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      시나리오 기반 상·하수도 관로의 실시간 결함검출 기술 개발 = Development of real-time defect detection technology for water distribution and sewerage networks

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      https://www.riss.kr/link?id=A108394033

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      국문 초록 (Abstract)

      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.
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      상·하수도 시스템은 사람들에게 안전하고 깨끗한 물을 공급해주는 사회기반시설이며, 특히 상·하수도 관로는 지중에 매설되어 있기 때문에 시스템의 결함검출이 매우 어렵다. 이러한 이�...

      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.

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      참고문헌 (Reference) 논문관계도

      1 김휘영 ; 최경아 ; 이임평, "드론 영상 기반 시설물 점검 - 기준 영상을 활용한 자동 처리 중심으로" 대한공간정보학회 26 (26): 21-32, 2018

      2 Redmon, J., "You only look once: Unified, real-time object detection" 779-788, 2016

      3 Gillins, M. N., "Unmanned aircraft systems for bridge inspection:Testing and developing end-to-end operational workflow" Oregon State University 2016

      4 Nam, W. S., "Trends of inspection technology for concrete structures based on AI (Artificial Intelligence)" 30 (30): 771-772, 2018

      5 Liu, W., "Ssd: Single shot multibox detector" Springer 21-37, 2016

      6 Girshick, R., "Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation" 580-587, 2014

      7 Sajjanar, S., "Implementation of real time moving object detection and tracking on FPGA for video surveillance applications" 289-295, 2016

      8 Krizhevsky, A., "Imagenet classification with deep convolutional neural networks" 6 : 84-90, 2017

      9 Ren, S., "Faster r-cnn: Towards real-time object detection with region proposal networks" 2015

      10 Girshick, R., "Fast R-CNN" 1440-1448, 2015

      1 김휘영 ; 최경아 ; 이임평, "드론 영상 기반 시설물 점검 - 기준 영상을 활용한 자동 처리 중심으로" 대한공간정보학회 26 (26): 21-32, 2018

      2 Redmon, J., "You only look once: Unified, real-time object detection" 779-788, 2016

      3 Gillins, M. N., "Unmanned aircraft systems for bridge inspection:Testing and developing end-to-end operational workflow" Oregon State University 2016

      4 Nam, W. S., "Trends of inspection technology for concrete structures based on AI (Artificial Intelligence)" 30 (30): 771-772, 2018

      5 Liu, W., "Ssd: Single shot multibox detector" Springer 21-37, 2016

      6 Girshick, R., "Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation" 580-587, 2014

      7 Sajjanar, S., "Implementation of real time moving object detection and tracking on FPGA for video surveillance applications" 289-295, 2016

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      10 Girshick, R., "Fast R-CNN" 1440-1448, 2015

      11 Magalhães, S. A., "Evaluating the singleshot multibox detector and YOLO deep learning models for the detection of tomatoes in a greenhouse" 21 (21): 3569-, 2021

      12 He, K., "Deep residual learning for image recognition" 770-778, 2016

      13 Cha, Y. J., "Deep learningbased crack damage detection using convolutional neural networks" 32 (32): 361-378, 2017

      14 Sinha, S. K., "Computer vision techniques for automatic structural assessment of underground pipes" 18 (18): 95-112, 2003

      15 Syed Ibrahim Hassan ; Dang Lien Minh ; 임수현 ; 민경복 ; 남준영 ; 문현준, "CNN을 이용한 딥러닝 기반 하수관 손상 탐지 분류 시스템" 한국정보통신학회 22 (22): 451-457, 2018

      16 Duran, O., "Automated pipe defect detection and categorization using camera/laserbased profiler and artificial neural network" 1 : 118-126, 2007

      17 Moselhi, O., "Automated detection of defects in underground sewer and water pipes" 8 (8): 581-588, 1999

      18 K-water, "Application of deep-learning techniques to in-line inspection data" 2018

      19 Mashford, J. S., "An approach using mathematical morphology and support vector machines to detect features in pipe images" 84-89, 2008

      20 Ministry of Land, Infrastructure and Transport, "A study on institutionalization of social infrastructure maintenance" 2015

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