내부 결함 기술

내부 결함 기술

다리에 노면이 되는 콘크리트 바닥판에 문제를 일찍 발견하는 등 비파괴검사를 통해 내부 결함을 가시화하는 기술도 눈부시게 발전하고 있다. 다리의 상판 아랫면에 부착한 센서로 자동차의 주행에 의한 진동을 계측하고 상판 내부의 손상도와 열악화 상태를 추정하는 데이터 분석 기술이 개발했다. 후지츠연구소는 시계열 데이터에 대해서 높은 정밀도를 판별할 수 있는 딥러닝 기술을 개발했다. 이 기술은 센서로 계측한 진동 데이터에서 어느 순간 0.01초 후, 0.02초 후의 가속도를 추출해 3가지 시점의 가속도를 3차원 그래프의 각 축에 대응시켜 하나의 점으로 나타낸다.
진동 데이터를 바탕으로 상판의 손상을 추정하는 시도를 이전에도 있었지만 상판 내부의 상태를 정확하게 파악하기 어렵고 센서로부터 얻을 수 있는 진동 데이터는 시계열에 의해 수치가 심하게 변화하기 때문에 이상 정도를 판별하기 어렵다.
AI 타검 시스템은 접촉식 음향 센서와 해머의 타격 위치를 얻는 측역 센서를 조합한 계측 유닛, 인공지능을 탑재한 태블릿 단말기, 이상한 소리가 탐지되었을 경우 점검자에게 알려주는 휴대용 디바이스로 구성된다. 각각은 무선통신으로 연결 된다. 우선 음향 센서가 콘크리트면에 접촉되도록 계측 유닛을 검사 대상인 구조물에 세운다. 그다음에 정상적인 장소를 사람이 해머로 타격하는 것으로 인공지능이 정상적인 타음 모델을 구축한다. 그 후에 통상적인 타음 검사와 마찬가지로 콘크리트 면을 해머로 타격해간다.
인공지능은 타음에 주파수 분포나 시간 변화를 바탕으로 정상적인 타음 모델에서 이탈한 소리를 ‘이상’이라고 탐지한다. 이탈하지 않은 소리는 정상이라고 판단하여 정상적인 타음 모델을 차례로 갱신한다. 반대로 이상한 소리를 탐지하면서 점검자가 가지고 있는 휴대용 디바이스로 점등 신호를 보내거나 부저를 울려 알려준다.
중성자로 콘크리트 상판 등을 투시에서 열악화 상황을 파악하는 기술도 등장했다. 이 기술을 개발한 곳은 이화학연구소와 토목연구소다. 중성자원과 상판 등의 검사대상물 사이에 중성자 검출기를 설치한 뒤 중성자를 쏘아 대상으로부터 튀어 되돌아온 시간과 양의 변화를 계측하는 방식으로 내부의 빈 공간이나 물 등의 존재를 조사한다.
가와사키지질은 후지츠와 공동으로 인공지능을 사용해서 레이더로 수집한 화상으로부터 빈 공간을 자동으로 검출하는 기술도 개발했는데 막대한 수의 화상에서 빈 공간이 있을 듯한 장소를 찾아내는 작업에 효율성을 크게 높여 준다.