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초록·키워드
교량 바닥판은 차량 하중과 환경적 영향으로 인해 빠르게 열화가 진행되며, 내부 손상은 외관조사만으로 조기 탐지가 어렵다. 또한 단일 비파괴검사 기법만으로는 내부 열화를 정량적으로 평가하기 어렵다. 본 연구에서는 층분리와 사질화 손상을 모사한 시험체를 대상으로 충격-반향(IE), 지표투과레이더(GPR), 위상배열 초음파 탐상(PAUT)을 적용하고, 각 기법별 머신러닝 기반 열화 상태평가 모델을 구축하였다. IE는 2D 스펙트로그램, GPR과 PAUT는 B-scan 이미지를 입력으로 사용하여 ResNet-50 기반 2D-CNN 모델을 구성하였다. 분석 결과, IE, GPR, PAUT 모델의 정확도는 각각 80.17 %, 75.32 %, 80.80 %로 나타났다. 각 기법의 파동 물리적 특성을 기반으로 탐지 가능한 손상 유형과 한계를 규명하였으며, 본 연구 결과는 교량 바닥판의 정량적 상태평가 및 멀티모달 융합 기반열화 예측 모델 개발의 기초자료로 활용될 수 있다.
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