• 한국수소및신에너지학회논문집
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• 제23권4호
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• pp.364-372
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• 2012

Transient mixing states of two different fuel oils, dimethylformamide (DMF) oil and JetA1 oil, were investigated by using a color image processing and a neural network. A tank ($D{\times}H$, $310{\times}370mm$) was filled with JetA1 oil. The DMF oil was filled at a top tank, and was mixed with the JetA1 oil in the tank mixing tank via a sudden opening which was performed by nitrogen gas with 1.9 bar. An impeller was rotated with 700 rpm for mixing enhancements of the two fuel oils. To visualize the mixing state of the DMF oil with the JetA1 oil, the DMF oil was coated with Rhodamine B whose color was red. A LCD monitor was used for uniform illumination. The color changes of the DMF oil were captured by a camcoder and the images were transferred to a host computer for quantifying the information of color changes. The color images of two mixed oils were captured with the camcoder. The R, G, B color information of the captured images was used to quantify the concentration of the DMF oil. To quantify the concentration of the DMF oil in the JetA1 oil, a calibration of color-to-concentration was carried out before the main experiment was done. Transient mixing states of DMF oil with the JetA1 oil since after the sudden infiltration were quantified and characterized with the constructed visualization technique.

• 비파괴검사학회지
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• 제36권1호
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• pp.35-44
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• 2016

본 연구에서는 발아여부를 고속 대량으로 측정 가능한 초분광 영상 시스템 기반의 비파괴 선별기술을 개발하고자 하였다. 수박의 건전종자 96립과 퇴화종자 96립을 초분광 단파적외선 시스템을 이용하여 측정하였으며, 종자발아검증은 국제종자검정협회(ISTA)규정에 맞추어 5~14일 동안 $25^{\circ}C$에서 BP(between paper)법을 이용하여 실시하였다. 스펙트럼 데이터는 초분광 영상 시스템을 이용하여 데이터를 획득하였으며, 종자 판별모델 개발에는 PLS-DA(partial least square - discriminant analysis)를 적용하였다. PLS-DA분석법을 이용한 종자의 발아여부 판별 결과는 mean normalization을 이용하여 데이터 전처리를 이용할 경우가 가장 우수했으며, calibration의 경우 94.7%의 분류 정확도를 보였으며, validation의 경우 84.2%의 분류 정확도를 나타내어 평균적으로 90.8%의 정확도를 보였다. 이러한 결과는 종자가 퇴화하면서 야기되는 구성성분물질의 차이로 인한 것으로 사료되며, 두 그룹의 분류에 주요한 영향을 끼친 요인의 파악 및 적용을 통해 종자선별기의 개발이 가능함을 보였다.

• 비파괴검사학회지
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• 제34권2호
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• pp.148-154
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• 2014

광탄성기법은 주응력 차이와 주응력 방향을 측정할 수 있는 편리한 기법이다. 일반적인 재래식 광탄성기법에서는 광탄성 파라미터를 측정하기 위해서는 수작업으로 한 지점씩 측정해야 하므로 많은 시간이 소요되며 광탄성 데이터 측정과 식별에 숙련이 필요하다. 프린지 위상이동법은 최근에 개발되어 광역학분야에서 프린지 데이터를 측정하고 해석하기 위해 편리하게 사용되고 있다. 이 논문은 photoflex (우레탄고무일종) 재질의 마름모 평판 중심점을 지나는 수평선상의 응력분포를 측정하기 위한 실험적 연구이다. 마름모 평판시편의 수평선상에서는 등경프린지 또는 주응력 방향이 일정하므로 4-버켓 위상이동법의 적용이 가능하다. 이 방법은 원형편광기에서 검광판을 $0^{\circ}C$, $45^{\circ}C$, $90^{\circ}C$, 그리고 $135^{\circ}C$ 회전시켜 얻은 4개의 광탄성 프린지를 필요로 한다. 이 방법으로 측정된 실험 결과는 유한요소해석 결과와 정량적으로 비교하였으며, 두 결과가 근접하게 일치되었다.

• 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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• 제16권1호
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• pp.1-8
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• 2013

본 연구에서는 FMCW 레이더를 이용해 수평적인 해상 감시를 위한 선박 탐지 및 추적 기법을 개발하였다. FMCW레이더는 일반적으로 웜업(warm-up) 시간이 짧고 날씨나 대기상태에 영향을 받지 않으며 가볍고 사용 편의성이 높기 때문에 해상 감시 분야에서 중요한 역할을 할 수 있다. 본 논문에서는 X-밴드 FMCW 레이더의 데이터 처리 기법과 선박 탐지 및 추적 알고리듬 구현 결과를 소개한다. 선박 탐지는 원시자료(spoke)에서 합성된 프레임 데이터를 사용하여 육지부분을 제거한 후 형태학적 처리 기법을 이용한 임계치가 적용되었다. 선박의 추적은, 선박의 예상 최대선속(19 kn)과 프레임간의 시간간격(5 sec)을 고려하여 다음 프레임에서의 선박의 위치를 예상하는 탐색창(search-window)을 사용하였다. 평택항에서 실시된 실험에서 실제 운항중인 다섯 척의 선박이 사용되었으며, 이중 25 m 이상인 선박의 경우 완벽하게 탐지되었고, 소형 어선의 경우 평균적으로 85.38%의 탐지율을 보였다. 어선의 낮은 탐지율은 부이 주변을 항해할 때 주로 발생하였으며, 재질이 유리섬유강화플라스틱(FRP)이며 선박 높이가 낮은 것이 원인으로 판단된다. 추적기법에 의한 결과와 선박자동식별장치(Automatic Identification System) 비교를 통해 각 선박의 추적은 잘 이루어진 것으로 확인되었으며, 추적률은 평균적으로 95.12%이었으며, 길이 25 m 이상 선박의 추적률은 100%이었다. 향후 소형어선에 대한 탐지와 추적기법 향상을 위한 알고리듬 개선이 요구된다.

• 자원환경지질
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• 제39권6호
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• pp.711-717
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• 2006

한국지질자원연구원은 1997년부터 새로운 에너지 자원으로 활용 가능성을 포함하고 있는 가스 하이드레이트를 조사하기 위해 동해 일원에서 탄성파탐사를 실시하고 있다. 탄성파 반사자료로부터 가스 하이드레이트 부존여부를 확인하는 방법은 해저면과 평행하면서 위상이 반대로 나타나는 고진폭 반사파 Bottom Simulating Reflector (BSR)과 BSR상부에서의 진폭감소, 하부에서 진폭증가와 구간속도 감소 둥을 들 수 있다. 대용량 탐사자료로 구성된 탄성파 반사자료에 깊이영역 구조보정을 적용하기 위해서는 고성능 컴퓨터와 병렬처리 기술이 필요하다. PSPI법은 적은 컴퓨터 계산량과 효율성 그리고 주파수 영역에서 구조적으로 병렬화가 용이한 특성을 지니고 있어 구조보정에 많이 이용되고 있다. 여기에서는 동해 가스 하이드레이트 탄성파 반사자료에 대한 일반자료처리와 함께 BSR로 여길 수 있는 구간에 대해 message passing interface_local area multicomputers(MPI_LAM)으로 병렬 코드화된 MPI PSPI를 이용하여 깊이영역 중합 전 구조보정에 적용하였다. 중합 전 깊이영역 구조보정 입력자료를 위한 속도모델은 자체 개발된 지오빗을 이용하여 중합 단면도로부터 지층경계면을 구하고 중합속도를 이용하여 제작하였다. BSR은 시간영역구조보정 된 중합 단면도상에서 음원모음도 3555-4162 사이와 왕복주시 2950 ms 부근에서 확인되지만 깊이영역 단면도에서는 해수면 6 km에서 17 km사이, 해저면에서 약 2.1km 깊이영역에서 나타남을 알 수 있다. 또한 구조보정 결과 반사파 에너지가 집중되는 지점에서 영상화가 잘 이루어지므로 관심대상 지역에 에너지를 많이 보낼 수 있는 자료취득변수를 결정해야 함을 알 수 있다.

• 대한치과보철학회지
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• 제45권3호
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• pp.303-309
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• 2007

Statement of problem. The effect of gold electroforming on gold alloy was not studied. Purpose. This in vitro study investigate the effect of gold electroforming on gold-silver-palladium alloy. Material and methods. Three pieces of gold strips had undergone the electroforming procedures on one side and then half of the side again electroformed. The set mode for this study was program 1 ($200{\mu}m$). And the processing time was 15min (1/20 time to form $200{\mu}m$ coping). The confocal laser scanning microscope (PASCAL 5, Carl Zeiss, Bernried, Germany) was used to measure the thickness of the pure gold layer electroformed on the gold strips. Half of the gold strip was coated two times with electroformed gold, and the other half one time. The data from the cone focal laser system was processed to get the vertical profile of the strips and the difference of the vertical height between the double coated and single coated layer was regarded as the thickness of the gold coating. The layer thickness value to built 3D image of the cone-focal laser was set $0.5{\mu}m$. Next to the measurement of the thickness of the coating, the Vicker's hardness test was done. It was performed on the double coated surface, single coated surface and non-coated surface (back side) three times each. Results. The mean thickness value gained from gold electroforming technique was measured to be $22{\mu}m$ for sample 1, $23{\mu}m$ for sample 2, $21{\mu}m$ for sample 3. In the same condition of time, power and the amount of electrolyte, the data showed no difference between samples. According to the results of variance analysis, the differences among the variations in number of coating were statistically insignificant (p>0.05), meaning that the two times of gold electroforming coating did not change the hardness of gold-silver-palladium alloy. Conclusion. The test of thickness of gold coating proved the coherency of the gold electroforming procedure, in other words, when the power, the exposed surface area, processing time and the amount of electrolytes were set same, the same thickness of gold would be coated on. The hardness test showed that the electroformed gold coating did not change the hardness of the gold-silver-palladium alloy when it is coated not more than $45{\mu}m$.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제34권1호
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• pp.51-58
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• 2021

본 논문에서는 Needle-punched C/SiC 복합재료 해석을 위한 효율적인 멀티스케일 해석기법을 소개한다. 기존 Needle-punching으로 인해 복잡한 미소구조를 갖는 NP 복합재료는 기존의 제안된 복합재료 멀티스케일 기법으로 물성을 계산하는 것은 한계가 있어 왔다. 이를 극복하기 위해 micro-CT 이미지 촬영을 통해 NP 복합재료의 미소구조를 면밀히 파악할 수 있었고, 이미지 프로세싱을 바탕으로 실제구조와 직접적으로 대응할 수 있는 3D high fidelity 모델을 구축하였다. 또한 유한요소해석에 맞춰 요소크기를 조절할 수 있는 sub-region processing 소개를 바탕으로 효율적인 유한요소해석을 수행하였다. NP 복합재료의 미소구조 거동뿐만 아니라, macro-scale 구조해석의 적용을 위해 subcell 모델링을 제안하였다. Needle-punching에 의한 Z축 NP 섬유의 규칙적인 간격을 이용하여 모델링을 수행할 수 있었다. 제안한 두 종류의 모델은 균질화 기법을 이용하여 등가거동 및 등가물성을 파악하였으며, 추가적인 실험 결과와의 비교를 통해 검증을 수행하였다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제25권3호
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• pp.140-161
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• 2022

탄성파 탐사 자료 획득 시 자료의 일부가 손실되는 문제가 발생할 수 있으며 이를 위해 자료 보간이 필수적으로 수행된다. 최근 기계학습 기반 탄성파 자료 보간법 연구가 활발히 진행되고 있으며, 특히 영상처리 분야에서 이미지 초해상화에 활용되고 있는 CNN (Convolutional Neural Network) 기반 알고리즘과 GAN (Generative Adversarial Network) 기반 알고리즘이 탄성파 탐사 자료 보간법으로도 활용되고 있다. 본 연구에서는 손실된 탄성파 탐사 자료를 높은 정확도로 복구하는 보간법을 찾기 위해 CNN 기반 알고리즘인 U-Net과 GAN 기반 알고리즘인 cWGAN (conditional Wasserstein Generative Adversarial Network)을 탄성파 탐사 자료 보간 모델로 사용하여 성능 평가 및 결과 비교를 진행하였다. 이때 예측 과정을 Case I과 Case II로 나누어 모델 학습 및 성능 평가를 진행하였다. Case I에서는 규칙적으로 50% 트레이스가 손실된 자료만을 사용하여 모델을 학습하였고, 생성된 모델을 규칙/불규칙 및 샘플링 비율의 조합으로 구성된 총 6가지 테스트 자료 세트에 적용하여 모델 성능을 평가하였다. Case II에서는 6가지 테스트 자료와 동일한 형식으로 샘플링된 자료를 이용하여 해당 자료별 모델을 생성하였고, 이를 Case I과 동일한 테스트 자료 세트에 적용하여 결과를 비교하였다. 결과적으로 cWGAN이 U-Net에 비해 높은 정확도의 예측 성능을 보였으며, 정량적 평가지수인 PSNR과 SSIM에서도 cWGAN이 높은 값이 나타나는 것을 확인하였다. 하지만 cWGAN의 경우 예측 결과에서 추가적인 잡음이 생성되었으며, 잡음을 제거하고 정확도를 개선하기 위해 앙상블 작업을 수행하였다. Case II에서 생성된 cWGAN 모델들을 이용하여 앙상블을 수행한 결과, 성공적으로 잡음이 제거되었으며 PSNR과 SSIM 또한 기존의 개별 모델 보다 향상된 결과를 나타내었다.

• 국제학술발표논문집
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• The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.30-31
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• 2009

Early detection of schedule delay in field construction activities is vital to project management. It provides the opportunity to initiate remedial actions and increases the chance of controlling such overruns or minimizing their impacts. This entails project managers to design, implement, and maintain a systematic approach for progress monitoring to promptly identify, process and communicate discrepancies between actual and as-planned performances as early as possible. Despite importance, systematic implementation of progress monitoring is challenging: (1) Current progress monitoring is time-consuming as it needs extensive as-planned and as-built data collection; (2) The excessive amount of work required to be performed may cause human-errors and reduce the quality of manually collected data and since only an approximate visual inspection is usually performed, makes the collected data subjective; (3) Existing methods of progress monitoring are also non-systematic and may also create a time-lag between the time progress is reported and the time progress is actually accomplished; (4) Progress reports are visually complex, and do not reflect spatial aspects of construction; and (5) Current reporting methods increase the time required to describe and explain progress in coordination meetings and in turn could delay the decision making process. In summary, with current methods, it may be not be easy to understand the progress situation clearly and quickly. To overcome such inefficiencies, this research focuses on exploring application of unsorted daily progress photograph logs - available on any construction site - as well as IFC-based 4D models for progress monitoring. Our approach is based on computing, from the images themselves, the photographer's locations and orientations, along with a sparse 3D geometric representation of the as-built scene using daily progress photographs and superimposition of the reconstructed scene over the as-planned 4D model. Within such an environment, progress photographs are registered in the virtual as-planned environment, allowing a large unstructured collection of daily construction images to be interactively explored. In addition, sparse reconstructed scenes superimposed over 4D models allow site images to be geo-registered with the as-planned components and consequently, a location-based image processing technique to be implemented and progress data to be extracted automatically. The result of progress comparison study between as-planned and as-built performances can subsequently be visualized in the D4AR - 4D Augmented Reality - environment using a traffic light metaphor. In such an environment, project participants would be able to: 1) use the 4D as-planned model as a baseline for progress monitoring, compare it to daily construction photographs and study workspace logistics; 2) interactively and remotely explore registered construction photographs in a 3D environment; 3) analyze registered images and quantify as-built progress; 4) measure discrepancies between as-planned and as-built performances; and 5) visually represent progress discrepancies through superimposition of 4D as-planned models over progress photographs, make control decisions and effectively communicate those with project participants. We present our preliminary results on two ongoing construction projects and discuss implementation, perceived benefits and future potential enhancement of this new technology in construction, in all fronts of automatic data collection, processing and communication.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권spc1호
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• pp.1177-1185
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• 2022

상·하수도 시스템은 사람들에게 안전하고 깨끗한 물을 공급해주는 사회기반시설이며, 특히 상·하수도 관로는 지중에 매설되어 있기 때문에 시스템의 결함검출이 매우 어렵다. 이러한 이유로 상·하수도 관로의 진단은 관로 내부에 카메라 및 드론을 통한 촬영을 하여 사후에 촬영된 영상을 바탕으로 시스템 진단하는 등의 사후 결함검출로 제한되기 때문에, 작업자의 업무 효율 증대와 진단의 신속성을 위해서는 관로의 실시간 탐지기술이 필요하다. 최근 첨단장비 및 인공지능 기법을 활용한 시설물 진단 기술이 개발되고 있지만, 인공지능기반 결함검출 기술은 결함 데이터의 종류 및 형태, 수가 검출 성능에 영향을 주기 때문에 다양한 학습데이터가 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 상·하수도 관로의 결함검출 시 탐지 성능 향상을 위해 다양한 결함 시나리오를 3D 프린트를 이용하여 구현하고 이를 수집된 결함 데이터와 함께 학습데이터로 사용한다. 이후 수집된 이미지는 위험도에 따른 분류 및 객체의 라벨링 등의 전처리 작업이 수행되고 실시간 결함탐지를 수행한다. 제안된 기법은 상·하수도시스템 결함검출 시 실시간 피드백을 제공함으로써, 작업자의 진단 누락 가능성을 최소화하며 기존의 상·하수도관 진단업무 처리능력을 향상할 수 있다.