| 3차년도 |
CTE 1:3D 모델과 실제 구조물과의 오차: 6 mm최소 Pixel Resolution: 500 μmCTE 2:대상 구조물의 외관 손상 유형 중 분류 개수: 4 종손상 분류 오차율: 5 %
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● (CTE1) 인공지능 기반의 초고해상도 3D 디지털 모델 구축 기술 개발: 비전 이미지 및 LiDAR 스캐닝 기반의 융합 센싱을 통해 대상 시설물의 3D 디지털 모델을 구축하고, 인공지능 기반의 Image Enhancement 알고리즘을 개발/적용하여 미세 손상 추출이 가능한 초고해상도 디지털 3D 모델 구축▶데이터 융합 알고리즘 개발-문헌조사를 통한 기존 개발 기술 검토-비전 이미지 및 LiDAR 스캐닝 데이터 동시 취득 시스템인 융합 데이터 센싱 시스템 구축 -정밀 3D 디지털 모델의 구축을 위해 Feature control기반의 Stitching 기법을 개발하고 매칭 파라미터를 최적화-정밀 데이터 융합을 위한 Point Cloud 데이터 및 비전 이미지 간 정합 파라미터 산출▶인공지능 기반 Image Enhancement 네트워크 구축-문헌조사를 통한 학습 파라미터 스터디 수행-손상 별 학습 데이터 구축 수행-Low resolution image에서 High resolution image로 복구시키는 과정을 반복학습함으로써 Image Enhancement 수행을 위한 네트워크 개발● (CTE2) 인공지능 기반의 다중 손상 자동 분류 기술 개발: 구축된 초고해상도 3D 디지털 모델로부터 발생한 다중 손상을 자동으로 추출 및 분류하는 기술▶다중 손상 분류 알고리즘 개발-문헌조사를 통한 고위험군 손상 종류 선정 -다중 손상 분류를 위한 인공지능 네트워크 개발▶다중 손상 분류 네트워크 구축을 위한 학습 데이터 수집-웹 Scraping을 통한 학습 데이터 수집-학습 데이터의 손상 최적 데이터 증강 기법 개발-데이터 검수 및 라벨링을 통한 학습 데이터 최적화 수행● (CTE3) 무기저 손상 정량화 및 외관조사망도 매핑 기술 개발: 자동 검출/분류된 손상에 대해 측정 거리정보 및 시설물 표면 수기 표시 등의 기저 데이터 없이 Point Cloud 데이터 매핑을 통해 손상을 자동으로 정량화, 나아가 정량화 데이터를 초고해상도 3D 디지털 모델에 정밀하게 매핑함으로써 초고해상도 3D 외관조사망도 구축▶ 해당 없음- 해당 없음● (CTE4) 인공지능 기반의 손상 전파 예측 기술 개발: 시계열 디지털 외관조사망도 축적 데이터를 활용하여 유지보수 적정 시기를 예측하기 위한 인공지능 기반의 손상 전파 예측 요소 기술 개발▶손상 전파 예측 알고리즘 개발-문헌조사를 통한 손상 전파 예측 기술 검토-손상 전파 예측 알고리즘 개발을 위한 인공지능 네트워크 구축-피로 균열 시험 수행 및 시계열 데이터 수집
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| 연구성과 |
기술적 기대성과 |
SOC 손상 정보 수집 및 평가의 자동화전문가의 주관적 판단에 따른 진단에서 벗어나 객관적 근거를 바탕으로 한 손상 평가로 신뢰도 확보3D 디지털 모델링 기반 외관조사망도 제시를 통한 체계적인 SOC 유지 관리 수행시계열 누적 데이터를 활용하여 구조물 유지관리 시점예측을 위한 원천 기술 확보 SOC 자동화 유지관리를 위한 원천 기술을 확보함으로써 다양한 산업분야에 확장 적용 가능유지관리 Digital Twin 모델의 원천 기술 확보
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| 사회 경제적 파급효과 |
전문 인력의 시간 및 노동력 소요 감축: 오정고가교 외 20개소 교량 안전점검 시, 기술 적용 전후 약 10배 이상의 시간 및 노동력 소요 감축 예상 -기술 적용 전 소요 비용: 약 4 억원, 소요 인원: 약 600 명, 소요 시간: 약 3 개월 -기술 적용 후 (예상) 소요 비용: 약 1 억원, 소요 인원: 약 60 명, 소요 시간: 약 3 일유지관리 분야의 새로운 기술 창출사회 기반 시설물의 안전성 확보로 국민 불안 해소 및 안전 대한민국 건설관련 기술에 대한 대외 의존도 감소사후복구 방식에서 사전예방 방식으로의 패러다임 전환BIM기반의 분석기법과 효율적인 운영관리를 활용한 새로운 건축물/대형시설물 안전 관리신(新) 시장 창출 가능성 확보 및 신규 전문 일자리 창출
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| 활용방안 |
◈ 최종 성과물의 활용 방안3D 디지털 외관조사망도의 BMS, FMS, PMS 등 현행 유지관리시스템과의 연계를 통해 정밀한 시설물 상태 평가 자료 확보공공 및 민간 시설물 관리주체의 점검 및 진단 자동화 요소 기술로 활용시계열 상태 평가 자료를 기반으로 시설물 유지보수 적정 시기 예측에 활용시설물 유지관리 원천 기술 확보를 통한 국외 기술 역수출시설물 관리 전문가 및 학생 교육 등 인력 양성에 활용4차 산업 혁명에 부합하는 신(新) 시장 창출 및 신규 일자리 창출◈ 연구성과물별 활용방안인공지능 기반 초고해상도 3D 디지털 외관조사망도 구축 시스템: 기술 이전 및 벤쳐 창업, 시스템/소프트웨어 판매시스템 활용 매뉴얼: 기술 지도 및 이전인공지능 기반 손상 전파 예측 소프트웨어: 기술 지도 및 이전
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