In order to detect toxic chemical spread on field ground, we developed stand-off Raman spectrometer system which employed a deep UV laser. In this paper, the design and specification of various components in the spectrometer system are described. Some results when the detection system was tested on the outdoor roads are shown, which may help researching stand-off chemical detectors based on Raman spectroscopy.
본 논문에서는 비접촉식 충격-반향 기법을 이용한 콘크리트 구조물의 손상 탐지에 있어서 비용 효율성을 높이기 위한 다이나믹 마이크로폰의 적용 가능성에 대하여 알아보았다. 박리 손상이 인공적으로 모사된 콘크리트 슬래브 실험체에 대하여 비접촉 충격-반향 실험을 다이나믹 마이크로폰을 이용하여 수행하였으며 저비용 센서 시스템의 손상 탐지 성능을 분석하였다. 실험 결과 다이나믹 마이크로폰으로 의미있는 신호의 측정이 가능하며, 또한 콘크리트의 박리 손상도 고성능 음압 센서만큼 명확하게 검출 가능하다는 것을 알 수 있었다.
본 논문에서는 노후화된 목조·석조 건축물의 균열을 탐지하는 기법을 소개한다. 본 기법의 목적은 석조·목조 문화재의 시간의 흐름에 따른 관리 소홀, 균열(벌레, 날씨, 기온 등), 배부름 현상에 의한 문화재의 손상을 사전에 방지하기 위함이다. 기존에 존재하는 목조·석조 건축물의 균열, 노후, 배부름 등 다양한 결함과 변형의 탐지 방법은 접촉식 센서를 이용하여 탐지를 해왔지만, 문화재 자체의 미관을 해칠 뿐 아니라 문화재를 추가로 훼손할 가능성이 있다는 문제점이 제시되었다. 이 문제를 해결하기 위해 문화재 비 접촉형 탐지 기법을 사용한다. CCTV 및 DSLR과 같은 관측장비로 촬영한 영상정보를 기반으로 문화재의 결함과 변형을 AI 영상분석 기반 방법으로 판단하는 문제를 제안한다.
하천의 유량 자료는 하천 관리에 필수적인 요소로, 지속적인 유량측정을 위해 국가 유량 측정망을 구성하여 주요 지점을 대상으로 유량 측정을 수행하고 있다. 측정된 유량자료는 일반적으로 수위-유량 관계곡선식을 개발하여 제공되고 있으며, 홍수파와 배수 영향 등으로 인해 수위-유량 관계곡선식에서 발생하는 산포로 인한 신뢰도에 문제가 우려되는 경우에는 실시간의 정확한 유량자료를 제공하기 위해 H-ADCP를 설치하여 지표유속법 기반의 실시간 유량 자료 생산하여 제공하고 있다. 그러나 H-ADCP를 이용한 유량 측정 방법은 장비의 한계로 인해 상대적으로 규모가 작고 수심이 얕은 하천에 적용하기 어려운 문제가 있다. 따라서, 최근에는 자동유량관측소 지점 확대를 위해 비접촉식 유속계를 활용한 자동유량관측소 운영이 점차 고려되고 있다. 이에 따라 비접촉식유속계를 이용한 유량 측정 결과의 검증 및 유지 관리를 위한 소프트웨어가 필요하다. 이에 본 연구에서는 비접촉식유속계 중 전자파를 이용하여 수표면의 표면유속을 측정할 수 있는 장비인 RQ-30의 측정결과를 분석하기 위해 Microsoft Visual Studio(C#) 사용하여 측정결과의 검토 및 자료 관리를 위한 후처리 소프트웨어를 개발하였다. 개발한 소프트웨어는 측정 원시자료를 읽고, 도시하여 측정 결과를 확인할 수 있으며, 머신러닝 기반의 알고리즘을 적용하여 수위 및 유속 시계열 자료에서 발생하는 이상치를 탐색할 수 있도록 개발하였다. 그리고 탐지된 이상치에 대한 보정을 위해 선형보간, LOESS, SuperSmoother를 사용하여 이상치를 보정하여 결과를 도출할 수 있도록 개발하였다. 추후 본 연구를 통해 개발된 프로그램을 활용하여 측정 자료의 유지 관리 효율성을 증대시킬 수 있을 것으로 기대되며, 지속적인 프로그램의 개선을 통해서 실무적으로 활용이 가능할 것으로 판단된다.
Raman spectrometers are studied and developed for the military purposes because of their nondestructive inspection capability to capture unique spectral features induced by molecular structures of colorless and odorless chemical warfare agents(CWAs) in any phase. Raman spectrometers often suffer from random noise caused by their detector inherent noise, background signal, etc. Thus, reducing the random noise in a measured Raman spectrum can help detection algorithms to find spectral features of CWAs and effectively detect them. In this paper, we propose a denoising autoencoder for Raman spectra with a loss function for sample efficient learning using noisy dataset. We conduct experiments to compare its effect on the measured spectra and detection performance with several existing noise reduction algorithms. The experimental results show that the denoising autoencoder is the most effective noise reduction algorithm among existing noise reduction algorithms for Raman spectrum based standoff detection of CWAs.
선박 건조과정에서 이면부의 도장손상은 용접과정에서 과도한 입열량(heat input)에 따른 전도의 영향으로 손상 방지를 위해서는 용접온도 계측에 의한 적절한 입열량 제어가 필요하다. 온도 계측에는 접촉식, 비접촉식 방법이 있으며 열화상 시스템은 대표적인 비접촉식 방법이다. 하지만 일반적인 열화상 시스템의 탐지센서(detector)는 고온물체에서 방출되는 복사량(radiant quantity)이 과도하면 백화현상(saturation)으로 인해 온도계측이 불가능해진다. 따라서 본 논문에서는 열화상 시스템에 집속되는 과도한 복사량을 차단하기 위해 중성밀도필터(neutral density filter)를 결합하여 고온 물체의 온도를 $3000^{\circ}C$까지 정량적으로 계측하기 위한 복사 에너지 필터링을 연구하였다.
본 연구에서는 3개의 펄스자기장발생 장치와 3-축의 탐지코일을 이용하여 3차원 좌표를 비접촉으로 측정할 수 있는 장치를 제작하였다. 펄스자기장을 만들어 주기 위하여 환 계수기와 아날로그 곱셈기를 사용하여 원하는 한 주기의 파형을 자기장발생장치의 각 축에서 만들어 질 수 있도록 하였다. 그리고 발생된 자기장 값을 거리 r에서 측정하기 위해 탐지코일에 유도된 전압을 증폭시키고 S/H증폭기로 최대 값을 측정하였다. 자기장발생 장치로부터 거리를 0.5m에서 1.5m까지 1차원과 2차원 상에서 탐지코일을 움직여 간을 측정하고 이를 거리로 환산하는 계산식에 의한 결과가 실제 거리의 값과 그 편차가 $\pm$0.5%에서 그 위치를 측정할 수 있음을 알 수 있었다.
비파괴검사는 탐지물체에 물리적 손상을 가하지 않고 내부 정보를 파악할 수 있어 다양한 분야에서 이용되고 있다. 그 중 전자기를 이용한 물체의 형상추정방법의 경우 역 유한요소법을 이용하여야 하지만 이는 비선형성이 강하고 수치계산이 복잡하고 측정 센서의 개수가 미지수의 개수보다 훨씬 적어 정확한 결과를 얻는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 탐지물체에 의한 자기장 변화 신호만을 이용하여, 물체의 시스템 내 각 센서별 위치에서 물체와 등가면적의 원의 비교를 통해 비교적 간편하게 자성물체의 부피를 판정하고 형상추정을 위한 다양한 보정과정을 거쳐 탐지물체의 형상판정이 가능한 알고리즘을 제안하고 검증하였다.
차량 하중은 교량의 열화를 일으키는 주된 원인 중 하나이다. 현재 WiM(Weigh-in-Motion)을 사용하여 통행 차량의 하중을 측정하고 있으나, WiM은 접촉식 센서로 설치 및 유지관리 비용이 큰 단점이 있다. 본 연구에서는 딥러닝과 CCTV 영상을 이용하여 비접촉식으로 교량 통행 차량 하중 이력을 추정하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 물체 탐지 딥러닝 모델을 이용하여 통행 차종을 인식하고, 해당 차량의 하중을 국내 주요 차량 모델들의 공차중량에 근거하여 작성된 하중기반 7차종 분류표에 근거하여 추정한다. 물체 탐지 딥러닝 모델로는 Faster R-CNN 모델이 사용되었으며, Faster R-CNN 모델을 7차종 분류표에 따라 구축된 영상 학습데이터를 이용하여 학습시켰다. 학습된 딥러닝 모델의 성능은 교량 CCTV로 취득한 영상을 이용하여 검증하였다. 최종적으로 실제 교량 상부에 설치된 CCTV에서 취득한 영상을 이용하여 교량을 통행중인 차량 하중을 연속으로 추정함으로써 특정 시간동안 통행 차량의 하중 이력 그래프를 획득할 수 있음을 보였다.
최근 빈번한 재난, 재해발생으로 인해 구조물의 점검 및 유지관리가 국가적으로 매우 중요한 요소가 되었다. 구조물 점검은 대부분 인력에 의한 육안조사에 의존하고 있어, 취득 자료의 객관성 결여 및 환경적 특성에 따른 접근성의 한계로 인한 정량적 자료 취득이 불가한 경우도 발생되고 있다. 따라서 이러한 직접적인 육안조사의 한계성을 극복하고, 표준화된 조사데이터 수집을 위해서 비접촉식 자료 취득 방법인 레이저스캐너를 활용하여 구조물의 변상을 탐지하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 현재까지는 현장에서 레이저스캐너를 이용하여 취득된 점군자료를 수동적으로 변상에 의한 기하학적 특성을 다시 정의해야 하는 작업이 요구되었다. 본 연구에서는 인력접근의 한계성을 고려한 자동화된 유지관리 적용을 위해 레이저스캐너의 반사강도를 이용하여 구조물의 열화에 따른 위해요인(백태, 누수, 박리 등)을 탐지할 수 있는 방안을 모색하였다. 연구수행결과 백태, 누수, 박리와 같은 구조물의 열화현상에 대한 탐지가 가능하였으며, 변상유형에 따른 반사강도 특성을 규명함으로써, 향후 유지관리 시 자동화된 변상유형 분류 및 폴리곤 영역의 객체화 가능성을 확인하였다. 구조물의 점검 및 유지관리 측면에 있어 레이저스캐너의 반사강도를 이용하는 방법은 매우 효과적인 것으로 결론을 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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