Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2023.11a
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- Pages.685-686
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- 2023
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Dual-mode diagnosis system for water quality and corrosion in pipe using convolutional neural networks (CNN) and ultrasound
합성곱 신경망과 초음파 기반 상수도관 수질 및 부식 분석용 이중모드 진단 시스템
- So Yeon Moon (Dept. of Biomedical Engineering, Pukyong National University) ;
- Hyeon-Ju Jeon (Data Assimilation Group, Korea Institute of Atmospheric Prediction Systems) ;
- Yeongho Sung (Dept. of Biomedical Engineering, Pukyong National University) ;
- Min-Seo Kim (Dept. of Artificial Intelligence, The Catholic University) ;
- Daehun Kim (Dept. of Industry 4.0 Convergence Bionics Engineering, Pukyong National University) ;
- Jaeyeop Choi (Dept. of Biomedical Engineering, Pukyong National University) ;
- Junghwan Oh (Dept. of Biomedical Engineering, Pukyong National University) ;
- O-Joun Lee (Dept. of Artificial Intelligence, The Catholic University) ;
- Hae Gyun Lim (Dept. of Biomedical Engineering, Pukyong National University)
- 문소연 (부경대학교 스마트헬스케어학부 의공학전공) ;
- 전현주 (차세대수치예보모델개발사업단) ;
- 성영호 (부경대학교 스마트헬스케어학부 의공학전공) ;
- 김민서 (가톨릭대학교 인공지능학과) ;
- 김대훈 (부경대학교 4 차산업융합바이오닉스공학과) ;
- 최재엽 (부경대학교 스마트헬스케어학부 의공학전공) ;
- 오정환 (부경대학교 스마트헬스케어학부 의공학전공) ;
- 이오준 (가톨릭대학교 인공지능학과) ;
- 임해균 (부경대학교 스마트헬스케어학부 의공학전공)
- Published : 2023.11.02
Abstract
상수도관의 수질 및 부식도 검사에는 파이프에 손상을 입히지 않고 지속적인 방법이 필요하다. 초음파는 이를 만족하면서 상태를 확인할 수 있고 주파수가 높을수록 해상도가 좋아져 정밀한 측정이 가능하다는 장점이 있다. 이러한 특성을 이용해 상수도관 모니터링 시스템으로 초음파 기반의 Scanning Acoustic Microscopy(SAM)과 Convolutional Neural Network(CNN)을 사용하는 새로운 방법을 제안한다. 기존의 Non-Destructive Testing(NDT)방식의 단점을 보완하면서 더 높은 해상도로 상수도관을 점검하는 방식으로, SAM 을 이용하여 부식으로 인한 파이프 두께 변화와 부유물의 여부 및 수질을 동시에 감지하고 얻은 데이터를 CNN 으로 분석했다. CNN 의 높은 정확도 결과로 이 시스템의 파이프 부식도 및 수질 모니터링에 대한 적합성을 보여주었다.
Keywords