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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.7
- 수록면
- 480 - 488 (9page)
- DOI
- 10.7782/JKSR.2023.26.7.480
이용수
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본 연구에서는 이미지 분류에 탁월한 합성곱 신경망 기법을 활용하여 구조물의 가속도 응답의 변화로부터 상태변화를 진단할 수 있는 방법을 제안한다. 인공신경망 기법중 합성곱 신경망 기법은 특히 이미지 분류에 강력한 성능을 보여왔고, 콘크리트 구조물의 균열이나 박락 등 외관 변화에 따른 손상진단에 사용되기도 하였다. 제안된 방법을 검증하기 위해 콘크리트 거더의 가속도 시험을 수행하였다. 거더를 7등분하여 거더 중량의 0.1%에 해당하는 질량을 이동하며 가속도를 측정하였다. 이 가속도를 이용하여 제안된 합성곱 신경망 기법으로 부가 질량의 위치를 정확히 찾을 수 있었다. 부족한 훈련과 검증데이타는 난수 발생을 통한 데이터 교란으로 생성하였다. 1차원 시계열 자료인 가속도 응답을 웨이블렛 변환을 통해 2차원 이미지화 하였다. 여러 합성곱 신경망 기법중 LeNet의 변형된 형태를 사용하였다. 제안된 2차원 합성곱 신경망 기법으로 99%이상의 정확도로 거더 질량이 국부적으로 0.1% 변화한 위치를 찾을 수 있음을 확인하였다.
목차
Abstract
초록
1. 서론
2. Scalogram 이미지 분석을 위한 2-D CNN
3. 실물시험 검증
4. 결론
References
참고문헌 (17)
참고문헌 신청
Y. An, E. Chatzi, S.-H. Sim, S. Laflamme, B. Blachowski, J. Ou (2019) Recent progress and future trends on damage identification methods for bridge structures, Structural Control and Health Monitoring, 26(10), pp. 1-30.
S.W. Doebling, C.R. Farrar, M.B. Prime, D.W. Shevitz (1996) Damage identification and health monitoring of structural and mechanical systems from changes in their vibration characteristics: a literature review, Los Alamos National Laboratory Report, LA‐13
Y.J. Cha, W. Choi, G. Suh, S. Mahmoudkhani, O. Büyüköztürk (2018) Autonomous structural visual inspection using region-based deep learning for detecting multiple damage types, Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering, 33(9), pp. 731-747.
E. Reynders (2012) System identification methods for (operational) modal analysis: Review and comparison, Archives of Computational Methods in Engineering, 19(1), pp. 51-124.
G.F. Sirca Jr, H. Adeli (2012) System identification in structural engineering, Scientia Iranica, 19(6), pp. 1355-1364.
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