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문제 정의
- , 2010). 본 연구에서는 실제 교량의 국부적 손상 모니터링에 적용하기 위한 무선 임피던스 센서노드(Wireless Impedance Sensor Node; WISN)를 개발하였다. 무선 데이터 전송의 한계를 극복하고 구동 소모 전력을 줄이기 위하여 손상을 탐색하기 위한 신호처리가 WISN의 MCU에서 이루어지며, 신호처리 후 결과만이 서버로 전송된다.
- 본 연구에서는 압전센서 기반의 무선 임피던스 센서노드(WISN)와 계측을 위한 주파수 영역을 자동으로 결정하고 구조물의 이상상태를 진단할 수 있는 인공 신경망 알고리즘을 통합하여 실제 강교량에 발생한 손상을 모니터링 하는 시스템을 제안하였다. 볼트 풀림 혹은 균열 손상이 발생할 경우 WISN로부터 전송된 손상지수 값은 인공 신경망에 입력되고, 기존에 구축되어 있는 데이터베이스로부터 손상의 종류 및 정도에 관한 진단이 내려진다.
- 한편, 손상에 따라 민감하게 반응하는 주파수 영역이 다르기 때문에 계측 초기의 주파수 영역 결정에 어려움이 따르게 된다. 부적절한 주파수 영역을 선택하여 계측을 할 경우 구조물의 상태에 대해 오진을 내릴 수 있으므로, 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 인공 신경망 기법(artificial neural network; ANN)을 이용하여 손상에 민감한 주파수 영역을 자동으로 결정하고 구조물에 발생한 손상의 종류 및 정도를 판단할 수 있는 기법을 제안하였다. 마지막으로 WISN과 인공 신경망 기법을 강 교량 거더에 적용하였으며, 거더에 발생한 볼트 풀림 및 균열을 탐색함으로써 제안된 시스템의 유효성을 검증하였다.
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