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밀폐공간 내 감염병 위험도 모니터링을 위한 열화상 온도 스크리닝 시스템 설계 및 구현에 대한 연구

A Study on the Design and Implementation of a Thermal Imaging Temperature Screening System for Monitoring the Risk of Infectious Diseases in Enclosed Indoor Spaces

  • 투고 : 2022.11.16
  • 심사 : 2022.12.22
  • 발행 : 2023.02.28

초록

코로나바이러스감염증-19와 같은 호흡기 감염병은 주로 밀집/밀폐/밀접 공간인 실내에서 일어난다. 호흡기 감염병 이상징후의 존재 여부는 발열, 기침, 재채기 및 호흡곤란 등의 초기 증상을 통해 판단되고 있으며, 이러한 초기 증상에 대한 상시 모니터링이 요구된다. 열화상 온도 스크리닝 시스템은 개인의 피부 온도 상승의 징후가 있는지 초기에 선별하는 빠르고 쉬운 비접촉 스크리닝 방법을 제공하지만, 측정 타겟, 주변 온도 등의 측정 환경과 피 측정대상과의 측정 거리에 따른 오차로 인해 정확한 온도측정이 어렵다. 그리고 국제표준 IEC 80601-2-59 에서는 내안각(Inner Canthus) 인접한 영역에 대한 안면 열화상 촬영을 권고하고 있다. 본 논문에서는 가시광 카메라 모듈과 열화상 카메라 모듈에 대해서 이미지 일치화 보정을 수행하였으며, 흑체(Blackbody)를 이용해 측정 환경에 대한 열화상 카메라 모듈 온도를 보정하였다. 표준에서 권고하는 측정 타겟을 인식하기 위해 딥러닝 기반 객체 인식 알고리즘과 내안각 인식 모델을 개발하였으며, 100명의 실험자군에 대한 데이터셋을 적용하여 인식 모델 정확도를 도출하였다. 또한 라이다 모듈을 이용한 객체 거리 측정과 선형회귀 보정 모듈을 통해 측정 거리에 따른 오차를 보정하였다. 제안한 모델의 성능 측정을 위해 모터 스테이지, 열화상 온도 스크리닝 시스템, 흑체로 구성된 실험환경을 구축하였으며, 1m에서 3.5m 사이 가변 거리에 따른 온도측정 결과 0.28℃ 이내의 오차 정확도를 확인하였다.

Respiratory infections such as COVID-19 mainly occur within enclosed spaces. The presence or absence of abnormal symptoms of respiratory infectious diseases is judged through initial symptoms such as fever, cough, sneezing and difficulty breathing, and constant monitoring of these early symptoms is required. In this paper, image matching correction was performed for the RGB camera module and the thermal imaging camera module, and the temperature of the thermal imaging camera module for the measurement environment was calibrated using a blackbody. To detection the target recommended by the standard, a deep learning-based object recognition algorithm and the inner canthus recognition model were developed, and the model accuracy was derived by applying a dataset of 100 experimenters. Also, the error according to the measured distance was corrected through the object distance measurement using the Lidar module and the linear regression correction module. To measure the performance of the proposed model, an experimental environment consisting of a motor stage, an infrared thermography temperature screening system and a blackbody was established, and the error accuracy within 0.28℃ was shown as a result of temperature measurement according to a variable distance between 1m and 3.5 m.

키워드

과제정보

이 논문은 2022년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행된 연구임(No.2021-0-00725, 밀폐공간내 감염병 위험도 감시를 위한 멀티모달 센싱 기반 감시지능 시스템 기술 개발).

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