머신러닝을 이용한 정적 변형률 기반 철도교 손상탐지 모델 설계

초록

구조물의 노후화로 인한 유지관리에 관심이 증대해짐에 따라 Structual Health Monitoring(SHM) 시스템의 기반 중 하나로 다양한 구조물 손상탐지(Damge detection)기법들이 제시되고 있다. 본 연구는 정적 변형률 응답 데이터를 적용하여 AI 기술의 머신러닝 기법으로 구조물의 국부적인 손상 위치를 추정하는 개선된 학습모델을 개발하는 것을 목적으로 한다.