Journal of the Korean Geotechnical Society (한국지반공학회논문집)

Korean Geotechnical Society (한국지반공학회)
권호 표지
DOI QR코드

DOI QR Code

Analysis of Infrared Characteristics According to Common Depth Using RP Images Converted into Numerical Data

수치 데이터로 변환된 RP 이미지를 활용하여 공동 깊이에 따른 적외선 특성 분석

  • Jang, Byeong-Su (Dept. of Disaster Safety Engineering, Daejeon Univ.) ;
  • Kim, YoungSeok (Northern Infrastructure Specialized Team, Korea Institute of Civil Engineering and Building Technology) ;
  • Kim, Sewon (Department of Geotechnical Engineering Research, Korea Institute of Civil Engineering and Building Technology) ;
  • Choi, Hyun-Jun (Northern Infrastructure Specialized Team, Korea Institute of Civil Engineering and Building Technology) ;
  • Yoon, Hyung-Koo (Dept. of Disaster Safety Engineering, Daejeon Univ.)
  • 장병수 (대전대학교 재난안전공학과) ;
  • 김영석 (한국건설기술연구원 북방인프라특화팀) ;
  • 김세원 (한국건설기술연구원 지반연구본부) ;
  • 최현준 (한국건설기술연구원 북방인프라특화팀) ;
  • 윤형구 (대전대학교 재난안전공학과)
  • Received : 2024.05.28
  • Accepted : 2024.06.04
  • Published : 2024.06.30
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

Aging and damaged underground utilities cause cavity and ground subsidence under roads, which can cause economic losses and risk user safety. This study used infrared cameras to assess the thermal characteristics of such cavities and evaluate their reliability using a CNN algorithm. PVC pipes were embedded at various depths in a test site measuring 400 cm × 50 cm × 40 cm. Concrete blocks were used to simulate road surfaces, and measurements were taken from 4 PM to noon the following day. The initial temperatures measured by the infrared camera were 43.7℃, 43.8℃, and 41.9℃, reflecting atmospheric temperature changes during the measurement period. The RP algorithm generates images in four resolutions, i.e., 10,000 × 10,000, 2,000 × 2,000, 1,000 × 1,000, and 100 × 100 pixels. The accuracy of the CNN model using RP images as input was 99%, 97%, 98%, and 96%, respectively. These results represent a considerable improvement over the 73% accuracy obtained using time-series images, with an improvement greater than 20% when using the RP algorithm-based inputs.

도로 하부의 노후하 된 매설물이 손상되면 공동 및 지반 함몰 등의 재해가 발생할 가능성이 있고 이는 사회적인 비용을 발생시킨다. 본 연구의 목적은 적외선 카메라를 활용하여 공동 위치에 따른 열적 특성을 평가하고 CNN 알고리즘으로 각 공동 위치에 적합한 분류를 수행하고자 하였다. 가로×세로×깊이가 400cm×50cm×40cm인 대상 부지에서 PVC pipe를 상부, 중부 그리고 하부에 매설하여 공동을 조성하였다. 실험부지의 상부에는 포장층을 모사하기 위하여 콘크리트 블록을 설치하였고, 오후 4시부터 다음날 12시까지 측정이 진행되었다. 적외선 카메라로 측정된 초기 온도는 각각 43.7℃, 43.8℃ 그리고 41.9℃로 관측되었고, 측정값은 대기온도 변화가 반영되었다. CNN 알고리즘으로 분류를 진행하기 위해서는 이미지 데이터가 필요하며, 해당 연구에서는 RP 알고리즘을 통해 수치데이터를 이미지로 변환하였다. RP 알고리즘은 4가지 방법을 활용하여 이미지를 생성하였고, 각각의 이미지는 10,000×10,000, 2,000×2,000, 1,000×1,000 그리고 100×100 픽셀로 구성된다. CNN 학습 정확도는 각각 99%, 97%, 98% 그리고 96%로 매우 높게 나타났다. 제안된 방법의 신뢰성은 수치데이터의 정확도와 비교하였으며, 신뢰성이 약 20% 이상 향상된 결과가 나타났다. 이와 같은 결과는 RP 알고리즘으로 전환된 데이터가 적외선 측정된 값의 신뢰성 있는 결과 제공이 가능함을 시사한다.

Keywords

Acknowledgement

본 연구는 과학기술정보통신부의 한국연구재단(NRF-2020R1A2C2012113)과 국토교통부 국토교통과학기술진흥원 '오일 생산플랜트의 패키지화 설계 및 통합 실증 기술개발(RS-2022-00143644)' 사업의 지원으로 수행되었으며 이에 감사드립니다.

References

  1. Cho, N. J., Cha, W., and Kim, H. K. (2016), "Non-destructive Detection of Underground Cavities Using Thermal Images", Electron. J. Geotech. Eng, Vol.21, No.16, pp.5465-5476.
  2. Han, Y. (2018), "Proposal of the Development Direction on the Special Act on Underground Safety Management for Preparation of the Proactive Underground Safety Management System", Journal of the Korean Geotechnical Society, Vol.34, No.7, pp.17-27. https://doi.org/10.7843/KGS.2018.34.7.17
  3. Han, W. J., Kim, S. Y., Lee, J. S., and Byun, Y. H. (2019), "Friction behavior of Controlled Low Strength Material-soil Interface", Geomechanics and Engineering, Vol.18, No.4, pp.407-415. https://doi.org/10.12989/GAE.2019.18.4.407
  4. Hoai, N. V., Dung, N. M., and Ro, S. (2019, July), "Sinkhole Detection by Deep Learning and Data Association", In 2019 Eleventh International Conference on Ubiquitous and Future Networks (ICUFN) (pp.211-213). IEEE.
  5. Jang, B. S., Kim, Y. S., Kim, S. W., Choi, H. J., and Yoon, H. K. (2023), "Assessment of Applicability of CNN Algorithm for Interpretation of Thermal Images Acquired in Superficial Defect Inspection Zones", Journal of the Korean Geotechnical Society, Vol.39, No.10, pp.41-48. https://doi.org/10.7843/KGS.2023.39.10.41
  6. Jang, B. S., Kim, Y. S., Kim, S. W., Choi, H. J., and Yoon, H. K. (2023), "Evaluation of Cavity Characterization Using Infrared Thermal Images", Journal of the Korean Geotechnical Society, Vol.39, No.7, pp.69-76. https://doi.org/10.7843/KGS.2023.39.7.69
  7. Jang, B. S. and Yoon, H. K. (2024), "Application of Infrared Thermal Images for Sinkhole Detection with Time-series and Time-difference Index Data through a Convolution Neural Network", International Journal of Pavement Engineering, Vol.25, No.1, pp.2317432.
  8. Kim, S. Y., Kwon, D. Y., Jang, A., Ju, Y. K., Lee, J. S., and Hong, S. (2023), "A Review of UAV Integration in Forensic Civil Engineering: From Sensor Technologies to Geotechnical, Structural and Water Infrastructure Applications", Measurement, 113886.
  9. Kulkarni, N. N., Dabetwar, S., Benoit, J., Yu, T., and Sabato, A. (2022), "Comparative Analysis of Infrared Thermography Processing Techniques for Roadways' Sub-pavement Voids Detection", NDT & E International, Vol.129, 102652.
  10. Lee, D. Y. and Cho, N. K. (2016), "Understanding of Subsurface Cavity Mechanism due to the Deterioration of Buried Pipe", Journal of the Korean Geotechnical Society, Vol.32, No.12, pp.33-43. https://doi.org/10.7843/kgs.2016.32.12.33
  11. Lee, E. J., Shin, S. Y., Ko, B. C., and Chang, C. (2016), "Early Sinkhole Detection Using a Drone-based Thermal Camera and Image Processing", Infrared Physics & Technology, Vol.78, pp.223-232. https://doi.org/10.1016/j.infrared.2016.08.009
  12. Lee, J. S., Han, W., Kim, S. Y., and Byun, Y. H. (2020), "Shear Strength and Interface Friction Characteristics of Expandable Foam Grout", Construction and Building Materials, Vol.249, 118719.
  13. Liu, W. X., Jin, N. D., Han, Y. F., Zhai, L. S., Chen, X., and Zhang, H. X. (2016), "Effects of Flow Patterns and Salinity on Water Holdup Measurement of Oil-water Two-phase Flow Using a Conductance Method", Measurement, Vol.93, pp.503-514. https://doi.org/10.1016/j.measurement.2016.07.053
  14. Song, S., Kim, H., Park, D., Kang, J., and Choi, C. (2016), "Assessment of Impact-echo Method for Cavity Detection in Dorsal Side of Sewer Pipe", Journal of the Korean Geotechnical Society, Vol.32, No.8, pp.5-14. https://doi.org/10.7843/KGS.2016.32.8.5
  15. Zhao, H., Li, G., Zhao, D., Zhang, Z., Sun, D., Yang, W., and Zheng, Y. (2017), "Experimental Study of Equivalence Ratio and Fuel Flow Rate Effects on Nonlinear Thermoacoustic Instability in a Swirl Combustor", Applied energy, Vol.208, pp.123-131.  https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2017.10.061