1D CNN을 이용한 이미지 기반의 진동 신호 측정 및 보정

변은석; 이종수

doi:10.3795/KSME-A.2022.46.8.765

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자료유형: 학술저널

저자정보: 변은석 (연세대학교) 이종수 (연세대학교)

저널정보: 대한기계학회 대한기계학회 논문집 A권 대한기계학회논문집 A권 제46권 제8호(통권 제443호)

발행연도: 2022.8

수록면: 765 - 772 (8page)

DOI: 10.3795/KSME-A.2022.46.8.765

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가속도 센서 기반의 진동 모니터링은 과거부터 구조물의 안전 측정 용도로 널리 사용되어 왔다. 최근 비접촉 촬영 카메라 기반의 진동 모니터링 기술이 연구되고 있지만 센서의 추가 설치 비용 문제와 외란이 가해지지 않는 위치의 필요성이 존재한다. 본 연구에서는 앞선 문제들을 해결하기 위해 접촉 촬영 카메라 기반의 진동 신호 추출과 오차 보정을 위한 합성곱 신경망(CNN: convoliution neural network)을 결합한 방법을 제시한다. 접촉 촬영 방식의 카메라를 통해 새로운 카메라의 추가 없이 기존의 카메라를 활용할 수 있도록 한다. 또한, 접촉 촬영 방식의 카메라가 가지고 있는 정확도에 대한 한계점을 오차 보정을 위한 CNN을 통해 해결한다. 제안된 방법론은 쿼드콥터(quadcopter)를 이용한 실험 데이터를 통해 실제 센서에 대해 비교하여 정확도와 성능을 검증하였다.

#Image Processing(영상 처리) #Camera(카메라) #Quadcopter(쿼드콥터) #Vibration Signal(진동 신호) #Convolution Neural Networks(합성곱 신경망)

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