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청구권자

청구권자 정보제공
과제번호 22CTAP-C164093-02
사업명 국토교통기술촉진연구사업
과제명 실시간 교량 동적거동 예측(처짐 오차 5%이내)을 위한 무인조사차량 기반 비접촉식 안전진단 기술 개발
주관연구기관 한양대학교산학협력단
분류 -   -   -
총 연구기간 2021-04-01 ~ 2022-12-31

총괄연구책임자

총괄연구책임자 정보제공
성명 KIM ROBIN EUNJU
소속 한양대학교산학협력단
전화번호 02-2220-0114

연구정보

연구정보 제공
연구개발개요 본 연구 과제는 도로교의 구조적 안전성 평가를 위한 스마트 교량진단 기술개발을 위해 「비접촉식 교량 안전진단을 위한 무인조사차량기반 교량 실시간 동적거동 및 처짐 예측 기술 및 센서플랫폼」을 개발함
- 제안연구는 도로교를 주행하는 무인조사차량 탑재용 스마트 센서플랫폼을 개발하고, 딥러닝 기술을 활용하여 계측데이터를 가공함으로써 외관조사와 내구성을 통합적으로 조사할 수 있는 핵심 기술을 개발함
- 개발되는 요소기술은 교면 안정성(예: 도로평탄성지수, IRI, 포트홀, 스폴링)과 노면 정보기반 교량의 내구성(고유진동수, 강성, 동적처짐)을 산출하며, 이를 실험실 규모의 실험을 통해 검증하고, 이후 현장 테스트베드에의 적용 및 실 조사정보와의 검증을 통해 연구의 최종목표를 달성하고자 함
최종목표 [최종목표] 비접촉식 교량 안전진단을 위한 무인조사차량기반 교량 실시간 동적거동 및 처짐 예측 기술 및 센서플랫폼 개발
최종목표 달성을 위한 교면조사와 교량 내구성 조사를 동시 수행하는 알고리즘 개발 및 무인조사차량 기반 센서플랫폼 개발을 위해 다음 3개의 핵심기술로 구성함

- 교면포장상태 평가를 위한 이미지기반 도로평탄성지수 추정 딥러닝기술개발
- 교면평탄성을 반영한 비접촉식 교량 내구성(실시간 처짐 및 동특성인자)모니터링 딥러닝 알고리즘 개발
- 교량 노면안전성과 내구성 동시 실시간 모니터링을 위한 무인조사차량 탑재용 통합 센서 플랫폼 개발 및 실증테스트베드 기술검증
연구내용 및 범위 제안연구는 도로교의 구조적 안정성을 실시간으로 평가하기 위한 무인조사차량기반 스마트 교량진단 기술을 개발하고자함
- [기술정의] 본 연구에서 주행차량은 교량 뿐 아니라 교면평탄도와 동적상호작용을 유발하기 때문에 교량의 동특성과 무관한 교면평탄성을 주행동특성에서 추출하는 기술을 개발한 뒤 교량의 동특성 및 응답을 예측하는 기술을 개발하며 무인조사차량을 활용하여 기술 검증을 수행함. 기술은 총 3개의 핵심기술로 분류하여 다음과 같이 연구 범위를 정의함

(핵심기술1) 교면상태평가를 위한 이미지 기반 교면평탄성지수(IRI) 추정 딥러닝 기술 개발
- 각 교량 노면포장등급(IRI)에 해당하는 교면모형제작을 통한 이미지기반 교면평탄성지수 추정 방법론 도출
- 교면모형 이미지에 대한 딥러닝 기초 데이터(Training Set) 데이터베이스 구축
- 2차원적 교면모형의 이미지로부터 3차원적 교면포장등급을 추정할 수 있는 딥러닝 모델 개발
- 교면상태등급을 알고 있는 Pilot 테스트베드에 대해 개발 모델 적용 및 검증을 통한 고도화

(핵심기술2) 교면평탄성을 반영한 비접촉식 교량 내구성(실시간 처짐 및 동특성)모니터링 기술 개발
- 교량과 노면 및 주행차량의 상호작용모델 분석을 통한 교량 동적응답과 교면평탄성 상관관계 도출
- 우리나라 도로교의 특성을 반영한 내구성저감 모니터링 인자 분석
- 주행차량 계측데이터(가속도, 이미지, 및 라이다)를 통합하여 교량 동적거동 모니터링 전략 개발
- 계측 데이터를 통해 교량의 동특성 및 처짐을 실시간 예측할 수 있는 머신러닝 모델 개발

(핵심기술3) 교량 노면안정성과 내구성을 동시 실시간 모니터링하기 위한 무인조사차량 탑재용 통합 센서플랫폼 개발 및 기술 검증
- 비접촉 교량 모니터링을 위해 멀티메트릭 데이터계측 및 전송이 가능한 주행차량 탑재용 센서플랫폼 개발
- 교면 안정성과 교량 내구성을 동시에 모니터링하기 위한 실시간 데이터 처리 알고리즘 개발
- 실내 실험실 규모 교량 및 모형주행차량 개발을 통한 개발 센서 플랫폼 및 데이터 처리 알고리즘 검증
- 유관기관 협력을 통한 개발 시스템의 테스트베드(서울시설공단 등 유관기관과의 테스트베드 활용에 대해 협의 완료됨) 검증 및 고도화

본 연구의 수행을 통해 ①이미지 기반 교면평탄성(IRI) 추정 딥러닝 기술(테스트베드 대비 추정 정확도 95%이상) ②교량 동특성 분석 기술(교량 고유주기 및 모드형상 예측 정확도 실내실험 대비 95%이상) ③ 무인조사차량 기반 실시간 모니터링을 위한 통합 센서플랫폼 기술(통신 데이터 전송 손실률 5%미만, 오인식율 5%이내)의 성과 도출이 예상됨

과재현황의 상세내용은
PC 또는 태블릿 화면을 통해 확인하실 수 있습니다.

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