인공 지능은 완벽하지 않습니다. 분야에 대한 지식이 엔지니어링의 핵심입니다.

그만큼 한국 건설 기술 연구원 (KICT) 케이블 제어를위한 피크 피킹을위한 완전 자동 방법 개발. 개발 된 방법은 방법의 신뢰성을 향상시킬 것입니다. 한국의 인천 대교와 마찬가지로 사장교는 전 세계적으로 효과적인 구조 시스템으로 큰 주목을 받고 있습니다. 이와 관련하여 새로 개발 된 케이블 모니터링 시스템은 사장교의 필수적이고 효과적인 유지 보수 방법이되었습니다. 앵커 케이블의 구조적 무결성으로 인장 강도 및 감쇠비가 효과적인 조치로 널리 사용되었습니다.

진승섭 박사가 이끄는 KICT의 연구팀은 사전 준비와 사람의 조작없이 모델 주파수를 안정적이고 유연하게 추출 할 수있는 완전 자동화 된 피크 선택 방법을 개발했습니다. 개발 된 방법은 앵커 케이블의 물리적 특성을 기반으로 현장 지식을 사용합니다. 물리적 특성에 관계없이 모든 고정 케이블에 적용 할 수 있습니다. 따라서 고정 케이블의 인장력과 감쇠비를 추정하는 것은 완전히 자동화되어 있습니다.

수년 동안 진동 방식은 복잡한 장치의 설치 및 보정이 필요하지 않기 때문에 앵커 케이블을 모니터링하는 비용 효율적인 방식으로 널리 채택되었습니다. 진동 방식은 가속도계를 앵커 케이블에 간단하게 설치하기 때문에이 방식은 사용 중이 든 내장형이든 모든 고정 케이블에 적용 할 수 있습니다. 가속도계로 진동 신호를 측정하면이 신호는 시간 영역에서 주파수 영역의 에너지 스펙트럼 (PSD) 강도로 변환됩니다. 진동 방법을 사용하여 인장 강도와 감쇠비를 추정하기 위해 피크 선택 방법을 통해 일반적인 주파수 (PSD의 피크)를 추출합니다.

전통적으로 인간은 수동으로 피크를 선택하여 조절 된 주파수를 설정합니다. 그러나이 방법은 작업자 편향, 오류 및 피로의 영향을받습니다. 즉, 인적 오류가 발생합니다. 결과적으로 실시간 및 장기 모니터링 모두에서 수동 피크 선택을 어렵게 만듭니다. 몇 가지 자동 피크 선택 방법은 PSD에서 미리 정의 된 임계 값보다 큰 피크, 미리 설정된 주파수 간격 내의 로컬 최대 포인트 PSD, 더 빠른 R-CNN 변형 및 YOLO와 같은 딥 러닝 기반 객관적 감지로 감지 된 피크를 선택하여 구현됩니다. (이하 “딥 러닝 방법”이라 함).

그러나 이러한 접근 방식은 미리 결정된 진폭, 주파수 기간 및 훈련 과정을 사람이 조작해야합니다. 또한 최적의 설정은 조건에 따라 다릅니다. 이러한 맥락에서 이러한 방법은 인간의 사전 준비 및 처리없이 피크 피킹을위한 완전 자동화 된 방법으로 간주 될 수 없습니다.

Jin 박사는 “고정 케이블은 뛰어난 물리적 특성을 가지고 있습니다. 안정화 케이블의 일반적인 주파수는 높은 진폭에서 주기적으로 또는 준 주기적으로 나타납니다.이 분야에 대한 지식을 즐기기 위해 다른 분야에서 적합한 방법을 찾을 수 있습니다. 심장 박동은 심전도 신호에주기적인 피크를 생성합니다. “심박수와 실시간으로 주기적 피크를 계산하여 심박수를 계산할 수 있습니다. 생의학 분야는 주기적 피크 분석의 전문 분야 중 하나입니다. 다음 방법 중 하나를 채택 할 수 있습니다. 일반적인 주파수의 주기적 특성을 활용하는이 전문 분야.

개발 된 방법을 개념화 할 때 연구팀은 다른 분야에서 가장 적합한 방법을 선택하기위한 몇 가지 기준을 설정했습니다. 첫째, 사용자가 사전 정의 할 과도한 매개 변수가 필요하지 않습니다. 둘째, 잡음 및 신호 변화에 대해 상당히 견고해야합니다. 셋째, 거의 모든 사람이 실시간으로 계산의 복잡성과 비용을 감당할 수 있어야합니다. 이 세 가지 기준을 바탕으로 연구팀은 생물 공학 및 뇌, 라만 분광계 및 통계 공정 제어와 같은 다른 분야에서 세 가지 알고리즘을 선택했습니다. 각 방법은 원래 분야의 특정 목적에 따라 개발 되었기 때문에 연구팀이 연구 시너지를 가속화하기 위해 설계했습니다.

새로 개발 된 방법은 한국의 사장교 3 개 (총 60 개 데이터 세트)에서 실제 앵커 케이블을 사용하여 평가되었습니다. 제안 된 방법은 대규모 딥 러닝 방법과 비교됩니다. 실제 피크의 특성이 훈련 데이터의 피크 특성과 ​​다른 경우 딥 러닝 방법이 제대로 작동하지 않습니다. 실험 결과, 실제 PSD 특성에 관계없이 개발 된 방법이 잘 작동하는 것으로 나타났습니다. 또한 정확성과 내구성 측면에서 최신 방식을 능가합니다. 전제 조건이 필요하지 않습니다. 마지막으로 컴퓨팅 비용이 너무 저렴하여 (표준 개인용 컴퓨터에서 0.5 초 미만) 저가형 스마트 센서에 통합 할 수 없습니다.

진 박사는 “엔지니어링에서 가장 중요한 요소는 분야에 대한 지식입니다. 우리의 문제를 정의하고 적절한 솔루션을 개발하는 데 도움이 될 수 있습니다. 우리의 방법을 일반화 및 개선을 위해 다른 필드 데이터에 적용 할 것입니다. 프로세스는 내재적이며 매우 중요합니다. 우리의 방법이 시스템 모니터링을 향한 한 걸음을 내딛는 데 도움이되기를 바랍니다. “독립적입니다.”

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한국 건설 기술 연구원 (KICT) 건설 및 국토 행정 분야의 원천 및 실무 기술을 개발하여 대한민국 건설 산업의 발전과 국가 경제 성장에 기여하기 위해 설립 된 정부 지원 연구 기관입니다.

이 연구 프로젝트는 한국 정부가 자금을 지원하는 한국 연구 재단 (NRF)에서 지원합니다. (MSIT). (번호 2020R1C1C1009236). 이 연구의 결과를 설명하는 기사는 건설 자동화, 토목 분야의 국제 유명 잡지 (IF : 5.669, JCR보다 2.239 % 높음).

저널 논문

Jane et al. (2021), 사장교의 케이블에 대한 독립 모니터링 시스템을위한 완전 자동 피크 피킹 방법, 건설 자동화, Vol. 126, 103628; https : //공명합니다.사슴 /10.1016 년제이.autcon.2021.103628