• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제20권5호
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• pp.58-65
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• 2016

최근 이슈가 되고 있는 도심지 지반함몰로 인하여 주기적인 하수관로 조사의 필요성이 강조되고 있다. 일반적으로 수행되는 조사 방법 중 하나인 하수관로 CCTV조사는 상당한 시간과 노력이 소요된다. 기존 연구들은 주로 하수관로 조사에 소요되는 노력을 줄이기 위한 H/W 및 S/W의 개발에 관한 연구가 주를 이루고 있다. 그러나 기존 CCTV 탐사장치를 이용하여 관리담당자가 보관하고 있는 수많은 조사영상를 활용하기 위한 연구는 진행되지 않았다. 본 연구는 cross-correlation기법 기반의 이미지프로세싱 방법을 적용하여 CCTV 조사영상의 자막으로부터 장치의 위치정보를 추출하였다. CCTV 장치의 시간-거리 관계를 분석한 결과 탐사 장치가 정지시간과 하수관로의 손상 사이의 강한 상관관계를 확인하였다. 제안된 CCTV영상의 분석법을 활용하는 경우 CCTV조사 보고서 작성 및 관리에 소요되는 노력을 줄임으로써 하수관로 유지관리의 효율성과 신뢰도를 높일 수 있을 것으로 기대된다.

• 상하수도학회지
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• 제27권6호
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• pp.731-741
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• 2013

CCTV inspection method has been used in Korea for more than 20 years, but there is no proper assessment system for sewer failure severity that considers the domestic circumstances. This study classified the defects caused by the overburden load of reinforced concrete sewer pipes depending on severity and developed defect code by analyzing the domestic CCTV inspection videos. The defect score was assigned to each defect code, and it was classified into 5 grades for the decision-making of repair and rehabilitation. The result of this study is expected to be useful for domestic CCTV inspectors to assess the sewer condition and helpful for managers to make a decision of repair and rehabilitation.

• 상하수도학회지
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• 제30권6호
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• pp.623-634
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• 2016

Sewer condition assessment involves the determination of defective points and status of aged sewers by a CCTV inspection according to the standard manual. Therefore, it is important to establish a reliable and effective standard manual for identifying the sewer defect. In this study, analytic reviews of the CCTV inspection manuals of the UK, New Zealand, Canada and South Korea were performed in order to compare the defect codes and the protocols of condition assessment. Through this, we also established the standardized method for defect code and revised the calculation method of assigning the condition grade. Analyses of the types and frequencies of sewer defects that obtained by CCTV inspection of 7000 case results, showed that the joint defect and lateral defect were the most frequent defects that occurred in Korea. Some defect codes are found to be modified because those did not occur at all. This study includes a proposed new sewer defect codes based on sewer characteristics.

• 대한공간정보학회지
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• 제16권1호
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• pp.67-73
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• 2008

관로 내부를 조사하는 일반적인 방법은 CCTV 카메라를 장착한 원격 조정 기계를 사용하는 것이다. 그러나, 이 시스템은 관로의 상태에 따라서 정확한 관측이 어렵다. 기존의 CCTV 기기의 경우에 있어서 카메라가 파이프의 정면만을 향하기 때문에 관측 거리에 따라서 판독 결과가 다른 경우가 발생한다. 관측 정확도에 있어서도 작업자의 기술과 경험에 많은 영향을 받는다. 본 연구를 통하여 영상처리기법과 렌즈의 조합에 의한 새로운 시스템을 제안하였다. 영상취득 체계는 전면 영상과 함께 측면의 영상을 동시에 취득할 수 있도록 개발되었다. 측면에 대한 영상 전개 및 영상 결합을 위하여 적용된 영상처리 기법을 통하여 관로 내면에 대한 고해상도 영상 정보를 도출할 수 있었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제37권3호
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• pp.585-592
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• 2017

도심 내 매설된 대다수의 하수관로는 노후가 심각하게 진행되어 파손의 가능성이 높다. 또한, 도시개발의 집중도가 높아 인구밀도나 통행량이 많으므로 하수관로가 붕괴되면 사회 경제적으로 막대한 피해를 입게 된다. 따라서 관로 파손에 의한 사고를 예방하기 위해 사전적인 유지관리가 필요하며, 한정된 재원의 효율적인 활용을 위해 파손의 가능성과 피해의 규모를 동시에 고려한 위험도 기반의 우선순위 결정방안이 제시되어야 한다. 본 연구에서는, 다양한 해외 연구사례를 검토하여 위험도 기반의 하수관로의 조사 우선순위 결정 방법을 도출하였고 도심지 배수분구에 적용 검토하였다. 우선, 서울시 하수관로 GIS DB를 통해 확보 가능한 영향인자를 도출하고, 각 영향인자들의 가중치, 구분항목, 영향점수를 결정하여 가중치 환산법으로 하수관로 파손결과를 산정하였다. 또한, 하수관로의 예상 내용연수 대비 사용연수를 계산하여 파손가능성을 도출하였으며, 내츄럴 브레이크 방법으로 파손결과와 파손가능성을 5등급으로 구분하였다. 위 방법을 서울시 내 위치한 소규모 배수분구에 적용하여 위험도 매트릭스와 위험도 등급을 도출하였으며, 그 결과 전체 대상의 26%가 위험도 4-5등급인 CCTV조사 우선대상으로 선정되었다. 따라서 위험도 기반의 CCTV 우선순위 결정방법을 활용하여 조사가 우선적으로 필요한 대상을 체계적으로 결정할 수 있을 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권12호
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• pp.23-30
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• 2012

본 논문에서는 교육시설내의 CCTV 설치에 따른 대학생의 인식을 조사하고 이를 통해 교육시설내 CCTV에 대한 인지성, 기대성, 수용성 등 다양한 항목을 분석하고자 한다. 이를 위해 기존의 다양한 CCTV 관련 설문을 분석하고 이를 통해 적절한 설문문항 요소를 추출 개발하여 이를 통한 향후 인식변화에 대한 설문조사 연구를 완성하고자 한다. 설문 조사전에 4가지 가설을 세웠으며 설문 결과 첫째, CCTV 설치에 따라 범죄예방 기대효과가 높으며 둘째, 절도 등에 대한 두려움, 폭력범죄에 대한 두려움이 감소되고 셋째, CCTV설치에 따른 인권침해부분을 감수하겠다는 의견이 높게 나타났고 넷째, 계열별 CCTV 인지에 대한 차이가 있었다. 또한 설치장소에는 조사에서는 학생편의시설내 설치에 부정적 의견이 많았다. 본 연구로 단순한 설치여부에 대한 찬반을 조사하는 설문이 아니라 최종적으로 개발된 설문에 의해 교육시설 내 CCTV에 대한 설치효과에 대한 다양한 가설의 검증과 인식의 변화를 효과적으로 파악하는 설문양식을 새롭게 제시하게 되었다.

• 융합보안논문지
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• 제23권5호
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• pp.117-123
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• 2023

최근 생성형 Artificial Intelligence(이하 AI)와 인공지능에 대한 수요가 높아짐에 따라, 오남용에 대한 심각성이 대두되고 있다. 그러나, 이상행위 탐지를 극대화한 지능형 CCTV는 군과 경찰에서 범죄 예방에 큰 도움이 되고 있다. AI는 인간이 가르쳐준 대로 학습을 수행한 후, 자가 학습을 진행한다. AI는 학습된 결과에 따라 판단을 하기 때문에, 학습 시 특징을 명확하게 이해해야만 한다. 그러나, 인간이 판단하기에도 모호한 이상한 행위와 비정상 행위의 시각적 판단이 어려운 경우가 많다. 이것을 인공지능의 눈으로 학습하기란 매우 어렵고, 학습을 한 결과는 오탐, 미탐 그리고 과탐이 매우 많아진다. 이에 대해 본 논문에서는 AI의 이상한 행위와 비정상 행위의 학습을 명확하게 하기 위한 기준과 방법을 제시하고, 지능형 CCTV의 오탐, 미탐 그리고 과탐에 대한 판단 능력을 최대화 하기 위한 학습 방안을 제시하였다. 본 논문을 통해, 현재 활용 중인 지능형 CCTV의 인공지능 엔진 성능을 극대화가 가능하고, 오탐율과 미탐율의 최소화가 가능할 것으로 기대된다.

• 상하수도학회지
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• 제38권2호
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• pp.83-93
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• 2024

In this study, we present a sewer pipe inspection technique through a combination of active sonar technology and deep learning algorithms. It is difficult to inspect pipes containing water using conventional CCTV inspection methods, and there are various limitations, so a new approach is needed. In this paper, we introduce a inspection method using active sonar, and apply an auto encoder deep learning model to process sonar data to distinguish between normal and abnormal pipelines. This model underwent training on sonar data from a controlled environment under the assumption of normal pipeline conditions and utilized anomaly detection techniques to identify deviations from established standards. This approach presents a new perspective in pipeline inspection, promising to reduce the time and resources required for sewer system management and to enhance the reliability of pipeline inspections.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제28권3호
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• pp.10-18
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• 2024

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.

• 상하수도학회지
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• 제27권6호
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• pp.787-796
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• 2013

Sewer joint-related defect is one of the most common domestic sewer defects along with the lateral pipe problem. However, there are currently no criteria that precisely assess the joint-related sewer defects. Therefore, this study examined the joint-related sewer defects found in domestic circumstances, classified them according to the suggested defect code, and presented the examples of defect pictures. Each defect code was organized as the process of out of pipeline alignment (OPA) which shows the progress in deterioration. Each defect was classified into 5 grades depending on appropriate repair and rehabilitation method. The result of this study is expected to be useful for domestic CCTV inspectors to assess the sewer condition and helpful for managers to make a decision of repair and rehabilitation.