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엔지니어링 구조물의 균열 모사를 통한 CNN 기반 실시간 건전성 진단 장치 설계
문현철(H. Moon),노우승(W. Noh),유현승(H. Ryu),박동채(D. Park),오상훈(S. Oh),최영환(Y. Choi),도재혁(J. Doh) Korean Society for Precision Engineering 2021 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2021 No.11월
엔지니어링 구조물 및 시스템은 시간에 따라 균열, 누수, 박리, 부식, 마모 등의 결함이 발생하고 이러한 구조물의 국부적인 결함은 파괴로 이어져 인적, 경제적 피해가 발생한다. 이를 예방하기 위해 건전성예측관리 기술 도입이 요구된다. 본 연구에서는 엔지니어링 구조물의 모사된 균열 이미지 데이터를 수집하여 합성 곱 신경망(CNN, Convolutional Neural Network)을 기반으로 균열 진단 모델을 생성하고 Jetson-nano 소형 인공지능 처리 장치에 학습시켜 균열 진단 및 실시간 검출이 동시에 가능한 장치 설계를 수행하였다. 이를 위해 엔지니어링 구조물 균열 이미지를 수집하고 균열 부 너비에 따른 위험도 기준을 선정하였다. 이를 기반으로 3 차원 모델링을 수행하여 적층 제조를 통해 모사하였다. 이어 모사된 균열 구조물로부터 다양한 각도의 이미지 데이터를 수집해 클래스와 클래스의 위치좌표를 입력하는 전 처리 작업을 수행하여 CNN 기반 진단 모델 생성을 위한 훈련 데이터 셋을 형성하였다. 구조물 균열 진단 및 객체 탐지 모델은 VGG (Visual Geometry Group)기반의 객체 탐지 모델인 SSD (Single Shot Detector)로 선정하여 생성하였다. 이를 Jetson-nano 에 학습시켜 원격조종이 가능한 실시간 건전성 진단장치를 설계하였다. 이를 통해 선정한 균열 위험도 기준으로 모사된 균열을 90%이상의 확률로 검출하는 결과를 얻었으며, 이를 바탕으로 상태 기반 유지보수 전략을 세우고 이미지 데이터를 기반으로 하는 공학 분야의 범용성 있는 문제 해결 가능성을 제시하였다.
백홍규,조지현,김홍섭,박동철,유병연,박웅채,조형구 건국대학교 의과학연구소 1993 건국의과학학술지 Vol.3 No.-
Hydronephrosis, which is a common disorder of childhood, may be secondary to a number of abnormalities of the urinary tract. A kidney containing more than 1,000ml fluid in its collecting system is generally defined as giant hydronephrosis. The common clinical manifestations of giant hydronephrosis are abdominal distension and loin or abdominal pain. The patient seems to seek medical help late due to tolerable symptoms and particularly in the state of poor economic condition. We present a giant hydronephrosis of contents of 7,000ml associated with ureteropelvic junction stricture on a 8-year-old male. The final diagnosis was performed by exploration of abdomen and nephrectomy was done.