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강교량 도장열화에 따른 백아화 평가와 상태평가 방법Methods of Condition Evaluation and Assessment for Paint Chalking of Steel Bridge Depending on Paint Coating Deterioration

Other Titles
Methods of Condition Evaluation and Assessment for Paint Chalking of Steel Bridge Depending on Paint Coating Deterioration
Authors
하민균권태윤김련학안진희
Issue Date
Feb-2024
Publisher
한국강구조학회
Keywords
강교량; 백아화; 색차; 도막두께; 머신러닝; Steel bridge; Paint chalking; Color difference; Paint coating thickness; Machine learning
Citation
한국강구조학회 논문집, v.36, no.1, pp 13 - 24
Pages
12
Indexed
KCI
Journal Title
한국강구조학회 논문집
Volume
36
Number
1
Start Page
13
End Page
24
URI
https://scholarworks.gnu.ac.kr/handle/sw.gnu/69914
DOI
10.7781/kjoss.2024.36.1.013
ISSN
1226-363X
2287-4054
Abstract
본 연구에서는 강교량 도장의 백아화와 상태평가 방법을 분석하기 위하여 공용 중 강교량 20개를 선정하여 색차, 백아화, 도장두께를 측정하였다. 색차계를 활용하여 색차를 측정하고, 테이프법과 표준사진을 활용하여 백아화 등급을 평가하였으며, 백아화 제거 전후의 도장두께를 측정하여 백아화 발생 수준에 따른 도장두께 감소량을 평가하였다. 색차 분석 결과, 도장계의 색상에 따라 상대적으로 색차가 발생하는 것을 확인할 수 있었으며, 흰색 도장계는 백아화가 발생하더라도 색차가 나타나지 않는 것을 알 수 있었다. 백아화 등급과 도장두께 평가 결과, 백아화는 외측에 위치한 강부재에 발생하였으며, 백아화가 발생함에 따라 도장두께가 감소하는 경향이나타났다. 또한, 도장두께는 백아화 수준이나 상대적인 편차에 따라 감소량이 상대적일 수 있음을 확인하였다. 추가적으로, 백아화 등급 평가 방법을 간소화하기 위한 방법으로 사진촬영 이미지만으로 백아화를 평가할 수 있는 Convolutional Neural Network (CNN)을머신러닝 기법으로 적용하여 분석하였다.
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