We propose a novel monitoring system for diagnosing crack faults of the wind turbine using image information. The proposed method classifies a normal state and a abnormal state for the blade parts of the wind turbine. Specifically, the images are input to the proposed system in various states of wind turbine rotation. according to the blade condition. Then, the video of rotating blades on the wind turbine is divided into several image frames. Motion vectors are estimated using the previous and current images using the motion estimation, and the change of the motion vectors is analyzed according to the blade state. Finally, we determine the final blade state using the Support Vector Machine (SVM) classifier. In SVM, features are constructed using the area information of the blades and the motion vector values. The experimental results showed that the proposed method had high classification performance and its $F_1$ score was 0.9790.
움직이는 한 개의 카메라 동영상으로부터 개체의 3차원 위치를 추출할 수 있다고 알려져 있다. 이로부터 캠코더 측정시스템을 이용하여 부유체 모형에 대한 영상기반 모니터링을 수행하였다. 규칙파 및 비규칙파 실험조건에서의 디지털 캠코더 동영상으로부터 프레임 영상을 추출하고, 특징점을 정합하여, 상대적인 3차원 좌표를 획득하였다. 수정된 SURF 기반 정합의 영상 변환 정확도와 규칙파에서 부유체 모델의 영상기반 변위 관측 정확도를 평가하였다. 규칙파의 경우 조파기의 설정값은 3.0sec이고, 영상기반 변위에 의한 주기는 2.993sec이었다. 기계적 오차를 고려할 때 이 두 값은 유사한 결과로 여겨진다. 시각적으로도 X Y Z축으로의 1차원 투영결과나 3차원 공간에서의 결과에서 규칙파의 형상을 볼 수 있었다. 결과적으로 30fps의 일반 디지털 캠코더 동영상을 이용하여 근실시간으로 위치변동을 계산할 수 있었다.
최근에 빠르게 확산되고 있는 CCTV와 같은 영상기기들은 거의 모든 공공기관, 기업, 가정 등에서 비정상적인 상황을 감시하고 대처하기 위한 수단으로 활용되고 있다. 그러나 대부분의 경우 이상상황에 대한 인식은 모니터링하고 있는 사람에 의해 수동적으로 이루어지고 있어 즉각적인 대처가 미흡하며 사후 분석용으로만 활용되고 있다. 본 논문에서는 최신 딥러닝 기술과 실시간 전송기술을 활용하여 이벤트 발생시 스마트폰으로 이상 상황을 동영상과 함께 실시간으로 전송하는 동영상 감시 시스템의 개발 결과를 제시한다. 개발된 시스템은 오픈포즈 라이브러리를 이용하여 실시간으로 동영상으로 부터 인간 객체를 스켈레톤으로 모델링한 후, 딥러닝 기술을 이용하여 인간의 행동을 자동으로 인식하도록 구현하였다. 이를 위해 Caffe 프레임워크를 개발된 오픈포즈 라이브러리를 다크넷 기반으로 재구축하여 실시간 처리 능력을 대폭 향상 시켰으며, 실험을 통해 성능을 검증하였다. 본 논문에서 소개할 시스템은 정확하고 빠른 행동인식 성능과 확장성을 갖추고 있어 다양한 용도의 동영상 감시 시스템에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
낙상이 탈골, 골절, 치명적인 머리 부상이나 심지어 죽음과 같은 심각한 결과를 초래하기 때문에 낙상 사건 검출은 특히 혼자 사는 노인들에 대해 가장 일반적인 문제들 중의 하나이다. 낙상이나 낙상과 관련된 부상들을 방지하기 위해서 최근 몇몇 기존 비디오 센서 기반의 방법들은 낮은 낙상 검출율을 보여주고 있다. 낮은 검출율 문제를 개선하고 시스템 성능을 높이기 위해, 본 논문은 실시간 환경에서 연속하는 차영상 간의 차와 시간적 템플릿(temporal templates)을 이용한 노인들에 대한 새로운 낙상 사건 검출 방법을 제시하였다. 제안된 알고리즘은 비록 한 대의 USB PC 카메라에 의해 획득된 낮은 질의 비디오 시퀀스임에도 불구하고 96.43%의 성공적인 검출율과 3.125%의 낮은 false positive rate를 얻었다. 실험 결과는 높은 검출율과 낮은 false positive rate에 관한 매우 기대되는 성능을 보여주고 있다.
최근에 IT 기술의 발전과 비용을 절감하는 방식으로 무인감시설비가 도입되어 운영되고 있다. 무인감시설비는 효율적이고 경제적인 측면으로 장점이 있지만, 무인감시설비의 고장, 오작동이 발생하면서 감시 공백과 침입자로 인한 시설 파손 및 정보 유출 등 피해가 발생 되는 단점이 있다. 그리고 무인감시설비의 점검 차원에서 담당자의 상시 방문이 필요하고 이에 따른 관리 비용이 발생하고 있다. 본 논문에서는 무인감시설비의 상태를 실시간 점검하여 오작동과 같은 문제를 감시설비의 상태 확인 및 자동복구하고 담당자에게 실시간으로 상황을 문자메시지로 통보하는 시스템을 설계하였다. 설계할 시스템은 영상, 음향, 조명 등의 무인감시설비의 주요 장비의 작동 상태에 관한 정보를 수신하고 판단하는 통합형 네트워크 비디오 서버(NVR)와 무인감시설비의 상태를 감지하고 전원 복구하는 제어장치와 SMS 서버를 이용한 실시간 문자메시지로 구성되어 있다.
최근 기후변화와 각 나라의 해양확보로 인하여 수산자원의 급감을 해결하기 위한 친환경 양식업이 부각되고 있다. 해양 양식업 작업의 편이성을 제공하기 위해 어업용 선박 크레인을 사용한다. 본 논문에서는 영상처리기를 이용하여 기본의 선박 크레인의 작업환경을 개선하고 영상장비를 통해 입력받은 작업영역의 영상정보를 모니터링 및 분석하여 영상을 최적화하고, 작업자에게 편리하고 높은 가시성을 갖도록 하는 실시간 영상 가이드 시스템을 제안한다.
자가 치유란 시스템에 정의된 제약사항들을 평가하고 위배 시에 적절한 전략을 적용하는 방법론이다. 오늘날 복잡해져가는 컴퓨팅 환경에서 자가 치유를 위해 시스템에 발생한 문제를 스스로 인식하는 능력을 부여하는 연구가 중요한 이슈가 되고 있다. 그러나 대부분의 기존연구들은 목표시스템의 자가 치유를 위해 자가 치유 개발자들이 제약조건을 모델링하고 분석해야 하는 노력이 크다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 UML 모델을 이용한 '모니터링 모듈 생성 방법'을 제안한다. 제안 방법론은 1) UML 모델로부터 자가 치유를 위해 요구되는 시스템 지식(system knowledge)을 정의, 2) 모니터를 생성하는 프로세스 그리고 생성된 모니터링 모듈을 이용한 문제 모니터링 프로세스를 나타낸다. 제안 사항들을 통해, 자가 치유 개발자가 가진 목표시스템에 대한 분석의 노력을 최소화하고, 시스템 내부 정보를 기반을 둔 모니터링의 범위 확보, 모니터링 환경의 자동 구축을 위한 시스템 구축 부하를 최소화하는 것이 가능하다. 본 논문에서는 평가를 위해서 ATM 프로토타입 시스템에 제안 방법론을 적용한 정성적 평가와, 자가 치유의 수행 능력을 평가하기 위해 이전 연구에서 수행한 비디오 회의 시스템을 통해 정량적 평가를 수행한다.
대규모 해양 건설에 따른 해양 건설 작업자의 안전 및 해양 오염 문제가 발생하고 있다. 특히, 해양의 수중 건설 작업은 다른 작업에 비해 위험도가 높아 작업자의 안전을 고려한 무인 대체 시스템의 적용이 필요하다. 본 논문에서는 수중 무인 작업을 위해 해양 건설용 ROV 시스템을 개발 완료하였다. 수중 추진체의 제어를 통한 위치제어, 공압 gripper 그리고 수중 작업 모니터링을 위한 모니터링 시스템을 개발하였다. 성능평가 결과 ROV의 수중 이동속도는 최대 0.89m/s로 평가되었으며, 공압 gripper의 최대 하중은 80kg의 하중 허용 가능함을 확인하였다. 또한, 수중 ROV의 제어와 수중 영상 스트리밍에 필요한 네트워크 대역폭이 300Mbps 이상으로 평가되었으며, 유선 통신은 205m에서 92.7 ~ 95.0Mbit/s, 무선 통신은 78.3 ~ 84.8Mbit/s의 속도로 평가되었다.
노천 광산 채굴 시나리오와 관련하여 현재 중국에서는 주요 수동 및 정기 검사를 위한 비디오 모니터링을 사용하는 것으로 인건비를 지속적으로 투자해야 하며 적시성이 낮다. 이 조기경보 모니터링의 문제를 해결하기 위해 이 글에서는 공간화 알고리즘 모델을 개발하여 노천광산의 월경채굴 조기경보시스템을 설계하고 광산채굴장비의 지리적 정보를 산출하고 실시간으로 광산 승인 범위의 레이어 좌표와 비교하고, 자동으로 광산의 월경 채굴 행동을 예측한다. 장시 핑샹 지역을 연구 대상으로 하여 노천 광산 채굴 엔지니어링 기계 장비를 식별 및 추적 대상으로 선정하였으며, 현장 실험을 통해 시스템이 안정적이고 신뢰할 수 있으며 검증 시스템의 목표 추적 정확도가 높은 것으로 나타났으며, 광산 채굴 감독의 적시성과 정확성을 향상시킬 수 있고 감독의 인건비를 크게 절감할 수 있다.
본 연구에서는 해양수산부 연안침식 실태조사에서 운영 중인 해운대 해수욕장 비디오 모니터링 시스템을 이용하여 연안정비 사업 실시 이후의 백사장 면적변화를 분석하였다. 해운대 해수욕장은 연안정비사업을 통한 대규모 양빈이후 계절변동 특성과 함께 해빈 안정화 과정을 거치면서 잘 유지되었으나, 최근 2년간 복수의 태풍 내습에 의하여 해운대 해수욕장의 계절변동특성 및 해빈안정화 양상은 균형을 상실하였으며, 급격한 침식이 발생하였다. 특히, 2018년 태풍 솔릭, 콩레이에 의해 침식된 백사장은 계절변동에 의한 겨울철 해빈면적을 회복하지 못하였으며, 2019년에 내습한 다수의 태풍들로 인하여 해빈면적이 전년 대비 9.5 %(12,607 ㎡) 감소하였다. 해운대 해빈 전면에서 관측된 파랑자료와 해빈면적자료를 분석한 결과, 계절에 따른 입사파향에 따라 백사장의 서측, 중앙부, 동측의 침퇴적 경향이 뚜렷이 나타났다. 향후에는 계절변동특성의 둔화와 지속적인 침식경향이 나타나는 원인을 파악하기 위해 잠제 시설물의 마루높이, 기능유지 여부 및 잠제 외부로의 모래유출추적 등 보다 정밀한 모니터링이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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