Open Access System for Information Sharing

Login Library

 

Conference
Cited 0 time in webofscience Cited 0 time in scopus
Metadata Downloads

딥러닝 기반 구조물 안전을 위한 손상확률 예측 모니터링 시스템

Title
딥러닝 기반 구조물 안전을 위한 손상확률 예측 모니터링 시스템
Authors
정의한김경영서영주김경준
Date Issued
2020-08-13
Publisher
한국통신학회
Abstract
최근 경주와 포항의 지진 발생 이후, 구조물 노후화 정도와 구조물 붕괴 위험도의 사전 탐지 및 피해 대응을 위한 구조물 건전성 모니터링(SHM, Structural Health Monitoring) 기술이 주목을 받고 있다. 본 논문에서는 구조물의 센서 데이터와 1-D CNN 모델을 이용하여 구조물 건전성 모니터링을 수행하고, 구조물 건전성 모니터링에 IoT를 결합하여 딥러닝 기반 구조물 손상확률(PoD, Probability of Damage) 예측 시스템을 제안한다. 1-D CNN 모델을 활용한 구조물 손상확률 예측 모델에서는 구조물 센서 데이터를 프레임 단위로 나누어 예측 속도를 빠르게 하였고, 전체 프레임들의 손상확률 평균으로 결과를 산출하여 예측 정확도를 개선하였다. 이를 활용하여, 제안한 시스템은 구조물 유지 보수에 대한 의사결정 지원 및 사전 경보 등을 통하여 지진과 같은 재난으로부터 발생하는 피해를 최소화하는 분야에 적용할 수 있다.
URI
https://oasis.postech.ac.kr/handle/2014.oak/104152
ISSN
2383-8302
Article Type
Conference
Citation
2020년도 한국통신학회 하계종합학술발표회, 2020-08-13
Files in This Item:
There are no files associated with this item.

qr_code

  • mendeley

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.

Related Researcher

Researcher

서영주SUH, YOUNG JOO
Grad. School of AI
Read more

Views & Downloads

Browse