• 제목/요약/키워드: 초음파 비파괴평가

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함안 용산리 함안층 새발자국 화석산지의 보존과학적 진단 및 평가 (Conservation Scientific Diagnosis and Evaluation of Bird Track Sites from the Haman Formation at Yongsanri in Haman, Korea)

  • 이규혜;박준형;이찬희
    • 헤리티지:역사와 과학
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    • 제52권3호
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    • pp.74-93
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    • 2019
  • 함안 용산리 함안층 새발자국 화석산지(천연기념물 제222호)에서는 Koreanaornis hamanensis와 Jindongornipes kimi로 명명된 두 종의 새발자국이 발견되었으며, 용각류 발자국과 생흔화석 Cochlichnus도 보고되었다. 특히 Koreanaornis hamanensis는 세계에서 두 번째로 기록된 새발자국 화석종으로 학술적 가치가 매우 뛰어나다. 이 일대는 구들장용 판석의 채석장이었으며, 1969년에 세계적 희귀 화석지로 알려지면서 크게 훼손되어, 현재는 지정 당시의 25% 정도가 잔존한다. 함안층은 경상누층군의 하양층군에 속하며 주로 적회색의 미사암과 흑색의 이암이 교호하는 암상을 보인다. 미사암과 이암의 경계는 점이적이며, 연흔과 건열 등의 퇴적 구조가 뚜렷하다. 연구 지역의 퇴적암은 퇴적순서와 구조 및 암상에 따라 총 7개의 지층으로 구분되며, 새발자국 화석은 최상부층에서 나타난다. 비파괴 손상도 평가 결과, 화학적 생물학적 손상은 7개 지층에서 모두 매우 낮게 나타났다. 물리적 손상도의 경우 박락 0.49%, 박리 0.04%, 탈락 0.28%로 매우 낮은 손상률을 보였다. 그러나 절리 등 불연속면의 균열지수는 6.20으로 비교적 높으며, 배면과 북서측의 표면은 하등생물의 피복이 심하여 지층의 단면을 중심으로 염에 의한 백화현상이 관찰된다. 화석산지의 초음파 물성은 전반적으로 중간풍화단계(MW)를 보였다. 특히 공룡발자국이 있는 남서측 부근이 상대적으로 신선하며, 보호각 기둥 주위로 풍화가 진전된 양상을 보였다. 이 화석산지에 발달한 불연속면은 5종류로서 가장 높은 점유율을 보이는 불연속면은 층리면이다. 평사투영으로 사면의 안정성을 분석한 결과, 평면 및 쐐기파괴에는 안정적이지만 전도파괴의 가능성이 있는 것으로 나타났다. 이 화석산지의 종합적인 손상 정도 및 안정성은 양호한 것으로 판단되나, 화석층의 물리화학적 풍화와 보호각 기둥과 접하는 모르타르의 백화현상 등은 제어하기 어려운 상태로 보여, 지속적인 모니터링과 보존처리 및 관리가 수행되어야 할 것이다.

이물 객체 탐지 성능 개선을 위한 딥러닝 네트워크 기반 저품질 영상 개선 기법 개발 (Development of deep learning network based low-quality image enhancement techniques for improving foreign object detection performance)

  • 엄기열;민병석
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제25권1호
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    • pp.99-107
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    • 2024
  • 경제성장과 산업 발전에 따라 반도체 제품부터 SMT 제품, 전기 배터리 제품에 이르기 까지 많은 전자통신 부품들의 제조과정에서 발생하는 철, 알루미늄, 플라스틱 등의 이물질로 인해 제품이 제대로 동작하지 않거나, 전기 배터리의 경우 화재를 발생하는 문제까지 심각한 문제로 이어질 가능성이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 초음파나 X-ray를 이용한 비파괴 방법으로 제품 내부에 이물질이 있는지 판단하여 문제의 발생을 차단하고 있으나, X-ray 영상을 취득하여 이물질이 있는지 판정하는 데에도 여러 한계점이 존재한다. 특히. 크기가 작거나 밀도가 낮은 이물질들은 X-Ray장비로 촬영을 하여도 보이지 않는 문제점이 있고, 잡음 등으로 인해 이물들이 잘 안 보이는 경우가 있으며, 특히 높은 생산성을 가지기 위해서는 빠른 검사속도가 필요한데, 이 경우 X-ray 촬영시간이 짧아지게 되면 신호 대비 잡음비율(SNR)이 낮아지면서 이물 탐지 성능이 크게 저하되는 문제를 가진다. 따라서, 본 논문에서는 저화질로 인해 이물질을 탐지하기 어려운 한계를 극복하기 위한 5단계 방안을 제안한다. 첫번째로, Global 히스토그램 최적화를 통해 X-Ray영상의 대비를 향상시키고, 두 번째로 고주파 영역 신호의 구분력을 강화하기 위하여 Local contrast기법을 적용하며, 세 번째로 Edge 선명도 향상을 위해 Unsharp masking을 통해 경계선을 강화하여 객체가 잘 구분되도록 한다, 네 번째로, 잡음 제거 및 영상향상을 위해 Resdual Dense Block(RDB)의 초고해상화 방법을 제안하며, 마지막으로 Yolov5 알고리즘을 이용하여 이물질을 학습한 후 탐지한다. 본 연구에서 제안하는 방식을 이용하여 실험한 결과, 저밀도 영상 대비 정밀도 등의 평가기준에서 10%이상의 성능이 향상된다.