• 콘크리트학회논문집
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• 제17권3호
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• pp.361-368
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• 2005

이 연구의 목적은 디지털 카메라나 비디오 카메라로 촬영된 콘크리트 표면 균열 화상에서 컴퓨터가 자동으로 균열을 검출하고 균열의 폭, 길이, 방향을 계산할 수 있는 알고리즘을 개발하는 것이다. 개발한 알고리즘의 기본 구조는 기존의 연구 결과들과 유사하며, 기존 연구들과의 차이점은 다음과 같다 (1) 빈의 영향을 제거하기 위한 모폴로지 기법의 적용, (2) 개선된 이진화 기법과 형상 분석을 통한 검출 성능 향상, (3) 폭, 길이, 방향 계산을 위한 세부 알고리즘을 제시한 것이다. 제시한 알고리즘의 유효성을 검증하기 위하여 MATLAB 언어를 이용하여 알고리즘을 구현하였으며, 디지털 카메라를 통하여 얻은 실제 균열 화상을 사용하여 시험하였다. 시험결과는 제시한 알고리즘이 균열을 정확히 검출할 수 있음을 나타냈으며, 이 연구에서 제시한 방법으로 계산한 균열의 폭, 길이, 그리고 방향의 값을 균열 폭 측정 현미경, 자, 그리고 각도기로 계측한 값과 비교한 결과 거의 일치된 결과가 나타났다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권11호
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• pp.449-456
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• 2019

본 논문은 진공을 이용한 흡착방식과 바퀴형 이동방식을 사용하는 벽면 이동로봇의 구성과 이러한 임베디드 환경에 적합하고 기계학습에 기반한 벽면 균열 자동 검출 알고리즘의 성능 비교에 관한 연구이다. 임베디드 시스템 환경에서 객체 학습을 위해 YOLO 등 최근에 시도된 학습 방법들을 적용하여 성능을 비교, 검토하였으며 기존의 에지 검출 알고리즘들과도 성능을 비교하였다. 결국, 본 연구에서는 균열검출을 잘하며 임베디드 환경에도 적합한 최적의 기계학습방법을 선택하고 기존 방법과 성능을 비교하여 우수성을 제시하였다. 또한, 검출된 균열의 영상을 저장하고 위치 정보를 추정하여 균열에 대한 정보를 관리자 기기로 전송하는 지능적인 문제해결 기능을 구축하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.423-426
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• 2019

본 논문은 진공을 이용한 흡착방식과 바퀴형 이동방식을 사용하는 벽면이동로봇의 구성 및 벽면 균열 검출 알고리즘에 관한 연구로써, 카메라와 함께 임베디드 시스템을 구성하였으며 Convolutional Neural Network를 이용한 머신러닝 알고리즘을 통해 균열을 감지하고 검출된 균열의 영상과 위치정보를 서버(관리자 장치)로 전송하는 통신 환경을 구축하였다. 균열 검출 성능을 검증하기 위해 균열 데이터를 이용하여 실험하고 결과를 제시하였다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2007년도 한국지능정보시스템학회
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• pp.365-372
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• 2007

본 논문에서는 콘크리트 표면 균열 영상에서 균열의 특징들을 추출하기 위하여, 영상 처리 기법을 개선하여 균열의 특징(길이,폭,방향)들을 자동으로 추출 및 분석 할 수 있는 기법을 제안한다. 기존의 영상 처리 기법에서는 비교적 잡음이 적고 균열이 적은 영상을 대상으로 균열을 추출하는 알고리즘을 제시하였기 때문에 많은 잡음과 균열을 가지는 영상에 대해서는 균열 검출 성능이 떨어지는 경향이 있다. 따라서, 본 논문에서 제안한 균열 추출 및 분석 알고리즘은 컬러 영상에서 Histogram Stretching 기법을 적용하여 영상의 콘트라스트 특성을 향상 시킨 후, Robert 연산자를 다시 적용해 균열을 강조하고, 강조된 균열을 Multiple 연산을 이용하여 밝기 차이를 크게 한 후, 개선된 적응 이진화기법을 이용하여 균열의 후보 영역을 추출한다. 추출된 균열 후보 영역을 형상 분석과 위치 및 방향분석을 이용하여 잡음을 제거하고 균열의 특징을 분석한다. 실제 콘크리트 표면 균열 영상을 대상으로 실험한 결과, 균열 검출 성능이 기존의 방법보다 본 논문에서 제안한 방법이 더 우수함을 확인하였다.

• 한국철도학회논문집
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• 제20권3호
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• pp.374-381
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• 2017

국내 대부분의 선구에 부설된 콘크리트침목은 적절히 유지관리되지 않을 경우 열차 운행의 안전성을 심각하게 위협하는 요소가 될 수 있다. 이 연구에서는 최근 가장 강력한 적응성(adaptive)을 갖는 기법으로 활용 범위를 넓히고 있는 Adaboost를 이용하여 고해상도카메라로 촬영한 침목이미지에서 균열을 자동검출할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 개발된 알고리즘은 실제 침목에 발생한 균열 및 비균열 이미지를 분석한 후 도출한 균열특징을 이용하여 학습하였다. 침목균열 자동검출 알고리즘의 적용성은 48개의 학습이미지와 11개의 비학습이미지를 이용하여 검토하였다. 검토 결과 학습이미지와 비학습이미지 모두 균열폭과 균열길이에 대한 인식률이 90% 이상으로 나타났으며, 충분한 균열인식 성능을 갖는 것으로 나타났다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.268-272
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• 2009

본 논문에서는 형태가 왜곡되지 않은 균열뿐만 아니라, 잡음과 유사한 미세 균열까지 효과적으로 추출하고 분석할 수 있는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 균열 검출 방법은 콘크리트 슬래브 표면의 R, G, B 채널 값을 퍼지 기법에 적용하여 후보 균열 영역을 추출한 후, 추출한 후보 균열 영역에 SOM 기법을 적용하여 1차적으로 잡음 영역을 제거한다. 잡음이 제거된 후보 균열 영역에서 밀도 정보를 이용하여 2차적으로 세부적인 잡음 영역을 제거하여 최종적으로 균열 영역을 검출한다. 실제 콘크리트 균열 영상을 대상으로 실험한 결과, 다양한 콘크리트 균열 영상에서 기존의 균열 추출 방법보다 균열 검출 성능이 개선되었음을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2004년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.263-266
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• 2004

본 논문에서는 터널 구조물에서 발생하는 균열의 인식과 이에 대한 정보를 획득하기 위한 방법에 대한 연구를 수행하였다. 터널 구조물에서 발생하는 균열의 경우, 건설 분야의 특수성 때문에 기존의 경계점 인식(edge detection) 알고리즘을 적용하는 경우 정밀도 저하의 문제가 발생한다. 이러한 문제점을 해결하고 더불어 정밀도를 향상시킬 수 있는 방법으로 영상에서 균열을 인식하는 균열 인식 단계와 인식된 균열의 길이, 두께 등을 측정하는 균열 정보 획득 단계로 구분하였다. 균열 인식 단계에서는 균열의 시작점과 끝점을 기준으로 휴리스틱(Heuristic) 알고리즘을 사용하여 픽셀 값의 분포에 따라 균열의 중심선을 계산하여 균열을 인식한다. 균열 정보 획득 단계에서는 균열 인식 단계에서 얻은 정보를 통해 균열의 길이, 진행 방향 정보, 그리고 균열의 두께를 계산한다. 균열의 길이 및 진행 방향 정보는 균열 인식 단계에서 얻어진 정보를 통하여 계산하며, 균열 두께 측정은 각 픽셀의 누적 값을 이용하여 계산하는 원형 검출기(Daugman 알고리즘)를 변형하여 사용하였다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제8권3호
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• pp.571-578
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• 2018

노후된 배관은 예기치 못한 누수나 균열을 발생시킨다. 이를 방치하거나 늦게 대응하면 지속적인 가스자원, 수자원 등의 막대한 손실을 발생시킨다. 본 논문에서는 배관의 결함을 검출하기 위해 음향방출 신호를 사용하는 배관 조기 결함 검출 방법과 진단 알고리즘을 제안한다. 배관의 결함으로 인해 변형이 생길 경우 배관의 고유진동수가 변화하므로 이를 관찰함으로써 배관의 이상 유무를 판단할 수 있다. 배관 조기결함 검출 방법은 정상상태의 스펙트럼과 취득된 신호의 스펙트럼을 주파수 성분의 크기에 대해 비교함으로써 배관의 결함 유무를 판단한다. 배관 조기 결함 진단 알고리즘은 정상상태와 결함상태를 기계학습 알고리즘인 서포트 벡터 머신(SVM)으로 학습하고 실제 취득된 배관 음향방출 신호를 입력하여 배관 상태를 진단한다. 실험에서는 제작된 배관 테스트베드를 사용하여 정상상태, 5mm 균열 상태, 10mm 균열 및 파공 상태를 가공하여 제안 방법을 테스트하였다. 실험 결과에서는 제안한 검출 방법 및 진단 알고리즘의 배관 조기 결함 검출 성능의 우수성을 검증하였다.

• 비파괴검사학회지
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• 제29권5호
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• pp.493-500
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• 2009

본 연구에서는 터빈 로터 디스크 키웨이에 발생하는 균열의 상세 정보를 추출하기 위하여 초음파 신호처리 알고리즘을 개발하였다. 초음파 검사 시스템에 의한 터빈 로터 디스크 키웨이 시험편의 초음파 신호로부터 B-주사 이미지를 구성하였다. 구성된 B-주사 이미지를 2차원 신호처리를 위한 입력영상으로 이용하여, 전처리, 균열후보영역 검출, 균열영역 판별 및 균열정보 추출의 4단계로 알고리즘을 구성하였다. 개발된 초음파 신호처리 알고리즘을 이용한 실험을 통하여, 개발된 알고리즘이 키웨이 부위에 발생하는 균열의 특징정보 추출에 의한 균열의 정량적인 평가에 효과적임을 확인하였다.

• 한국건설순환자원학회논문집
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• 제9권3호
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• pp.359-366
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• 2021

본 연구에서는 자기 치유 콘크리트의 주요 손상인 균열을 측정하고 이를 DB화 하기 위한 이미지 처리 기법 기반의 균열 모니터링 자동화 시스템 개발의 일환으로 균열 촬영 장비를 제작하고 균열 검출 및 분석이 가능한 프로그램을 개발하였다. 본 시스템은 기존의 육안으로 균열을 점검하는 외관조사를 대체하여 객관적이고 정량적인 데이터를 제공한다. 개발 시스템의 검증은 가상균열을 이용한 실내시험을 통해 균열 검출 알고리즘을 검증하였으며 자기치유 보수 모르타르 시공 현장에 적용하여 균열 검출 및 균열폭의 변화량을 모니터링하였다. 이미지 분석을 통해 검출된 균열폭의 경우 실측 균열폭과의 차이가 최대 0.0334mm로 나타났으며, 현장적용 결과 0.1mm 이하의 미세 균열 검출까지 가능하였으며 자기치유 보수 모르타르의 시간 경과에 따른 균열치유 효과를 균열폭 감소를 통해 확인할 수 있었다.