드론과 이미지 분석기법을 활용한 구조물 외관점검 기술 연구

김종우; 정영우; 임홍철

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김종우 (Institute of Technology, Judico) 정영우 (Institute of Technology, Judico) 임홍철 (Department of Architectural Engineering, Yonsei University)

저널정보: 한국건축시공학회 한국건축시공학회지 한국건축시공학회지 제17권 제6호

발행연도: 2017.1

수록면: 545 - 557 (13page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2017

드론과 이미지 분석기법을 활용한 지진피해 구조물의 신속 외관점검 기술

김종우 , 정영우 대한토목학회 학술대회 2017.10 학술대회자료

드론과 이미지 분석기법을 활용한 구조물 외관점검 기술 연구

김종우 , 정영우 , 임홍철 한국건축시공학회지 2017.01 학술저널

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이 연구는 사회 기반 구조물의 노후화에 대한 안전점검 기술분야에서 구조물 외관점검 기술의 효율적 대안에 관한 연구이다. 기존 육안점검 및 조사를 대신하여 산업용 드론과 딥 러닝기반의 이미지 분석 기법을 접목함으로써 막대한 인력과 시간소요 및 비용을 절감하고 높은 구역 및 돔 구조물의 접근 한계를 극복하고자 하였다. 구조물의 0.3mm 이상의 균열 손상을 검지할 수 있는 고 해상도 카메라와 라이다 센서, 임베디드 이미지 프로세서 모듈로 구성된 탑재체를 제작하여 산업용 드론에 탑재하였다. 이를 현장 시험에 적용하여 자동비행항법을 통해 시편의 손상 이미지를 촬영하였다. 또한 균열경을 이용하여 기존 육안 점검 방법으로 백태, 박리박락과 같은 면적형 손상과 선형 손상인 균열의 폭과 길이를 측정하여 최종 이미지 분석 검출 결과와 비교하고자 하였다. 촬영된 이미지 중 80장의 샘플을 골라 이미지 분석 기법을 적용하여 사전처리작업(pre-processing)-분리작업(segmentation)-특징점 추출작업(feature extraction)-분류 작업(Classification)-지도학습작업(supervised learning) 등의 과정을 거쳐 손상을 분리하고, 이를 딥러닝 기반 플랫폼으로 지도학습하여 분석 파라미터를 추출하였다. 지도학습을 수행하지 않은 임의의 이미지 샘플 60장을 신규로 추가하여 추출된 파라미터를 기반으로 이미지 분석을 수행한 결과, 손상 검출율의 90.5%로 나타났다.

#구조물 외관 검사 #드론 #자동비행항법 #딥러닝 이미지 분석 #모폴로지 기법

참고문헌 (9)

참고문헌 신청

Chan B / 2015 / Towards UAV-based bridge inspection systems: a review and an application perspective / Structural monitoring and maintenance 2(3):283~300

Nieniewski M / 1999 / Morphological detection and feature-based classification of cracked regions in ferrites / Machine graphics & vision 8(4):699~712

Moselhi O / 2016 / Prediction of sewer pipe main condition using the linear regression approach / Journal of geoscience and environment protection 4(5):97~104

이호범 / 2012 / 이미지 분석기법을 이용한 콘크리트 구조물의 균열 검출 시스템 개발 / 한국구조물진단유지관리공학회 논문집 16(1):64~77

Brown LG / 1992 / A Survey of image Registration Techniques / ACM computing surveys 24(4):325~376

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이 논문의 저자 정보

김종우

소속기관 강릉원주대학교

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논문수 12 이용수 614

정영우

소속기관 Institute of Technology, Judico

주요연구분야 공학 > 건축공학 > 건축공학 일반

논문수 1 이용수 92

임홍철

소속기관 Yonsei Univ

주요연구분야 공학 > 건축공학 > 건축공학 일반 공학 > 건축공학 > 토목공학

논문수 88 이용수 4,180

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