정보과학회논문지 (Journal of KIISE)
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
Impact-Echo 신호와 장단기 메모리에 기반한 교량 결함 탐지 |
| 영문제목(English Title) |
Defect Detection of Bridge based on Impact-Echo Signals and Long Short-Term Memory |
| 저자(Author) |
오병두
최 형
김영진
진원종
김유섭
Byoung-Doo Oh
Hyung Choi
Young Jin Kim
Won Jong Chin
Yu-Seop Kim
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 48 NO. 09 PP. 0988 ~ 0997 (2021. 09) |
한글내용
(Korean Abstract) |
PSC 박스 거더 교량은 다양한 요소로 구성되어 있으며, 그 중 강연선은 가장 중요한 요소이다. 강연선은 부식과 같은 결함으로부터 매우 취약하다. 그래서 이를 보호하기 위해 덕트에 삽입한 후 콘크리트를 타설한다. 하지만 덕트의 내부 직경은 매우 좁기 때문에 작은 실수로도 공동이 발생할 수 있다. 따라서 비파괴 검사를 이용해 얻은 신호에 대한 전문적인 해석으로 결함의 여부를 확인하지만, 이는 많은 비용과 시간을 요구한다. 또한 콘크리트 구조물의 내부 상태를 정확하게 탐사하는 것이 어렵다. 따라서 본 연구에서는 장단기 메모리(Long Short-Term Memory)를 도입하고자 한다. 이 때, 콘크리트 구조물에서 자주 사용되는 Impact-Echo (IE) 방법을 입력 자질로 사용한다. 그리고 구조물의 특징(콘크리트의 두께, 덕트의 깊이, 타격점과 측정점과의 거리)을 학습에 함께 활용하며, IE 신호에 대한 주파수 성분도 추가로 활용한다. 실험 결과, 본 연구에서 제안한 모델은 약 88.56%의 정확도를 확인할 수 있었다. |
영문내용
(English Abstract) |
PSC box girder bridges comprise various elements, of which the tendon is the most important. The tendon is exceedingly vulnerable to defects such as corrosion. So, to protect it, it is inserted into the duct and then poured concrete. However, because the inner diameter of the duct is exceedingly narrow, there is a high probability that a cavity can occur with even a minor mistake. Thus, defects are identified through the professional interpretation of signals obtained using non-destructive testing. However, this requires high cost and much time. Additionally, it is difficult to accurately identify the internal state of the concrete structure. Thus, this study intends to apply Long Short-Term Memory. In this case, the Impact-Echo method, which is often used for concrete structures, is used as an input feature. And the characteristics of the structure (concrete thickness, depth of duct, distance between the hitting point and the measuring point) are used for learning. And, the frequency component of the IE signals is additionally used. As a result, the proposed model in this study can confirm approximately 88.56% accuracy. |
| 키워드(Keyword) |
결함 탐지
장단기 메모리
Impact-Echo 방법
주파수 성분
defect detection
long short-term memory
impact-echo method
frequency components
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