본 연구는 모아레 현상을 이용하여 구조물의 평면부재의 변형을 탐지하는 방식을 개발하였다. 평행선형상인 기존연구와 비교하여 본 연구의 원형형상은 변형 시 고유한 무늬가 나타나 변형의 방향도 시각적으로 인지할 수 있었다. 또한 변형을 확실하고 자동으로 구분할 수 있도록 기계학습의 이미지분류를 사용하여 탐지한 결과 이미지 표면이 오염되더라도 KNN, SVM방식으로는 95%의 인식률, AlexNet과 Gogglenet Inception으로는 99%의 인식률을 보여 실 현장활용이 가능할 것으로 판단된다.
모아레 현상을 이용하여 구조물의 평면부재의 변형을 탐지하는 방식을 개발하였으며,. 평행선형상인 기존연구와 비교하여 원형형상 변형 시 고유한 무늬가 나타나 변형의 방향도 시각적으로 인지할 수 있는 것으로 나타났다.