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반도체 시설물 유지관리를 위한 레이저 초음파와 딥러닝 기반 비금속 배관 내부손상 검출 기법 연구
유병준 ( Yu Byoungjoon ),최웅규 ( Choi Woonggyu ),신인섭 ( Shin Inseop ),최준환 ( Choi Junhwan ),박승희 ( Park Seunghee ) 한국구조물진단유지관리공학회 2023 한국구조물진단유지관리공학회 학술발표대회 논문집 Vol.27 No.1
국내 반도체 산업은 코로나19의 영향으로 디지털 업무로 전환됨과 동시에 반도체 수요가 폭발적으로 증가하면서, 공장 가동과 함께 시설 또한 계속 증가하고 있다. 비금속 배관의 손상은 반도체 품질관리 및 작업자 안전에도 큰 영향을 미치며, 적외선 기법, 마이크로파 기반의 비금속 배관 유지관리 연구가 진행되었지만, 많은 양의 배관이 있는 반도체 산업에 적용하기 어려운 실정이다. 또한, 반도체 산업에서는 육안검사와 교체 이력 관리로 유지관리하는 수준에 머물러 있다. 이에 본 연구에서는 레이저 초음파 기법을 활용하여, 비금속 배관을 대상으로 적용 가능성을 확인하고, 감쇠비가 높은 비금속 배관을 대상으로 Filter 적용을 통해 보정하여, 딥러닝 기반의 손상 자동 감지 기술을 제안한다. 본 연구를 통해 비금속 배관을 많이 사용하는 산업에서 효율적인 유지관리 기법으로 활용되기를 기대한다.
구조물 유지관리를 위한 건설문서 텍스트 마이닝 알고리즘 개발
강동욱 ( Kang Donguk ),차기춘 ( Cha Gichun Cho ),조민건 ( Mingeon Choi ),최웅규 ( Woonggyu Park ),박승희 ( Seunghee ) 한국구조물진단유지관리공학회 2023 한국구조물진단유지관리공학회 학술발표대회 논문집 Vol.27 No.1
국내 교량 유지관리시스템은 계측 센서 중심의 데이터 분석을 통해 이뤄지고 있으며, 수집된 센서 데이터의 정확도를 높이는 방향으로 초점이 맞춰져 있어, 이전 안전점검 시 교량의 상태를 기록해둔 점검보고서를 미리 확인하여 현장 점검을 수행하는 것이 어려운 실정이다. 하지만 기존에 작성된 정밀안전진단 보고서와 같은 비정형 텍스트 데이터를 활용하여, 교량의 현 상태를 사전에 점검하고, 이후 센서에서 수집된 데이터를 분석한다면, 교량 유지관리시스템을 효율적으로 활용할 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 텍스트마이닝을 활용한 기존 교량의 주요 점검내용 데이터 분석을 통해 교량의 유지관리 시스템을 위한 주요 점검요인들을 도출하고자 한다. 시설물통합정보관리시스템에 등록되어있는 안전관리 현황 데이터와 국토안전 관리원의 교량시설물 주요 점검진단내용을 분석하였으며, 키워드 추출 및 워드 클라우드 시각화를 통해 교량 관련 구체적인 손상에 대한 대상시설을 확인하였다. 향후 도출된 교량 개소에 따른 손상 및 대상시설을 파악하여 안전진단 및 유지보수의 효율성을 높여주는 교량 디지털 정보 관리기술에 활용되기를 기대한다.