GPR 히트맵 이미지 데이터 기반 CNN을 이용한 철근 두께 예측에 관한 연구

박세환,김주원,김원규,김한선,박승희 한국구조물진단유지관리공학회 2019 한국구조물진단유지관리공학회 논문집 Vol.23 No.7

In this paper, a study was conducted on the method of using GPR data to predict rebar thickness inside a facility. As shown in the cases of poor construction, such as the use of rebars below the domestic standard and the construction of reinforcement, information on rebar thickness can be found to be essential for precision safety diagnosis of structures. For this purpose, the B-scan data of GPR was obtained by gradually increasing the diameter of rebars by making specimen. Because the B-scan data of GPR is less visible, the data was converted into the heatmap image data through migration to increase the intuition of the data. In order to compare the results of application of commonly used B-scan data and heatmap data to CNN, this study extracted areas for rebars from B-scan and heatmap data respectively to build training and validation data, and applied CNN to the deployed data. As a result, better results were obtained for the heatmap data when compared with the B-scan data. This confirms that if GPR heatmap data are used, rebar thickness can be predicted with higher accuracy than when B-scan data is used, and the possibility of predicting rebar thickness inside a facility is verified. 본 논문에서는 시설물 내부 철근 두께를 예측하기 위해 GPR 데이터를 활용한 철근 두께 예측 기법에 관한 연구를 실시하였다. 국내의 규격 미달 철근의 사용 및 배근 시공과 같은 부실시공 사례에서 볼 수 있듯이, 구조물 정밀진단을 위해서 철근 두께에 대한 정보는 정밀 안전진단을 위해서 꼭 필요함을 알 수 있다. 이를 위해 본 연구에서는 시편을 제작하여 철근 직경을 단계적으로 증가시켜 GPR의 B-scan 데이터를 취득하였다. GPR 의 B-scan 데이터는 가시성이 떨어지기 때문에 이를 migration을 통해 히트맵 이미지 데이터로 변화시켜 데이터의 직관성을 높이고자 하였다. 본 연구는 보편적으로 이용되는 B-scan 데이터와 히트맵 데이터의 합성곱 신경망(CNN) 적용 시 결과를 비교하기 위해 B-scan 및 히트맵 데이터에서 각각 철근에 대한 영역을 추출하여 학습 및 검증 데이터를 구축하였으며, 구축된 데이터에 CNN을 적용하였다. 그 결과, 히트맵 데이터의 경우 B-scan 데이터와 비교하였을 때 더 좋은 결괏값을 얻을 수 있었다. 이를 통해 GPR 히트맵 데이터를 이용하였을 경우 B-scan 데이터를 이용하였을 때보다 더 높은 정확도로 철근 두께를 예측할 수 있음을 확인하였으며, 시설물 내부 철근 두께 예측의 가능성을 검증하였다.

히트맵을 적용한 태권도 겨루기 경기유형 분류

이상용(Sang-Yong Lee),박재현(Jae-Hyeon Park) 한국체육측정평가학회 2022 한국체육측정평가학회지 Vol.24 No.1

이 연구는 태권도 겨루기 경기분석을 통해 수집한 위치 데이터를 기반으로 수비형(Out-Fighter), 공격형(In-Fi ghter) 선수를 분류하고, 히트맵을 활용하여 경기유형을 시각화하는 것이 목적이다. 이를 통해 태권도 겨루기 경기 현장에서 상대에 따라 적합한 전술 및 전략을 수립하고, 빠른 피드백을 위한 시각적 자료로 활용하는데 기초자료를 제공하고자 한다. 이 연구에서 얻은 결론은 다음과 같다. 첫째, 태권도 겨루기 경기분석을 통해 산출한 2가지 좌표별 거리인 중앙거리와 이동거리 간에는 통계적으로 높은 정적 상관이 나타났으며, 수비형 선수의 경기유형을 탐색하여 임의로 선정한 수비형 선수는 18명으로 나타났다. 경기유형 분류기준점 선정 후 중앙거리 1.2m, 이동거리 0.9m 이상의 조건을 만족하는 선수는 11명으로 분류되었다. 분류된 수비형 선수들을 기준으로 상대선수 11명을 공격형 선수로 분류하였다. 둘째, 수비형(Out-Fighter) 선수들의 히트맵은 경기장 중앙을 중심으로 외곽구역까지 넓게 열분포가 그려지는 특징이 나타났다. 점분포를 살펴보면 경기장 중앙을 기점으로 외곽구역을 많이 차지하고, 상대선수의 위치가 중앙구역에서 많이 분포하는 것으로 나타났다. 공격형(In-Fighter) 선수들의 히트맵은 경기장 중앙구역을 위주로 좁은 열분포가 그려지는 특징이 나타났다. 점분포를 살펴보면 경기장 중앙구역을 많이 차지하고, 상대선수의 위치가 외곽구역에서 많이 분포하는 것으로 나타났다. 이 연구는 경기장이 좁은 투기종목의 특성을 잘 고려하여 경기유형을 분류하고자 할 때 기초자료로서 의미가 있다고 판단된다. 또한 경기유형 내용을 기반으로 태권도 겨루기 선수유형 분류를 할 때 웨어러블 기기, 인공지능을 활용한 선수위치 트래킹 등과 같이 다양한 연구방법에 선행연구로서 기초연구자료를 제공할 수 있을 것으로 기대한다. The purpose of this study is to categorize out-fighter and in-fighter players based on location data collected from Taekwondo games and visualize the types of games used by heat map. Accordingly, the goal is to develop tactics and strategies suitable for the opponent in Taekwondo games and provide basic information for quick feedback. The conclusions obtained in this study are as follows. First, according to Taekwondo, there is a statistically high static relationship between the median distance and the movement distance by two coordinates, and 18 players were selected arbitrarily after searching for the type of out-fighter. After selecting the reference point, 11 players met the conditions of 1.2 meters in the median distance and 0.9 meters in the movement distance. Eleven opposing players were categorized as "in-fighters" based on the out-fighters. Second, it is confirmed that the Out-Fighter"s heat map is widely distributed from the center of the stadium to the periphery. According to the Out-fighter’s dot-map, the Out-fighter’s position is the periphery. The In-Fighter heat map shows that a narrow distribution of heat make the center of the stadium. According to the In-Fighter"s dot-map, most of the players are located in the center of the stadium. In conclusion, this research divided Taekwondo into Out-Fighter and In-Fighter players and tried to visualize the types of players used by heat map. Furthermore, considering the narrow nature of speculative sports in the stadium, it is considered meaningful as basic data when categorizing economic types. In addition, to categorize Taekwondo athletes" types of sports, various research methods such as wearable devices and tracking of athletes" positions using artificial intelligence will be provided as basic research materials. Finally, it is expected that Taekwondo players will be able to quickly figure out the types of games they play and develop tactics and strategies in the field of Taekwondo, which varies depending on the type of games they play.

가상현실 기반 3차원 히트맵 감성 지도 시각화 - 동대문 디자인 플라자(DDP)를 중심으로 -

맹진규(Maeng, Jin-Gyu),지승열(Ji, Seung-Yeul),전한종(Jun, Han-Jong) 대한건축학회 2021 대한건축학회 학술발표대회 논문집 Vol.41 No.2

The purpose of this study is to propose a 3D heat map emotional maps visualization applying virtual reality as a technology for expressing data visualization in a 3D space. Through this study, the limitations and conclusions of each process were considered through comparison and analysis between the virtual reality based 3D heatmap visualization process and the 2D heatmap visualization process.

히트맵을 활용한 딥러닝 기반 주차선 검출 모델에 관한 연구

백종원(Jongwon Baek),정현석(Hyeonseok Jung) 한국자동차공학회 2023 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2023 No.5

Recently, as autonomous driving cars have been developed and commercialized, numerous studies are being conducted to secure higher levels of autonomous driving technology. Autonomous driving cars require not only autonomous driving but also autonomous parking technology. The current autonomous parking assist technology assists the driver by recognizing the parking space and calculating the parking trajectory by combining cameras and ultrasonic sensors attached to the vehicle. While ultrasonic sensors can detect empty parking spaces between walls, pillars, and vehicles, cameras have a much greater reliance in detecting empty parking spaces with nothing around them. In addition, the performance of parking line recognition is essential when attempting to park properly aligned in the parking space. Currently, there is no international standard for the types or specifications of parking lines, and there exist various indoor and outdoor parking environment types with different types of parking lines in our society. Therefore, an excellent performance parking line detection model is needed. For these reasons, this paper proposes a deep learning-based parking line detection model utilizing a heatmap.

공기열원 히트펌프 냉온수기 현황과 기술 개발 로드맵 소개

김욱중(Ook Joong Kim) 대한설비공학회 2010 대한설비공학회 학술발표대회논문집 Vol.2010 No.11

지열시스템 적합지 맵 구축을 위한 시스템 성능의 영향 인자 분석

배상무(Sangmu Bae),남유진(Yujin Nam),황석호(Seok-Ho Hwang) 한국신재생에너지학회 2016 신재생에너지 Vol.12 No.S2

The performance of ground source heat pump system significantly depends on ground properties such as thermal conductivity, underground water level, quality of underground water and groundwater flow. Therefore, in order to optimally design system, it is necessary to estimate thermal properties before the system design. On the other hand, fundamental survey for system design, such as thermal response test or pumping test, require cost more than 5,000 dollars. To simply consider GSHP systems as heat source system in building design, it is necessary to roughly grasp the feasibility of the system in the step of building basic planning. In this research, sensitivity analysis of design factors was conducted to develop a suitable map for a ground source heat pump system in Korea. This paper mainly describes the effect of ground thermal properties on the system performance. Numerical simulations with ground heat and groundwater transfer model was used for quantitative analysis. The result showed that thermal conductivity of soil and groundwater flow are very important factors and the differential of system performance according to them was a maximum of 29%.

관절 적응형 Gaussian Mixture 히트맵 회귀법을 이용한 하향식 사람 자세 추정에 관한 연구

왕준기(Ong Zhun-Gee),조정찬(Jungchan Cho),최상일(Choi Sang-il) 한국컴퓨터정보학회 2022 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 Vol.30 No.2

음향방출 센서를 이용한 히트맵기반 순환유동층 보일러 튜브 누설 위치 추정 알고리즘

김재영(Jaeyoung Kim),김종면(Jong-Myon Kim) 한국컴퓨터정보학회 2018 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 Vol.26 No.2

머신러닝 기법을 활용한 토양수분 예측 가능성 연구

조봉준 ( Bongjun Jo ),최완민 ( Wanmin Choi ),김영대 ( Youngdae Kim ),김기성 ( Kisung Kim ),김종건 ( Jonggun Kim ) 한국농공학회 2020 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2020 No.-

토양수분은 증발산, 유출, 침투 등 물 수지 요소들과 밀접한 연관이 있는 주요한 변수 중의 하나이다. 토양수분의 정도에 따라 강우를 저류해 홍수 피해를 저감하는 등 수재해 발생에 대한 예방 및 대책으로 수립할 수 있는 가치가 있다. 기존 토양수분 측정은 토양 시료 채취를 통한 실내 실험 측정과 측정 장비를 통한 현장 조사 방법이 있으나 토양 시료를 채취할 때 토양이 흐트러지는 등의 시간적, 경제적 한계점이 있으며, 원격탐사 기법은 공간적으로 넓은 범위를 포함하지만 시간 해상도가 낮은 단점이 있다. 또한, 모델링을 통한 토양수분 예측 기술은 전문적인 지식이 요구되며, 복잡한 입력자료의 구축이 요구된다. 최근 머신러닝 기법은 과거 및 현재의 데이터를 통한 학습으로 사용자가 원하는 출력값을 도출하는데 널리 활용되고 있다. 이에 본 연구에서는 다양한 기상 인자들(강수량, 풍속, 습도 등)과 작물 및 토양에 대한 인자 등을 활용하여 머신러닝을 통해 토양수분의 예측 가능성을 분석하고자 한다. 이를 위해 건설기술연구원에서 직접 실측하여 시공간적으로 토양수분 자료가 잘 확보되어있는 청미천과 설마천 유역을 대상으로 머신러닝 기법을 적용하였다. 두 대상지에서 2008년∼2012년 수문 자료를 확보하였으며, 기상자료는 기상자료개방포털과 WAMIS를 통해 자료를 확보하였다. 토양수분 자료와 기상자료를 머신러닝 알고리즘을 통해 학습하고 2012년 기상자료를 바탕으로 토양수분을 예측하였다. 사용되는 머신러닝 기법은 의사결정 나무(Decision Tree), 신경망(Multi Layer Perceptron, MLP), K-최근접 이웃(K-Nearest Neighbors, KNN), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM), 랜덤 포레스트(Random Forest), 그래디언트 부스팅 (Gradient Boosting)이다. 토양수분과 기상인자, 작물 및 토양인자 간의 상관관계를 분석하기 위해 히트맵(Heat Map)을 이용하였다. 히트맵 분석 결과 토양수분의 시간적 변동은 다양한 기상자료 중 강수량과 상대습도가 가장 큰 영향력을 보여주었다. 또한, 다양한 기상인자 기반 머신러닝 기법 적용 결과에서는 두 지역 모두 신경망(MLP) 기법을 제외한 모든 기법이 전반적으로 실측값과 유사한 형태를 보였으며 비교 그래프에서도 실측값과 예측값이 유사한 추세를 나타냈다. 따라서 상관 관계있는 과거 기상자료를 통해 머신러닝 기법 기반 토양수분의 시간적 변동 예측이 가능할 것으로 판단된다.

유아의 수학 패턴 과제 유형에 대한 시선 이동 특징 분석

강민정(Kang, Min Jung) 학습자중심교과교육학회 2020 학습자중심교과교육연구 Vol.20 No.11

본 연구는 수학 패턴 유형에 대한 유아의 시선 이동 특징을 분석하였다. 이를 위해 시선추적 방법을 활용하여 유아가 어떤 유형의 패턴 과제를 가장 잘 해결하는지, 과제 해결과정에서 시선이 어느 부분에 오래 머물고, AOI 간 시선이 어떻게 이동하는지를 통해 문제해결 과정을 살펴보고자 하였다. 이를 위해 만 4세아를 대상으로 패턴 생성방식인 반복, 대칭, 회전 패턴과 표현형태인 그림, 숫자로 제시된 6개의 과제에 대한 정답률, 시선전환, 히트맵을 분석하였다. 연구결과에 의하면 첫째, 패턴 과제 정답률은 반복, 대칭 순으로 높았으며 회전 패턴이 가장 낮았다. 둘째, 패턴 과제에 대한 AOI 간 시선전환의 경우 패턴 생성방식과 표현형태 모두에서 유의한 차이가 있었으며, 문제와 예답 간의 시선전환 빈도가 가장 많았다. 셋째, 수학 패턴 과제에 대한 히트맵 분석에서 패턴 과제 모두에서 문제와 답지 중 문제 부분에 더 많은 시선고정을 보였다. 이상의 연구결과는 유아가 어떤 과제를 어려워하는지 그래서 어떤 순서로 패턴 과제를 제시하며 어떤 과정을 통해 패턴을 이해하고 문제를 추론 및 해결하는지에 대한 구체적 정보를 제공하고 있다. In this study, we have explored the pattern problem solving process by using the eye-tracking method through what types of pattern tasks young children are good at solving, where fixations appear in the task resolution process, and how fixation switches appear between AOIs. The answer rate, fixation switches and heat map for six tasks were analyzed according to pattern generation method and type of expression for 4-year-old children. The research results are as follows. First, the answer rate was the highest with the repetition pattern, and the symmetric pattern was the second highest. Rotation patterns were equally the lowest. Second, there have been significant differences in both pattern generation methods and type of expression between AOIs in fixation switch for pattern tasks, and the frequency of fixation switch between questions and answers was the highest. Third, in the heat map analysis for the math pattern task, more eye fixation was shown in the problem part of both the problem part and the answer part in all the pattern task. The above findings are meaningful in that they provide specific information about how to present pattern tasks to young children, what tasks are difficult, and how young children understand patterns and deduce and solve problems.