshold)을 결정할 수 있도록 하였으며, 이로부터 교량의 변위를 실시간으로 계측하기 위한 시스템을 제안한 바 있다. 또한 이들은 제안 기법을 교량내하력 평가에 적용하여, 실제 교량에 대한 내하력 평가 시접촉식 센서보다 영상 기반 센서가 레이저 장비와 더 일치하는 결과를 얻을 수 있음을 현장실험을 통하여 검증한 바있다(Lee 등, 2007). 한편 김성완 등(2009)은 영상 내 표적의 상관관계를 이용하여 영상의 이동을 추적하고, 구조물의 변위를 계측하는 방법을 제시하였으며, 이 방법을 외팔보의 동적변위 계측 및 진동대 위에 설치된 2층 철골 구조물 내의 여러 지점에서 동적변위 계측에 적용한 바 있다(김성완 등, 2010). 한편 보다 최근에 Park 등(2010)은 분절화 기법(partitioning approach)을 이용하여 고층 건축구조물의 변위를 정확하게 계측할 수 있는 방법을 제안한 바 있고, Choi 등(2011)은 동영상 화소분할방법을 적용하여 구조물의 동적변위를 더욱 정밀하게 계측할 수 있는 방법을 제안한 바 있다. 한편 Ji 등(2008)은 표적을 사용하지 않고 구조물의 동적변위를 계측할 수 있는 방법을 제안하였으나, 이 방법은 상대적으로 형상이 단순하여 모서리 검출이 용이하고, 또한 변위가 상대적으로 큰 케이블의 변위를 계측하는 방법으로 제안되어 적용이 제한적이라 할 수 있다.
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참고문헌 (17)

  1. 권순덕, 이종운, 도영수, 김정행(2002) 영상처리를 통한 교량 진동 측정. 대한토목학회 정기학술대회논문집, 대한토목학회, pp. 525-528. 

  2. 김기영, 곽문규(2005) 영상 처리 방법을 이용한 구조물의 큰 변위 저주파 진동 계측. 한국소음진동공학회논문집, 한국소음진동공학회, 제15권 제3호, pp. 329-333. 

  3. 김성완, 김남식(2009) Digital Image Correlation기법을 이용한 구조물의 다중 동적변위응답 측정. 한국지진공학회논문집, 한국지진공학회, 제13권 제3호, pp. 11-19. 

  4. 김성완, 김남식(2010) 영상처리기법을 이용한 다중 변위응답 측정 알고리즘의 검증, 대한토목학회 논문집, 대한토목학회, 제30권 제3A호, pp. 297-307. 

  5. 김정태, 박재형, 홍동수, 나원배(2008) 가속도 및 임피던스 신호를 이용한 PSC 거더교의 하이브리드 손상 모니터링 체계, 대한토목학회 논문집, 대한토목학회, 제28권 제1A호, pp.135-146. 

  6. 박종웅, 정형조, 이종재(2009) 분절화 기법을 이용한 대형 구조물의 영상처리 기반 변위 측정 방법, 2009 대한토목학회 정기학술대회 논문집, 대한토목학회, pp. 352-355. 

  7. 이창복, 안세호, 양성훈, 염정원, 강동욱, 김기두(2004) 레이저와 고속 CCD 카메라를 이용한 대형구조물 의 진동계측. 한국통신학회논문지, 한국통신학회, 제29권 제8C호, pp. 1104-1112. 

  8. 이호철, 윤홍식(2001) GPS와 Internet을 이용한 장대교량 모니터링 시스템 개발에 관한 연구, 대한토목학회 논문집, 대한토목학회, 제21권 제6D호, pp. 875-883. 

  9. Celibi, M. (2000) GPS in dynamic monitoring of long-period structures, Soil Dynamics & Earthquake Engineering, Vol. 20, pp. 477-483. 

  10. Choi, H.-S., Cheung, J.-H., Kim, S.-H., and Ahn, J.-H. (2011) Structural dynamic displacement vision system using digital image processing, NDT&E International, Vol. 44, pp. 597-608. 

  11. Ji, Y.F. and Chang, C.C. (2008) Nontarget image-based technique for small cable vibration measurement. Journal of Bridge Engineering, Vol. 13, No. 1, pp. 34-42. 

  12. Lee, J.J. and Shinozuka, M. (2006a) Real-time displacement of a flexural bridge using digital image processing technique. Experimental Mechanics, Vol. 46, pp. 105-114. 

  13. Lee, J.J. and Shinozuka, M. (2006b) A vision-based system for remote sensing of bridge, NDT&E International, Vol. 39, No. 5, pp. 425-431. 

  14. Lee, J.J., Fukuda, Y., Shinozuka, M., Cho, S., and Yun, C.-B. (2007) Development and application of a vision-based displacement measurement system for structural health monitoring of civil structures, Smart Structures and Systems, Vol. 3, No. 3, pp. 373-384. 

  15. Nassif, H. H., Gindy, M., and Davis, J. (2005) Comparison of laser Doppler vibrometer with contact sensors for monitoring bridge deflection and vibration, NDT&E International, Vol. 38, pp. 213-218. 

  16. Otsu, N. (1979) A threshold selection method from gray-level histograms, IEEE Transaction on Systems, Man, and Cybernetics, Vol. SMC-9, No. 1, January 1979. 

  17. Park, J.-W., Lee, J.J., Jung, H.-J., and Myung, H. (2010) Visionbased displacement measurement method for high-rise building structures using partitioning approach, NDT&E International, Vol. 43, pp. 642-647. 

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