에탄-산소-아르곤 혼합 기체의 점화 현상에 관한 충격관 연구

심승보,정상혁,신권수,Shim, Seung Bo,Jeong, Sang Hyuk,Shin, Kuan Soo 대한화학회 1998 대한화학회지 Vol.42 No.5

Focal loss와 데이터 증강 기법을 이용한 콘크리트 박락 탐지 심층 신경망 알고리즘

심승보,최상일,공석민,이성원,Shim, Seungbo,Choi, Sang-Il,Kong, Suk-Min,Lee, Seong-Won 한국터널지하공간학회 2021 한국터널지하공간학회논문집 Vol.23 No.4

콘크리트 구조물은 노후화와 외부 환경에 의한 요인으로 훼손된다. 이 같은 훼손은 가장 먼저 균열로 나타나고 향후에는 박락으로도 진행된다. 이러한 콘크리트 손상은 구조물이 갖는 본래의 설계 지지력을 감소시키는 주된 원인으로 작용할 수 있어 구조물의 안정성에 부정적인 영향을 미친다. 이러한 종류의 손상이 지속되면 안전사고로도 이어질 가능성이 있어 적절한 보수와 보강이 필요하다. 이를 위해서는 구조물에 대한 정확하고 객관적인 상태 점검이 이루어져야 하며 손상 영역을 탐지할 수 있는 센서 기술 또한 필요하다. 따라서 본 논문에서는 박락을 탐지할 수 있는 딥러닝 기반의 영상처리 알고리즘을 제안했다. 연구 과정에서 298장의 박락 영상을 확보하였으며, 이 가운데 253장을 학습용으로 사용했고, 나머지 45장을 테스트용으로 사용하였다. 아울러 본 논문에서는 탐지 성능을 향상하기 위해 향상된 손실함수와 데이트 증강 기법을 적용하였다. 그 결과 콘크리트 박락의 탐지 성능이 80.19%의 평균 중첩 정확도로 나타났다. 본 논문에서는 딥러닝 기반의 영상 처리 기법을 통해 콘크리트 박락을 탐지하는 기술을 개발했고, 향상된 손실 함수와 데이터 증강 기법으로 성능을 향상시키는 방법을 제안했다. 이 같은 기술은 향후 구조물의 정확한 점검과 진단에 활용될 것으로 기대된다. Concrete structures are damaged by aging and external environmental factors. This type of damage is to appear in the form of cracks, to proceed in the form of spalling. Such concrete damage can act as the main cause of reducing the original design bearing capacity of the structure, and negatively affect the stability of the structure. If such damage continues, it may lead to a safety accident in the future, thus proper repair and reinforcement are required. To this end, an accurate and objective condition inspection of the structure must be performed, and for this inspection, a sensor technology capable of detecting damage area is required. For this reason, we propose a deep learning-based image processing algorithm that can detect spalling. To develop this, 298 spalling images were obtained, of which 253 images were used for training, and the remaining 45 images were used for testing. In addition, an improved loss function and data augmentation technique were applied to improve the detection performance. As a result, the detection performance of concrete spalling showed a mean intersection over union of 80.19%. In conclusion, we developed an algorithm to detect concrete spalling through a deep learning-based image processing technique, with an improved loss function and data augmentation technique. This technology is expected to be utilized for accurate inspection and diagnosis of structures in the future.

데이터 증강을 위한 순환 생성적 적대 신경망 기반의 아스팔트와 콘크리트 균열 영상 간의 변환 기법

심승보,Shim, Seungbo 한국ITS학회 2022 한국ITS학회논문지 Vol.21 No.5

The safe use of a structure requires it to be maintained in an undamaged state. Thus, a typical factor that determines the safety of a structure is a crack in it. In addition, cracks are caused by various reasons, damage the structure in various ways, and exist in different shapes. Making matters worse, if these cracks are unattended, the risk of structural failure increases and proceeds to a catastrophe. Hence, recently, methods of checking structural damage using deep learning and computer vision technology have been introduced. These methods usually have the premise that there should be a large amount of training image data. However, the amount of training image data is always insufficient. Particularly, this insufficiency negatively affects the performance of deep learning crack detection algorithms. Hence, in this study, a method of augmenting crack image data based on the image translation technique was developed. In particular, this method obtained the crack image data for training a deep learning neural network model by transforming a specific case of a asphalt crack image into a concrete crack image or vice versa . Eventually, this method expected that a robust crack detection algorithm could be developed by increasing the diversity of its training data.

적대적 학습을 이용한 도로 노면 파손 탐지 알고리즘

심승보,Shim, Seungbo 한국ITS학회 2021 한국ITS학회논문지 Vol.20 No.4

도로 노면 파손 탐지는 쾌적한 주행 환경과 안전사고의 예방을 위해 필요하다. 도로 관리 기관은 자동화 기술 기반의 검사 장비와 시스템을 활용하고 있다. 이러한 자동화 기술 중에서도 도로 노면의 파손을 탐지하는 기술은 중요한 역할을 수행한다. 최근 들어 딥러닝을 이용한 기술에 대한 연구가 활발하게 진행 중이다. 이러한 딥러닝 기술 개발을 위해서는 도로 영상과 라벨 영상이 필요하다. 하지만 라벨 영상을 확보하기 위해서는 많은 시간과 노동력이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 준지도 학습 기법 중 하나인 적대적 학습 방법을 제안했다. 이를 구현하기 위해서 5,327장의 도로 영상과 1,327장의 라벨 영상을 사용하여 경량화 심층 신경망 모델을 학습했다. 그리고 이를 400장의 도로 영상으로 실험한 결과 80.54%의 mean intersection over union과 77.85%의 F1 score를 갖는 모델을 개발하였다. 결과적으로 라벨 영상 없이 도로 영상만을 학습에 추가하여 인식 성능을 향상시킬 수 있는 기술을 개발하였고, 향후 도로 노면 관리를 위한 기술로 활용되길 기대한다. Road surface damage detection is essential for a comfortable driving environment and the prevention of safety accidents. Road management institutes are using automated technology-based inspection equipment and systems. As one of these automation technologies, a sensor to detect road surface damage plays an important role. For this purpose, several studies on sensors using deep learning have been conducted in recent years. Road images and label images are needed to develop such deep learning algorithms. On the other hand, considerable time and labor will be needed to secure label images. In this paper, the adversarial learning method, one of the semi-supervised learning techniques, was proposed to solve this problem. For its implementation, a lightweight deep neural network model was trained using 5,327 road images and 1,327 label images. After experimenting with 400 road images, a model with a mean intersection over a union of 80.54% and an F1 score of 77.85% was developed. Through this, a technology that can improve recognition performance by adding only road images was developed to learning without label images and is expected to be used as a technology for road surface management in the future.

주행 안전을 위한 joint deep learning 기반의 도로 노면 파손 및 장애물 탐지 알고리즘

심승보,정재진,Shim, Seungbo,Jeong, Jae-Jin 한국ITS학회 2021 한국ITS학회논문지 Vol.20 No.2

인구의 감소 및 고령화 사회가 진행되면서 운전자의 평균 연령은 높아지게 된다. 그에 따라 잠재적인 사고의 위험성이 높은 고령 운전자들은 자율 주행형 개인 이동체가 필요하게 된다. 이러한 이동체가 도로 주행 중에 안전성을 확보하기 위하여 여러 장애물에 대응할 기술이 요구된다. 그 중에서도 주행 중에 마주할 수 있는 차량, 자전거, 사람과 같은 동적 장애물뿐만 아니라 도로 노면의 불량 상태와 같은 정적 장애물을 인식하는 기술이 가장 우선적으로 필요하다. 이를 위해서 본 논문에서는 두 종류의 장애물을 동시에 탐지할 수 있는 심층 신경망 알고리즘을 제안했다. 이 알고리즘을 개발하기 위해서 1,418장의 영상을 이용하여 7종의 동적 장애물에 표기한 annotation data와 도로 노면 파손을 표시한 label 영상을 확보했다. 이를 이용하여 학습한 결과, 46.22%의 평균 정확도로 동적 장애물을 탐지하고 74.71%의 mean intersection over union으로 도로 노면 파손을 탐지했다. 또한 한 장의 영상을 처리하는데 평균 소요시간은 89ms로 일반 차량보다 느린 개인 이동 차량에 사용하기 적합한 알고리즘을 개발했다. 향후 주행 중 마주할 있는 도로 장애물을 탐지하는 기술을 활용하여 개인 이동 차량의 주행 안전성이 향상되길 기대한다. As the population decreases in an aging society, the average age of drivers increases. Accordingly, the elderly at high risk of being in an accident need autonomous-driving vehicles. In order to secure driving safety on the road, several technologies to respond to various obstacles are required in those vehicles. Among them, technology is required to recognize static obstacles, such as poor road conditions, as well as dynamic obstacles, such as vehicles, bicycles, and people, that may be encountered while driving. In this study, we propose a deep neural network algorithm capable of simultaneously detecting these two types of obstacle. For this algorithm, we used 1,418 road images and produced annotation data that marks seven categories of dynamic obstacles and labels images to indicate road damage. As a result of training, dynamic obstacles were detected with an average accuracy of 46.22%, and road surface damage was detected with a mean intersection over union of 74.71%. In addition, the average elapsed time required to process a single image is 89ms, and this algorithm is suitable for personal mobility vehicles that are slower than ordinary vehicles. In the future, it is expected that driving safety with personal mobility vehicles will be improved by utilizing technology that detects road obstacles.

더덕 발효추출물의 피부 안전성 및 화장품제형에서의 피부개선효과에 관한 연구

심승보(Shim, Seung-Bo),전용진(Chun, Yong-Jin) 한국산학기술학회 2012 한국산학기술학회논문지 Vol.13 No.11

더덕은 도라지과 다년생 초본으로 한방에서 진해, 거담 등으로 널리 사용되는 재료이다. 더덕에는 다당류, 페놀성 화합물이 다량 함유되어 있으며 항산화 효과 및 면역력 증가효과가 있는 것으로 알려져 있다. 더덕을 유산균 을 이용하여 발효 추출 후 화장품 제형에 적용하여 피부의 안전성과 제형 안정성을 평가하였다. 화장품 제제에서 경 피의 수분증발량 196%, 경피 수분량 15%, 유분량 131%가 개선되어 인체피부에 보습력을 개선하는 것을 알 수 있었다. Codonopsis lanceolata belongs to the Campanulaceae family, which is a perennial herb. It is widely used as an antitussive agent and an expectorant in oriental medicine. Codonopsis lanceolata contains large amounts of polysaccharide and phenolic compounds and is known to have anti-oxidative effect and improve immunity. We evaluated the efficacy and the skin safety and stability of cosmetic that is applied Codonopsis lanceolata extract fermented by lactic acid bacteria. As result, formulation of Codonopsis lanceolata extract improved the human skin moisturizing effect, increased TEWL 196%, skin hydration 15%, and the sebum rate 131%.

Fast R-CNN을 이용한 도로노면파손 객체 추출 알고리즘 개발

심승보(Seungbo Shim),전찬준(Chanjun Chun),최상일(Sangil Choi),류승기(Seung-Ki Ryu) 한국통신학회 2019 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2019 No.1

보령머드축제의 머드체험 다양화를 위한 유색머드의 개발

심승보(Shim, Seung-Bo),전용진(Chun Yong-Jin) 한국산학기술학회 2008 한국산학기술학회 학술대회 Vol.- No.-

대한민국 대표 축제로 자리 잡은 보령머드축제의 핵심 프로그램인 머드 셀프마사지 행사의 재미와 다양성을 부여하기 위하여, 색상이 함유된 머드에 관한 연구를 수행하였다. 머드 고유의 낮은 명도를 조절하고자 이산화티탄을 첨가하여 머드의 질감을 유지하면서 색상이 발현되는 이산화티탄의 함량을 실험하고, 결정된 혼합비율에 황색산화철을 첨가하여 색상의 발현도를 색차계, 육안검사, 사용감 등으 로 판단하였다. 결정된 색상은 물에 젖음 시 발색정도와 세척상태를 검토하여 보령머드 축제 프로그램 인 머드 셀프마사지 행사에 사용하여 축제의 다양성을 높이고 또한 한국의 고유색인 오방색을 나타낼 수 있는 유색머드를 개발하고자 하였다.

Natural Ghana Cacao Powder의 Polyphenol 성분분석 및 피부개선효과 연구

심승보(Shim, Seung-Bo),오성근(Oh, Seong-Geun),전용진(Chun, Yong-Jin) 한국산학기술학회 2011 한국산학기술학회논문지 Vol.12 No.5

가나는 카카오의 최대산지이며, 카카오는 식품으로 이용하는 초코렛 재료가 되는 원료이며 오래전서부터 항 산화 효과등이 알려져서 다양한 식품에 사용되어 왔다. 또한 가나산 카카오는 다른지역 카카오에 비해 폴리페놀 함량 이 높은 것으로 알려져 왔으며 알칼리 처리를 하지 않아 약산성의 자연그대로의 특징이 남아 있다. 이 천연 가나산 카카오의 폴리페놀 함량을 분석하고 이것을 이용한 화장품 팩제를 개발하여 피부자극실험과 피부개선효과를 연구하 였다. 그 결과 가나산 카카오파우더에는 약 3.6%의 탄닌성분이 포함 되어 있는 것으로 나타났으며 pH는 5.6을 나타 내었고 가나산 카카오 파우더를 15% 함유한 팩제의 실험결과 일차피부자극실험에서는 피부자극이 나타나지 않았으며 120분후의 피부개선효과를 본 실험에서는 피부 수분량은 20%증가, 피부수분증발량은 17% 감소 피부pH는 5.3수렴, 피부탄력도는 24% 증가하는 것으로 나타나 피부개선 효과가 나타난 것으로 연구되었다. Ghana is the country that produces world's biggest production of Cacao. Cacao is the main ingredient of chocolate, which has been widely used in a variety of food as its anti-oxidantal effect is well known to public. Moreover, Ghana-produced Cacao is known to have a bigger amount of polyphenol compared to the ones produced elsewhere, and as they are not processed with alkali Ghana-produced Cacoa is slightly acidic as it is. This project aimed at analysing this natural Ghana Cacao's polyphenol composition, developed cosmetic mask using it and don skin irritation tests in order to study skin improvement effect. As a result, it was found that Ghana-produced Cacao contains approximately 3.6% of tannin, showing 5.6 pH. From the result of the first skin irritation test, the result of experiment of the cometic masks which contain 15% of Ghana cacao powder showed that the irritation was not shown. After 120 minutes, in the experiment of skin improvement effect, it was proved to have skin improvement effect, appearing 20% increase in skin moisture, -17% decrease in skin moisture evaporation, convergence of 5.3pH, 24% increase in skin elasticity.

화장품용 분체의 분쇄방식에 따른 특성연구

심승보(Shim, Seung-Bo) 한국산학기술학회 2008 한국산학기술학회논문지 Vol.9 No.2

파우더류 화장품의 제조 시 사용되어지는 분쇄기 중 스크린밀, 핀밀, 제트밀을 이용하여, 대표적인 화장품용 안료(탈크, 마이카, 나이론파우더, 실리카 이산화티탄)를 분쇄하여 각 안료들의 분쇄 특징과 분쇄기의 특성에 대한 연구를 수행하였다. 또한 분쇄평가를 위해 산화철을 흔적물질로써 사용하여 실험하여 CIE LAB의 변화로써 평가하였다. 스크린밀과 핀밀의 분쇄는 박편상 분체에서는 종횡단면의 분쇄 중 종단분쇄가 더 많이 발생하고 제트밀에서는 종횡단면의 분쇄가 모두 발생하는 것으로 사료되고 구상파우더인 나이론파우더와 실리카의 경우, 1차 입자화 혹은, 역으로 정전기적 인력에 의한 약한 응집이 나타나지만, 제트밀에서는 분쇄압력 2bar의 조건 이상에서는 나이론파우더의 합일 혹은 변형이 발생하고, 실리카는 심한 파쇄가 발생하였고, 이산화티탄은 모든 분쇄기에서 1차입자화가 되었다. 분쇄에 따른 산화철의 색상변화는 핀밀이 가장 우수한 결과를 보였다. 이들 결과로부터 실질적인 제품 제조 공정에서는 박편상 및 침상 원료의 사전처리 이용에는 제트밀을 이용하고, 색상 발현을 위한 분쇄, 즉 조색은 스크린밀과 핀밀을 이용하는 것이 좋을 것으로 판단된다. 또한 산업적인 공정조건을 고려하면, 스크린밀은 4회 분쇄 시, 핀밀은 2회 분쇄 시, 제트밀은 1bar의 분쇄압력 조건 하에서 전반적인 분쇄효율이 우수한 것으로 사료된다. By Using various grinding mill in powder cosmetics manufacturing process; screen mill and pin mill, jet mill, properties of the powder and grinding mills were studied; talc, mica, nylon powder, silica, titanium dioxide. Besides, the experiments for evaluation of grinding were performed by using iron oxides those are tracers. In powders of plate shape, they were grinded more vertically than horizontally at the screen mill and pin mill, although were all grinded vertically and horizontally at the jet mill. The spheric powders became the primary particles or aggregation by electrostatic interaction at the screen mill and pin mill. But, at the jet mill, they resulted the aggromeration or transformation or damage up to 2bar. Titanium dioxides became the primary particles by all grinding mill. Pin mill has an excellent result in experiments which is a change of the tone of color by grinding. From these results, suggest that the jet mill is used to pre-treat of powders of plate shape in practical cosmetic manufacturing process, and the screen mill and pin mill are used to match the color of powder cosmetics. If industrial process condition is taken into consideration, suggest that 4times of grinding is excellent on grinding effect by the screen mill, and twice grinding by the pin mill and grind air pressure of 1bar by the jet mill.