동바리 가새재 설치를 고려한 딥러닝 기반 센서 위치 선정

초록

본 연구는 가새재 설치 유형을 고려한 시스템 동바리의 구조적 결함을 모사해 손상시나리오를 설계하고, 이에 따라 동적하중에 대한 가속도 및 경사의 시계열 데이터를 각 연결부에서 수집하였다. 수집된 데이터 학습을 통해 가장 성능이 좋은 곳을 최적 센서 위치로 선정하여 딥러닝 기반 손상 탐지를 수행하였다. 그 결과 최적 센서 위치 기반 모든 가새재 설치 유형에서 Accuracy 최소 92% 이상으로 우수한 성능을 보였으며, 이를 통한 최적 센서 위치 기반 계측 데이터 수집을 통한 시스템 동바리의 안전성을 모니터링이 가능해질 것으로 판단된다.