UAV and Thermal Imaging–Based Building Forensics for Crack and Disaster Assessment
연구 내용
UAV 기반 열화상·원격탐지 데이터에 머신러닝과 3D point cloud를 결합하여 균열 깊이와 변형을 도출하고, 다중재난 조건에서 건물 위험도를 신속 평가하는 연구
건물 안전진단에서 현장 접근의 한계를 줄이기 위해 UAV로 획득한 영상·열화상 데이터와 환경 변수 기록을 활용합니다. 열화상 기반 균열 표면·열 분포를 특성화하고, Decision Tree, gradient boosting 등 머신러닝 모델로 균열 깊이를 추정합니다. 또한 UAV 열화상 계측과 3D point cloud 모델링을 연계하여 균열 맵과 구조 변형 정보를 동시에 산출합니다. 더 나아가 국내 설계기준과 조건을 반영한 K-RVS 프레임을 통해 다중재난 관점의 신속 구조 안전평가 체계를 구축하는 차별성을 보유하고 있습니다.
관련 연구 성과
관련 논문
4편
관련 특허
0건
관련 프로젝트
5건
연구 흐름
초기에는 포렌식 토목 분야에서 UAV 통합이 센서 기술과 어떤 인프라 적용으로 이어지는지 정리하고, 원격탐지 데이터가 구조 안전평가에 제공할 수 있는 정보 범위를 정립했습니다. 이후 열화상 촬영 조건을 안정화한 후 crack depth 예측을 수행하는 모델링 연구로 확장하였습니다. 최근에는 SMART SKY EYE와 같이 열화상·머신러닝·3D point cloud를 통합한 절차를 구성하고, 재난 평가는 국내 환경과 KDS를 반영한 K-Rapid Visual Screening으로 구체화하는 흐름을 보입니다.
활용 가능성
활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.
관련 논문
구분
제목
A review of UAV integration in forensic civil engineering: From sensor technologies to geotechnical, structural and water infrastructure applications
Machine Learning-Based Concrete Crack Depth Prediction Using Thermal Images Taken under Daylight Conditions
SMART SKY EYE System for Preliminary Structural Safety Assessment of Buildings Using Unmanned Aerial Vehicles
Disaster Assessment of Tall Buildings in Korea by K-Rapid Visual Screening System Focusing on Structural Safety
관련 프로젝트
구분
제목
초융합 건설 포렌식 연구센터
AI를 활용한 열화상 이미지 기반 건물 포렌식 기술
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