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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.10
- 수록면
- 614 - 619 (6page)
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In this study, we propose a novel method for detecting defects in concrete structures using the sound and force signals from hammering tests. In recent years, the aging of concrete structures has become a significant issue for social infrastructure. Hammering inspection is one of the most widely used non-destructive testing methods for detecting defects in concrete. Although unsupervised methods for defect detection that do not require training machine learning models have been proposed, they essentially only allow for the clustering of hammering sounds, without indicating whether the clusters consist of healthy or defective hammering sounds. In this study, we propose a novel method to calculate the likelihood of defects in each cluster. This method identifies defect clusters based on the characteristic that defect areas generate higher sound energy during hammering tests. Experiments were conducted using multiple concrete specimens, including those with delamination and void, to validate the proposed method. The proposed method was able to identify defect clusters effectively and demonstrated high performance for defect detection.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. PROPOSED METHOD
3. EXPERIMENT
4. RESULTS
5. DISCUSSION
6. CONCLUSION
REFERENCES
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