후지쯔는 시계열 데이터에 대한 딥러닝 기술을 확장해 이 기술을 개발했다. 변동이 심한 진동 데이터에서 추출한 기하학적 특징을 학습해 구조물과 기기 등의 이상도와 변화도를 수치화한 뒤 이상 발생과 특징적 변화를 검지하는 방식이다.
후지쯔는 이 기술을 모니터링시스템기술연구조합(RAIMS)이 실시한 가속시험(고리 하중 주행시험) 상 진동데이터에 적용한 결과 교량 내부에 손상이 없을 때 측정값들의 형상은 하나의 덩어리가 되고, 손상이 발생하면 변화한다는 결론을 얻었다.
지금까지는 교량 바닥면에 센서를 부착해 얻은 진동 데이터로 손상 여부를 판별했는데, 이 방법으로는 내부 손상 정도 파악이 어려운 단점이 있었다. 임성엽기자 starleaf@dt.co.kr
[ 저작권자 ⓒ디지털타임스, 무단 전재 및 재배포 금지 ]
