KR20230049174A - 콘크리트 건전도 평가를 위한 콘크리트 타격 장치, 인공신경망을 이용한 콘크리트 건전도 분석 장치 및 콘크리트 건전도 평가 장비 - Google Patents
콘크리트 건전도 평가를 위한 콘크리트 타격 장치, 인공신경망을 이용한 콘크리트 건전도 분석 장치 및 콘크리트 건전도 평가 장비 Download PDFInfo
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Abstract
본 발명에 의하면, 콘크리트 외면의 특정 지점을 일정한 타격력으로 일정 시간동안 비주기적으로 복수회 타격하는 콘크리트 타격 장치; 상기 콘크리트 타격 장치의 타격에 의해 상기 콘크리트 외면에 발생하는 움직임의 속도를 측정하여 측정 데이터를 생산하는 속도 센서; 및 상기 타격에 의한 타격 데이터와 상기 측정 데이터를 이용하여 상기 콘크리트의 건전도를 분석하는 콘크리트 건전도 분석 장치를 포함하는, 콘크리트 건전도 평가 장비가 제공된다.
Description
본 발명은 콘크리트 건전도 평가 기술에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 콘크리트 건전도 평가를 위한 콘크리트 타격 장치, 콘크리트 건전도 분석 장치 및 콘크리트 건전도 평가 장비에 관한 것이다.
콘크리트 구조물의 건전도를 평가하는 기술로서 해머의 타격에 의한 소리와 진동을 평가하여 구조물의 안전 점검 및 진단을 행하는 음향 분석 기법이 많이 사용되고 있다. 그러나 청각에 의하여 이루어지는 해머 타격음의 판정은 상당한 숙련이 필요하고 조사자의 경험에 의해 주관적으로 실시되므로 개인차에 의하여 결과가 달라질 수 있고, 객관적인 진단의 결과로 기록이 남지 않는다는 문제가 있으며, 가청 범위를 벗어나는 타격음 정보에 대해서는 취득 및 평가가 불가능하다는 단점도 있다. 또한, 콘크리트 구조물의 건전도를 평가하는 다른 기술로, 탄성파를 발생하여 측정한 후, 주파수를 해석하고 오차를 제거한 다음 평가하는 기술도 사용되고 있으나, 일정한 타격력을 가하기 어렵고 센서와 타격점 사이의 거리가 일정하지 않아서 검출되는 파로부터 판정되는 결과의 신뢰성이 떨어진다는 문제가 있다.
본 발명의 목적은 신뢰성이 향상된 콘크리트 건전도 평가를 위한 콘크리트 타격 장치, 콘크리트 건전도 분석 장치 및 콘크리트 건전도 평가 장비를 제공하는 것이다.
본 발명의 다른 목적은 사용이 편리한 콘크리트 건전도 평가를 위한 콘크리트 타격 장치를 제공하는 것이다.
상기한 본 발명의 해결하고자 하는 과제를 달성하기 위하여, 콘크리트의 건전도를 평가하기 위하여 콘크리트 외면의 특정 지점을 타격하는 장치로서, 이동 통로를 제공하는 가이드부; 상기 이동 통로를 따라서 이동이 가능하고 적어도 일부가 자성체로 이루어지는 타격 부재; 상기 타격 부재가 상기 콘크리트 외면을 타격하는 방향인 타격방향으로 상기 타격 부재에 탄성력을 가하는 탄성부재; 상기 타격방향의 반대방향으로 상기 타격 부재가 이동하도록 상기 자성체와 상호작용하고 상기 탄성력보다 큰 자력을 발생시키는 전자석; 및 상기 전자석의 작동을 제어하는 제어부를 구비하는, 콘크리트 타격 장치가 제공된다.
상기한 본 발명의 해결하고자 하는 과제를 달성하기 위하여, 본 발명의 다른 측면에 따르면, 콘크리트 외면의 특정 지점을 일정한 타격력으로 일정 시간동안 비주기적으로 복수회 타격하여 생성되는 타격 데이터와, 상기 타격에 의해 상기 콘크리트에서 발생하는 파의 움직임의 속도를 측정하여 생성되는 측정 데이터를 이용하여 상기 콘크리트의 건전도를 분석하는 장치로서, 복수개의 학습 인자들을 인공신경망 학습구조를 통해 기계학습시키는 기계학습부를 포함하며, 상기 복수개의 학습 인자들은 상기 인공신경망 학습구조의 입력층으로 입력되고 상기 타격 데이터와 상기 측정 데이터를 처리하여 추출되는 복수개의 입력 학습 인자들과, 상기 인공신경망 학습구조의 출력층으로 출력되는 출력 학습 인자인 건전도 결함 지수를 구비하는, 콘크리트 건전도 분석 장치가 제공된다.
상기한 본 발명의 해결하고자 하는 과제를 달성하기 위하여, 본 발명의 또 다른 측면에 따르면, 콘크리트 외면의 특정 지점을 일정한 타격력으로 일정 시간동안 비주기적으로 복수회 타격하여 생성되는 타격 데이터와, 상기 타격에 의해 상기 콘크리트에서 발생하는 파의 움직임의 속도를 측정하여 생성되는 측정 데이터를 이용하여 상기 콘크리트의 건전도를 분석하는 장치로서, 복수개의 학습 인자들이 인공신경망 학습구조에 의해 기계학습되어서 생성되는 건전도 평가 모델을 포함하며, 상기 건전도 평가 모델은 상기 타격 데이터와 상기 측정 데이터를 처리하여 추출되는 복수개의 입력 변수들을 이용하여 콘크리트 결함 지수를 산출하는, 콘크리트 건전도 분석 장치가 제공된다.
상기한 본 발명의 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 또 다른 측면에 따르면, 콘크리트 외면의 특정 지점을 일정한 타격력으로 일정 시간동안 비주기적으로 복수회 타격하는 콘크리트 타격 장치; 상기 콘크리트 타격 장치의 타격에 의해 상기 콘크리트에서 발생하는 파의 움직임의 속도를 측정하여 측정 데이터를 생산하는 속도 센서; 및 상기 타격에 의한 타격 데이터와 상기 측정 데이터를 이용하여 상기 콘크리트의 건전도를 분석하는 콘크리트 건전도 분석 장치를 포함하는, 콘크리트 건전도 평가 장비가 제공된다.
본 발명에 의하면 앞서서 기재한 본 발명의 목적을 모두 달성할 수 있다. 구체적으로, 본 발명에 따른 콘크리트 타격 장치는 콘크리트 외면의 특정 지점을 일정한 타격력으로 일정 시간동안 비주기적으로 복수회 타격하므로, 신호의 신뢰성이 증대된다.
또한, 본 발명에 따른 콘크리트 타격 장치는 속도 센서를 일정 거리에 이격시킬 수 있는 스케일을 구비하므로 신호의 이동 경로를 일관성 있게 유지할 수 있다.
그리고, 본 발명에 따른 콘크리트 건전성 분석 장치는 시간 영역 및 주파수 영역에서 도출된 복수개의 파라메터를 기계학습을 이용하여 콘크리트 결함 지수를 학습시킴으로써 기존 건전도 평가 기술에 비해 향상된 건전도 평가가 가능하다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 콘크리트 건전도 평가 장비의 구성을 개략적으로 도시한 것이다.
도 2 및 도 3은 도 1에 도시된 콘크리트 건전도 평가 장비에서 콘크리트 타격 장치의 타격 모듈에 대한 개략적인 구성을 도시한 것으로서, 각기 다른 작동 상태로 도시되어 있다.
도 4는 도 1에 도시된 콘크리트 건전도 평가 장비에서 콘크리트 건전도 분석 장치의 개략적인 구성으로 도시한 블록도이다.
도 5는 도 4에 도시된 건전도 분석 장치의 구성에서 기계학습부에 사용되는 학습구조의 일 예를 도시한 것이다.
도 6은 도 1에 도시된 콘크리트 건전도 평가 장비를 이용한 건전도 평가 방법을 개략적으로 설명하는 순서도이다.
도 2 및 도 3은 도 1에 도시된 콘크리트 건전도 평가 장비에서 콘크리트 타격 장치의 타격 모듈에 대한 개략적인 구성을 도시한 것으로서, 각기 다른 작동 상태로 도시되어 있다.
도 4는 도 1에 도시된 콘크리트 건전도 평가 장비에서 콘크리트 건전도 분석 장치의 개략적인 구성으로 도시한 블록도이다.
도 5는 도 4에 도시된 건전도 분석 장치의 구성에서 기계학습부에 사용되는 학습구조의 일 예를 도시한 것이다.
도 6은 도 1에 도시된 콘크리트 건전도 평가 장비를 이용한 건전도 평가 방법을 개략적으로 설명하는 순서도이다.
이하, 도면을 참조하여 본 발명의 실시예의 구성 및 작용을 상세히 설명한다.
도 1에는 본 발명의 일 실시예에 따른 콘크리트 건전도 평가 장비의 구성이 개략적으로 도시되어 있다. 도 1을 참조하면, 본 발명이 일 실시예에 따른 콘크리트 건전도 평가 장비(100)는 콘크리트 건전도 평가를 위하여 평가 대상 콘크리트(C)의 외면 특정 지점을 타격하는 콘크리트 타격 장치(110)와, 평가 대상 콘크리트(C)의 외면 특정 지점에서 발생하는 움직임의 속도를 측정하는 속도 센서(160)와, 속도 센서(160)에서 측정된 데이터를 이용하여 평가 대상 콘크리트(C)의 건전도를 분석하는 콘크리트 건전도 분석 장치(170)를 포함한다.
콘크리트 타격 장치(110)는 평가 대상 콘크리트(C)에 설치되어서 평가 대상 콘크리트(C)의 외면 특정 지점을 일정한 힘으로 일정 시간동안 비주기적으로 복수회 타격한다. 콘크리트 타격 장치(110)는 몸체(115)와, 몸체(115)로부터 길게 연장되는 스케일(150)을 구비한다. 콘크리트 타격 장치(110)는 휴대가 용이한 크기 및 형태를 갖는다.
몸체(115)는 타격 모듈(120)과, 타격 모듈(120)의 작동을 위한 전력을 제공하는 배터리(130)와, 콘크리트 건전도 분석 장치(170)와 통신하는 통신 모듈(135)과, 콘크리트 타격 장치(110)의 작동을 제어하는 타격 장치 제어부(140)를 구비한다. 몸체(115)에는 사용자에 의한 이동이 용이하도록 손잡이부(117)가 형성된다.
도 2와 도 3에는 타격 모듈(120)의 개략적인 구성이 도시되어 있다. 도 2와 도 3을 참조하면, 타격 모듈(120)은 가이드부(121)와, 가이드부(121)에 슬라이드 이동이 가능하게 수용되는 타격부재(124)와, 타격부재(124)에 탄성력을 가하는 탄성부재(127)와, 타격부재(124)와 상호작용하는 전자석(129)을 구비한다.
가이드부(121)는 내부에 타격부재(124)가 이동 가능하게 수용되는 이동 통로(122)를 제공한다. 이동 통로(122)는 타격부재(124)의 이동 방향을 따라서 직선으로 연장된다. 이동 통로(122)에 의해 타격부재(124)의 슬라이드 직선 왕복 이동이 가이드된다. 이동 통로(122)의 끝단은 개방되어서 개구부(1221)를 형성한다. 개구부(1221)를 통해 타격부재(124)의 일부가 바깥으로 돌출될 수 있다. 이동 통로(122)의 내벽면에는 돌출부(124)가 형성된다. 돌출부(124)에 타격부재(123)가 걸려서 타격부재(124)가 개구부(1221)를 통해 이동 통로(122)로부터 이탈하는 것이 방지된다.
타격부재(124)는 가이드부(121)에 형성된 이동 통로(122)에 슬라이드 이동이 가능하게 수용된다. 타격부재(124)는 평가 대상 콘트리트(C)와 직접 접촉하여 타격하는 타격체(125)와, 타격체(125)로부터 연장되는 연장 막대(126)를 구비한다. 타격부재(124)는 전체 또는 일부(즉, 적어도 일부)가 자성체로 이루어져서 전자석(129)과 상호작용한다. 전자석(129)이 자성을 띠면, 전자석(129)의 자성에 의해 타격부재(124)는 이동 통로(122) 상에서 개구부(1221)로부터 멀어지는 방향으로 이동하는 힘을 받는다.
타격체(125)는 이동 통로(122)를 따라 슬라이드 이동하며 끝단부가 이동 통로(122)의 개구부(1221)를 통해 평가 대상 콘트리트(C)와 직접 접촉할 수 있다. 타격체(125)에는 가이드부(121)에 형성된 돌출부(124)에 걸릴 수 있는 단턱(1251)이 형성된다. 타격체(125)에 형성된 단턱(1251)이 가이드부(121)에 형성된 돌출부(124)에 걸려서 타격부재(124)가 개구부(1221)를 통해 이동 통로(122)로부터 이탈되는 것이 방지된다. 타격체(125)는 탄성부재(126)에 의해 이동 통로(122) 상에서 개구부(1221) 쪽으로 이동하는 힘을 받는다.
연장 막대(126)는 타격체(125)로부터 가이드부(121)의 이동 통로(122) 상에서 개구부(1221)의 반대측으로 연장되어서 형성된다. 연장 막대(126)의 끝단은 이동 통로(122)의 천장부(1222)와 접촉할 수 있다.
탄성부재(126)는 가이드부(121)의 이동 통로(122)에 설치되어서 타격부재(124)에 탄성력을 가한다. 탄성부재(126)에 의해 타격부재(124)는 이동 통로(122) 상에서 개구부(1221) 쪽으로 이동하는 힘을 받는다. 본 실시예에서 탄성부재(126)는 압축코일스프링으로서, 타격체(125)와 이동 통로(122)의 천장부(1222)의 사이에 위치하는 것으로 설명한다. 탄성부재(126)의 양단부는 각각 타격체(125)와 이동 통로(122)의 천장부(1222)와 접함으로써, 탄성부재(126)는 타격체(125)를 가이드부(121)의 개구부(1221) 쪽으로 미는 탄성력을 제공한다. 탄성부재(126)의 내부를 타격부재(124)의 연장 막대(127)가 통과한다. 연장 막대(127)가 이동 통로(122)의 천장부(1222)에 접촉하여 타격부재(124)의 천장부(1222) 쪽으로의 이동이 제한됨으로써 탄성부재(126)의 압축 길이가 일정하게 유지될 수 있다.
전자석(129)은 이동 통로(122)의 연장선상에서 개구부(1221)의 반대편에 위치하여, 적어도 일부가 자성체로 이루어진 타격부재(124)와 상호작용한다. 전자석(129)이 자성을 띠면, 전자석(129)의 자성에 의해 타격부재(124)는 이동 통로(122) 상에서 탄성부재(126)가 타격부재(124)에 가하는 탄성력의 방향과 반대 방향인 개구부(1221)로부터 멀어지는 방향으로 이동하는 힘을 받는다. 전자석(129)이 타격부재(124)에 가하는 자력은 탄성부재(126)가 타격부재(124)에 가하는 탄성력보다 강하여, 전자석(129)의 자성에 의해 타격부재(124)는 탄성부재(126)에 의한 탄성력을 이기고 개구부(1221)로부터 멀어지는 방향으로 이동하여 탄성부재(126)를 압축시킬 수 있다. 전자석(129)은 배터리(130)로부터 전력을 공급받으며, 타격 장치 제어부(140)에 의해 그 작동이 제어된다. 전자석(129)에 의한 자력은 일정 시간동안 비주기적으로 발생하도록 타격 장치 제어부(140)에 의해 전자석(129)의 작동을 제어된다. 그에 따라, 타격부재(124)가 콘크리트(C)의 외면을 일정 시간동안 비주기적으로 즉, 임의의 주파수로 타격하게 된다. 도 2는 전자석(129)의 자성에 의해 타격부재(124)가 전자석(129) 쪽으로 이동하여 탄성부재(126)가 최대로 압축된 상태를 도시한 것이며, 도 3은 도 2의 상태에서 전자석(129)의 자성이 사라져서 타격부재(124)가 탄성부재(126)의 탄성력에 의해 이동하여 평가 대상 콘크리트(C)를 타격하는 상태를 도시한 것이다. 도 3의 상태에서 전자석(129)이 자성을 띠면 다시 도 2의 상태가 된다.
도 1 내지 도 3을 참조하면, 배터리(130)는 타격 모듈(120)의 작동을 위해 전자석(129)에 전력을 제공한다. 배터리(130)에 의한 전자석(129)으로의 전력 공급은 타격 장치 제어부(140)에 의해 제어된다. 배터리(130)는 이차전지인 것이 바람직한다.
통신 모듈(135)은 콘크리트 건전도 분석 장치(170)와 무선 통신한다. 통신 모듈(135)의 작동은 타격 장치 제어부(140)에 의해 제어된다. 통신 모듈(135)을 통해 타격 모듈(120)에 의한 타격 데이터와, 이에 대응하여 속도 센서(160)에 의해 측정된 측정 데이터가 콘크리트 건전도 분석 장치(170)로 전송된다.
타격 장치 제어부(140)는 콘크리트 타격 장치(110)의 전체적인 작동을 제어한다. 타격 장치 제어부(140)는 크게 타격 모듈(120)의 작동 제어 기능과 측정 데이터 처리 기능을 수행한다. 타격 장치 제어부(140)는 타격 모듈(120)의 타격체(125)가 콘크리트(C)의 외면 특정 지점을 일정 시간동안 비주기적으로 복수회 타격하도록 전자석(129)의 작동을 제어하며, 속도 센서(160)에 의해 측정된 측정 데이터가 콘크리트 건전도 분석 장치(170)로 전송되도록 통신 모듈(135)의 작동을 제어한다. 도시되지는 않았으나, 몸체(115)에는 사용자가 타격 시간, 타격 회수 등을 설정할 수 있도록 하고 사용자에게 필요한 정보를 보여주도록 타격 장치 제어부(140)와 데이터를 주고받는 인터페이스부가 구비된다.
스케일(150)은 몸체(115)로부터 측면으로 돌출되어서 길게 연장된다. 스케일(150)은 일정 길이를 갖는다. 스케일(150)은 몸체(115)에 수용될 수 있도록 출몰 가능하게 형성될 수 있다. 스케일(150)은 속도 센서(160)를 타격체(125)에 의한 타격 지점과 항상 일정 거리 이격되어서 위치시키기 위한 것이다.
속도 센서(160)는 평가 대상 콘크리트(C)의 외면 특정 지점에서 발생하는 움직임의 속도를 측정한다. 속도 센서(160)에 의해 콘크리트(C)의 내부와 외면에서 발생하는 파의 움직임의 속도가 측정된다. 속도 센서(160)로는 콘크리트 건전도 평가 기술분야에서 통상적으로 사용되는 것일 수 있다. 속도 센서(160)는 스케일(150)을 이용하여 타격체(125)에 의한 타격 지점과 항상 일정 거리 이격되어서 위치한다. 속도 센서(160)에서 측정된 측정 데이터는 속도 센서(160)와 몸체(115) 사이에 연결되는 통신선(165)을 통해 몸체(115)로 전송되고 통신 모듈(135)에 의해 콘크리트 건전도 분석 장치(170)로 전송된다.
콘크리트 건전도 분석 장치(170)는 타격 모듈(120)에 의해 수행된 타격 데이터와 속도 센서(160)에서 측정된 데이터를 이용하여 평가 대상 콘크리트(C)의 건전도를 분석한다. 콘크리트 건전도 분석 장치(170)로는 노트북 컴퓨터, 데스크탑 컴퓨터, 태블릿 피씨 등이 사용될 수 있다. 도 4에는 콘크리트 건전도 분석 장치(170)의 개략적인 구성이 블록도로서 도시되어 있다. 도 4를 참조하면, 콘크리트 건전도 분석 장치(170)는 사용자에 의한 콘크리트 건전도 평가에 필요한 데이터, 정보 및 제어명령의 입력에 사용되는 입력부(171)와, 콘크리트 건전도 평가 필요한 정보 및 결과를 출력하는 출력부(172)와, 타격 모듈(120)에 의해 발생한 콘크리트 타격 관련 데이터와 속도 센서(160)에서 측정된 측정 데이터가 저장되는 데이터베이스(173)와, 데이터베이스(173)에 저장된 측정 데이터를 인공신경망을 이용하여 기계학습시키는 기계학습부(174)와, 기계학습부(174)에서의 학습에 의해 생성되어서 콘크리트의 건전도 평가에 사용되는 건전도 평가 모델(175)과, 입력부(171), 출력부(172), 데이터베이스(173), 기계학습부(174) 및 건전도 평가 모델(175)과 데이터를 주고받으면서 콘크리트 건전도 분석 장치(170)의 작동을 전체적으로 제어하는 분석 장치 제어부(176)를 포함한다.
입력부(171)는 콘크리트 건전도 분석 장치(170)의 사용자가 콘크리트 건전도 분석 장치(170)를 이용한 콘크리트 건전도 평가에 필요한 데이터, 정보 및 제어명령을 입력하기 위한 것으로서, 입력부(171)로는 키보드, 마우스 터치 스크린 등의 통상적인 입력 수단이 사용될 수 있다. 입력부(171)를 통해 입력된 데이터, 정보 및 제어명령은 제어부(176)에 의해 데이터베이스(173), 기계학습부(174) 또는 건전도 평가 모델(175)로 전달된다.
출력부(172)는 제어부(176)에 의해 제어되어서 콘크리트 건전도 평가에 필요한 정보 및 평가 결과 등을 출력한다. 출력부(172)로는 모니터 및 프린터 등의 통상적인 출력 수단이 사용될 수 있다.
데이터베이스(173)는 하드웨어적으로 메모리 장치로 구성되며, 데이터베이스(173)에는 타격 모듈(120)에 의해 발생한 콘크리트 타격 관련 데이터와 이에 대응하여 속도 센서(160)에서 측정된 콘크리트의 움직임의 속도 데이터가 저장된다. 또한, 데이터베이스(173)에는 타격 모듈(120)에 의해 발생한 콘크리트 타격 관련 데이터와 속도 센서(160)에서 측정된 콘크리트의 움직임의 속도 데이터가 분석 장치 제어부(176)에 의해 처리되어서 생성되는 복수개의 분석 파라메터들을 포함하는 분석 정보 및 이에 대응하는 콘크리트 결함 지수(CDI: Concrete Defect Index)가 함께 저장된다. 분석 장치 제어부(176)에 의해 복수개의 분석 파라메터들이 생성되는 과정을 설명하면 다음과 같다.
타격 모듈(120)에 의해 발생한 콘크리트 타격 관련 데이터와 속도 센서(160)에서 측정된 콘크리트의 움직임의 속도 데이터를 주파수 영역으로 변환시키면 아래 수학식 1과 같이 주파수(f)에 대한 전달함수인 이동도 스펙트럼(Mobility spectrum)을 얻는다.
수학식 1에서
수학식 1의 
으로부터 분석 파라메터인 동강성(dynamic stiffness), 평균 이동도(average mobility), 이동도 기울기(mobility slope) 및 최고-평균 이동도비(peak-mean mobility ratio)가 산출된다.
본 실시예에서 동강성(dynamic stiffness)은 도 5에 도시된 바와 같이 0 ~ 40Hz의 주파수 범위에서 산출되는 것이다. 동강성(dynamic stiffness)은 본 실시예서 분석 파라메터 X1으로 표기된다.
본 실시예에서 평균 이동도(average mobility)는 도 5에 도시된 바와 같이 100 ~ 800Hz의 주파수 범위에서 산출되는 것이다. 평균 이동도(average mobility)는 본 실시예에서 분석 파라메터 X2으로 표기된다.
본 실시예에서 이동도 기울기(mobility slope)는 도 6에 도시된 바와 같이 100 ~ 800Hz의 주파수 범위에서 산출되는 것이다. 이동도 기울기(mobility slope)는 본 실시예에서 분석 파라메터 X3으로 표기된다.
본 실시예에서 최고-평균 이동도비(peak-mean mobility ratio)는 도 7에 도시된 바와 같이, 0 ~ 100Hz의 주파수 범위에서 산출되는 최고 이동도와 평균 이동도 사이의 비이다. 최고-평균 이동도비(peak-mean mobility ratio)는 본 실시예에서 분석 파라메터 X4로 표기된다.
타격 모듈(120)에 의해 발생한 콘크리트 타격 관련 데이터와 속도 센서(160)에서 측정된 콘크리트의 움직임의 속도 데이터를 시간 영역 및 주파수 영역에서의 진폭(amplitude)를 분석하여 추가적으로 분석 파라메터인 최대 진폭(Maximum Amplitude), 감쇠율(Rate of decay) 및 댐핑(Damping)이 산출된다.
본 실시예에서 최대 진폭(Maximum Amplitude)과 감쇠율(Rate of decay)은 도 8에 도시된 바와 같이 시간 영역에서 산출된다. 본 실시예에서 최대 진폭(Maximum Amplitude)은 분석 파라메터 X5으로 표기되고, 감쇠율(Rate of decay)은 분석 파라메터 X6으로 표기된다.
본 실시예에서 댐핑(Damping)은 도 9에 도시된 바와 같이 주파수 영역에서 아래 수학식 2와 같이 산출되며, 분석 파라메터 X7으로 표기된다.
여기서, 
은 최대 진폭(
)에 대응하는 주파수이고, 
과 
는 
에 대응하는 주파수이다.
건전도 결함 지수(CDI)는 0~1의 값은 갖는 것으로서, 0에 가까울수록 결함이 없는 것이고, 1에 가까울수록 결함이 많은 것이다. 건전도 결함 지수와 콘크리트의 결함은 비례관계에 있는 것이다.
데이터베이스(130)에 저장된 분석 파라메터들인 동강성(dynamic stiffness)(X1), 평균 이동도(average mobility)(X2), 이동도 기울기(mobility slope)(X3), 최고-평균 이동도비(peak-mean mobility ratio)(X4), 최대 진폭(Maximum Amplitude)(X5), 감쇠율(Rate of decay)(X6) 및 댐핑(Damping)(X7)과 이에 대응하는 콘크리트 결함 지수(CDI)는 분석 장치 제어부(176)에 의해 기계학습부(174)로 전달되어서, 건전도 평가 모델(175)을 생성하기 위한 기계학습에 이용된다.
기계학습부(174)는 데이터베이스(173)에 저장된 분석 파라메터들(X1, X2, X3, X4, X5, X6, X7)과 이에 대응하는 콘크리트 결함 지수를 이용하여 인공신경망을 통해 기계학습시킨다. 기계학습부(174)에서의 분석 파라메터들(X1, X2, X3, X4, X5, X6, X7)과 이에 대응하는 콘크리트 결함 지수에 대한 기계학습에 의해 건전도 평가 모델(175)이 생성된다. 기계학습부(174)에서 사용되는 인공신경망은 제어부(176)를 통해 데이터베이스(130)로부터 전달되는 분석 파라메터들(X1, X2, X3, X4, X5, X6, X7)과 이에 대응하는 콘크리트 결함 지수(CDI)를 포함하는 8개의 인자를 학습 인자로 사용한다. 본 실시예에서는 기계학습부(174)가 통상적인 오류역전파 학습 알고리즘이 적용된 인공신경망을 학습에 이용하는 것으로 설명한다.
도 10에는 기계학습부(174)에서 사용되는 인공신경망 학습구조의 일 예가 도시되어 있다. 도 10을 참조하면, 인공신경망 학습구조는 입력층과, 출력층과, 입력층과 출력층의 사이에 형성되는 은닉층을 구비한다. 본 실시예에서는 8개의 학습 인자들(X1, X2, X3, X4, X5, X6, X7, CDI) 중 X1(dynamic stiffness), X2(average mobility), X3(mobility slope), X4(peak-mean mobility ratio), X5(Maximum Amplitude), X6(Rate of decay) 및 X7(damping)이 입력 학습 인자로서 입력층을 통해 입력되고, 그에 대응하는 CDI(콘크리트 결함 지수)가 출력 학습 인자로서 출력층을 통해 출력되도록 반복 학습된다.
CDI(콘크리트 결함 지수)는 아래 수학식 3과 같은 활성함수로 정의되고, ReLu 함수를 이용하며 0~1의 범위로 판정하기 위해 결과치에 대한 정규화(Normalization)가 수행된다.
여기서, 
는 입력층의 학습 인자 
에 대응하는 가중치이다.
기계학습을 통해 가중치인 
가 학습되어 결정된다.
반복학습 횟수 중 최적의 반복횟수는 MAPE(평균절대백분율오차)를 적용하여 선정될 수 있다. 기계학습부(174)에 의해 학습 인자들(X1, X2, X3, X4, X5, X6, X7, CDI)에 대한 반복학습이 완료된 후 건전도 평가 모델(175)이 생성된다.
건전도 평가 모델(175)은 기계학습부(174)에서의 인공신경망 학습에 의해 콘크리트 건전도 평가를 위해 생성된 모델이다. 건전도 평가 모델(175)은 타격 모듈(120)에 의한 타격 데이터와, 이에 대응하여 속도 센서(160)에 의해 측정된 측정 데이터로부터 산출되는 7개의 입력 변수들(dynamic stiffness, average mobility, mobility slope, peak-mean mobility ratio, Maximum Amplitude, Rate of decay, damping)을 이용하여 평가 대상 콘크리트에 대한 콘크리트 결함 지수(CDI)를 산출한다.
분석 장치 제어부(176)는 입력부(171), 출력부(172), 데이터베이스(173), 기계학습부(174) 및 건전도 평가 모델(175)과 데이터를 주고받으면서 콘크리트 건전도 분석 장치(170)의 작동을 전체적으로 제어한다.
도 11에는 도 1에 도시된 콘크리트 건전도 평가 장비(100)를 이용한 건전도 평가 방법을 개략적으로 설명하는 순서도가 도시되어 있다. 도 11에 도시된 콘크리트 건전도 평가 방법은 도 1 내지 도 3에 도시된 콘크리트 건전도 평가 장비(100)를 이용하므로, 도 1 내지 도 3을 함께 참조하여 도 11에 도시된 본 발명의 일 실시예에 따른 콘크리트 건전도 평가 방법이 설명된다. 도 1 내지 도 3과 함께 도 11을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 콘크리트 건전도 평가 방법은, 입력 학습 인자들(X1, X2, X3, X4, X5, X6, X7)이 산출되고 입력 학습 인자들(X1, X2, X3, X4, X5, X6, X7)과 이에 대응하는 콘크리트 결합 지수(CDI)를 포함하는 학습 인자들이 메모리 장치에 저장되어서 데이터베이스(173)가 구축되는 데이터베이스 구축 단계(S110)와, 데이터베이스(173)에 저장된 학습 인자들(X1, X2, X3, X4, X5, X6, X7, CDI)을 기계학습부(174)에서 학습시켜서 건전도 평가 모델(175)을 생성하는 평가 모델 생성 단계(S120)와, 평가 모델 생성 단계(S120)를 통해 생성된 건전도 평가 모델(175)을 이용하여 콘크리트 결함 지수(CDI)를 산출하는 결함 지수 산출 단계(S130)를 포함한다.
데이터베이스 구축 단계(S110)에서는 입력 학습 인자들(X1, X2, X3, X4, X5, X6, X7)이 산출되고 입력 학습 인자들(X1, X2, X3, X4, X5, X6, X7)과 이에 대응하는 콘크리트 결합 지수(CDI)를 포함하는 학습 인자들이 메모리 장치에 저장되어서 데이터베이스(173)가 구축된다. 입력 학습 인자들은 동강성(dynamic stiffness)(X1), 평균 이동도(average mobility)(X2), 이동도 기울기(mobility slope)(X3), 최고-평균 이동도비(peak-mean mobility ratio)(X4), 최대 진폭(Maximum Amplitude)(X5), 감쇠율(Rate of decay)(X6) 및 댐핑(Damping)(X7)을 포함한다. 입력 학습 인자들(X1, X2, X3, X4, X5, X6, X7)은 분석 장치 제어부(176)에 의해 위에서 설명한 바와 같이 산출된다. 데이터베이스 구축 단계(S110)를 통해 학습 인자들(X1, X2, X3, X4, X5, X6, X7, CDI)이 저장된 데이터베이스(173)가 구축된 후에는 평가 모델 생성 단계(S120)가 수행된다.
평가 모델 생성 단계(S120)에서는 데이터베이스(173)에 저장된 학습 인자들(X1, X2, X3, X4, X5, X6, X7, CDI)을 기계학습부(174)에서 학습시켜서 건전도 평가 모델(175)이 생성된다. 평가 모델 생성 단계(S120)는 데이터베이스(173)에 저장된 학습 인자들(X1, X2, X3, X4, X5, X6, X7, CDI)이 기계학습부(174)에서 학습되어서 생성된다. 기계학습부(174)에서의 기계학습은 위에서 설명한 바와 같다. 평가 모델 생성 단계(S120)를 통해 건전도 평가 모델(175)이 생성된 후에는 결함 지수 산출 단계(S130)가 수행된다.
결함 지수 산출 단계(S130)에서는 평가 모델 생성 단계(S120)를 통해 생성된 건전도 평가 모델(175)을 이용하여 평가 대상 콘크리트(C)에 대한 콘크리트 결함 지수(CDI)가 건전도 평가 모델(175)에 의해 산출된다. 결함 지수 산출 단계(S130)에서 건전도 평가 모델(175)은 평가 대상 콘크리트(C)에 대하여 타격 모듈(120)에 의한 타격 데이터와, 이에 대응하여 속도 센서(160)에 의해 측정된 측정 데이터로부터 산출되는 7개의 입력 변수들(dynamic stiffness, average mobility, mobility slope, peak-mean mobility ratio, Maximum Amplitude, Rate of decay, damping)을 이용하여 0~1의 값을 갖는 콘크리트 결함 지수(CDI)를 산출한다.
이상 실시예를 통해 본 발명을 설명하였으나, 본 발명은 이에 제한되는 것은 아니다. 상기 실시예는 본 발명의 취지 및 범위를 벗어나지 않고 수정되거나 변경될 수 있으며, 본 기술분야의 통상의 기술자는 이러한 수정과 변경도 본 발명에 속하는 것임을 알 수 있을 것이다.
100 : 콘크리트 건전도 평가 장비
110 : 콘트리트 타격 장치
120 : 타격 모듈 121 : 가이드부
124 : 타격부재 127 : 탄성부재
129 : 전자석 130 : 배터리
135 : 통신 모듈 140 : 타격 장치 제어부
160 : 속도 센서 170 : 콘크리트 건전도 분석 장치
173 : 데이터베이스 174 : 기계학습부
175 : 건전도 평가 모델 176 : 분석장치 제어부
120 : 타격 모듈 121 : 가이드부
124 : 타격부재 127 : 탄성부재
129 : 전자석 130 : 배터리
135 : 통신 모듈 140 : 타격 장치 제어부
160 : 속도 센서 170 : 콘크리트 건전도 분석 장치
173 : 데이터베이스 174 : 기계학습부
175 : 건전도 평가 모델 176 : 분석장치 제어부
Claims (14)
- 콘크리트의 건전도를 평가하기 위하여 콘크리트 외면의 특정 지점을 타격하는 장치로서,
이동 통로를 제공하는 가이드부;
상기 이동 통로를 따라서 이동이 가능하고 적어도 일부가 자성체로 이루어지는 타격 부재;
상기 타격 부재가 상기 콘크리트 외면을 타격하는 방향인 타격방향으로 상기 타격 부재에 탄성력을 가하는 탄성부재;
상기 타격방향의 반대방향으로 상기 타격 부재가 이동하도록 상기 자성체와 상호작용하고 상기 탄성력보다 큰 자력을 발생시키는 전자석; 및
상기 전자석의 작동을 제어하는 제어부를 구비하는,
콘크리트 타격 장치. - 청구항 1에 있어서,
상기 제어부는 상기 자력이 일정 시간동안 비주기적으로 복수회 발생하도록 상기 전자석의 작동을 제어하는,
콘크리트 타격 장치. - 청구항 1에 있어서,
상기 이동 통로 내에서 상기 타격 부재의 이동 구간은 일정 범위로 제한되는,
콘크리트 타격 장치. - 청구항 1에 있어서,
상기 탄성부재는 상기 타격 부재를 상기 타격방향으로 미는 압축코일스프링인,
콘크리트 타격 장치. - 청구항 1에 있어서,
상기 콘크리트의 외면에 설치되어서 상기 콘크리트의 외면에서 발생하는 움직임의 속도를 측정하는 속도 센서가 상기 특정 지점으로부터 일정 거리 이격되어서 위치하도록 일정 길이로 연장되어서 형성되는 스케일을 더 포함하는,
콘크리트 타격 장치. - 청구항 1에 있어서,
외부와 무선통신이 가능한 통신 모듈을 더 포함하며,
상기 콘크리트의 외면에 설치되어서 상기 콘크리트의 외면에서 발생하는 움직임의 속도를 측정하는 속도 센서에 의해 측정된 측정 데이터는 상기 통신 모듈에 의해 무선으로 전송되는,
콘크리트 타격 장치. - 청구항 1에 있어서,
상기 전자석에 전력을 공급하는 배터리를 더 포함하는,
콘크리트 타격 장치. - 콘크리트 외면의 특정 지점을 일정한 타격력으로 일정 시간동안 비주기적으로 복수회 타격하여 생성되는 타격 데이터와, 상기 타격에 의해 상기 콘크리트에서 발생하는 파의 움직임의 속도를 측정하여 생성되는 측정 데이터를 이용하여 상기 콘크리트의 건전도를 분석하는 장치로서,
복수개의 학습 인자들을 인공신경망 학습구조를 통해 기계학습시키는 기계학습부를 포함하며,
상기 복수개의 학습 인자들은 상기 인공신경망 학습구조의 입력층으로 입력되고 상기 타격 데이터와 상기 측정 데이터를 처리하여 추출되는 복수개의 입력 학습 인자들과, 상기 인공신경망 학습구조의 출력층으로 출력되는 출력 학습 인자인 건전도 결함 지수를 구비하는,
콘크리트 건전도 분석 장치. - 청구항 8에 있어서,
상기 복수개의 입력 학습 인자들은, 동강성(dynamic stiffness), 평균 이동도(average mobility), 이동도 기울기(mobility slope), 최고-평균 이동도비(peak-mean mobility ratio), 최대 진폭(Maximum Amplitude), 감쇠율(Rate of decay) 및 댐핑(Damping)을 포함하며,
상기 동강성(dynamic stiffness), 평균 이동도(average mobility), 이동도 기울기(mobility slope) 및 최고-평균 이동도비(peak-mean mobility ratio)는 하기 수학식 1과 같이 주파수(f)에 대한 전달함수인 이동도 스펙트럼(Mobility spectrum)으로부터 산출되며,
[수학식 1]
= 이동도 스펙트럼(mobility spectrum)
= 속도 스펙트럼(velocity spectrum)
= 타격력 스펙트럼(impact force spectrum)
= 타격력 스펙트럼의 켤레 복소수(comlex conjugate of impact force spectrum)
상기 최대 진폭(Maximum Amplitude), 감쇠율(Rate of decay) 및 댐핑(Damping)은 상기 측정 데이터를 시간 영역 및 주파수 영역에서의 진폭을 분석하여 산출되며,
상기 댐핑은 하기 수학식 2와 같이 산출되며,
[수학식 2]
댐핑
은 최대 진폭(
)에 대응하는 주파수이고,
과
는
에 대응하는 주파수인,
콘크리트 건전도 분석 장치. - 청구항 9에 있어서,
상기 콘크리트 결함 지수는 아래 수학식 3과 같은 활성함수로 정의되고, ReLu 함수를 이용하며 0~1의 범위로 판정하기 위해 정규화(Normalization)되며,
[수학식 3]
는 입력층의 학습 인자
에 대응하는 가중치이며,
상기 기계학습에 의해 상기가 학습되어 결정되는,
콘크리트 건전도 분석 장치. - 콘크리트 외면의 특정 지점을 일정한 타격력으로 일정 시간동안 비주기적으로 복수회 타격하여 생성되는 타격 데이터와, 상기 타격에 의해 상기 콘크리트에서 발생하는 파의 움직임의 속도를 측정하여 생성되는 측정 데이터를 이용하여 상기 콘크리트의 건전도를 분석하는 장치로서,
복수개의 학습 인자들이 인공신경망 학습구조에 의해 기계학습되어서 생성되는 건전도 평가 모델을 포함하며,
상기 건전도 평가 모델은 상기 타격 데이터와 상기 측정 데이터를 처리하여 추출되는 복수개의 입력 변수들을 이용하여 콘크리트 결함 지수를 산출하는,
콘크리트 건전도 분석 장치. - 청구항 11에 있어서,
상기 복수개의 입력 변수들은, 동강성(dynamic stiffness), 평균 이동도(average mobility), 이동도 기울기(mobility slope), 최고-평균 이동도비(peak-mean mobility ratio), 최대 진폭(Maximum Amplitude), 감쇠율(Rate of decay) 및 댐핑(Damping)을 포함하며,
상기 동강성(dynamic stiffness), 평균 이동도(average mobility), 이동도 기울기(mobility slope) 및 최고-평균 이동도비(peak-mean mobility ratio)는 하기 수학식 1과 같이 주파수(f)에 대한 전달함수인 이동도 스펙트럼(Mobility spectrum)으로부터 산출되며,
[수학식 1]
= 이동도 스펙트럼(mobility spectrum)
= 속도 스펙트럼(velocity spectrum)
= 타격력 스펙트럼(impact force spectrum)
= 타격력 스펙트럼의 켤레 복소수(comlex conjugate of impact force spectrum)
상기 최대 진폭(Maximum Amplitude), 감쇠율(Rate of decay) 및 댐핑(Damping)은 상기 측정 데이터를 시간 영역 및 주파수 영역에서의 진폭을 분석하여 산출되며,
상기 댐핑은 하기 수학식 2와 같이 산출되며,
[수학식 2]
댐핑
은 최대 진폭(
)에 대응하는 주파수이고,
과
는
에 대응하는 주파수인,
콘크리트 건전도 분석 장치. - 청구항 12에 있어서,
상기 콘크리트 결함 지수는 아래 수학식 3과 같은 활성함수로 정의되고, ReLu 함수를 이용하며 0~1의 범위로 판정하기 위해 정규화(Normalization)되며,
[수학식 3]
는 입력층의 학습 인자
에 대응하는 가중치이며,
상기 기계학습에 의해 상기가 학습되어 결정되는,
콘크리트 건전도 분석 장치. - 콘크리트 외면의 특정 지점을 일정한 타격력으로 일정 시간동안 비주기적으로 복수회 타격하는 콘크리트 타격 장치;
상기 콘크리트 타격 장치의 타격에 의해 상기 콘크리트에서 발생하는 파의 움직임의 속도를 측정하여 측정 데이터를 생산하는 속도 센서; 및
상기 타격에 의한 타격 데이터와 상기 측정 데이터를 이용하여 상기 콘크리트의 건전도를 분석하는 콘크리트 건전도 분석 장치를 포함하는,
콘크리트 건전도 평가 장비.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020210131760A KR102621464B1 (ko) | 2021-10-05 | 2021-10-05 | 인공신경망을 이용한 콘크리트 건전도 분석 장치 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020210131760A KR102621464B1 (ko) | 2021-10-05 | 2021-10-05 | 인공신경망을 이용한 콘크리트 건전도 분석 장치 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20230049174A true KR20230049174A (ko) | 2023-04-13 |
| KR102621464B1 KR102621464B1 (ko) | 2024-01-05 |
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ID=85979019
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| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
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| KR1020210131760A KR102621464B1 (ko) | 2021-10-05 | 2021-10-05 | 인공신경망을 이용한 콘크리트 건전도 분석 장치 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR102621464B1 (ko) |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2018163013A (ja) * | 2017-03-24 | 2018-10-18 | 日本電気株式会社 | 打撃検査装置、打撃検査方法及びコンピュータプログラム |
| JP2019184313A (ja) * | 2018-04-04 | 2019-10-24 | 日立造船株式会社 | 空隙判定方法及び空隙判定システム |
| KR102190776B1 (ko) * | 2019-06-21 | 2020-12-14 | 주식회사 에이아이브릿지 | 교량용 탄성파 탐지장치 및 이를 포함하는 내부공동 탐사시스템 |
| KR102282400B1 (ko) | 2019-12-20 | 2021-07-26 | 동아대학교 산학협력단 | 다채널 탄성파 측정에 기반한 콘크리트 층분리 검사 방법 |
-
2021
- 2021-10-05 KR KR1020210131760A patent/KR102621464B1/ko active IP Right Grant
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2018163013A (ja) * | 2017-03-24 | 2018-10-18 | 日本電気株式会社 | 打撃検査装置、打撃検査方法及びコンピュータプログラム |
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| KR102282400B1 (ko) | 2019-12-20 | 2021-07-26 | 동아대학교 산학협력단 | 다채널 탄성파 측정에 기반한 콘크리트 층분리 검사 방법 |
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| Publication number | Publication date |
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| KR102621464B1 (ko) | 2024-01-05 |
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