본 연구는 3개의 세부그룹으로 구분되어, 1) 4D 포렌식 기반 하부공간 안전관리 기술 개발, 2) 디지털포렌식 기반 상부구조 초정밀진단 및 안전관리 기술 개발, 3）물인프라 통합 포렌식 및 첨단 넥서스 구축 기술 개발의 내용을 포함한다. 본 연구에서는 인프라 관련 재난예측을 위한 사전탐지기술로부터, 정밀진단에 의한 사후 감식, 재난 재현 및 역추적 기술, 재발방지를 위한 대책 및 보강기술, 그리고 인프라의 성능향상기술까지 포함하여, 4차산업 기술을 활용한 건설중심의 융·복합 연구를 수행하고자 하였으며, 그룹별 연구내용은 다음과 같다. 1그룹) 4D 포렌식 기반 하부공간 안전관리 기술 개발 1-1: 다중센서 융합기반 지반재해 사전 및 사후 무인감식기술 개발 1-2: 시공간계열 데이터 기반 인공지능 연계 지반거동 해석 및 평가 기술 개발 1-3: 빅데이터 기반 지반재해 포렌식 플랫폼 및 환류 시스템 개발 2그룹) 디지털포렌식 기반 상부구조 초정밀진단 및 안전관리 기술 개발 2-1: 노후 구조·비구조 부재 성능 및 재해 위험 초정밀 융합 포렌식 진단기술 개발 2-2: 콘크리트 복합열화를 고려한 디지털포렌식 구조물 내구성능평가 플랫폼 개발 2-3: 무인비행체 및 다중센싱기반 초고해상도 구조물 외관정보 획득 및 상태평가기술 개발 2-4: 융합포렌식기반 재해감지 및 CPS 기반 붕괴시뮬레이션 기술 개발 3그룹) 물인프라 통합 포렌식 및 첨단 넥서스 구축 기술 개발 3-1: 포렌식 기반 분산형 물관리/물순환 기술 개발 3-2: 물인프라 비접촉 포렌식 기술 기반 분산형 수처리 기술 개발 3-3: 물인프라 시설물 포렌식 기술 기반의 실시간 모니터링 기술 개발 3-4: 실시간 원격 빅데이터 기반 라이프라인 포렌식 기술 개발

건물 포렌식 기술은 AI 기반으로 열화상 이미지를 분석하여, 건물을 정확하고 신속하게 안전진단 하는 기술이다. 다양한 건축물이 존재함에 따라 다음과 같이 5단계로 촬영 대상(부재)를 선정한다. <콘크리트 균열(2D 형상) - 콘크리트 균열(3D 형상) - 강재의 용접 및 볼트 접합부 - 마감 처리된 구조체 - 실제 건축물> 콘크리트 균열, 강재 접합부 결함은 온도, 습도, 풍속, 태양입사각 등 외부 환경 요인에 의해서 결함부 주변의 온도 분포가 다르게 나타난다. 따라서 결함부가 정량화된 실험체를 열화상 카메라로 촬영하여 다양한 외부 요인과 실험체 특성을 수반한 데이터를 수집할 수 있다. 연구는 열화상 카메라를 기반으로 균열 및 결함부를 측정하며, 3D 스캐너 등과 같은 실화상 이미지를 동시 촬영해 결함부 데이터 수립 및 예측을 원활히 할 수 있도록 한다. 촬영은 건축물의 접근성에 따라 UAV(무인비행체)를 이용하여 진행할 예정이다. 촬영 이후, 이미지 형태로 저장된 데이터를 AI 기법(Machine Learning)을 통해 분석하기 위해 분류 및 정리 작업을 진행하며 이미지에서 Machine Learning에 적용될 유효 이미지와 변수로 지정될 실험체의 특성 혹은 외부 환경요인을 같이 정리한다. 이 과정에서 이미지 기반 Big Data화를 시킬 수 있다. 빅데이터화 된 이미지들을 1차년도에 개발한 AI 기법에 대입하여 건축물의 손상도를 확인 및 진단을 한다. 이후 실제 건축물에 위와 같은 Forensic 기술을 적용시켜 기존 안전진단의 결과와 비교와 함께 건축물의 손상부에 대한 정확한 안전진단 및 기술 검증을 한다. 최종적으로 기존의 안전진단과의 비교 및 검증을 토대로 기술을 보완하여 건축물 손상 Forensic 기술을 완성한다. ① 콘크리트 균열 폭과 깊이(2D)에 대한 열화상 이미지 Big Data화 및 Machine Learning 기법 개발 - 균열의 폭, 길이를 정량화하여 제작된 콘크리트 실험체 균열부를 촬영하여 폭과 깊이에 따른 열화상 이미지 Big Data화 - 건축물 손상평가 알고리즘에 최적화된 Machine Learning을 활용하여 AI 기법 개발 ② 콘크리트 형상(3D)에 대한 열화상 이미지 및 3D 스캐너 Big Data화 및 AI 기법 보완 - 균열의 3차원 형상을 정량화하여 제작된 콘크리트 실험체 균열부를 촬영하여 균열 폭과 깊이에 따른 열화상 이미지, 3D 스캐닝 Big Data화 ③ 강재 용접 및 볼트 접합부 열화상 이미지 및 3D 스캐너 Big Data화 - 용접부 결함(오버랩, 크랙, 언더컷 등)을 인위적으로 모사한 실험체를 촬영하여 결함에 따른 열화상 이미지 Big Data화 - 볼트 불완전 체결 정도에 따른 실험체를 촬영하여 열화상 이미지 Big Data화 ④ 마감 처리된 구조체 열화상 이미지 Big Data화 - 마감 처리된 용접부 결함, 볼트 불완전 체결 실험체를 촬영하여 마감 처리된 결함에 따른 열화상 이미지 Big Data화 - 균열 위에 마감처리된 콘크리트 실험체를 촬영하여 마감 처리된 결함에 따른 열화상 이미지 Big Data화 ⑤ 실제 건축물 적용하여 기술 검증 및 완성 - 실제 결함이 있는 대상 건축물에 건축물 손상 Forensic 기술을 적용하여 기존 안전진단 결과와 비교, 검증 - 비교, 검증한 내용을 토대로 기술을 보완하여 최종적으로 완성

AI를 활용한 열화상 이미지 기반 건물 포렌식 기술은 외부 환경요인으로 인해 발생한 건물 손상부위의 온도분포를 Big Data화한 후, Machine Learning을 활용한 열화상 이미지 Big Data를 분석하여 건물의 손상 정도를 평가 및 도출하는 미래지향형 안전진단 기술이다. Big Data기반으로 도출되는 손상 정보는 객관적이며 신뢰성이 높고 UA...

건물 포렌식 기술은 AI 기반으로 열화상 이미지를 분석하여, 건물을 정확하고 신속하게 안전진단 하는 기술이다. 다양한 건축물이 존재함에 따라 다음과 같이 5단계로 촬영 대상(부재)를 선정한다. <콘크리트 균열(2D 형상) - 콘크리트 균열(3D 형상) - 강재의 용접 및 볼트 접합부 - 마감 처리된 구조체 - 실제 건축물> 콘크리트 균열, 강재 접합부 결함은 온도, 습도, 풍속, 태양입사각 등 외부 환경 요인에 의해서 결함부 주변의 온도 분포가 다르게 나타난다. 따라서 결함부가 정량화된 실험체를 열화상 카메라로 촬영하여 다양한 외부 요인과 실험체 특성을 수반한 데이터를 수집할 수 있다. 연구는 열화상 카메라를 기반으로 균열 및 결함부를 측정하며, 3D 스캐너 등과 같은 실화상 이미지를 동시 촬영해 결함부 데이터 수립 및 예측을 원활히 할 수 있도록 한다. 촬영은 건축물의 접근성에 따라 UAV(무인비행체)를 이용하여 진행할 예정이다. 촬영 이후, 이미지 형태로 저장된 데이터를 AI 기법(Machine Learning)을 통해 분석하기 위해 분류 및 정리 작업을 진행하며 이미지에서 Machine Learning에 적용될 유효 이미지와 변수로 지정될 실험체의 특성 혹은 외부 환경요인을 같이 정리한다. 이 과정에서 이미지 기반 Big Data화를 시킬 수 있다. 빅데이터화 된 이미지들을 1차년도에 개발한 AI 기법에 대입하여 건축물의 손상도를 확인 및 진단을 한다. 이후 실제 건축물에 위와 같은 Forensic 기술을 적용시켜 기존 안전진단의 결과와 비교와 함께 건축물의 손상부에 대한 정확한 안전진단 및 기술 검증을 한다. 최종적으로 기존의 안전진단과의 비교 및 검증을 토대로 기술을 보완하여 건축물 손상 Forensic 기술을 완성한다. ① 콘크리트 균열 폭과 깊이(2D)에 대한 열화상 이미지 Big Data화 및 Machine Learning 기법 개발 - 균열의 폭, 길이를 정량화하여 제작된 콘크리트 실험체 균열부를 촬영하여 폭과 깊이에 따른 열화상 이미지 Big Data화 - 건축물 손상평가 알고리즘에 최적화된 Machine Learning을 활용하여 AI 기법 개발 ② 콘크리트 형상(3D)에 대한 열화상 이미지 및 3D 스캐너 Big Data화 및 AI 기법 보완 - 균열의 3차원 형상을 정량화하여 제작된 콘크리트 실험체 균열부를 촬영하여 균열 폭과 깊이에 따른 열화상 이미지, 3D 스캐닝 Big Data화 ③ 강재 용접 및 볼트 접합부 열화상 이미지 및 3D 스캐너 Big Data화 - 용접부 결함(오버랩, 크랙, 언더컷 등)을 인위적으로 모사한 실험체를 촬영하여 결함에 따른 열화상 이미지 Big Data화 - 볼트 불완전 체결 정도에 따른 실험체를 촬영하여 열화상 이미지 Big Data화 ④ 마감 처리된 구조체 열화상 이미지 Big Data화 - 마감 처리된 용접부 결함, 볼트 불완전 체결 실험체를 촬영하여 마감 처리된 결함에 따른 열화상 이미지 Big Data화 - 균열 위에 마감처리된 콘크리트 실험체를 촬영하여 마감 처리된 결함에 따른 열화상 이미지 Big Data화 ⑤ 실제 건축물 적용하여 기술 검증 및 완성 - 실제 결함이 있는 대상 건축물에 건축물 손상 Forensic 기술을 적용하여 기존 안전진단 결과와 비교, 검증 - 비교, 검증한 내용을 토대로 기술을 보완하여 최종적으로 완성