본 연구의 목적은 IoT기반 무선 비접촉 콘크리트 시스템(ICUS)을 개발하고 이를 성능 평가하는데 있다. 개발된 시스템은 16개의 MEMS, 2Mhz의 digitizer, 증폭 회로, FPGA 및 wifi 모듈로 구성되어 있으며 무선 측정 시스템으로 콘크리트의 누설되는 표면파를 측정한다. 데이터 분석은 신호의 정확성을 높이기 위해 다중 채널 분석을 수행하였으며 이를 통해 누설 표면파 및 음향의 속도를 도출할 수 있다. 시스템의 성능을 평가하기 위해 기존의 초음파 전달속도 시험( UPV)과 결과비교 하였으며 이는 철도 현장의 콘크리트 침목에서 수행되었다. 시험 결과, 초음파 전달속도 시험(UPV)을 통해 균열을 검출하는 것은 침목의 균열 형태와 초음파 경로가 평행하거나 접촉식으로 현장 적용의 한계가 있음을 확인할 수 있었다. 하지만 개발된 IoT기반 비접촉 초음파 시스템(ICUS)은 손상되지 않은 침목에 비해 동탄성계수가 최대 59%감소하는 것을 확인할 수 있었다. 이를 통해 개발된 시스템의 표면파 신호 분석은 현장에서 균열을 평가하는데 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
현재 지하시설물의 균열을 영상 취득 시스템으로 취득한 경우 점검자가 취득된 영상에서 육안검사를 수행하여 미세균열을 판단한다. 점검자에 의존한 노동집약적인 방법은 점검자의 주관적인 판단에 영향을 받는 문제점을 가지고 있다. 최근에는 딥러닝을 활용하여 자동으로 콘크리트 균열을 탐지하기 위한 연구가 활발하게 수행되고 있다. 대부분의 연구에서는 공개 데이터셋을 활용하거나 분석과정의 객관성이 충분하지 못해 실제 업무에 적용하기 어려운 점이 있다. 본 연구는 실제 검사 시스템과 동일한 형태의 영상을 시험 데이터셋으로 선정하여 딥러닝 모델들을 평가하였다. 균열 탐지의 정확도를 향상시키기 위하여 딥러닝 모델들의 장단점을 상호 보완할 수 있는 앙상블 기법을 적용하였다. 시험 영상에서 폭 0.2 mm, 0.3 mm 및 0.5 mm의 균열들은 각각 80%, 88% 및 89%의 높은 재현율로 탐지되었다. 딥러닝을 적용한 균열 탐지 결과에서는 점검자의 육안 검수 과정에 찾지 못한 다수의 균열들을 포함하고 있었다. 향후 본 연구에서 사용하지 않은 다른 터널의 영상을 시험 영상으로 선정하여 보다 더 객관적인 평가에서 충분한 정확도로 균열을 탐지하게 된다면, 시설물 안점 점검 방식에 딥러닝의 도입이 가능할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 배면의 지반 변형을 감지하기 위해 보도블럭 프로파일링과 균열을 동시에 검출하는 온라인 기법을 제안한다. 제안 기법은 2D 선레이저를 활용하여 이격 및 깊이 정보를 포함한 보도블럭 프로파일링이 가능하다. 특히 런타임에 수집된 선레이저의 데이터를 전처리하여 균열과 포트홀 탐지가 가능하도록 설계하였다. 실험을 위해 Gocator를 통해 실제 데이터를 수집하였고 Faster R-CNN를 활용하여 학습을 수행하였다. 성능평가 결과, 정밀도 및 재현율 기준 90% 이상을 보이며 프로파일링이 가능함을 보인다. 제안 기법은 대규모 지반붕괴 사고가 발생하기 이전에 굴착 위험도 수준을 정량적으로 감지하기 위한 모니터링 관리에 활용될 수 있다.
철도 레일은 차륜과 레일의 접촉면인 레일 표면에서 구름 접촉 피로 균열이 상시 발생할 수 있는 조건이기 때문에 균열의 상태를 철저히 점검하고 절손을 방지하기 위한 정밀한 점검 및 진단이 필요하다. 최근 궤도 시설의 성능 평가에 대한 세부 지침에서는 궤도 성능평가를 위한 방법과 절차에 관한 필요사항을 제시하고 있다. 그러나 레일 표면 손상을 진단하고 등급을 산정하는 것은 주로 외관 조사(육안 조사)에 의존하며, 이는 점검자의 주관적인 판단에 따른 정성적인 평가에 의존할 수밖에 없는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 Fast R-CNN을 사용하여 레일 표면 결함 검출에 대한 딥러닝 모델 연구를 수행하였다. 레일 표면 결함 이미지의 데이터 세트를 구축한 후, 모델을 테스트하였다. 딥러닝 모델의 성능평가 결과에서 mAP가 94.9%로 나타났다. Fast R-CNN의 균열 검출 효과가 높기 때문에 이 모델을 사용하면 레일표면 결함을 효율적으로 식별할 수 있을 것으로 판단된다.
스트레스는 매일 살아가면서 사소한 일부터 큰 충격을 받는 삶의 주요한 사건까지 다양한 요인으로 부터 온다. 이는 어느 한 시기에만 나타나는 것이 아니라 인간의 전 생애에 거쳐 나타나므로 지속적으로 스트레스를 관리할 수 있는 연구가 필요하다. 이에 본 논문은 홍채의 형태, 균열, 색깔, 고리, 주름 등의 특징들을 분석하여 환자의 병을 진단하는 홍채진단을 이용하여 스트레스 지수를 측정하는 시스템을 개발하였다. 개발한 시스템은 홍채의 특징인 스트레스 고리를 검출하고, 스트레스 설문지의 결과와 함께 분석하여 안드로이드 어플리케이션을 통해 사용자에게 스트레스 정도를 제공한다. 제안한 시스템은 사용자가 언제 어디서나 쉽게 현재 자신이 느끼고 있는 스트레스 정도를 알 수 있고 이에 상응하는 예측되는 질병에 대해 예방하여 조기 진단 및 질병 예방의 하나의 방법으로 사용할 수 있다.
We have developed a vision based crack detection system and algorithm to inspect base side of bridges. After human operator decides from vision images captured if lines on base side are cracks or dirt, our algorithm finds automatically the length, the width and the shape of cracks. The system has been tested with a robot extender on a truck in real environment and has been proved to be very useful to reduce inspection cost as well as the data management.
한의학에서 혀의 상태는 인체의 건강 상태를 진단하는 중요한 지표로 활용된다. 이러한 혀의 상태를 진단하는 설진은 편리할 뿐 아니라 비침습적이므로, 한의학에서 널리 활용되고 있다. 그러나 설진은 객관화와 표준화라는 관점에서 문제가 있으며, 한의사의 의사결정에 도움을 줄 수 있는 도구도 부족한 실정이다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위해, 설진 유효 분석을 위한 혀의 기하정보를 자동으로 계산하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 개선된 스네이크(Snake) 방법을 통해 혀를 검출하고 컨벡스 헐(Convex Hull)과 인페인팅 방법을 이용하여 객관적인 기하 정보를 추출하였다. 제안 알고리즘의 성능평가로 치흔의 경우 7.2%, 균열의 경우 8.5%의 영역 차이 비율로 안정적인 결과가 도출되었다.
SOFC 발전시스템의 상용화를 위해 선행되어야 할 것은 스택의 안정적 출력 및 신뢰성 확보이다. 이를 이루기 위해서는 스택을 구성하는 구성요소의 신뢰성 있는 규격 및 검수가 필요하다. 즉, 셀, 밀봉재, 분리판 및 집전체로 대변되는 구성요소들이 스택에 장착되었을 때 그 기능을 최대한 발휘하면서도 점진적 또는 급격한 품질저하가 발생되지 말아야 한다. 특히, 셀의 경우 스택의 성능에 직접적인 영향을 미치는 구성요소로서 품질에 대한 명확한 검수기준이 필요하다. SOFC용 셀은 다공성 anode, 치밀한 전해질, 그리고 다공성 cathode로 구성된 세라믹 소결체이다. 이 때 치밀한 전해질에 결함이 내재되어 있거나 물리적 힘에 의해 신규로 발생할 경우, 연료로 사용되는 수소와 공기가 만나는 cross-over가 발생하게 된다. Cross-over는 연료가 소모되는 문제도 있지만 발열로 인한 Hot spot을 형성시켜서 주변과의 온도구배를 유발하고, 이로 인해 고체 전해질의 균열전파를 일으킬 수 있고 나아가 급격한 셀의 파괴를 야기할 수 있다. 본 연구에서는 SOFC에 사용되는 셀의 형상측정, 물리적 강도 및 결함 검출을 위한 검수기법을 개발하여 스택의 신뢰성 향상과 향후 규격표준화를 위한 기반을 제공하고자, 평판형 셀의 3차원 형상을 정밀하게 측정하는 장치와 일정 면압을 인가하여 특정 형상을 갖고 있는 셀의 물리적 파괴여부를 판단할 수 있는 장치, 그리고 셀의 전해질에 내재된 결함을 검출할 수 있는 장치를 제작하였다. 본 장치들은 $1,000cm^2$급 평판형 셀까지 검수할 수 있도록 고안하여 양산시스템에 접목시킬 수 있도록 고안된 것이다. 본 장치들을 이용한 검수결과, 현재 $700cm^2$급 평판형 셀의 경우 최대 camber가 4mm 이하, 전해질의 He leak rate는 $5{\times}10^{-5}mbar.l/s.cm^2$ 이하라는 검수규격을 본 연구소에서 운전하는 스택에 1차적으로 적용하였으며 현재 검수규격의 신뢰성 및 강화를 위한 연구를 수행 중에 있다.
본 논문에서는 비젼 시스템을 이용하여 이동 물체를 추적하는 방법을 제안하였다. 이동 물체를 계속적으로 추적하기 위해서는 이동 물체의 영상이 화상의 중심점 부근에 위치하도록 해야 한다. 따라서 이동 물체의 영상이 화상의 중심점의 부근에 위치하도록 하기 위하여 팬/틸트(Pan/Tilt)구조의 카메라 모듈을 제어하는 퍼지 제어기를 구현하였다. 향후, 시스템을 이동로봇에 적용하기 위하여 비젼 시스템을 위한 영상처리보드를 설계 제작하였고, 대상물체의 색상과 형태를 파악한 후 퍼지 제어기를 이용하여 카메라모듈이 물체를 추적할 수 있도록 StrongArm 보드를 이용하여 구성하였다. 그리고, 실험에 의해서 제안된 퍼지 제어기 가 실시간 이동물체 추적 시스템에 적용 가능함을 확인 하였다.
화력발전소 보일러 튜브 및 대형 유체수송관의 자동 진단을 위해 비파괴검사 방법을 사용하는 두 가지 형태의 이동로봇을 개발하였다. 개발된 이동로봇은 보일러 튜브 또는 유체수송관의 외면을 주행하면서 전자기 초음파 탐촉자를 이용하여 파이프 벽면에 발생하는 미세한 구멍, 균열 또는 부식 및 침식에 의한 감육 등과 같은 결함을 검출한다. 이와 같은 이동로봇을 이용한 결합 검출의 자동화는 열악한 환경에서 작업자의 위험 없이 대형 구조물의 중대한 결함을 방지하는 유용한 수단으로 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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