초록

본 연구는 『2019년 중소중견기업 수요기반 기술사업화 지원사업』의 일환으로 PSC 교량 텐던덕트 내부 탐사 기술 개발 연구를 수행하였다. 다양한 공동을 모사한 실험체를 제작하고, 임팩트 에코 비파괴 탐사기법을 적용하여 탐사데이터를 획득하였다. 데이터처리를 하고, 인공지능에 기반한 머신러닝을 수행하여 PSC 교량 텐던덕트 내부의 공동탐사의 정확도를 향상시켰다.

(출처 : 서지자료 151p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 요약문 ... 3
• 목차 ... 6
• 표목차 ... 8
• 그림목차 ... 9
• 제1장 서론 ... 14
• 1. 연구 필요성 및 목적 ... 14
• 2. 연구 내용 및 범위 ... 16
• 3. 연구 수행 방법 ... 17
• 제2장 공동 탐사를 위한 비파괴 탐사기법 연구 ... 20
• 1. 공동 비파괴 탐사 기술 현황 ... 20
• 2. 임팩트 에코 기법 연구 ... 24
• 2.1 문헌 조사 ... 24
• 2.2 Impact Echo 탐사에 대한 기본적 이해 ... 39
• 3. 3차원 토모그래피 기법 연구 ... 48
• 3.1 콘크리트교량 물리탐사를 위한 전파탐사의 적용 ... 48
• 3.2 초음파 전단파를 이용한 콘크리트 구조물 탐사 ... 69
• 제3장 빅데이터 확보를 위한 시험체 설계 및 제작 ... 84
• 1. 기존 기술 파악 및 분석 ... 84
• 2. 공동 시험체 설계 및 제작 ... 87
• 2.1 1차 표준시험체 설계 및 제작 ... 87
• 2.2 2차 표준시험체 설계 및 제작 ... 88
• 2.3 다양한 변수를 갖고 있는 시험체 설계 및 제작 ... 90
• 2.4 다목적 PSC 구조물 시험체 제작 ... 92
• 3. 전동 임팩터 개발 ... 93
• 제4장 머신러닝을 적용한 탐사자료 학습 판정 프로그램 개발 ... 96
• 1. 학습 자질 ... 96
• 1.1 원시 Impact Echo 신호 ... 96
• 1.2 구조물의 특징 ... 96
• 1.3 주파수 성분 ... 97
• 2. 데이터 처리 방법 ... 98
• 2.1 데이터셋 분할 기준 ... 98
• 2.2 Standardization method ... 98
• 2.3 Fourier transform ... 99
• 3. 인공 신경망 기반의 시계열 데이터 학습 방법 ... 101
• 3.1 인공 신경망 ... 101
• 3.2 순환 신경망 ... 114
• 3.3 Long Short-Term Memory ... 120
• 3.4 Gated Recurrent Unit ... 126
• 4. PSC 박스 거더 텐던덕트 내부 공동 탐지 모델 ... 127
• 4.1 머신러닝 적용 공동 탐사 연구 배경 ... 127
• 4.2 머신러닝 적용 공동 탐사 연구 목표 ... 128
• 4.3 머신러닝 적용 공동 탐사 연구 방법 ... 129
• 4.4 실험 결과 ... 139
• 제5장 결론 및 향후 연구 ... 143
• 참고문헌 ... 144
• 서지자료 ... 151
• 끝페이지 ... 151