본 연구에서는 화강암 시편을 대상으로 파쇄 유체의 점성과 주입 속도를 변화시키며 실내 수압 파쇄 실험을 수행하였고, 3D X-ray CT 촬영을 통해 파쇄 후 시편 내부를 관찰하였다. 이미지 처리에 탁월한 성능을 보이는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 기반 Nested U-Net 모델 구조를 활용하여 CT 이미지 내 수압 파쇄 균열 추출을 수행하였고, 복잡한 형상의 미세균열을 정교하게 추출할 수 있었다. CNN 기반 모델로 추출된 균열을 3차원으로 재구성하여 균열의 부피, 두께, 굴곡도, 균열면 거칠기를 분석하였다. 그 결과 파쇄 유체의 점성이 클수록 균열 부피와 두께가 증가하였고, 굴곡도와 균열면의 거칠기가 감소하는 경향을 보였다. 또한 균열면의 굴곡도와 거칠기 이방성이 존재함을 확인할 수 있었다. 본 연구는, CNN 기반의 균열 추출 모델을 활용해 전통적인 이미지 처리 방법보다 정교한 균열 추출을 수행하고, 이를 기반으로 수압 파쇄 균열의 정량 분석을 성공적으로 수행하였다.
유체를 주입하여 암반을 파쇄하는 기술은 지열이나 석유 및 가스 등을 추출하는데 널리 사용되고 있는 방법이다. 본 기술을 적용 시 단일균열이 형성되면 이러한 에너지를 추출하는데 가장 이상적이다. 그러나 이러한 단일균열의 형성은 매우 드문 현상이며 분할된 형태의 균열생성이 흔한 현상이다. 이에 균열간 기계적 상호작용의 영향으로 설계변수에서도 단일균열을 가정하고 적용되었던 값과 차이를 보일 것으로 예상된다. 본 연구에서는 균열이 분할 생성되었을 경우 기계적인 상호작용을 고려할 수 있는 수치해석기법을 기존의 개발된 모델과 연계하여 설계변수인 길이, 균열폭, 그리고 압력을 계산하였다. 그 결과 균열의 형성은 이렇게 유체를 주입하여 암반을 파쇄 시 사용되는 설계변수에 상당한 영향을 끼치는 것으로 나타났다.
수압파쇄(hydraulic fracturing)는 자연환경에서 흔히 일어나는 현상이며 산업현장에서도 많이 응용되는 방법 중의 하나이다. 수압파쇄는 다양한 암반과 응력 상태에서 균열이 생성되어 전파하며 지극히 작은 축척에서부터 수 킬로미터에 이르는 대규모 축척까지 다양한 형태로 나타난다. 그 결과 균열은 복잡한 형태의 기하를 나타내며 그 거동 또한 복잡한 양상을 띠게 된다. 특히 다중으로 분할된 형태의 균열은 흔히 모든 축척과 지반재료에서 나타나며 이러한 복잡한 거동의 한 부분을 차지한다. 특히 이러한 균열간의 기계적 상호작용은 거의 모든 수압파쇄 과정에 영향을 끼친다. 따라서 이 논문에서는 수압파쇄에 의해 암반에서 생성되는 균열의 변형을 경계병치법을 사용하여 정량화하였으며 기계적 상호작용을 고려치 않은 단균열의 경우와 비교하였다.
최근 지질학적 증거, 실내 및 현장 실험을 통해 복잡한 형태의 분할된 수압파쇄균열이 암반에서 자주 관찰되고 있다. 이러한 수압파쇄균열의 분할은 균열간의 기계적 상호작용을 유발하며 균열의 폭이나 측정되는 압력에 상당한 영향을 미칠 것으로 예상된다. 따라서 본 연구는 균열간의 상호작용을 정량화하기 위하여 수압파쇄에 의해 다중으로 분할된 총변위를 경계병치법을 사용하여 계산하였다. 또한 기존의 경계병치법을 보정하여 정확한 균열의 상단과 하단 변위를 평가하였으며 유한요소법과의 비교를 통해 제시된 기법의 신뢰성을 확인하였다.
Surface segmentation and edge feature lines extraction from fractured fragments of relics are essential steps for computer assisted restoration of fragmented relics. As these fragments were heavily eroded, it is a challenging work to segment surface and extract edge feature lines. This paper presents a novel method to segment surface and extract edge feature lines from triangular meshes of irregular fractured fragments. Firstly, a rough surface segmentation is accomplished by using a clustering algorithm based on the vertex normal vector. Secondly, in order to differentiate between original and fracture faces, a novel integral invariant is introduced to compute the surface roughness. Thirdly, an accurate surface segmentation is implemented by merging faces based on face normal vector and roughness. Finally, edge feature lines are extracted based on the surface segmentation. Some experiments are made and analyzed, and the results show that our method can achieve surface segmentation and edge extraction effectively.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권12호
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pp.5073-5086
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2015
The rock fracture detection by image analysis is significant for fracture measurement and assessment engineering. The paper proposes a novel image segmentation algorithm for the centerline tracing of a rock fracture based on Hessian Matrix at Multi-scales and Steger algorithm. A traditional fracture detection method, which does edge detection first, then makes image binarization, and finally performs noise removal and fracture gap linking, is difficult for images of rough rock surfaces. To overcome the problem, the new algorithm extracts the centerlines directly from a gray level image. It includes three steps: (1) Hessian Matrix and Frangi filter are adopted to enhance the curvilinear structures, then after image binarization, the spurious-fractures and noise are removed by synthesizing the area, circularity and rectangularity; (2) On the binary image, Steger algorithm is used to detect fracture centerline points, then the centerline points or segments are linked according to the gap distance and the angle differences; and (3) Based on the above centerline detection roughly, the centerline points are searched in the original image in a local window along the direction perpendicular to the normal of the centerline, then these points are linked. A number of rock fracture images have been tested, and the testing results show that compared to other traditional algorithms, the proposed algorithm can extract rock fracture centerlines accurately.
It is important to maintain cladding integrity in spent nuclear fuel management. This study proposes a numerical analysis method to evaluate the fracture resistance of irradiated zirconium alloy cladding under pinch load known to cause Mode-III failure. The mechanical behavior and fracture of the cladding under pinch loading can be evaluated by a Ring Compression Test (RCT). To simulate the fracture of hydride precipitates, zirconium matrix, and Zr/hydride interfaces under the stress field generated by RCT, a micro-structure crack propagation simulation method based on Continuum Damage Mechanics (CDM) has been proposed. Our RCT simulation model was constructed from microscopic images of irradiated cladding. In this study, we developed an automated process to generate a pixel-based finite element model by separating the hydride precipitates, zirconium matrix, and interfaces using an image segmentation method. The appropriate element size was selected to ensure the efficiency and accuracy of a crack propagation simulation. The load-displacement curves and strain energies from RCT were compared and analyzed with the simulation results of different element sizes. The finalized RCT simulation model can be used to establish the failure criterion of fuel rods under pinch loading. The advantages and limitations of the proposed method are fully discussed here.
X-ray, Computed Tomography (CT), Magnetic Resonance Imaging (MRI)과 같은 의료데이터에서 딥러닝을 활용해 질병 유무 판별 태스크와 같은 문제를 해결하려는 시도가 활발하다. 대부분의 데이터 기반 딥러닝 문제들은 높은 정확도 달성과 정답과 비교하는 성능평가의 활용을 위해 지도학습기법을 사용해야 한다. 지도학습에는 다량의 이미지와 레이블 세트가 필요하지만, 학습에 충분한 양의 의료 이미지 데이터를 얻기는 어렵다. 다양한 데이터 증강 기법을 통해 적은 양의 의료이미지와 레이블 세트로 지도학습 기반 모델의 과소적합 문제를 극복할 수 있다. 본 연구는 딥러닝 기반 갈비뼈 골절 세그멘테이션 모델의 성능 향상과 효과적인 좌우 반전, 회전, 스케일링 등의 데이터 증강 기법을 탐색한다. 좌우 반전과 30° 회전, 60° 회전으로 증강한 데이터셋은 모델 성능 향상에 기여하지만, 90° 회전 및 ⨯0.5 스케일링은 모델 성능을 저하한다. 이는 데이터셋 및 태스크에 따라 적절한 데이터 증강 기법의 사용이 필요함을 나타낸다.
The purpose of this study was to present the models for classifying the wrist X-ray images by types and for segmenting the radius automatically in each image using deep learning and to verify the learned models. The data were a total of 904 wrist X-rays with the distal radius fracture, consisting of 472 anteroposterior (AP) and 432 lateral images. The learning model was the ResNet50 model for AP/lateral image classification, and the U-Net model for segmentation of the radius. In the model for AP/lateral image classification, 100.0% was showed in precision, recall, and F1 score and area under curve (AUC) was 1.0. The model for segmentation of the radius showed an accuracy of 99.46%, a sensitivity of 89.68%, a specificity of 99.72%, and a Dice similarity coefficient of 90.05% in AP images and an accuracy of 99.37%, a sensitivity of 88.65%, a specificity of 99.69%, and a Dice similarity coefficient of 86.05% in lateral images. The model for AP/lateral classification and the segmentation model of the radius learned through deep learning showed favorable performances to expect clinical application.
콘크리트는 압축력에 잘 저항하고 내구성이 우수하여 널리 사용되는 재료이다. 하지만 구조물은 시공 단계에서 주변 환경, 사용되는 재료의 특성에 따라 완공된 후 표면의 균열, 구조물의 침하 등 다양한 하자가 발생하거나 시간이 지남에 따라 콘크리트 구조물 표면에 결함이 발생한다. 그대로 방치하면 구조물에 심각한 손상을 초래하기 때문에 안전 점검을 통해 검사해야 한다. 하지만 전문 검사원들이 직접 조사하기에 비용이 높고 육안으로 판단하는 외관 검사법을 사용한다. 고층 건물일수록 상세한 검사가 힘들다. 본 연구는 노후화로 인해 콘크리트 표면에 발생하는 결함 중 균열을 탐지하는 딥러닝 기반 시맨틱 세그먼테이션 모형과 해당 모형의 특징 추출과 일반화 성능을 높이기 위한 이미지 어그멘테이션 기법을 개발하였다. 이를 위해 공개 데이터셋과 자체 데이터셋을 결합하여 시맨틱 세그먼테이션용 데이터셋을 구축하고 대표적인 딥러닝 기반 시맨틱 세그먼테이션 모형들을 비교실험하였다. 콘크리트 내벽을 중점으로 학습한 모형의 균열 추출 성능은 81.4%이며, 개발한 이미지 어그멘테이션을 적용한 결과 3%의 성능향상을 확인하였다. 향후 고층 건물과 같이 접근성이 어려운 지점을 드론을 통해 콘크리트 외벽에서 균열을 검출할 수 있는 시스템을 개발함으로써 실질적으로 활용할 수 있기를 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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