• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.125-127
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• 2021

본 논문에서는 목조 문화재의 변위 현상 중 하나인 크랙 현상을 감지할 수 있는 EfficientNet 기반 모델을 제안한다. 우선 사전 학습된 EfficientNet모델을 통해 학습 이미지로부터 심층 특징을 추출하고 크랙이 존재하는지 아닌지에 대해 분류하기 위한 완전 연결 신경망을 학습한다. 그런 다음 새로운 목조 문화재 이미지가 들어왔을 때 학습한 모델을 통해서 크랙이 존재하는지에 대해 최종적으로 판별하게 된다. 데이터 셋으로는 충주시 근처의 문화재에 방문해서 수집한 목조 이미지를 가지고 정상 및 비정상으로 구분한 데이터 셋을 사용하였다. 실험 결과 EfficientNet을 사용한 딥 러닝 기반 모델이 다른 사전 학습된 합성 곱 신경망 모델보다 더 좋은 성능을 나타냄을 확인하였다. 이러한 결과로부터 우리가 제안한 방법이 목재 문화재에서의 크랙 검출에 있어서 적합함을 보여준다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.133-135
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• 2021

본 논문에서는 목조 문화재 영상에서의 변위 현상 중 하나인 크랙이 발생하는 영역을 감지하기 위한 임베딩 유사도 기반 모델을 제안한다. 우선 변위가 존재하지 않는 정상으로만 구성된 학습 이미지는 사전 학습된 합성 곱 신경망을 통과하여 임베딩 벡터들을 추출한다. 그 이후 임베딩 벡터들을 가지고 정상 클래스에 대한 분포의 파라미터 값을 구한다. 실제 추론 과정에 사용되는 테스트 이미지에 대해서도 마찬가지로 임베딩 벡터를 구한다. 그런 다음 테스트 이미지의 임베딩 벡터와 이전에 구한 정상 클래스를 대표하는 가우시안 분포 정보와의 거리를 계산하여 이상치 맵을 생성하여 최종적으로 변위가 존재하는 영역을 감지한다. 데이터 셋으로는 충주시 근처의 문화재에 방문해서 수집한 목조 문화재 이미지를 가지고 정상 및 비정상으로 구분한 데이터 셋을 사용하였다. 실험 결과 우리가 제안한 임베딩 유사도 기반 모델이 목조 문화재에서 크랙이 발생하는 변위 영역을 잘 감지함을 확인하였다. 이러한 결과로부터 우리가 제안한 방법이 목재 문화재의 크랙 현상에 대한 변위 영역 검출에 있어서 매우 적합함을 보여준다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2007년도 춘계학술대회논문집
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• pp.905-908
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• 2007

The purpose of this work is to obtain fundamental data about fatigue crack detection of the welded exhaust flange by using the AE method. The acoustic emission method as a nondestructive evaluation is one of high technical test for realtime monitoring in the dangerous industry fields. Signal analysis of both AE sensor and accelerometer for fatigue crack failure are presented in this paper.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.645-647
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• 2021

본 논문에서는 목조건물의 Crack만을 움직여 Data set을 증강하는 기법을 제안한다. 이 기법은 이미지 내 Crack Detection의 학습 데이터를 만들기 위해 이미지의 전체적인 값으로 Flip, Rotation, Shift, Rescale 등의 변환을 통해 Data Augmentation을 진행하는 대신 Crack이라는 하나의 Object만을 가지고 새로운 데이터를 생성한다. 이때 Object는 관심 영역 내에서만 연산되어 기존의 방법보다 더욱 많은 데이터를 얻을 수 있으며, Crack이 관심 영역 밖으로 이동하지 않기 때문에 이상치 혹은 결측치가 존재하지 않는 데이터를 얻을 수 있다. 또한 Crack이 존재하지 않는 이미지에도 임의적으로 Crack을 생성하여 새로운 데이터를 만들 수 있다. 결론적으로 본 논문에서는 Crack Detection의 학습을 위하여 기존 방법보다 우수한 성능의 Data Augmentation을 제안하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2009년도 제40회 하계학술대회
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• pp.2077_2078
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• 2009

송전 철탑에 취부되는 절연물인 자기애자는 외부 환경에 노출된 구조물으로서 오염이나 크랙등에 의해 절연성능이 손상받을 수 있다. 이러한 절연애자의 불량이나 오염정도를 감시하기 위하여 애자를 통하여 흐르는 누설전류를 분석하는 기법을 사용하여 불량 및 오손을 감지하는 장치를 개발하였다. 본 논문에서는 개발 장치에 삽입될 전체적 검출 알고리즘과 실제작중인 장치의 일부분에 관하여 다루었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 제37회 하계학술대회 논문집 B
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• pp.643-644
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• 2006

자기누설탐상시스템은 지하에 매설된 가스관에서 발생되는 부식이나 크랙 또는 기계적 변형을 탐지하기 위한 방법으로 비파괴검사 방법의 하나이다. 가스관은 Nd자석에 의해 착자가 되고, 가스관에 부식이 발생했을 경우 가스관의 단면적이 작아지게 되어 자기누설이 발생하며, 발생된 자기누설을 홀센서로 검출하여 부식의 유무, 크기, 모양 등을 판별하게 된다. 지하매설 배관은 배관의 직경은 같으나 배관의 두께는 다양하게 존재한다. 특히 30inch의 배관에는 배관의 두께가 11.1, 14.3, 17.5 mm 등이 있다. 자기누설탐상시스템은 배관의 단면적 변화를 감지하는 것이기 때문에 배관의 두께에 따라 그 특성이 변화하게 된다. 또한 두께에 따른 결함의 종류에 따라서 검출신호도 변화하게 된다. 따라서 본 논문에서는 배관의 두께 변화에 따른 검출신호를 분석하였으며, 두께 변화의 영향을 적용하여 검출신호를 보정하기 위한 방법을 제시하였다.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2006년도 추계학술대회 논문집
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• pp.7-10
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• 2006

In this study, Curve dependent wheel flange lubricator with spray type is investigated and estimated a point of view reducing wheel flange wear and noise, a small crack in the curve. Advantage of curve dependent wheel flange lubricator spray type is found on the basis of the result of field test in comparison with oil spray type lubricator and wheel without wheel flange lubricator on railroad in korea for noise and wheel abraison. the influence of curve dependent wheel flange lubricator spray type on the small crack of wheel is introduced by research papers

• 대한기계학회논문집A
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• 제38권2호
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• pp.205-210
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• 2014

기계시스템의 결함을 진단하기 위한 방법으로 패턴인식 기법이 널리 사용되고 있다. 진동신호의 변화를 감지하여 기계시스템의 건전성을 판단하는 방법이 패턴인식 기법이다. 대표적 패턴 인식기법으로 최근 은닉 마르코프 모델과 인공신경망이 여러 분야에서 사용되고 있다. 본 연구에서는 결함진단에 은닉 마르코프 모델과 인공신경망을 혼합한 방법이 제시되었으며 결함진단 대상 구조물로는 크랙을 가진 회전하는 풍력터빈 블레이드가 선정되었다. 본 연구에서는 크랙발생 여부뿐만 아니라 그 위치 및 크기도 동시에 진단하고자 하였다. 아울러서 본 연구에서는 일정 주파수들을 갖는 모멘트를 대상 구조물에 가함으로써 외부 잡음에도 불구하고 높은 결함진단 확률을 가질 수 있도록 하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.249-255
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• 2020

본 연구에서는 프레스 시험 중 시편에서 발생하는 음향방출 신호와 신호필터링을 통해 시편의 건전성을 평가하는 연구를 진행하였으며, 실험결과를 통해 음향방출 진동횟수와 최대진폭 두 개의 음향방출 파라미터를 프레스 시편 건전성 판단에 적용하고자 한다. 프레스 장치를 이용한 구멍확장시험 중에는 시편에서 탄성파가 발생하며, 탄성파를 음향방출 센서를 통해 수집하였다. 이 신호를 바탕으로 음향방출 파라미터를 획득한 뒤, 시편의 크랙을 감지하는 연구를 진행하였다. 명확한 건전성 판단을 위해 STFT(Short Time Fourier Transform)와 고주파수 통과 필터(High-Pass Filter)를 이용하였다. 향후 본 연구에서 제안하는 신호 처리 기법 및 해당 파라미터를 활용한다면 프레스공정에서의 시편 건전성 평가 성능을 향상시킬 수 있을 것이라 생각된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.1777-1783
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• 2021

대단위 신재생 에너지 발전단지의 효율적인 유지관리를 위해 드론의 활용이 점차 증가하고 있다. 오래전부터 태양광 패널을 드론으로 촬영하여 패널의 유실 및 오염 등을 관리하고 있다. 본 논문에서는 열화상카메라를 장착한 드론을 이용하여 획득된 태양광패널 이미지에서 아크, 단선, 크랙 등의 고장 유무를 판별하기 위해 시멘틱세그멘테이션 기법을 이용한 분류모델을 제안한다. 또한 적은 데이터셋으로도 강인한 분류 성능을 보이는 U-Net의 튜닝을 통해 효율적인 분류모델을 구현하였다.