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2022년 12월 18일 (일) 17:37 판

프로젝트 개요

기술개발 과제

국문 : 건설 분야 빅데이터 및 딥러닝 활용방안 연구

영문 : A Study on the Utilization of Big Data and Deep Learning in Construction Field

과제 팀명

스마트하조

지도교수

문영일 교수님

개발기간

2022년 9월 ~ 2022년 12월 (총 4개월)

구성원 소개

서울시립대학교 토목공학과 2019XXX0** 윤**(팀장)

서울시립대학교 교통공학과 2018XXX0** 고**

서울시립대학교 토목공학과 2017XXX0** 유**

서울시립대학교 토목공학과 2017XXX0** 이**

서론

개발 과제의 개요

개발 과제 요약

토목건설 분야는 다른 분야에 비해 IT 기술의 적용이 상대적으로 늦은 편이다. 그 이유는 건설 분야는 세부 공정이 매우 복잡할 뿐만 아니라 예측하기 어려운 점이 많기 때문이다. 기존의 측정방식을 이용해 각각의 대상 콘크리트에 대해 반복적인 측정을 하게되면 비용적, 시간적 소모가 크며, 특히 구조물의 안전진단시 매 진단마다 긴 측정과정을 반복해야 한다.

그 중에서도 가장 먼저 딥러닝을 적용하려는 움직임이 시작된 곳은 가까운 미래에 심각한 인력 부족과 생산성 향상 문제에 직면하게 될 건설현장의 유지관리 분야로, 노동 집약적인 안전관리 및 건전성 평가에 딥러닝을 적용한 자동화 시스템을 도입하였을 때의 효과가 직관적이다.

콘크리트 강도측정방식은 크게 실험적 방법과 비파괴적 시험의 두 가지 방식으로 이루어져 왔다. 실험적 방법은 샘플링된 콘크리트에 대해 직접 압축력을 가해 압축강도를 실험하는 방식이 대표적이며, 비파괴적 방법은 표면을 타격하여 강도를 측정하는 반발경도법과 콘크리트를 통과하는 음파의 속도를 통해 강도를 측정하는 초음파법이 대표적이다. 이러한 두 가지 방식 모두 콘크리트 미세구조를 직접적으로 반영하지 않고 물리적인 측정값을 도출해내 강도를 판단하는 방식이다. 콘크리트 특성상 그 강도는 내부 미세구조가 결정하는데, 내부구조와 강도의 상관관계에 대한 학술적 연구는 많이 진행되어 왔지만 실무에서 강도를 측정할 때에 적용되진 못한다.

최근 콘크리트분야에 딥러닝기술이 발전하여 CT기법과 연계된 연구들이 진행되고 있는 추세이다. 하지만 실무에서의 강도측정은 여전히 이전의 방식들에 의해 이루어지고 있다. 따라서 CT기법과 딥러닝의 연계를 통해 자동화된 콘크리트 강도측정 프로세스를 구축하여 기존 측정방식의 비용적, 시간적 소모를 감소하고자 한다.

개발 과제의 배경

내용

개발 과제의 목표 및 내용

내용

구성원 및 추진체계

내용

설계

설계사양

제품의 요구사항

내용

설계 사양

내용

개념설계안

내용

이론적 계산 및 시뮬레이션

내용

상세설계 내용

내용

결과 및 평가

완료 작품의 소개

프로토타입 사진 혹은 작동 장면

내용

포스터

내용

완료작품의 평가

내용

향후계획

내용

특허 출원 내용

내용

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 ===개발 과제의 개요===
 ====개발 과제 요약====
-내용
+*토목건설 분야는 다른 분야에 비해 IT 기술의 적용이 상대적으로 늦은 편이다. 그 이유는 건설 분야는 세부 공정이 매우 복잡할 뿐만 아니라 예측하기 어려운 점이 많기 때문이다. 기존의 측정방식을 이용해 각각의 대상 콘크리트에 대해 반복적인 측정을 하게되면 비용적, 시간적 소모가 크며, 특히 구조물의 안전진단시 매 진단마다 긴 측정과정을 반복해야 한다.
+*그 중에서도 가장 먼저 딥러닝을 적용하려는 움직임이 시작된 곳은 가까운 미래에 심각한 인력 부족과 생산성 향상 문제에 직면하게 될 건설현장의 유지관리 분야로, 노동 집약적인 안전관리 및 건전성 평가에 딥러닝을 적용한 자동화 시스템을 도입하였을 때의 효과가 직관적이다.
+*콘크리트 강도측정방식은 크게 실험적 방법과 비파괴적 시험의 두 가지 방식으로 이루어져 왔다. 실험적 방법은 샘플링된 콘크리트에 대해 직접 압축력을 가해 압축강도를 실험하는 방식이 대표적이며, 비파괴적 방법은 표면을 타격하여 강도를 측정하는 반발경도법과 콘크리트를 통과하는 음파의 속도를 통해 강도를 측정하는 초음파법이 대표적이다. 이러한 두 가지 방식 모두 콘크리트 미세구조를 직접적으로 반영하지 않고 물리적인 측정값을 도출해내 강도를 판단하는 방식이다. 콘크리트 특성상 그 강도는 내부 미세구조가 결정하는데, 내부구조와 강도의 상관관계에 대한 학술적 연구는 많이 진행되어 왔지만 실무에서 강도를 측정할 때에 적용되진 못한다.
+*최근 콘크리트분야에 딥러닝기술이 발전하여 CT기법과 연계된 연구들이 진행되고 있는 추세이다. 하지만 실무에서의 강도측정은 여전히 이전의 방식들에 의해 이루어지고 있다. 따라서 CT기법과 딥러닝의 연계를 통해 자동화된 콘크리트 강도측정 프로세스를 구축하여 기존 측정방식의 비용적, 시간적 소모를 감소하고자 한다.
 ====개발 과제의 배경====
 내용