초록 ▼

본 연구에서는 노후화된 교각의 안정성을 평가하기 위한 목적으로 비파괴시험법과 4차 산업기술(빅데이터, 인공지능)을 이용한 진단법을 개발하고 그 신뢰도를 높이기 위하여 측정방법, 분석방법에 대한 핵심연구를 진행하였다. 주요 연구내용은 손실정보의 구축모델 개발, 현장교각의 상태평가기술, 손실/손상 정보체계구축, 손상도평가모델개발 이다. 주요 연구결과는 1) 합리적이고 경제적인 평가모델을 구축하기 위하여 현장자료를 기반으로 이론 데이터, 실험데이터를 인공적으로 추출하여 결과의 신뢰도를 향상시키는 초기모델을 개발하였으며, 2) 국내 현장에

본 연구에서는 노후화된 교각의 안정성을 평가하기 위한 목적으로 비파괴시험법과 4차 산업기술(빅데이터, 인공지능)을 이용한 진단법을 개발하고 그 신뢰도를 높이기 위하여 측정방법, 분석방법에 대한 핵심연구를 진행하였다. 주요 연구내용은 손실정보의 구축모델 개발, 현장교각의 상태평가기술, 손실/손상 정보체계구축, 손상도평가모델개발 이다. 주요 연구결과는 1) 합리적이고 경제적인 평가모델을 구축하기 위하여 현장자료를 기반으로 이론 데이터, 실험데이터를 인공적으로 추출하여 결과의 신뢰도를 향상시키는 초기모델을 개발하였으며, 2) 국내 현장에 적합한 교각안정성 시험법을 선정하기 위한 다양한 실험을 수행하였다. 3) 손실/손상 정보체계를 구축하기 위하여 다양한 자료로부터 필요정보를 추출하고 학습을 위한 데이터 세트 및 체계를 구축하였다. 4) 이러한 자료를 바탕으로 ANN을 바탕으로 하는 하이퍼파라미터를 결정하고 가공데이터를 기반으로 하는 학습결과, 80% 이상의 신뢰도를 확보하는 것을 확인하였다. 2차 년도에는 신뢰성 높은 예측결과를 얻기 위한 양질의 데이터의 확보에 집중하였으며, 3차 년도는 확보된 데이터, 딥러링기법, 분석기법을 기반으로 평가모델의 체계를 확립하기 위한 연구를 수행할 계획이다.

(출처 : 요약서 6p)

Abstract ▼

Ⅳ. Results
1. Study on development of loss information construction model using limited resources
It was evaluated theoretical and the possibility of on-site evaluation according to development and advancement of the numerical analysis model for substructure stiffness, and various model tests

Ⅳ. Results
1. Study on development of loss information construction model using limited resources
It was evaluated theoretical and the possibility of on-site evaluation according to development and advancement of the numerical analysis model for substructure stiffness, and various model tests and actual tests were conducted on the piers and ground. The dynamic response characteristics of the soil were analyzed according to the shape change and the ground condition.

2. Development of state-of-the-art pier condition evaluation technology for aged railroad bridges during operation
Through field experiments, a basic experiment for the performance evaluation of the aged bridge was carried out. For this purpose, field tests were carried out on 70 piers of 8 bridges and the information was analyzed.

3. Construction of information system on loss/damage condition of bridge substructure In order to collect information about the bridge infrastructure, we collected data related to the diagnosis in Korea, analyzed the information. As the result, the total number of variables was 40, and the inclusion information included structural information, ground information, hydraulic characteristics, and field test results.

4. Development of bridge loss information construction model and damage assessment model
To develop a bearing capacity model for deep learning, we examined the learning method and selected learning method based on artificial neural network. And the reliability of the learning DB-based is 90%.

(출처 : SUMMARY 10p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 제 출 문 ... 5
• 보고서 요약서 ... 6
• 요 약 문 ... 7
• SUMMARY ... 9
• Contents ... 12
• 목차 ... 13
• 표목차 ... 14
• 그림목차 ... 19
• 제1장 연구개발과제의 개요 ... 32
• 제1절 연구개발 배경 및 필요성 ... 33
• 제2절 연구개발 목표 및 내용 ... 37
• 제2장 기술개발 현황 ... 39
• 제1절 국내 교량 현황 ... 40
• 제2절 국내외 연구 동향 및 문헌 조사 ... 99
• 제3장 연구개발 수행 내용 및 결과 ... 118
• 제1절 실대형 실험 ... 119
• 제2절 모형 실험 ... 132
• 제3절 현장 실험 ... 191
• 제4절 DB 구축 ... 257
• 제5절 머신러닝 기반 교각의 하부 구속도 예측 연구 ... 261
• 제6절 데이터 플랫폼 고도화 ... 267
• 제4장 목표 달성도 및 관련분야에의 기여도 ... 289
• 제1절 성과지표별 목표 달성도 ... 290
• 제2절 관련분야 기여도 ... 296
• 제5장 연구개발 결과의 활용 계획 ... 301
• 제1절 성과활용 계획 ... 302
• 제2절 성과확산 계획 ... 303
• 참고문헌 ... 304
• 부록 ... 306
• 끝페이지 ... 358