• 제목/요약/키워드: 형상처리

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딥러닝을 이용한 화강암 X-ray CT 영상에서의 균열 검출에 관한 연구 (Pixel-level Crack Detection in X-ray Computed Tomography Image of Granite using Deep Learning)

  • 현석환;이준성;전성환;김예진;김광염;윤태섭
    • 터널과지하공간
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    • 제29권3호
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    • pp.184-196
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    • 2019
  • 본 연구에서는 화강암 시편에서 수압 파쇄법에 의해 생성된 미세균열의 3차원 형상을 X-ray CT 영상과 딥러닝을 이용하여 추출하였다. 실험으로 생성된 미세균열은 X-ray CT 영상 상에서 일반적인 영상처리방법으로는 추출하기 매우 어렵고 육안으로만 관찰이 가능한 형태를 지닌다. 하지만 본 연구에서 제안한 합성곱 신경망(Convolutional neural network) 기반 인코더-디코더(Encoder-Decoder) 구조의 딥러닝 모델을 통해 미세균열을 정량적으로 추출할 수 있었다. 특히 픽셀 단위의 미세균열 추출을 위해 인코딩 과정에서 소실되는 정보를 디코딩 과정으로 직접 전달하는 디코더 모델을 제안하였다. 또한, 딥러닝 기반 신경망 학습에 필요한 데이터의 수를 증가시키기 위해 이미지의 분할(Division), 회전(Rotation), 그리고 반전(Flipping) 등으로 데이터를 생성하는 영상 증대 방법을 적용하였으며 이때 최적의 조합을 확인하였다. 최적의 영상 학습 데이터 증대 방법을 적용하였을 때 검증 데이터뿐만 아니라 테스트 데이터에서의 성능 향상을 확인하였다. 학습 데이터의 원본 개수가 딥러닝 기반 신경망의 균열 추출 성능에 미치는 영향을 확인하고 딥러닝 기술을 사용하여 성공적으로 미세균열을 추출하였다.

소셜 네트워크 분석을 이용한 팬덤 페르소나 디자인 (Fandom-Persona Design based on Social Network Analysis)

  • 설상훈;성기훈
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제20권5호
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    • pp.87-94
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    • 2019
  • 본 논문에서는 4차 산업혁명시대에 소셜 네트워크 상에서 축적된 소비자들의 비정형 데이터를 서비스디자인과 사회심리학적 측면에서 데이터를 활용해 분석하는 방법을 제안하였다. 먼저 물리적인 공간보다 소셜 네트워크 상의 공간에서 주관적이며 집단적 행위를 보여주는 팬덤 현상을 데이터서비스의 관점에서 정의하였다. 팬덤 모델은 기존의 서비스디자인에서 개인적인 수준으로 분석하였던 고객의 페르소나를 집단적인 수준으로 변환시켰으며, 소비자의 빅데이터를 분석하는 소셜 네트워크 분석은 이를 패턴화하고 시각적으로 분석할 수 있는 효율적인 방법으로 제시하였다. 소셜 리스닝으로 수집한 소비자의 데이터는 연관성, 안정성, 결측정도, 그리고 고유성을 기준으로 Column별 데이터전처리를 진행하였다. 위의 데이터를 기반으로 기업의 브랜드 전략을 적극적 개입형과 소극적 개입형으로 나누고 이러한 전략적 태도가 소비자의 팬덤 커뮤니티의 성장방향성에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해 소비자의 팬덤 모델을 브랜드전략이 가지는 총 4가지 전략인 독립형, 분산형, 통합형, 그리고 중앙집중형으로 나누어서 제안하였고, 소비자의 팬덤 형상을 시간에 따라 변화추이를 분석하는 성장모델분석 기법으로 제안하였다.

소형 IoT 용 금속 기구물 제작을 위한 금속 FDM 공정 연구 (Metallic FDM Process to Fabricate a Metallic Structure for a Small IoT Device)

  • 강인구;이선호;이동진;김건우;안일혁
    • 사물인터넷융복합논문지
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    • 제6권4호
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    • pp.21-26
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    • 2020
  • 자율주행 시스템은 빅데이타를 기반으로 하여 딥러닝 시스템을 기반으로 하고 있으며, 사용되는 데이타는 다양한 센서를 이용하여 수집된다. 그런 센서에 있어서 소형화와 고성능화는 자율주행 시스템 뿐만 아니라 IoT 기반의 다양한 제품에서도 요구되고 있다. 특히, 소형화는 센서의 소형화 뿐만 아니라 센서를 설치하기 위한 기구의 소형화도 동시에 요구하고 있다. 그런 점에서 금속 기구는 센서를 고정하기 위한 가장 좋은 방법을 제시해 주고 있다. 하지만, 소형 센서를 위한 금속 기구 형상을 가공하는 것이 어렵거나, 제작 비용이 높아질 수 있다. 이를 위한 대안으로 본 연구에서는 금속 필라멘트를 기반으로 한 FDM (Fused deposition modeling) 공정을 제시하고, 금속 FDM의 기초가 되는 공정에 대한 연구를 진행하였다. 금속 FDM 공정을 통해서 얻어지는 금속 부품은 탈지-소결의 후 과정을 통해서 만들어진다. 본 연구에서는 출력 시 설정 변수인 내부 채움 비율(Infill rate) 과 소결 공정 후 밀도 사이에 관계를 조사하였다. 이는 내부 채움 비율과 후 처리 이후 얻어지는 시편의 밀도가 다를 수 있음을 기반으로 하고 있으며, 금속 FDM 공정 이후 얻어지는 출력물의 밀도를 높이기 위한 기초 연구로 의미가 크다고 할 수 있다.

딥러닝 기반의 연기 확산거리 예측을 위한 알고리즘 개발 기초연구 (Fundamental Study on Algorithm Development for Prediction of Smoke Spread Distance Based on Deep Learning)

  • 김별;황광일
    • 해양환경안전학회지
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    • 제27권1호
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    • pp.22-28
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    • 2021
  • 본 연구는 화재진압 및 피난활동을 지원하는 딥러닝 기반의 알고리즘 개발에 관한 기초 연구로 선박 화재 시 연기감지기가 작동하기 전에 검출된 연기 데이터를 분석 및 활용하여 원격지까지 연기가 확산 되기 전에 연기 확산거리를 예측하는 것이 목적이다. 다음과 같은 절차에 따라 제안 알고리즘을 검토하였다. 첫 번째 단계로, 딥러닝 기반 객체 검출 알고리즘인 YOLO(You Only Look Once)모델에 화재시뮬레이션을 통하여 얻은 연기 영상을 적용하여 학습을 진행하였다. 학습된 YOLO모델의 mAP(mean Average Precision)은 98.71%로 측정되었으며, 9 FPS(Frames Per Second)의 처리 속도로 연기를 검출하였다. 두 번째 단계로 YOLO로부터 연기 형상이 추출된 경계 상자의 좌표값을 통해 연기 확산거리를 추정하였으며 이를 시계열 예측 알고리즘인 LSTM(Long Short-Term Memory)에 적용하여 학습을 진행하였다. 그 결과, 화재시뮬레이션으로부터 얻은 Fast 화재의 연기영상에서 경계 상자의 좌표값으로부터 추정한 화재발생~30초까지의 연기 확산거리 데이터를 LSTM 학습모델에 입력하여 31초~90초까지의 연기 확산거리 데이터를 예측하였다. 그리고 추정한 연기 확산거리와 예측한 연기 확산거리의 평균제곱근 오차는 2.74로 나타났다.

PVdF-HFP/TiO2 나노복합체 보호층을 통한 리튬금속전지 음극의 전기화학적 성능 향상 (Nanostructured PVdF-HFP/TiO2 Composite as Protective Layer on Lithium Metal Battery Anode with Enhanced Electrochemical Performance)

  • 이상현;최상석;김동언;현준혁;박용욱;유진성;전소윤;박중원;신원호;손희상
    • 멤브레인
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    • 제31권6호
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    • pp.417-425
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    • 2021
  • 고용량 배터리에 대한 요구가 증가에 따라 기존 음극재보다 높은 용량(3,860 mAh/g)과 낮은 전기화학적 전위(-3.040 V)를 갖는 리튬 금속 기반 음극재에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 본 연구에서는 수열 합성을 통해 제작된 아나타제(anatase) 타입의 TiO2 나노 입자 기반한 PVdF-HFP/TiO2 복합체를 리튬 금속 음극의 계면 보호층으로 적용하였다. 결정구조 및 형상 분석을 통해 유/무기-리튬 나노복합체 박막의 형성을 확인하였다. 또한, 전지화학 테스트(사이클 테스트 및 전압 프로파일)를 통해 리튬 금속 음극의 전기화학 성능 은 복합체 보호막이 TiO2 10 wt%, 코팅 두께 1.1 ㎛의 조건에서 가장 개선된 전기화학적 성능(콜롱 효율 유지: 77 사이클 동안 90% 이상) 발현을 확인하였다. 이를 통해, 처리하지 않은 리튬 전극 대비 본 보호층에 의한 리튬 금속 음극의 성능 안정화/개선 효과가 검증되었다.

다층 ZnO 막에 의한 모의 메틸렌블루 염료의 자외선 광촉매분해 (UV Light-assisted Photocatalytic Degradation of Simluated Methylene blue Dye by Multilayered ZnO Films)

  • 칸 세나와르 알리;자파 무하마드;김우영
    • 한국응용과학기술학회지
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    • 제39권1호
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    • pp.34-41
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    • 2022
  • 일상적인 화학제품들의 사용량이 증가함에 따라 사용되었던 염료 폐기물 처리 또한 중요한 환경적인 문제로 대두되었다. 이러한 염료폐기물은 광촉매를 이용하여 분해시킬 수 있는데, 졸-겔 기술을 활용하면 매우 비용 효율적으로 광촉매를 합성할 수 있다. 졸-겔 기술은 나노스케일의 막 형성에도 상당히 유용하며 간단하게 다층구조를 형성할 수도 있다. 본 연구에서는 다양한 염료 분해에 효과가 있는 산화아연(ZnO) 이용하여 다중 회전도포 방법으로 다층구조(3층, 5층)를 가진 ZnO 막을 형성하였다. 성능비교를 위해 단일 회전도포 방법에 의한 단층구조를 가진 ZnO 막을 대조군으로 준비하였다. X선 회절분석기 및 에너지 분산 X선 분광계를 이용하여 ZnO의 구조 및 원소분석을 수행하였고, 주사전자현미경을 통해 나노선같은 표면형상을 관찰할 수 있었다. 추가적으로 UV-Vis 분광광도계를 활용하여 자외선의 흡수도를 측정하였다. 5층구조를 가진 ZnO 막이 단층 구조를 가진 ZnO 막에 비해 모의 메틸렌 블루를 49% 더 많이 분해하였다. 결론적으로, 다층구조를 가진 ZnO 는 메틸렌블루 염료를 더욱 효과적으로 분해하는 광촉매로써 유용하다는 알 수 있었다.

연구용 압출기를 활용한 PLA와 텅스텐 혼합물의 차폐 성능 (Shielding Performance of PLA and Tungsten Mixture using Research Extruder)

  • 김도성;김태형;윤명성;김상현
    • 한국방사선학회논문지
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    • 제17권4호
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    • pp.557-564
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    • 2023
  • 본 연구에서는 차폐성능의 우수함이 증명된 납 사용에 있어 나타나는 단점을 보완하고 불필요한 인체 피폭을 제어하기 위하여 3D 프린팅 기술을 이용하였다. 3D 프린터는 3차원 형상 구현이 가능하며, 개인의 아이디어를 즉각적으로 적용할 수 있어 시제품 제작 비용 및 기간을 줄여주면서 기술 보완 유지에 큰 장점이 있다. 다양한 특증의 3D 프린터 중 FDM 방식을 채택하였으며, 출력에 사용되는 필라멘트를 폴리락트산 (Polylactic acid, PLA)와 텅스텐 두 가지 소재를 혼합하여 연구용 압출기를 활용해 제작하였다. 출련된 혼합 필라멘트를 형태학적 차폐체로 구현하였으며, 선량평가를 통해 유효성 검증과 동시에 다양한 물질의 차페체 제작에 기초 정보 제공에 목적을 두었다. PLA와 텅스텐을 혼합하여 연구용 압출기로 제작된 필라멘트는 텅스텐 함유 비율에 따라서 10 %, 20 %, 30 %, 40 %, 50 %로 구분하여 제작하였다. 3D Modeling, STL File 저장, G-code생성, 출력등의 처리과정으로 10 cm × 10 cm × 0.5cm의 크기로 각각 제작하였고, 관전압 60 kVp, 80 kVp, 100 kVp, 120 kVp와 관전류 20 mAs, 40 mAs의 조건으로 선량 및 차폐성능 평가 실험하였다.

폐배터리 블랙 매스(black mass) 회수를 위한 파쇄/분급 공정 분석 및 2종 혼합물의 수학적 분쇄 모델링 (Analysis of Crushing/Classification Process for Recovery of Black Mass from Li-ion Battery and Mathematical Modeling of Mixed Materials)

  • 김관호;이훈
    • 자원리싸이클링
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    • 제31권6호
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    • pp.81-91
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    • 2022
  • 리튬이온 배터리의 사용은 전자기기 및 전기차 등의 생산량 증가로 인해 사용량이 크게 증가하고 있으며, 이와 맞물려 향후 폐배터리의 발생량 증가도 예상된다. 따라서 폐배터리를 구성하고 있는 여러 유가 자원 중 Ni, Co, Mn, Li 등이 함유되어 있는 양극 활물질이 매우 중요한 유가 자원으로, 이를 재활용하기 위한 많은 연구가 진행되고 있다. 양극 활물질 회수를 위해서 일반적으로 폐배터리로부터 블랙 매스(Black mass)를 회수하고, 이를 처리하여 주요 금속 자원을 회수한다. 블랙 매스를 회수하는 공정은 폐배터리를 수거-방전-해체-파쇄-분급의 순서로 이루어지며, 본 연구에서는 블랙 매스 회수를 위한 파쇄/분급 공정을 분석하였다. 파쇄/분급 공정을 통해 다양한 공정 산물의 입도 특성을 분석하고, 이 과정에서 생산된 산물의 입도별 형상을 현미경 및 SEM(Scanning Electron Microscopy)-EDS(Energy Dispersive Spectrometer)로 분석하였다. 분석 결과 블랙 매스로 회수되는 입자 중 74 ㎛의 미세한 입자들은 양극/음극 활물질이 전극으로부터 단체분리되어 존재하였지만, 100 ㎛ 이상의 입자들은 전극과 활물질이 붙어있는 상태에서 파쇄에 의해 입도가 감소되어 존재함을 확인하였다. 또한 배터리의 특징인 2종 혼합물(전극과 활물질)이 결합되어 있는 시료에 대해 파분쇄 특성을 모사할 수 있는 PBM(Population Balance Model) 을 개발하였으며, 2종 혼합물의 분쇄 상수를 도출하고 입도 분포 예측 성능을 검증하였다.

비파괴 시험 기법을 이용한 숏크리트 배면 접착상태 평가에 관한 실험적 연구 (Evaluation of bonding state of shotcrete lining using nondestructive testing methods - experimental analysis)

  • 송기일;조계춘;장석부;홍은수
    • 한국터널지하공간학회 논문집
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    • 제11권1호
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    • pp.71-83
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    • 2009
  • 숏크리트는 터널에서 적용되는 요요한 주지보재이다. 숏크리트의 품질평가는 터널의 안전한 시공과 효과적인 운영을 위한 핵심 요소이다. 숏크리트가 암반에 적절히 타설되었다 하더라도, 막장 및 벤치부에서의 발파, 수축, 지반의 변형 등으로 인해 숏크리트 균열발생 및 배면공동 등의 문제를 야기한다. 본 논문에서는 비파괴 시험인 충격 반항 기법(Impact-Echo) 및 지하레이다 탐사(GPR)를 이용하여 경임에 타설된 숏크리트 배면의 접착상태를 평가하고자 하였다. 기존의 수치해석 연구에 대한 검증과 더불어 현장 적용성에 대한 검토를 위해 실험적 연구를 수행하였다. 숏크리트의 접착상태는 완전 접착, 접착력 상실 및 공동 조건으로 구분할 수 있다. 실내 실대형 시험체에 이 세 가지 숏크리트 접착상태를 조사하였다. 충격반향시험으로부터 획득된 신호는 시간영역, 주파수 영역, 및 시간-주파수 영역에서 각각 분석되었다. 능동적 신호 처리 기법인 Short-Time Fourier Transform(STFT)을 이용하여 숏크리트 배면의 접착상태를 효과적으로 예측할 수 있었으며, 그 결과는 기존의 수치해석 연구로부터 획득한 신호특성과 잘 부합하였다. 숏크리트 배면의 접착상태가 불량할수록 다음과 같은 특징들을 나타낸다. 즉, 주파수 영역에서 자기스펙트럼밀도가 커지며, 기하학적 감쇠비는 감소하고, 시간-주파수 영역에서 윤곽선은 시간축에 평행한 형상을 나타내며, 숏크리트 두께가 얇을수록 그 공진시간이 길어진다. 또한 본 연구에서 제시한 상관계수를 이용하여 숏크리트의 접착상태를 정량적으로 평가할 수 있다. 본 연구 결과를 바탕으로 숏크리트의 접착상태를 평가할 수 있는 평가 기법 및 평가 기준을 제안하였다.

Fluent 모형을 이용한 도로 측구 저류조에서의 흐름 분석 (Flow Analysis in Road Gutter Storage Using Fluent Model)

  • 김정수;이민성;한정석;유인기
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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    • pp.234-234
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    • 2022
  • 도로에서의 우수를 원활하게 처리하기 위해서 빗물받이 및 연결관 등의 노면 배수시설이 설치되고 있으며, 노면 배수는 측구부를 통해 흘러 빗물받이 유입부로 차집되고 연결관을 통해 하수관거로 배수된다. 그러나 최근 국내 기상패턴의 변화로 국지성 집중호우와 같이 시간당 강우량 증가로 도로부와 저지대에서 배수시설의 배수불량에 따른 도심지 내수침수 피해가 발생하고 있다. 이에 정부에서는 다양한 우수관거 개선사업, 빗물펌프장, 지하저류조와 같은 방재시설을 설치하고 있으나 우수유출저감시설은 대규모 예산이 소요되고 실제 침수지역에 피해 저감효과에 대한 효용성 문제에 대한 제기뿐만 아니라 과밀화된 도심지에서는 지하공간 활용에 한계가 있는 실정이므로 도심지의 다양한 공간을 활용한 도시 배수 및 저류시설에 대한 연구가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 유휴 공간인 도로 측구부 공간을 활용하여 도로 노면수를 저류 및 지체할 수 있는 노면수 측구 저류시설의 개념을 제시하고 측구저류조의 활용성을 판단하기 위하여 빗물받이 유입구, 빗물받이, 측구 저류조 및 빗물받이와 측구저류조 연결부에서의 노면수 유입, 유출 및 저류 등의 다양한 흐름 변화를 확인하기 위하여 Fluent 모형의 적용성을 분석하였다. 수치모의 전체 형상은 50x50cm 크기의 빗물받이를 기준으로 양쪽에 2m 길이의 측구 저류조를 원형관으로 연결하여 1/5 축소모형으로 구성하고 격자는 빗물받이 유입부, 빗물받이 및 측구 저류조 내부의 복잡한 3차원 흐름을 모의하기 위해 사면체와 육면체로 조밀하게 생성하였다. 다상유동해석을 위해 VOF(Volume of Fluid)방법을 적용하였고, 수치해석 방법으로는 비정상류, 난류 모형으로는 SST k-ω모형을 적용하였다. 수치모의 조건으로는 설계빈도별(5~30년) 우수유출량을 산정하여 유입 유량별 기존 빗물받이 유입부에서의 유입흐름, 빗물받이 내부에서의 와 발생흐름, 측구 저류조 및 연결관에서의 흐름을 구현하여 분석하였다. 수치모의 결과 빗물받이 유입부에서 연결관을 통한 측구 저류조로 유입되는 유입흐름과 빗물받이 하단부의 배수관을 통해 유출되는 흐름을 정상적으로 구현하였으며, 빗물받이 유입부 및 측구 저류조 연결관에서의 유속변화도 확인할 수 있었다. 또한 빗물받이와 측구 저류조에서 다양한 흐름을 구현하기 위한 Flunet 모형의 적용성을 검토하였으며, 향후 수리실험을 통하여 실제 흐름과의 매개변수 최적화 및 다양한 도로 조건의 변화를 고려한 수치모의 분석을 통하여 지속적인 모형의 검증이 가능할 것으로 판단된다.

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