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인공지능 기반 콘크리트 교량 결함 식별 방법 및 장치

구조 상.태 모니터링(Structural Health Monitoring, SHM)은 교량의 손상 심각도를 식별, 로컬화 및 평가할 수 있으므로 교량상태를 진단하는데 점점 더 중요해지고 있는데, 본 발명은 인공지능을 활용하여 콘크리트 교량의 세 가지 결함인 균열, 백화, 박리 테스트에서 높은 정확도로 콘크리트 교량의 결함을 분류 할 수 있고, 균열 경로와 밀도 변화를 정확하게 식별하고 캡처함으로써 효과를 입 증할 수 있다. 즉, 본 발명에서 제안하는 모델을 통해 균열 경로와 밀도 변화를 정확하게 식별하고 캡처하여 결함 분류 정확도를 높일 수 있고, 이로써 콘크리트 교량의 손상 감지 작업을 효과적이고 효율적으로 수행할 수 있다.