인공지능 기반 구조물 안전관리 예측 시스템
Artificial Intelligence-based Structural Safety Management Prediction System
0
조회
0
다운로드
2
인용
0
참고문헌
키워드
초록
구조물에도 실시간으로 안전 상태를 모니터링할 수 있는 센서를 설치하고 비상 상황을 판단하기 위한 센서 또는 감지기가 설치되며, 실시간 보고되는 데이터를 분석하여 안전진단 기준법과 비교하여 관리하는 시스템들이 개발되고 있다. 이렇게 개발된 시스템들로 실시간 구조물의 안전 상태를 어느 정도 파악이 가능하게 되어 구조물 운영과 유지에 사용되고 있어 구조물의 현재 안전 상태는 판단할 수 있지만, 미래 예측 운영상의 진화된 안전은 보증받지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 구조물 안전관리 시스템에 인공지능을 적용하여 구조물의 현재 안전 상태뿐만 아니라 가까운 미래에서 먼 미래까지의 구조물의 안전 상태를 예측하여 안전사고를 예방하는 방법을 설계 및 구현하였다. 미래의 구조물 불안정 상태를 예측하여 사전 안전진단 지시 및 보수, 보강 작업의 진행을 통해 구조물의 유지, 보수, 안전관리가 수월하게 되고, 공공, 민간 시설물의 거동과 상태 정보를 통한 안전, 안심 정보를 생산 공유함으로써, 국민의 재산 피해를 최소화하고 국가 안전대책 정책에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.
Abstract
A sensor and detector that can monitor the safety status in real time has been installed in the structure to determine an emergency situation. Systems have been developed that analyze the data coming from the sensor and the detector and compare it with the safety diagnosis standard method and manage it. With the developed system, it is possible to understand the state of the structure in real time to some extent, and it is contributing to the safety of the structure. However, these existing systems can determine the current safety state of a structure, but cannot predict the state of the structure in the future. Therefore, in this paper, by applying artificial intelligence to the existing structural safety management system, it is possible to not only understand the current safety status of structures, but also to predict the safety status of structures from the near future to the distant future to prevent safety accidents in advance. Predicting the instability of a structure in the future makes it easier to maintain, repair, and manage the structure through safety diagnosis instructions, repairs, and reinforcement work. The system of this paper will be able to minimize damage to public property and contribute to national safety policy by producing and sharing safety and security information through the status information of public and private facilities.
참고문헌 (15)
- "Ministry of land infrastructure and transport(Building life history management system)"[URL]
- 강세연, "기존기법과 ARIMA기법을 활용한 최종 침하량 예측에 관한 비교 연구", 한국지반환경공학회 논문집, 20(10), pp.29~38 (2019), 한국지반환경공학회[DOI]
- S. J. Kim, "Influence of groundwater level variation on the adjacent ground through laboratory model test", Proceedings of the conference of korean society of civil engineers, pp.123~124 (2018)
- 손민혁, "BERT 마스크 언어 모델을 활용한 내부자 위협행위 탐지", 한국지식정보기술학회 논문지, 17(4), pp.703~714 (2022), 한국지식정보기술학회[DOI]
- 김태헌, "구조물의 안전성 모니터링을 위한 통계", 확률기반 적응형 임계치 설정 알고리즘 개발, 2016, pp.20(4), 1~8[DOI]
- Y. Kim, "Current satus of old building and future tasks", National Assembly Research Service, 133 (2020)
- K. H. Moon, "Construction of structure health monitoring systems for action after disaster", Magazine of the korea concrete institute, 31(6), pp.62~65 (2019)
- L. Poluzzi, "Monitoring of the garisenda tower through GNSS using advanced approaches toward the frame of reference stations", Journal of cultural heritage, 38, pp.231~241 (2019)
- 김경배, "머신러닝 기반의 화재 피해 예측 모델 비교 - 재산피해와 인명피해를 중심으로", 한국지식정보기술학회 논문지, 17(4), pp.647~655 (2022), 한국지식정보기술학회[DOI]
- S. K. Hong, "Design and impleentation of bridge monitoring system based on web", Journal of knowledge information technology and systems, 6(2), pp.129~134 (2011)
- T. Fischer, "Deep learning with long short-term memory networks for financial market prection", FAU discussion papers in economics, 11, pp.310~342 (2017)
- Kerang Cao, "Reagent Cabinet Management System Using Danger Priority", Journal of Information and Communication Convergence Engineering, 15(4), pp.227~231 (2017), 한국정보통신학회[DOI]
- 연상호, "GNSS 기반의 정밀측위 및 미세변위 모니터링 개발", 한국인터넷방송통신학회 논문지, 17(3), pp.145~152 (2017), 한국인터넷방송통신학회[DOI]
- C. Perera, "A Knowledge-based resource discovery for internet of Things", Knowledge-based Systems, 109, pp.122~136 (2016)
- Y. Xugang, "A note on the connection between the primal-dual and the A* algorithm", International journal of operations research and information systems, 1(1), pp.73~85 (2010)