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나용현 ( Na Yong-hyun ),박순응 ( Park Soon-eung ),안치오 ( Ahn Chi-oh ),방기인 ( Bang Ki-in ) 한국구조물진단유지관리공학회 2022 한국구조물진단유지관리공학회 학술발표대회 논문집 Vol.26 No.2
본 연구에서는 교량의 외관조사 점검을 보다 효율적이고 신뢰성 있는 점검을 위하여 무인이동체(드론)를 통해 촬영된 이미지를 바탕으로 손상항목을 정의하고 학습데이터로 추출하여 다양한 방식의 딥러닝 분석 모델 생성과 자동 손상 분석기술을 개발하였다. 또한, 교량의 외관 손상 중 균열, 콘크리트 박리·박락, 누수, 철근노출, 부식에 대한 손상 이미지를 학습한 모델에 적용하여 AI기반 자동 손상분석 SW를 개발하였다. 기존 인력점검에 의한 교량 안전점검은 점검 사각지대 발생, 접근한계에 따른 점검 부실화, 손상에 대한 점검자의 주관적인 판단 등의 문제점을 극복하기 위해 AI 기반 교량 자동 손상분석 및 외관조사 상태진단 자동화 시스템 개발을 수행하였다.
김기정 ( Kim Gi-jung ),김영철 ( Kim Young-cheol ),김재왕 ( Kim Jae-wang ),박순응 ( Park Soon-eung ),나용현 ( Na Yong-hyun ) 한국구조물진단유지관리공학회 2020 한국구조물진단유지관리공학회 학술발표대회 논문집 Vol.24 No.1
드론은 인력접근이 취약한 사각지대를 안전하고 효율적으로 점검 할 수 있는 대안기술로서 드론기술 활성화를 위한 자율 비행, 시스템 연계 등 실용화 기술개발이 활발히 추진 중이다. 이중 시스템 구축은 취득한 영상자료를 체계적으로 분류하고 관리하기 위한 실용화기술로써 향후 드론점검 영상 기반의 최적화된 시스템으로 구축되겠지만, 과거를 포함한 인력점검에 의한 영상자료 또한 시스템과의 연계가 반드시 필요하다. 본 연구에서는 과거의 인력점검 사진자료에 영상분석기술을 적용하여 현재 수준을 파악하고, 시스템 연계를 위한 요구사항을 검토하였다.