• 비파괴검사학회지
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• 제35권3호
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• pp.215-220
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• 2015

최근 널리 사용되는 모든 비파괴검사 기술 중 적외선열화상 카메라는 점차 적용 범위를 확대하고 있다. 초음파적외선 열화상은 절대온도 0 K 이상의 모든 물체가 방출하는 적외선 에너지를 검출하여 검사자가 볼 수 있는 화상으로 이미지를 만들어 검사하는 기술에 초음파를 접목하여 결함 부위만을 검출하는 방법으로 비접촉으로 넓은 범위를 빠른 시간에 검사할 수 있는 장점이 있는 기술이다. 본 연구에서는 고유주파수를 변화할 수 있는 터패놀-D 소재의 가변초음파 가진검사 방법을 이용하여 결함 검출의 적용가능성을 연구하였다.

• 대한안전경영과학회지
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• 제22권1호
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• pp.1-8
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• 2020

Maintenance of power distribution facilities is a significant subject in the power supplies. Fault caused by deterioration in power distribution facilities may damage the entire power distribution system. However, current methods of diagnosing power distribution facilities have been manually diagnosed by the human inspector, resulting in continuous pole accidents. In order to improve the existing diagnostic methods, a thermal image analysis model is proposed in this work. Using a thermal image technique in diagnosis field is emerging in the various engineering field due to its non-contact, safe, and highly reliable energy detection technology. Deep learning object detection algorithms are trained with thermal images of a power distribution facility in order to automatically analyze its irregular energy status, hereby efficiently preventing fault of the system. The detected object is diagnosed through a thermal intensity area analysis. The proposed model in this work resulted 82% of accuracy of detecting an actual distribution system by analyzing more than 16,000 images of its thermal images.

• 한국공간구조학회논문집
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• 제21권2호
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• pp.99-110
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• 2021

This study presents the estimation of crack depth by analyzing temperatures extracted from thermal images and environmental parameters such as air temperature, air humidity, illumination. The statistics of all acquired features and the correlation coefficient among thermal images and environmental parameters are presented. The concrete crack depths were predicted by four different machine learning models: Multi-Layer Perceptron (MLP), Random Forest (RF), Gradient Boosting (GB), and AdaBoost (AB). The machine learning algorithms are validated by the coefficient of determination, accuracy, and Mean Absolute Percentage Error (MAPE). The AB model had a great performance among the four models due to the non-linearity of features and weak learner aggregation with weights on misclassified data. The maximum depth 11 of the base estimator in the AB model is efficient with high performance with 97.6% of accuracy and 0.07% of MAPE. Feature importances, permutation importance, and partial dependence are analyzed in the AB model. The results show that the marginal effect of air humidity, crack depth, and crack temperature in order is higher than that of the others.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.193-198
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• 2022

최근 코로나19를 예방하기 위해 마스크 착용 유무와 체온을 확인하는 곳이 많아졌다. 그러나 이러한 것은 사람이 수동으로 측정하거나 한 명씩 기계 앞에서 측정하는 방식이 대부분이므로 측정 방식에 따라 결과가 달라지고 인력 낭비가 발생한다. 또한 기계는 일반적으로 최고 온도만을 측정하므로 발열의 기준 또한 신뢰할 수 없다. 입구에 사람이 몰려 병목이 발생할 수 있으며 측정 장소는 대부분 입구 하나이므로 확진자의 동선 추적시에도 불편하다. 따라서 본 연구에서는 발열자와 마스크 미착용자를 카메라, 열화상 카메라, Haar Cascade 및 결괏값 선별 알고리즘을 활용하여 자동으로 분류하고 실시간으로 알려 전염병 확산을 억제하는 방법에 대해 제안하고자 한다.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• 제38권6호
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• pp.518-525
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• 2010

적외선 열화상 기술은 물체의 표면에서 방사되는 적외선을 검출하여 그 물체의 표면온도 분포를 나타내는 기술로서 물체의 내부 상태도 간접적으로 표현할 수 있다. 이 기술은 광범위한 분야에서 피사체의 물리적 손상이 허락되지 않을 경우 사용되고 있다. 본 실험에서는 "적외선 촬영법에 의한 건축물 단열 성능 평가 방법"(KS F2829)에 의거하여 결함부위 온도차 비율법(TDR : Temperature Difference Ratio)라는 지표로 국립산림과학원내 목조주택의 단열성능을 평가하였다. 실험을 위한 공간을 목조주택의 2층 방으로 정하고 적외선 카메라로 방의 실내와 실외의 표면온도를 측정하였다. 열화상 이미지를 이용하여 모서리 부분과 창을 통한 열손실을 정량적으로 파악할 수 있었으며 육안으로 확인 불가능한 열손실 결함부위를 탐지할 수 있었다. 이를 바탕으로 기존목조주택의 열환경성능 제고를 위한 개 보수시 도움이 될 것으로 기대된다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제25권2호
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• pp.36-44
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• 2024

본 논문에서는 합성곱신경망과 ROI기법을 이용한 콘크리트 균열 분석에 관해 소개한다. 콘크리트 표면, 빔과 같은 구조물은 피로 응력, 주기 부하에 노출되며, 이는 일반적으로 구조물의 표면에서 미세한 수준에서 시작되는 균열을 야기한다. 구조물의 균열은 안정성을 저하시키고 구조물의 견고함을 감소시킨다. 조기 발견을 통해 손상 및 고장 가능성을 방지하기 위한 예방 조치를 취할 수 있다. 일반적으로 수동 검사 결과는 품질이 좋지 않고, 대규모 기반 시설의 경우 접근이 어려우며, 균열을 정확하게 감지하기 어렵다. 이러한 수동검사의 자동화는 기존 방식의 한계를 해결할 수 있기 때문에 컴퓨터 비전 기반의 연구들이 수행되었다. 하지만 다양한 유형의 균열이나, 열화상 카메라 등을 이용한 연구들은 부족한 상태이다. 따라서 본 연에서는 콘크리트 벽의 균열을 자동으로 감지하는 방법론을 개발하여 제시하며, 다음과 같은 연구 내용을 목표로 한다. 첫째, 균열 감지 이미지 기반 분석의 주요 장점인 이미지 처리 기술을 사용하여 기존의 수동 방법과 비교하여 정확도가 향상된 결과 및 정보를 제공한다. 둘째, 강화된 Sobel edge segmentation 기술 및 ROI 기법 기반의 알고리즘을 개발하여 비파괴 시험을 위한 자동 균열 감지 기술을 구현한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.683-688
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• 2018

본 논문에서는 탄소섬유를 이용한 면상발열체의 발열 상태를 영상처리 기술을 이용한 분석을 제안하였다. 면상발열체의 제작 방법은 탄소섬유를 작게 잘라 촙 상태로 만든 다음 분산제를 통하여 다시 결합시켜 준다. 그 다음 부직포 위에 분산제를 통해 결합된 탄소섬유 용액을 필터링 한다. 마지막 단계는 필터링된 탄소섬유를 건조 하면 부직포 형태의 면상 탄소 섬유를 얻을 수 있다. 면상발열체는 이렇게 제작된 면상 탄소 섬유에 전기를 인가하면 된다. 본 논문에서는 면상발열체를 4가지 방법으로 분석하였다. 분석 방법 중 면상 발열체의 발열특성 분석과 면상발열체의 발열속도 분석은 제작된 면상발열체가 정상군에 해당하는지를 확인한다. 절연 코팅 및 면상 발열체 모듈 분석은 실제 제품의 제작에 사용될 수 있는 면상발열체에 대해 영상처리 기술을 이용하여 2차원 이미지 분석이다. 면상발열체의 열화상 이미지 분석은 2차원 및 3차원으로 발열 상태를 분석할 뿐만 아니라, 발열의 상위온도 15~20%와 하위온도 15~20%를 이미지에 표시하는 프로그램 기법이다. 마지막 분석은 제작된 면상발열체의 상태를 화면에 직접 보여줌으로써 제작 과정 중 잘못된 부분을 쉽게 찾을 수 있다. 이와 같은 면상발열체의 이미지 분석 방법은 기존의 방법과 결합하여 발열상태를 더욱 정밀하게 분석할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.1023-1031
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• 2010

최근 하드웨어와 무선 통신 기술의 발달로 무선 센서네트워크를 이용하여 멀티미디어 데이터를 수집하기 위한 무선 멀티미디어 센서네트워크에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 많은 데이터를 갖는 멀티미디어 데이터를 네트워크 대역폭이 극히 낮은 무선 센서 네트워크에서 처리하기 위해서는 네트워크 상태에 따른 효율적인 데이터 압축과 전송에 관한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 무선 센서네트워크에서 대표적인 멀티미디어 데이터인 이미지 데이터를 예측부호화를 통해 압축된 이미지를 우선순위에 기반하여 전송하기 위한 이미지 전송 기법(Priority based Image Transmission Technique With Wavelet Transform)을 제안한다. 제안하는 PIT 기법은 이미지의 웨이블릿 변환을 통하여 나누어진 영역별로 서로 다른 우선순위를 설정한다. PIT기법은 패킷의 우선순위에 따라 전달 여부를 결정하도록 하여 중요한 데이터일수록 전송이 성공할 가능성을 높인다. PIT기법은 웨이블릿 변환의 특성상 데이터의 일부가 손실되더라도 최대한 전체적인 내용을 파악할 수 있는 장점을 활용한다. PIT에서는 연속적인 이미지 사이의 유사성을 고려한 저주파수 영역에서의 예측부호화(DPCM)을 통하여 이미지 데이터가 우선순위별로 균등하게 분포시킴으로써 화질열화를 최소화한다. 실험을 통하여 제안하는 기법이 데이터가 손실되더라도 높은 화질을 보장함을 보인다.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제17권2호
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• pp.38-44
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• 2023

본 연구는 5G 통신을 이용한 농업용 드론에 임무 카메라를 장착하여 농작물 상태 정보 획득을 위한 비행시험에 대해 다룬다. 시험 방법은 설정된 다분광카메라와 열화상카메라를 드론에 장착하고 운영 고도와 속도를 달리하여 농작물 상태 이미지를 획득하는 것이다. 다분광카메라는 다섯 가지의 분광 파장을 이용하여 농작물 상태 이미지를 획득하며 자체 내장된 GPS에서는 비행 중 획득한 이미지의 정확한 위치와 고도 정보를 비행시간과 동기화 하여 제공한다. 그리고 비행 중 획득된 열 영상 데이터는 분석을 위해 5G 통신으로 지상의 서버로 전송된다. 그러므로 분광카메라와 열영상카메라를 함께 이용할 경우 효율적인 경작지 상태 파악이 가능하며, 본 연구를 통해 농업용 드론에 임무 장비를 장착한 비행시험으로 경작지에서 농작물 상태 파악이 가능함을 증명하였다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제57권2호
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• pp.274-282
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• 2019

최근 빅데이터 과학은 사회현상 모델링을 통한 예측은 물론 강화학습과 결합하여 산업분야 자동제어까지 응용범위가 확대되고 있다. 이러한 추세 가운데 이미지 영상 데이터 활용연구는 화학, 제조, 농업, 바이오산업 등 다양한 산업분야에서 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 신경망 기술을 활용하여 영상 데이터의 시맨틱 분할 성능을 개선하고자, U-Net의 계산효율성을 개선한 DeepU-Net 신경망에 AutoML 강화학습 알고리즘을 구현한 NASNet을 결합하였다. BRATS2015 MRI 데이터을 활용해 성능 검증을 수행하였다. 학습을 수행한 결과 DeepU-Net은 U-Net 신경망 구조보다 계산속도 향상 뿐 아니라 예측 정확도도 동등 이상의 성능이 있음을 확인하였다. 또한 이미지 시맨틱 분할 성능을 개선하기 위해서는 일반적으로 적용하는 드롭아웃 층을 빼고, DeepU-Net에 강화학습을 통해 구한 커널과 필터 수를 신경망의 하이퍼 파라미터로 선정했을 때 DeepU-Net보다 학습정확도는 0.5%, 검증정확도는 0.3% 시맨틱 분할 성능을 개선할 수 있었다. 향후 본 논문에서 시도한 자동화된 신경망을 활용해 MRI 뇌 영상진단은 물론, 열화상 카메라를 통한 이상진단, 비파괴 검사 진단, 화학물질 누출감시, CCTV를 통한 산불감시 등 다양한 분야에 응용될 수 있을 것으로 판단된다.