Auto-Encoder 기반 PSC교 텐던 손상 추정을 위한 다중데이터 활용 방안

초록

일반적으로 텐던의 경우 콘크리트 내부에 위치하여 손상이 일어나도 파악하기가 쉽지 않다. 이를 위해 본 연구에서는 교량의 다중데이터를 이용하여 텐던 손상을 추정하고자 하였으며, 이에 딥러닝 중 하나인 Auto-Encoder를 이용하고자 하였다. 교량의 손상 추정에 이용하고자 하는 데이터는 교량의 다중데이터들이며, 하중에 큰 영향을 받는 다중데이터의 특성 상 교량에 재하되는 하중의 위치를 알게 되면 손상추정에 더욱 도움을 줄 수 있을 것이라 판단하여 하중 데이터도 함께 이용하고자 하였다.