교통 운송 대학교(베트남 교육 노동조합)에서 근무하는 응오탄빈 박사와 르엉쑤언찌에우 박사는 콘크리트 교량 거더 표면의 균열을 자동으로 감지하는 무인 항공기 시스템(UAV-AI)을 경제적 가치가 높은 분야에 적용하는 이니셔티브를 가지고 있습니다.
응오탄빈 박사에 따르면 브리다 다리의 실제 관리 및 운영에서 그는 콘크리트 균열 현상 다리 거더 및 기둥의 결함 다리 베개의 움직임이 안전을 보장하기 위해 조기에 발견해야 할 심각한 위험이라고 인식했습니다.
“그러나 현재의 수동 방식은 많은 한계에 직면해 있습니다. 특히 접근하기 어려운 위치 예를 들어 정적도가 낮은 다리 밑이나 강 위에 있는 다리 기둥과 같은 위치에서는 더욱 그렇습니다. 세계적으로 브라 브리지 스펙션은 일반적으로 비계와 승강차를 사용하지만 이 장비는 부피가 크고 브라가 비싸고 높은 전문 인력이 필요합니다.
베트남에서는 일부 업체가 얼룩을 촬영하기 위해 UAV를 적용했지만 균열을 찾는 것은 여전히 수동으로 해야 하며 얼룩은 시간이 많이 걸리고 신뢰성이 부족합니다. 이는 얼룩이 어려운 조건에서 안정적으로 비행할 수 있는 특수 UAV 솔루션을 개발해야 함을 보여줍니다. 응오 탄 빈 박사는 AI를 통합하여 균열과 표면 결함을 자동으로 감지합니다. 이것이 바로 얼룩의 정확도를 높이고 비용을 절감하며 얼룩 검사 및 다리 유지 보수 효율성을 높이기
Vien 이니셔티브를 현실화하는 과정에서 응오탄빈 박사와 르엉쑤언찌에우 박사는 UAV를 이용한 다리 점검 임무로 인해 많은 어려움에 직면했습니다. 이 임무는 비행 장비가 다리 밑의 소용돌이치는 바람 속에서 안정적이어야 하고 균열 및 균열 발견에 대한 신뢰성이 높아야 합니다. 게다가 Vien은 인공 지능을 통합하여 실시간으로 사진을 처리하는 것도 큰 과제입니다.
그러나 이 이니셔티브는 하노이시 수준의 과학 기술 주제인 '무인 항공기와 인공 지능을 결합한 다리 검사 기술 설계 장비 제조 및 개발'(코드 번호: 01C-02/02-2021-3 8-2022-2024)을 기반으로 하노이시 교통 운송 대학교 주관으로 시행될 때 유리합니다.
프로젝트 시행 과정에서 연구팀은 교통 운송 과학 기술 센터와 학교 노동조합의 동행을 받아 물질적 기반 시설 화재 실험실 균열 및 결함 샘플 실제 프로젝트 및 장비 시스템 테스트 마당을 배치했습니다.
현재 응오탄빈 박사와 르엉쑤언찌에우 박사의 이니셔티브는 보호되고 있으며 적용 규모와 효과는 2024년 12월 13일자 결정 번호 3985/QD-BGDDT에 따라 전국 범위에서 확인되었습니다. 동시에 이니셔티브는 베트남 노동총연맹의 창조 노동 증서를 받았습니다. 이는 이니셔티브의 과학적 및 실질적 가치에 대한 명확한 증거이며 동시에 그룹이 미래에 기술을 계속 완성하고 발전시키는 동기 부여가 됩니다.
응오탄빈 박사는 콘크리트 다리 표면의 균열을 자동으로 감지하는 무인 항공기 시스템(UAV-AI) 솔루션이 다리 운영 관리 부서에 뛰어난 경제적 기술적 효율성을 제공하는 동시에 다리 비용을 50~64% 절감하고 다리 조사 시간을 약 1/3 단축하고 다리의 정확성과 안전성을 높이는 데 도움이 된다고 말했습니다.
경제적 효율성 측면에서 420만 다리에 대한 비계를 이용한 균열 조사 비용은 약 20억 950만 동에 해당합니다. UAV를 이용한 조사 비용은 약 30억 100만 동입니다. 따라서 Ja UAV-AI는 기존 방식에 비해 비용을 50~64% 절감하는 것과 동일하게 각 프로젝트에 대해 30억~60억 동을 절약하는 데 도움이 됩니다.
이 이니셔티브의 UAV-AI 솔루션을 사용하면 인건비(사람이 적고 인력이 적음)를 줄일 수 있습니다. 부피가 큰 비계를 임대/구매할 필요가 없으며 유지 보수 비용이 훨씬 저렴합니다.
기술적 효율성 측면에서 UAV는 기존 방식에 비해 균열 발견 시간이 32% 감소했습니다. AI의 균열 이미지 분석 덕분에 정확도가 높아져 균열 누락이 줄어듭니다. 위험한 위치(다리 밑 다리 기둥 강 중간)에 접근해야 할 때 엔지니어의 위험을 줄입니다. 다리 품질을 모니터링하는 능력을 향상시키기 위해 정기적으로 균열을 신속하게 검사할 수 있습니다.
