초록 ▼

□ 연구개발 목표 및 내용
◼ 최종 목표
건설관리를 개선하고 현장의 건설 품질을 보증하기 위한 인공지능 시스템 개발

◼ 전체 내용
유사한 건설프로젝트에서 관찰한 데이터를 이용하여 작업자의 객체 인식 및 안전 모니터링 가능성을 검증하고자 함. 또한, 시공 중 및 시공 후 시공품질을 향상시킬 수 있도록 한다. 구체적으로, 본 연구는 인공지능기반 건설관리 및 품질 보증 시스템을 개발하기 위한 딥러닝, 머신러닝, 컴퓨터비전 분야의 기술 발전을 구축하는데 중점을 둠. 안전하지 않은 건설 현장을 찾기 위해서 물체

□ 연구개발 목표 및 내용
◼ 최종 목표
건설관리를 개선하고 현장의 건설 품질을 보증하기 위한 인공지능 시스템 개발

◼ 전체 내용
유사한 건설프로젝트에서 관찰한 데이터를 이용하여 작업자의 객체 인식 및 안전 모니터링 가능성을 검증하고자 함. 또한, 시공 중 및 시공 후 시공품질을 향상시킬 수 있도록 한다. 구체적으로, 본 연구는 인공지능기반 건설관리 및 품질 보증 시스템을 개발하기 위한 딥러닝, 머신러닝, 컴퓨터비전 분야의 기술 발전을 구축하는데 중점을 둠. 안전하지 않은 건설 현장을 찾기 위해서 물체 식별 및 인식하는 인공지능시스템을 제안, IoT 센서와 건설장비의 통합을 통하여 작업현장의 원격 모니터링 시스템을 구축. 작업장 및 노동자들을 인공지능시스템을 통해서 감시하고 노동자의 안전을 보장한다. 건물의 변형 및 건물음향을 평가하여 시공중 시공품질 평가를 보장한다. 철근배근등 시공 정밀도를 수시로 모니터링하여 건축물의 내구성을 확보한다.

◼ 1단계
❏ 목표
심층신경망을 이용한 콘크리트 구조물의 표면균열 실시간 평가
❏ 내용
UAV 아키텍처 설계: 높은 콘크리트 구조물과 교량의 균열을 조사하는 것은 완료된.구조물의 결함을 검출하기 위한 딥러닝 모델: 실시간 UAV 피드 데이터를 통해 광범위한 지역을 신속하게 검사할 수 있음. 더 적은 시간과 최소한의 인간 개입이 마무리되어야 함. 딥 러닝 모델과 UAV의 통합 작업이 필요힘. 결과에 따라 원고의 초안을 작성할 필요가 있고 SCI 저널에 적용.

◼ n단계
❏ 목표
콘크리트 구조물의 구조적 안정성 확보를 위한 철근배열 간격 예측
❏ 내용
철근 배열 간격 예측을 위한 컴퓨터 비전 모델을 제안하고 구조물의 안정성을 분석, 딥 러닝 모델 아키텍처를 완성

□ 연구개발성과
· 표면균열 감지 : 특히 동적 풍하중을 받는 경우 표면균열 감지에 대한 AI 시스템의 효과 검토.
· 철골구조물의 손상탐지 : 전통적인 방법에 비해 AI의 손상인식 및 분류의 정확성과 효율성을 평가.
· 벽 품질 인식 : 벽 품질을 판단하는 인공지능 시스템의 정밀도와 구조적 내구성 향상에 기여하는 바를 평가.
· 바람에 의한 압력 및 패턴 예측 : 풍압을 예측하고 고층건물의 압력 패턴을 인식하는데 있어 AI 모델의 정확도를 분석.
· 횡변위 예측 : 동적 풍하중을 받는 높은 구조물의 횡변위 예측에 대한 AI의 정확도를 측정.
· 지진에 의한 액상화 분석 : 지진에 의한 토양의 액상화 가능성 예측을 위한 AI 시스템의 능력 검증.

□ 연구개발성과 활용계획 및 기대 효과
1. Software Integration : AI 모듈을 건물관리시스템에 통합하여 실시간 모니터링 및 유지관리 계획 수립.
2. 업계 협업 : 건설 및 인프라 기업과 협력하여 현재 진행 중인 프로젝트 및 향후 진행될 프로젝트에 AI 솔루션을 구현.
3. 교육 모듈 : 건축가, 토목기술자, 도시계획가 등을 대상으로 AI 역량을 효과적으로 이해하고 활용할 수 있는 교육 프로그램 개발.

(출처 : 요약문 2p)

Abstract ▼

1. 연구개발과제의 개요
Title of the research project: Artificial intelligent system for ensuring structural safety and smart building maintenance under dynamic wind load.
Introduction:
Amidst the current era characterized by rapid urbanization and the swift advancement of infrastructure development,

1. 연구개발과제의 개요
Title of the research project: Artificial intelligent system for ensuring structural safety and smart building maintenance under dynamic wind load.
Introduction:
Amidst the current era characterized by rapid urbanization and the swift advancement of infrastructure development, the construction and maintenance of buildings confront a multitude of intricate challenges. Among these, the significance of structural safety and sustainability stands paramount. Addressing this pivotal concern, the research initiative titled "Artificial Intelligent System for Ensuring Structural Safety and Smart Building Maintenance under Dynamic Wind Load" fulfills a crucial imperative within the domains of civil engineering and architecture. The escalating frequency and intensity of extreme weather phenomena, encompassing formidable wind loads, subject buildings to heightened levels of stress and deformation, thereby potentially compromising their structural robustness. Consequently, the development of pioneering and adaptive solutions becomes imperative to ensure the protection of occupants and investments alike.
Conventional methodologies employed for structural analysis and maintenance planning frequently fall short in accurately prognosticating the repercussions of dynamic wind loads on buildings. These methodologies commonly hinge upon oversimplified assumptions and static models, failing to encompass the intricate interplay between shifting wind patterns and the structural responsiveness of buildings over time. As a result, an escalating demand emerges for cutting-edge technological resolutions capable of amalgamating real-time data, sophisticated simulations, and intelligent algorithms, thereby elevating the precision and efficiency of structural safety evaluation. The envisaged research undertaking endeavors to bridge this disparity by leveraging the potential of artificial intelligence (AI) to establish a framework that not only anticipates the impact of dynamic wind loads across diverse building typologies but also dispenses real-time insights conducive to astute and preemptive maintenance strategies.
Furthermore, the fiscal implications associated with building failures arising from inadequate structural safety or improper maintenance loom substantial. Such structural lapses can culminate in exorbitant reparations, legal entanglements, and even tragic loss of human life. By cultivating an AI-propelled system capable of furnishing accurate wind load predictions and advocating optimal maintenance schedules, the project tangibly contributes to the mitigation of risks tethered to structural debacles. This research holds the potential not only to fortify building resilience but also to potentially transform the manner in which the construction industry approaches the realms of design, monitoring, and maintenance. In the context of the escalating global emphasis on sustainable and resilient building practices, the envisaged AI framework stands poised to emerge as a transformative force, ensuring the integrity of structures and augmenting the efficacy of maintenance protocols in the face of dynamic environmental challenges.

(source : 본문 4p)

목차 Contents

• COVER ... 1
• 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 5
• 2.1 Research process involved in Shallow CNN Architecture for crack detection ... 6
• 2.2 Research process involved in Steel frame damage detection based on computer vision ... 7
• 2.3 Research process involved in Wind-Induced pressure prediction on tall buildings ... 7
• 2.4 Research process involved in Predicting wind flow around buildings using deep learning ... 8
• 2.5 Research process involved in Earth crack induced liquefaction ... 8
• 2.6 Research process involved in Predicting of FRP … Concrete interfacial bonding ... 9
• 2.7 Research process involved in Wall Quality Recognition ... 9
• 2.8 Research process involved in Predicting the lateral displacement of tall buildings ... 10
• 2.9 Research process involved in Enhancement of durability of tall buildings ... 10
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 정도 ... 11
• 1) 연구수행 결과 ... 11
• 2) 목표 달성 수준 ... 18
• 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도 ... 19
• 4.1 Degree of Contribution in surface crack detection using shallow CNN architecture. ... 19
• 4.2 Degree of Contribution in steel frame damage detection ... 19
• 4.3 Degree of Contribution in Wind-Induced pressure prediction on tall buildings ... 20
• 4.4. Degree of contribution in Predicting wind flow around buildings using deep learning ... 20
• 4.5 Degree of Contribution in predicting the earth quake induced liquefaction ... 21
• 4.6 Degree of Contribution in Predicting of FRP … Concrete interfacial bonding ... 21
• 4.7 Degree of contribution in Building deep learning models for wall quality recognition ... 22
• 4.8 Degree of research contribution in predicting the lateral displacement of tall buildings ... 23
• 4.9 Degree of research contribution in enhancement of durability of tall buildings ... 23
• 5. 연구개발성과 및 활용 계획 ... 24
• 1) 연구성과 ... 24
• 2) 연구성과 활용계획 ... 24
• 6. 참고문헌 ... 25
• End of Page ... 25