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문제 정의
- 3]에 나타낸 것과 같이 날씨 변화의 영향을 고려하기 위해 인공 지능(AI) 알고리즘이 적용되었다. 다양한 머신 러닝 알고리즘 중 의사 결정 트리를 사용하여 날씨에 변화에 상관없는 신뢰성 있는 데이터를 얻고자 하였다.
- 본고는 4차 산업혁명에 대응하여 무인 항공기를 활용한 SMART SKY EYE 예비 진단 시스템과 이를 구성하는 여러 가지 제반 기술에 대해 소개하였다. SMART SKY EYE는 노후화된 건물이나 노출 콘크리트, 철골 구조물의 균열과 결함을 빠르게 찾아내는 기술로써 인력으로 접근이 어려운 구조물의 결함을 무인 항공기를 활용하여 빠르게 예진할 수 있다는 장점을 가지고 있다.
- 더욱이 과거에 비하여 건물이 점점 고층화 되고 대공간화 됨에 따라 전통적인 검사 방법으로는 검사관의 안전 문제와 예상치 않은 추가 시간 및 비용을 피할 수 없다. 본고에서는 구조물의 안전 진단에 활용될 무인 항공기 및 다양한 최첨단 기술을 활용한 스마트 스카이 아이(SMART SKY EYE) 안전 진단 예진 시스템과 관련 제반 기술에 대한 소개를 하고자 한다.
- 정확도는 Steffen & Förstner(2008)3)에 명시된 GPS(Global Positioning System) 및 관성 항법 시스템에 의존하게 된다. 이 단계에서는 항공 촬영의 효율성 향상을 위해 날씨와 건물 형상에 따라 적절한 비행 계획을 설정하여 신뢰할 수 있는 데이터를 얻는 것을 목표로 한다. UAV 경로를 설정한 뒤 다음 단계는 UAV 경로를 따라 비행을 촬영하는 것으로, 경로는 고도의 정확한 결과를 얻기 위해 전체 고도를 커버해야 한다.
- 6]에서 볼 수 있듯이 손상되지 않은 콘크리트와 균열 부분 사이의 표면 또는 체적 열 용량과 같은 다른 조건은 온도 분포를 다르게 만든다. 이에 균열 깊이와 온도 사이의 상관관계를 찾기 위해 실험을 수행하였다. 제안된 방법은 예비 안전성 평가에 중점을 두기 때문에 실험을 위해 13개의 대규모 크랙 시편을 준비하였다.
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