Application of Multi-type Nondestructive Testing Techniques for Evaluating the Internal Deterioration of Bridge Decks

교량 바닥판은 차량 하중과 환경적 영향으로 인해 빠르게 열화가 진행되며, 내부 손상은 외관조사만으로 조기 탐지가 어렵다. 또한 단일 비파괴검사 기법만으로는 내부 열화를 정량적으로 평가하기 어렵다. 본 연구에서는 층분리와 사질화 손상을 모사한 시험체를 대상으로 충격-반향(IE), 지표투과레이더(GPR), 위상배열 초음파 탐상(PAUT)을 적용하고, 각 기법별 머신러닝 기반 열화 상태평가 모델을 구축하였다. IE는 2D 스펙트로그램, GPR과 PAUT는 B-scan 이미지를 입력으로 사용하여 ResNet-50 기반 2D-CNN 모델을 구성하였다. 분석 결과, IE, GPR, PAUT 모델의 정확도는 각각 80.17 %, 75.32 %, 80.80 %로 나타났다. 각 기법의 파동 물리적 특성을 기반으로 탐지 가능한 손상 유형과 한계를 규명하였으며, 본 연구 결과는 교량 바닥판의 정량적 상태평가 및 멀티모달 융합 기반열화 예측 모델 개발의 기초자료로 활용될 수 있다.