최근에 열화상 카메라는 수 변전 설비의 열화 상태를 진단하는데 많이 사용하고 있다. 그러나 자장이 높은 곳에서는 열화상 카메라의 전자부가 높은 자장으로 인하여 제대로 동작하지 못하는 문제점이 발생한다. 이를 해결하기 위해 일반적으로 반사경을 사용할 수 있으나 반사경의 휨 등에 의해 반사 성능이 떨어지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위하여 아크릴 판에 알루미늄을 코팅하여 설계한 후 이를 제작하여 측정의 오차를 줄이고 측정 효율을 높이는 방법을 제시한다.
본 연구에서는 적외선 열화상 카메라와 열원 사이에 유리를 설치하여 측정기기의 보호 및 온도 보정을 통하여 고온의 용접부 온도를 실시간으로 측정하고자 하였다. 먼저 할로겐램프의 열에 대한 온도 차이를 실시간으로 촬영하고 온도를 측정한 결과, 카메라와 열원 사이의 거리별 온도는 거의 동일하게 측정되었음을 확인할 수 있었고, 유리 두께와 측정 거리의 상관관계를 통하여 온도 범위를 예측할 수 있다는 것을 알 수 있었다. 이를 바탕으로 용접열원에 대한 실험을 수행하여 열화상 카메라를 이용한 용접부의 온도 측정의 타당성을 제시하였다.
본 논문에서는 평소 사람이 접근하기 어려워 점검이 힘들었던 대형구조물에 대하여 드론을 활용한 안전점검의 활용 가능성을 기획하였으며, 지상에서 식별하기 힘들거나 육안만으로 찾기 힘든 구조물을 근접 촬영하고 열화상 카메라를 이용해 구조물의 상태를 정밀 점검하고자 한다. 국내 최초로 드론을 활용하여 정밀 안전진단에 활용 가능한지에 대한 검토와 일반 안전진단과의 차별성 및 비교를 통해 향후 드론에 미치는 영향을 검토하고자 한다.
열화상 카메라와 대상물의 측정 위치에 따른 방사각도에 따라 방사율은 달라지게 된다. 이로 인해 열화상 시스템을 이용한 온도 측정시 나타나는 온도 분포는 절대적 온도로 볼 수 없다. 대상체의 실제 표면 온도가 일정하더라도 열화상 카메라로 측정된 온도는 방사율 값에 따라 오차를 가지게 된다. 본 논문에서는 동일 온도로 가열된 원통 형태를 가지는 대상체와 평면 형태를 가지는 대상체의 온도를 열화상 카메라를 이용하여 측정하였다. 측정된 표면 온도값을 통하여 화각에 의한 방사율 보정표와 방사각도의 영향에 의한 반사율 보정식을 구하였으며 이를 바탕으로 측정 온도의 오차보정을 수행하였다. 그리고 방사 각도와 화각에 따른 온도 영향을 원자력 배관의 결함 검출에 적용하여 더욱 신뢰성 있는 표면 온도값을 획득하였다.
본 논문에서는 다중 체온 감지용 지능형 카메라를 제안한다. 제안하는 카메라는 광학(4056*3040) 및 열화상(640*480) 2종의 카메라로 구성되고 획득된 영상으로부터 사람의 표정 및 체온을 분석하여 이상 증상을 감지한다. 광학 및 열화상카메라는 동시에 운영되며 광학 영상에서 객체를 검출한 후 얼굴영역을 도출하여 표정분석을 수행한다. 열화상카메라는 광학카메라에서 얼굴영역으로 판단한 좌표 값을 적용하고 해당영역의 최고 온도를 측정하여 화면에 표출한다. 이상 징후 감지는 분석된 표정 3가지(무표정, 웃음, 슬픔)와 체온 값을 활용하여 판단하며 제안된 장비의 성능을 평가하기 위해 광학영상 처리부는 Caltech, WIDER FACE, CK+ 데이터셋을 3종의 영상처리 알고리즘(객체검출, 얼굴영역 검출, 표정분석)에 적용하였다. 실험결과로 객체검출률, 얼굴영역 검출률, 표정분석률 각각 91%, 91%, 84%을 도출하였다.
본 논문에서는 열화상 카메라를 적용한 개인 맞춤형 냉각관리 시스템을 제안한다. 제안하는 장비는 열화상 카메라를 이용하여 사용자의 진행 전 피부 온도와 진행 후 피부온도의 차이에 따라 냉기 배출량 및 시스템을 제어한다. 피부의 온도가 비정상적으로 낮아지면 냉기공급을 차단하여 안전사고 발생 가능성을 방지한다. 피부 온도 감지센서를 열화상 카메라 온도측정으로 대체하여 경제적이고, 열화상 이미지로 온도를 확인할 수 있으므로 시각화가 가능하다. 또한, 제안하는 장비는 열화상 카메라를 적용한 개인 맞춤형 냉각관리 시스템의 안전을 위해 레이저 포인터를 듀얼로 사용하여 초점 거리를 산출하여 피부와의 거리를 측정하는 센서의 감도를 개선시킨다. 제안된 장비의 성능을 평가하기 위하여 외부공인 시험기관에서 실험하였다. 첫 번째로 측정된 온도 범위는 -100℃~-160℃로 측정되어, 현재 현장에서 사용되는 최고 수준인 -150~-160℃(cryo generation/미국) 보다 넓은 온도 범위를 나타내었다. 또한 오차는 ±3.2%~±3.5%로 측정되어 현재 현장에서 사용되는 최고 수준인 ±5%(CRYOTOP/중국) 보다 우수한 결과를 나타내었다. 두 번째로 측정된 거리 정확도는 ±4.0% 이하로 측정되어, 현재 현장에서 사용되는 최고 수준인 ±5%(CRYOTOP/중국) 보다 우수한 결과를 나타내었다. 세 번째로 질소 사용량은 최대 0.15 L/min 미만으로 확인되어, 현재 현장에서 사용되는 최고 수준인 6 L/min(POLAR BEAR/미국) 보다 우수한 결과를 나타내었다. 따라서 본 본문에서 제안한 열화상 카메라를 적용한 개인 맞춤형 냉각관리 시스템의 성능의 우수함이 판별되었다.
매년 멧돼지, 고라니 등의 야생동물로 인한 농가의 피해가 증가하지만 현 시스템은 정부 측 포수들이 직접 야간에 총과 손전등을 이용해 동물들을 찾아다니며 포획하는 상황이다. 이는 시간적으로 매우 비효율적이며 피해 받는 즉시 즉각적인 조치가 불가능하다. 이에 본 논문에서는 야간에도 동물이나 사람을 인식 할 수 있는 열화상 카메라와 딥러닝을 사용한 적외선카메라를 이용해 야생동물을 탐지하고 쫓아내거나 빠르게 포획 할 수 있는 시스템에 대해서 소개하고자 한다.
본 논문에서는 열화상 카메라를 사용하는 손가락 인터페이스와 손을 사용하지 않는 인터페이스 연구에서 표면 재질에 따른 잔류 열 생성 차이를 비교하고 분석하고자 한다. 열화상 카메라를 사용하는 인터페이스는 사용자가 프로젝터의 투사 스크린으로 사용되는 표면에 잔류 열을 생성하면 그 잔류 열의 형상을 검출하여 상호작용 할 수 있도록 한다. 스크린으로 사용되는 표면은 활용되는 장소에 따라 표면의 재질이 다를 수 있다. 따라서 일상 환경에서 프로젝터의 투사 스크린으로 사용이 가능한 표면 재질에 따라 다양한 방법으로 잔류 열을 생성하고 잔류 열에 대한 분석이 필요하다. 본 논문에서는 스크린으로 사용될 수 있는 다양한 표면 재질을 선택하여 세 가지 방법으로 잔류 열을 생성하고 열화상 카메라로 촬영한 영상을 분석하였다.
터널에서 외기에 접촉되는 부분은 입, 출구부와 환기구가 있으며 이러한 부위의 열화와 그 진행속도는 외기의 영향을 받지 않는 구간과는 다른 차이를 보여준다. 실제로 터널에서 외기에 접촉되는 부분뿐만 아니라 외기의 영향을 받는 구간은 일반적인 구간과는 다른 관점에서 접근해야 할 필요가 있고 보수나 보강공법 적용시에도 우선 고려가 되어야 한다. 그럼에도 불구하고 터널의 유지관리시, 점검 및 정밀안전진단시 외부온도의 영향을 받는 구간의 결함 및 열화는 그 범위가 광범위함에도 불구하고 구조체의 안전성에 미치는 영향이 미소하다는 이유로 소홀히 되고 있는 실정이며 일시적인 계절영향, 온도 변화요인에 의한 것으로 판단하여 특별한 관리가 되지 않고 있는 실정이다. 이에 본 논문은 외부온도, 기온의 터널내 영향범위를 산출하기 위해 2개소의 도심지 터널에 대해서 적외선 열화상카메라를 활용하여 터널내의 외부온도 영향범위를 결정하고 그 영향범위에서 발생되는 콘크리트라이닝 또는 콘크리트 구조체의 결함 및 열화원인을 분석하고 유지관리시 중점을 두고 시행해야 할 사항을 제시하였다.
본 논문에서는 3개의 시점을 가진 열화상 카메라의 캘리브레이션을 수행하는 방법을 제안하고, 카메라의 내부 파라미터 추정 및 그 결과의 정확도를 파악하기 위해 역투영 오류값을 제시한다. 3개의 시점을 가진 카메라는 일반 카메라와 다르게 각 시점마다 겹치는 영상이 존재하지 않고, 획득한 영상의 화질은 일반 카메랄 획득한 영상보다 낮다. 카메라 캘리브레이션은 3차원 실제 영상의 좌표 정보 또는 카메라와 목표물체 사이의 거리를 계산하기 전에 반드시 수행되어야 하는 작업이다. 카메라 캘리브레이션 작업을 통해 얻는 것은 카메라의 내부 및 외부 파라미터이며 내부 파라미터는 카메라의 초점거리, 비대칭계수, 이미지 중심점으로 구성되어 있고, 외부 파라미터는 사용되는 카메라들 사이 또는 사용되는 카메라의 상대적 위치인 회전행렬과 변위벡터로 구성되어 있다. 본 논문에서는 열화상 카메라의 캘리브레이션을 수행하는 방법을 제안하며, 열화상 카메라의 캘리브레이션 수행을 위해 온도에 반응하는 열상 체커보드를 활용한다. 캘리브레이션이 안정적으로 수행되기 위해 본 논문에서는 심층 학습 기반 촬영대상 물체의 화질을 개선하여 코너 추출의 정확도를 높인 후 캘리브레이션 파라미터 계산을 수행하고, 개선된 화질의 영상이 캘리브레이션을 개선한 결과를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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