인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
DBpia AI
AI 에이전트
AI 아이디어
AI 리더
AI 뷰어
Citeasy
크롬 서지관리 다운로드
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2025.12
- 수록면
- 19 - 30 (12page)
이용수
초록· 키워드
교량을 비롯한 핵심 사회기반시설의 노후화는 전 세계적으로 심화되고 있으며, 이에 따른 구조 건전성의 장기적 모니터링 및 안전 관리의 필요성이 증대되고 있다. 기존의 접촉식 센서 기반 계측이나 무인항공기(드론)를 활용하는 방식은 높은 정확도를 제공하지만, 설치 및 유지관리 비용, 국소 계측의 한계, 그리고 장기간 운용의 제약으로 인해 광범위한 적용에 어려움이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위한 대안으로, 광범위하게 보급된 CCTV 인프라를 활용하는 새로운 변위 모니터링 방법론을 제안한다. 제안된 기법은 CCTV 영상에서 디지털 이미지 상관법(Digital Image Correlation) 기반의 특징(Feature)을 추출하고, 이를 시계열 데이터로 변환한 후, Long Short-Term Memory(LSTM) 및 Gated Recurrent Unit(GRU)과 같은 딥러닝 모델을 적용하여 교량의 미소 변위를 추정한다. 실제 교량에서 취득한 영상을 대상으로 제안된 방법론의 성능을 검증한 결과, 접촉식 변위계로 측정한 실제 변위 데이터와 RMSE 기준 0.1116mm 의 매우 적은 오차를 보이는 것을 확인하였다. 본 연구는 기존 모니터링 방식의 기술적, 경제적 단점을 보완하고, 이미 구축된 사회적 자산인 CCTV 인프라를 교량 안전 관리에 적극적으로 활용할 수 있는 새로운 방향을 제시한다는 점에서 학술적, 실용적 의의를 가진다.
#Structural health monitoring
#Deep learning
#computer vision
#Displacement measurement
#Bridge safety management
#Digital image correlation
상세정보 수정요청해당 페이지 내 제목·저자·목차·페이지정보가 잘못된 경우 알려주세요!
목차
- ABSTRACT
- 요지
- 1. 서론
- 2. 연구 방법 및 절차
- 3. 실험
- 4. 결론
- References
참고문헌
참고문헌 신청최근 본 자료
