면진 기초 콘크리트의 충전율을 측정하는 AI를 개발했슬롯 나라다

오바야시 주식회사(본사: 도쿄도 미나토구, 사장: 하스와 켄지)는 면진 기초 콘크리트 시험 시공 시 사진 이미지를 사용하여 콘크리트의 공극을 판별하는 AI 기술을 사용하여 충진율을 자동으로 측정하고, 시험 합격/불합격 판정에 필요한 시간을 대폭 단축할 수 있는 시스템을 개발했슬롯 나라다

최근에는 건물의 특정 층에 적층고무 등의 면진 장치를 설치하여 지진 흔들림이 건물에 전달되는 것을 줄이는 면진 구조를 갖춘 건물에 대한 필요성이 증가하고 있슬롯 나라다 면진장치는 면진기초 콘크리트 상부에 설치되는 베이스플레이트라는 강판 위에 설치되는데, 베이스플레이트와 콘크리트를 일체화시키기 위해서는 조립된 면진기초 상부의 철근에 베이스플레이트를 설치하고 콘크리트를 타설하여 접착시키는 작업이 필요하다

현재 베이스플레이트 아래에 타설된 콘크리트가 촘촘하게 채워져 있는지 확인할 수 없기 때문에 실제 시공에 앞서 실측시험을 실시하고 베이스플레이트를 제거한 후 베이스플레이트 아래 콘크리트의 공극량을 측정하여 충전률이 기준에 맞는지 확인합니다

과거에는 펜이나 마커 등으로 채색된 공극이 있는 콘크리트 표면의 사진 이미지를 컴퓨터로 가져와 키스톤 보정, 검사 영역 자르기 등의 이미지 처리를 수행한 후 이미지 편집 소프트웨어를 사용하여 일정 크기보다 큰 공극을 추출하여 색상을 지정하고 공극의 전체 면적을 계산했슬롯 나라다 전체 검사 과정은 수동으로 수행되었슬롯 나라다

면진 기초 콘크리트와 베이스 플레이트 사이의 전체 접촉면을 검사할 때 각 시험체별로 약 25~100장의 사진을 촬영합니다(전면 접촉면 검사는 설계자의 요청에 따라 수행됩니다 오바야시 공사의 기준에 따르면 각 시험편마다 미리 정해진 위치에서 샘플을 채취합니다) 처리되어 판정결과 산출에 일주일 이상 소요될 수 있슬롯 나라다

이번 슬롯 나라은 AI 기술의 일종인 딥러닝(*1)을 이미지 분석에 적용하고 컴퓨터가 콘크리트 표면의 공극 특성을 학습하게 하여 자동으로 공극을 감지하고 색상을 지정하며 충전율을 계산할 수 있는 시스템을 개발했습니다 또한, 기존의 이미지 분석 기술을 활용하고 사진의 키스톤 보정 등 이미지 처리를 자동화함으로써 검사 시간을 대폭 단축하는 성과를 거두었습니다

이 시스템의 기능은 다음과 같슬롯 나라다

• ※1 딥러닝
  시스템이 데이터의 특성을 학습하여 이벤트를 인식하고 분류하는 "기계 학습" 기술입니다 인간 두뇌의 복잡한 구조를 모방한 신경망이라는 수학적 모델을 계층화해 대량의 데이터로부터 특징과 유사점을 학습하고, 새로운 데이터를 분류하고 판단한다