• 전력전자학회:학술대회논문집
• /
• 전력전자학회 2012년도 전력전자학술대회 논문집
• /
• pp.607-608
• /
• 2012

지중화 전선의 증가에 따라 유지 보수의 필요성이 증대되는 지중전선의 누전점 탐지장치의 편의성을 증대하기 위한 기술 구현가능성을 검토하였다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
• /
• 제21권3호
• /
• pp.419-432
• /
• 2019

대부분 딥러닝 모델의 학습은 입력값과 입력값에 따른 출력값이 포함된 레이블링 데이터(labeling data)를 학습하는 지도 학습(supervised learning)으로 진행된다. 레이블링 데이터는 인간이 직접 제작하므로 데이터의 정확도가 높다는 장점이 있지만 비용과 시간의 문제로 인해 데이터의 확보에 많은 노력이 소요된다. 그리고 지도 학습의 목표는 정탐지 데이터(true positive data)의 인식 성능 향상에 초점이 맞추어져 있으며, 오탐지 데이터(false positive data)의 발생에 대한 대처는 미흡한 실정이다. 본 논문은 터널 관제센터에 투입된 딥러닝 모델 기반 영상유고 시스템의 모니터링을 통해 정탐지와 레이블링 데이터의 학습으로 예측하기 힘든 오탐지의 발생을 확인하였다. 오탐지의 유형은 작업차량의 경광등, 터널 입구부에서 반사되는 햇빛, 차선과 차량의 일부에서 발생하는 길쭉한 검은 음영 등이 화재와 보행자로 오탐지되고 있었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 현장에서 발생한 오탐지 데이터와 레이블링 데이터를 동시에 학습하여 딥러닝 모델을 개발하였으며, 그 결과 기존 레이블링 데이터만 학습한 모델과 비교하면 레이블링 데이터에 대한 재추론 성능이 향상됨을 알 수 있었다. 그리고 오탐지 데이터에 대한 재추론을 한 결과 오탐지 데이터를 많이 포함하여 학습한 모델일 경우 보행자의 오탐지 개수가 훨씬 줄었으며, 오탐지 데이터의 학습을 통해 딥러닝 모델의 현장 적용성을 향상시킬 수 있었다.

• Journal of electromagnetic engineering and science
• /
• 제14권2호
• /
• pp.79-81
• /
• 2014

In B-scan data measured by a pulse-type monostatic borehole radar, target signatures are seriously obscured by two clutters that differ in orientation and intensity. The primary clutter appears as a nearly constant time delay, which is caused by internal ringing between antenna and transceiver in the radar system. The secondary clutter occurs as an oblique time delay due to the guided borehole wave along the logging cable of the radar antenna. This issue led us to perform adaptive filtering processing for orientation-based clutter removal. This letter describes adaptive filtering processing consisting of a combination of edge detection, data rotation, and eigenimage filtering. We show that the hyperbolic signatures of a dormant air-filled tunnel target can be more distinctly enhanced by applying the proposed approach to the B-scan data, which are measured in a well-suited test site for underground tunnel detection.

• 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
• /
• 한국전기전자재료학회 2005년도 하계학술대회 논문집 Vol.6
• /
• pp.215-216
• /
• 2005

To decrease and remove of much noises that is detected in PD (partial discharge) measuring test. we forced on detection of those. We made W-LC filter for measuring PD. which adapted that to field test. We tested after design laboratory circumstances like field line. and then the phase change properties of detected signal in UHF sensor were measured by Lemke Probe and oscilloscope (TDS-3054. Tektronix). Eventually we checked decrement of noises from experimental result. Also from experimental result at the joint box of 22.9[kV] distribution line. we obtained reasonable data which enable noises to decrease. Hereafter those results will be adapted at ultra-high voltage for trouble prevention and on-line cable watch. diagnosis of those.

• 한국환경기술학회지
• /
• 제19권6호
• /
• pp.576-585
• /
• 2018

상하수도를 포함하는 7대 지하매설배관(상수도, 하수도, 전기, 통신, 가스, 난방, 송유)은 시공에서부터 운영 및 유지관리에 걸친 전 생애 주기 동안 체계적인 관리가 매우 중요하다. 특히, 지하매설배관의 전생애주기에 가장 큰 영항을 미치는 것은 시공과정이다. 새로운 도시를 건설하거나 서로 다른 지하매설배관을 유지관리하기 위해서는 매번 땅을 파고 시공 및 관련 작업을 수행해야 한다. 이 과정에 먼저 시공한 배관은 후에 시공하는 배관 시공 과정에 2차 및 3차 파손이 빈번하게 발생할 수 있는 가능성이 있다. 이 문제를 해결하기 위해서는 시공 과정에 일어나는 파손을 실시간으로 감시할 수 있는 시스템이 필요하다. 또한 지하매설배관의 환경에 따라 시스템의 지속적으로 운영하기 위한 전력의 공급이 제한되는 경우가 많아 기존 전력이 아닌 자연에너지를 이용한 안정적인 전력공급 시스템의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 풍력과 태양광을 이용한 자연에너지를 이용하여 배관감시 시스템을 장기간(24시간 15일) 안정적으로 운영이 가능한 장치를 개발하였으며 이를 현장시험을 거쳐 운전성능을 확인하였다.

• 지구물리와물리탐사
• /
• 제9권4호
• /
• pp.271-278
• /
• 2006

국내 지반침하의 주요 원인 중의 하나인 석회암 공동에 대한 조사는 단순한 지반침하 원인의 규명 이외에 지반 침하 지역 또는 예상지역의 보강 설계 및 사후 관리에 이르기까지 폭넓은 지반 정보를 제공하는 역할을 수행한다는 측면에서 매우 중요하다고 할 수 있다. 지반침하지역 공동탐지에 유용하게 사용되는 물리탐사기법으로 한 종류의 지반 물성을 이용하는 단위 물리탐사기술보다는 여러 가지 물성의 지하를 조명하는 복합 물리탐사기술에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 지반침하조사 시 지하공동 탐지를 위한 복합 물리탐사 시스템 구축의 일환으로 전라남도 무안군 무안읍 용월리에 과거 석회암 공동에 의한 지반침하 경력이 있는 지역을 현장 실험장으로 이용하여 다양한 종류의 물리탐사를 실시하였다. 그 중 전기비저항탐사, 전자탐사 그리고 고정밀 중력탐사 결과로부터 지하 공동의 위치 및 분포를 추정 해석하고, 시추조사 결과와 비교함으로서 단위 물리탐사 기술의 공동탐지 적용성에 대하여 고찰하였다. 시추조사결과, 실험장 지역 기반암내 공동은 대부분 지하수 또는 물로 포화된 점토로 채워져 있어 주위 기반암에 비하여 매우 낮은 전기비저항 및 밀도를 가지며, 넓은 지역에 걸쳐 망구조로 분포하고 있는 것으로 해석된다. 실험장에 적용한 전기비저항, 전자 및 고정밀 중력 탐사 결과, 저비저항대와 음의 중력 이상대 분포 지역이 시추 조사에서 확인된 지하 공동의 분포 위치와 상당 부분 일치함을 보여 이들 각 탐사법들이 지하 공동 분포 파악에 효과적임이 입증되었다. 또한 개별 탐사 기법 해석과 아울러 각종 탐사결과를 종합함으로써 보다 정확한 지하공동의 분포 해석이 가능하였으며, 특히 국내에서의 사용이 미비하였던 고정밀 중력탐사기법이 지하공동 탐지에 매우 유용함을 확인하였다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
• /
• 제26권2호
• /
• pp.129-152
• /
• 2024

터널 내 CCTV를 통한 딥러닝 객체인식 적용에 있어서 터널의 열악한 환경조건, 즉 낮은 조도 및 심한 원근현상으로 인해 오탐지가 대량 발생한다. 이 문제는 객체인식 성능에 기반한 영상유고시스템의 신뢰성 문제로 직결되므로 정탐지 향상과 더불어 오탐지의 저감 방안이 더욱 필요한 상황이다. 이에 본 논문은 딥러닝 객체인식 모델을 기반으로, 오탐지 데이터의 재학습을 통해 오탐지의 저감뿐만 아니라 정탐지 성능 향상도 함께 추구하는 오탐지 학습법을 제안한다. 본 논문의 오탐지 학습법은 객체인식 단계를 기반으로 진행되며, 학습용 데이터셋 초기학습 - 검증용 데이터셋 추론 - 오탐지 데이터 정정 및 데이터셋 구성 - 학습용 데이터셋에 추가 후 재학습으로 이어진다. 본 논문은 이에 대한 성능을 검증하기 위해 실험을 진행하였으며, 우선 선행 실험을 통해 본 실험에 적용할 딥러닝 객체인식 모델의 최적 하이퍼파라미터를 결정하였다. 그리고 본 실험에서는 학습영상 포맷을 결정하기 위한 실험, 반복적인 오탐지 데이터셋의 재학습을 통해 장기적인 성능향상을 확인하기 위한 실험을 순차적으로 진행하였다. 그 결과, 첫 번째 본 실험에서는 추론된 영상 내에서 객체를 제외한 배경을 제거시키는 경우보다 배경을 포함시키는 경우가 객체인식 성능에 유리한 것으로 나타났으며, 두 번째 본 실험에서는 재학습 차수별 독립적으로 오탐지 데이터를 재학습시키는 경우보다 차수마다 발생하는 오탐지 데이터를 누적시켜 재학습 시키는 경우가 지속적인 객체인식 성능 향상 측면에서 유리한 것으로 나타났다. 두 실험을 통해 결정된 방법으로 오탐지 데이터 재학습을 진행한 결과, 차량 객체 클래스는 1차 재학습 이후부터 AP값이 0.95 이상 우수한 추론 성능이 발현되었으며, 5차 재학습까지 초기 추론 대비 약 1.06배 추론성능이 향상되었다. 보행자 객체 클래스는 재학습이 진행됨에 따라 지속적으로 추론 성능이 향상되었으며, 18차 재학습까지 초기 추론대비 2.3배 이상 추론성능이 자가 향상될 수 있음을 보였다.

• 터널과지하공간
• /
• 제19권1호
• /
• pp.1-10
• /
• 2009

암반 내 구조물을 시공하는 경우 역학적 안정성을 평가하기 위하여 암반의 특성을 조사한다. 이 경우 암반의 특성은 주로 암반 내 절리의 특성에 의하여 좌우된다. 지금까지는 암반 내 절리의 특성을 조사하기 위하여 암반이 노출된 사면이나 노두에 접근하고 육안으로 직접 관찰하였다. 이때 급사면과 같은 곳에서 접근의 문제, 작업의 안전 문제, 많은 시판이 걸리는 문제, 조사시간에 비하여 얻은 정보량의 부족, 정보의 재현 문제, 측정 오차 문제 등의 제한이 있었다. 따라서 이와 같은 문제를 개선하기 위하여 LIDAR (light detection and ranging)로 암반을 스캔하여 얻은 포인트 클라우드(point cloud)글 Split-FX 소프트웨어로 처리한 결과 절기의 방향과 간격 및 절리면의 거칠기 등 절리의 특성을 정확하고 효율적으로 분석할 수 있었다.

• 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
• /
• 제19권5호
• /
• pp.18-25
• /
• 2014

Traditional investigation procedures of soil and groundwater contamination are followed by soil gas sampling, soil sampling, groundwater sampling, establishment of monitoring wells, and groundwater monitoring. It often takes several weeks to obtain the analysis reports, and sometimes, it needs supplemental sampling and analysis to delineate the polluted area. Laser induced fluorescence (LIF) system is designed for the detection of free-phase petroleum pollutants, and it is suitable for on-site real-time site investigation when coupling with a direct push testing tool. Petroleum products always contain polycyclic aromatic hydrocarbon (PAH) compounds possessing fluorescence characteristics that make them detectable through LIF detection. In this study, LIF spectroscopy of 5 major fuel products was conducted to establish the databank of LIF fluorescence characteristic spectra, including gasoline, diesel, jet fuel, marine fuel and low-sulfur fuel. Multivariate statistical tools were also applied to distinguish LIF fluorescence characteristic spectra among the mixtures of selected fuel products. This study successfully demonstrated the feasibility of identifying fuel species based on LIF characteristic fluorescence spectra, also LIF seemed to be uncovered its powerful ability of tracing underground petroleum leakages.

• 한국터널지하공간학회 논문집
• /
• 제24권6호
• /
• pp.583-598
• /
• 2022

인력기반 터널 점검은 점검자의 주관적인 판단에 영향을 받으며 지속적인 이력관리가 어렵다. 따라서 최근에는 딥러닝 기반 자동 균열 탐지 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 대부분의 연구에서는 사용하는 대규모 공개 균열 데이터셋은 터널 내부에서 발생하는 균열과 매우 상이하다. 또한 현행 터널 상태평가에서 정교한 균열 레이블을 구축하기 위해서는 추가적인 작업이 요구된다. 이에 본 연구는 균열 형상이 다소 단순하게 표현된 기존 데이터셋을 딥러닝 모델에 입력하여 균열 탐지 성능을 개선하는 방안을 제시한다. 기존 터널 데이터셋, 고품질 터널 데이터셋과 공개 균열 데이터셋을 조합하여 학습한 딥러닝 모델의 성능 평가와 비교를 수행한다. 그 결과 Cross Entropy 손실함수를 사용한 DeepLabv3+에 공개 데이터셋, 패치 단위 분류와 오버샘플링을 수행한 터널 데이터셋을 모두 학습한 경우 성능이 가장 좋았다. 향후 기 구축된 터널 영상 취득 시스템 데이터를 딥러닝 모델 학습에 효율적으로 활용하기 위한 방안을 수립하는 데 기여할 것으로 기대한다.