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Impact-Echo 신호와 장단기 메모리에 기반한 교량 결함 탐지
오병두(Byoung-Doo Oh),최형(Hyung Choi),김영진(Young Jin Kim),진원종(Won Jong Chin),김유섭(Yu-Seop Kim) Korean Institute of Information Scientists and Eng 2021 정보과학회논문지 Vol.48 No.9
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.
PSC 박스 거더교 내부의 덕트 공동 탐지를 위한 LSTM Auto-Encoder의 활용
이다인(Da-In Lee),오병두(Byoung-Doo Oh),최형(Hyung Choi),김유섭(Yu-Seop Kim) 한국정보과학회 2022 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.28 No.2
PSC 박스 거더교는 내부 구조물 중 덕트 내부에 강연선을 삽입 후 콘크리트를 타설하지만, 작은 내부 직경으로 인해 약간의 실수로도 공동이 발생할 수 있다. 그래서 비파괴 검사인 Impact-Echo (IE) 신호에 대해 전문가의 해석이 요구되지만, 덕트 내부의 공동을 정확히 식별하기는 어렵다. 또한, IE 신호는 측정하는 환경에 따라 신호의 패턴이 달라진다. 따라서 본 연구에서는 PSC 박스 거더교 내부 덕트의 공동 여부를 탐지하기 위해 IE 신호와 비지도 학습인 오토 인코더(Auto-Encoder)를 도입한다. 오토인코더의 구조는 시계열 데이터에 장점을 보이는 장단기 메모리(Long Short-Term Memory)를 활용한다. 우리는 정상 IE 신호를 LSTM 오토 인코더로 학습한 후 평가 데이터에 대한 인코더의 출력(잠재 벡터)을 비교하여 평가한다. 실험 결과, 공동 신호와 정상 신호의 잠재 벡터는 최대 0.0634의 유사도 차이를 보였다. 이를 통해 실제 PSC 박스 거더교 내부 덕트의 공동을 탐지하는 데에 도움을 될 것이다. In the PSC box girder bridge, concrete is poured after inserting a tendon inside the duct, but void may occur due to the small internal diameter. Therefore, many experts interpreted the Impact-Echo (IE) signal, which is a non-destructive test, but it is difficult to accurately identify the void inside the duct. In addition, the IE signal has a different pattern depending on the measurement environment. In this study, the IE signal and Auto-Encoder are introduced to detect the void inside the duct of the PSC box girder bridge. The structure of the auto-encoder utilizes Long Short-Term Memory, which is advantageous for time series. We trained the normal IE signal by the LSTM auto-encoder and compared the encoder"s output (latent vector) for evaluation. As a result, the latent vectors of the void signal and the normal signal have a similarity difference up to 0.0634. This will help to detect voids in the duct inside the actual PSC box girder bridge.