표제지
국문초록
목차
제1장 서론 13
1.1. 연구배경 13
1.2. 연구목적 16
제2장 선행 연구 17
2.1. 선행 연구 고찰 17
2.1.1. 국내외 연구 동향 17
2.1.2. 국내의 비파괴검사 동향 20
2.1.3. 충격응답기법에 대한 선행연구 분석 24
2.2. 머신러닝 및 딥러닝 기술 동향 28
2.2.1. 차원 축소 기법 28
2.2.2. 콘크리트 구조물 관련 머신러닝 및 딥러닝 동향 분석 29
2.2.3. 충격응답시험 기반 머신러닝 및 딥러닝의 동향 32
제3장 이론적 배경 35
3.1. 충격응답기법 35
3.1.1. 충격응답기법 35
3.1.2. 콘크리트 결함에 대한 동적 거동 37
3.2. 머신러닝 및 딥러닝 방법 40
3.2.1. 특징 추출 및 차원축소 방법 40
3.2.2. 지도학습 42
3.2.3. 준지도학습 43
제4장 콘크리트 구조물 손상분석 알고리즘 개발 45
4.1. 시험 방법 및 절차 45
4.1.1. 시험편 구성 45
4.1.2. 충격응답시험 장비 및 절차 49
4.2. 휨 및 두께 모드에 대한 충격 공진 시험의 실험 결과 52
4.2.1. 유형별 Time domain, STFT domain 분석 52
4.2.2. FFT domain 세부 분석 66
4.3. 특징 추출 및 주성분분석 적용 71
4.3.1. 시간 및 주파수영역 특징추출 71
4.3.2. PCA 적용 및 분석 73
4.4. 지도 및 준지도학습 모델 학습 75
4.4.1. 지도학습(SL) 모델 훈련 75
4.4.2. 준지도학습(SSL) 모델 훈련 78
4.5. 모델별 성능 검증 83
4.5.1. 1차 성능 검증(인공 균열 데이터) 83
4.5.2. 2차 성능 검증(실제 교량 데이터) 85
4.5.3. 물리성 특성 검증 및 모델 성능 분석 87
4.6. 준지도학습 모델의 활용을 위한 Flowchart 제시 91
제5장 결론 93
5.1. 결과 요약 93
5.2. 연구의 활용 94
참고문헌 96
ABSTRACT 105
Table 2.1. Non-Destructive Method Analysis for Concrete Soundness Assessment 22
Table 4.1. Specimen attribute 48
Table 4.2. Trend of dominant flexural mode according to a/h by defect type 67
Table 4.3. Defect detection accuracy 87
Table 4.4. Defect classification rate 89
Table 4.5. Processing time 90
Figure 2.1. General methods for safety diagnosis and condition evaluation of concret 20
Figure 2.2. Concrete safety diagnosis and condition evaluation method by IE, MASW 21
Figure 2.3. Status of Structural Diagnosis, Research Trends, and Research Overview 27
Figure 2.4. analysis methods for building AI systems such as machine learning and deep learning 32
Figure 2.5. Commercial Machine Learning Method for Condition Evaluation of Concrete 33
Figure 3.1. Schematic of impact-echo method 36
Figure 3.2. Classification of thick plate, thin plate, and membrane cases based on the a/h (a〉〉b) 38
Figure 3.3. PCA analysis procedure 41
Figure 3.4. Procedure of the kNN method from an input sample. 42
Figure 3.5. The necessity of developing a semi-supervised learning-based deep learning model to utilize actual structure data 43
Figure 3.6. The general framework of the self-training classifier. 44
Figure 4.1. Test specimens for train and validation with SL and SSL 47
Figure 4.2. Test equipment and procedure 51
Figure 4.3. Signal analysis point for Slab A. Blue : good; Green : fair; Red : poor. 53
Figure 4.4. Time and STFT domain for Slab A 55
Figure 4.5. Signal analysis points for Slab B. Blue : good; Green : fair; Red : poor. 56
Figure 4.6. Time and STFT domain for Slab B 58
Figure 4.7. Signal analysis point for Slab C. Blue : good; Green : fair; Red : poor. 59
Figure 4.8. Time and STFT domain for Slab C 61
Figure 4.9. C-scan image 1 using STFT domain 63
Figure 4.10. C-scan image 2 using STFT domain 65
Figure 4.11. 6 types of spectra 69
Figure 4.12. Signal processing and feature extraction procedure for PCA 72
Figure 4.13. 3D plot for 3 components through PCA by Slab. (a) Slab A. PC1:Real-moment, PC2:RMS, PC3:Imaginary-moment; (b) Slab B. PC1:Real-moment,... 74
Figure 4.14. region and confusion chart predicted by SL model. (a) 훈련 및 검증에 사용된 전체 데이터에 대한 2D plot; (b) SL로 예측된 3가지 label의 영역; (c) SL모델의... 77
Figure 4.15. SSL Model Accuracy Analysis by Combination 82
Figure 4.16. Primary Performance Validation of SL and SSL Models 84
Figure 4.17. C-scan plot for IR data collected on bridge deck and predicted results in SL and SSL 86
Figure 4.18. Eight drilled core samples; X11-Y2, X16-Y6 and X43-Y6 include horizontal peeling at the depth of the top bar 86
Figure 4.19. Proposed flowchart to optimize the IE data of concrete specimens 92