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      단일 보드 컴퓨터를 이용한 실시간 변위 계측 시스템

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      https://www.riss.kr/link?id=A108110620

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      Continuous monitoring is required for maintenance of building structures, and displacement measurement of structures is very important for evaluation of usability and safety among Structural Health Monitoring (SHM) items but there are many limitations to measurement of displacement of structures. Vision-based Displacement System (VDMS) was developed to solve the problem of general structure displacement measuring device. However, the existing VDMS has limitations in that it cannot perform real-time measurement or use the hardware developed by the research team to quickly replace parts when an error occurs during use. As an alternative to solve this problem, the hardware of real-time VDMS can be used as a Single Board Computer (SBC). In this study, Raspberry Pi 4B and Raspberry Pi HQ cameras were used as general-purpose SBC and camera, and an image analysis procedure for real-time VDMS was developed. Displacement measurement results of real-time VDMS using the developed SBC did not have large errors with existing displacement measurement equipment, so the validity could be verified. Based on the experimental results, real-time VDMS using SBC is expected to be able to replace VDMS requiring post-processing.
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      Continuous monitoring is required for maintenance of building structures, and displacement measurement of structures is very important for evaluation of usability and safety among Structural Health Monitoring (SHM) items but there are many limitations...

      Continuous monitoring is required for maintenance of building structures, and displacement measurement of structures is very important for evaluation of usability and safety among Structural Health Monitoring (SHM) items but there are many limitations to measurement of displacement of structures. Vision-based Displacement System (VDMS) was developed to solve the problem of general structure displacement measuring device. However, the existing VDMS has limitations in that it cannot perform real-time measurement or use the hardware developed by the research team to quickly replace parts when an error occurs during use. As an alternative to solve this problem, the hardware of real-time VDMS can be used as a Single Board Computer (SBC). In this study, Raspberry Pi 4B and Raspberry Pi HQ cameras were used as general-purpose SBC and camera, and an image analysis procedure for real-time VDMS was developed. Displacement measurement results of real-time VDMS using the developed SBC did not have large errors with existing displacement measurement equipment, so the validity could be verified. Based on the experimental results, real-time VDMS using SBC is expected to be able to replace VDMS requiring post-processing.

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      목차 (Table of Contents)

      • Abstract
      • 1. 서론
      • 2. SBC를 이용한 실시간 VDMS의 하드웨어 구성
      • 2.1 라즈베리파이(Raspberry Pi) 4B
      • 2.2 라즈베리파이 전용 고성능 카메라
      • Abstract
      • 1. 서론
      • 2. SBC를 이용한 실시간 VDMS의 하드웨어 구성
      • 2.1 라즈베리파이(Raspberry Pi) 4B
      • 2.2 라즈베리파이 전용 고성능 카메라
      • 3. SBC를 이용한 실시간 VDMS
      • 3.1 영상기반 변위 계측의 개요
      • 3.2 SBC를 이용한 실시간 VDMS 기법
      • 4. 실내 진동대 변위 계측 실험
      • 4.1 실험 개요
      • 4.2 계측 시스템
      • 4.3 계측 결과
      • 5. 실대형 실험체 변위 계측 실험
      • 5.1 실험 계획
      • 5.2 계측 결과
      • 6. 결론
      • REFERENCES
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      참고문헌 (Reference)

      1 김대근 ; 이민기 ; 이희두 ; 신경재 ; 김홍진, "이미지 프로세싱을 활용한 모듈러 시스템의 제작오차 측정 기술" 대한건축학회지회연합회 21 (21): 211-217, 2019

      2 강일민 ; 이수헌 ; 신경재, "영상처리기법을 이용한 실시간 변위 측정 및 붕괴감지 시스템" 대한건축학회 33 (33): 27-32, 2017

      3 신승훈 ; 신경재 ; 김홍진, "영상기반 동적변위계측 시스템의 신뢰성 검증실험" 한국풍공학회 21 (21): 135-142, 2017

      4 김구연 ; 한종윤 ; 김홍진, "단일 보드 컴퓨터 기반 MEMS 가속도 센서를 이용한 동특성 식별" 대한건축학회지회연합회 24 (24): 25-31, 2022

      5 신윤수 ; 김준희 ; 민경원, "구조물 응답측정을 위한 라즈베리파이를 이용한 엣지 컴퓨팅 시스템 설계" 한국전산구조공학회 32 (32): 375-382, 2019

      6 Feng, D, "Vision-based multipoint displacement measurement for structural health monitoring" 23 (23): 876-890, 2015

      7 Fukuda, Y, "Vision-based Displacement Sensor for Monitoring Dynamic Response Using Robust Object Search Algorithm" 13 (13): 4725-4732, 2013

      8 Park, J. W, "Vision-based Displacement Measurement Method for High-rise Building Structures using Partitioning Approach" 43 (43): 642-647, 2010

      9 Suzanne, J, "Portable Parellel Computing with the Raspberry Pi" 92-97, 2018

      10 Lee, J. J, "Image-Based Displacement Measurement Technique" 24 (24): 18-24, 2014

      1 김대근 ; 이민기 ; 이희두 ; 신경재 ; 김홍진, "이미지 프로세싱을 활용한 모듈러 시스템의 제작오차 측정 기술" 대한건축학회지회연합회 21 (21): 211-217, 2019

      2 강일민 ; 이수헌 ; 신경재, "영상처리기법을 이용한 실시간 변위 측정 및 붕괴감지 시스템" 대한건축학회 33 (33): 27-32, 2017

      3 신승훈 ; 신경재 ; 김홍진, "영상기반 동적변위계측 시스템의 신뢰성 검증실험" 한국풍공학회 21 (21): 135-142, 2017

      4 김구연 ; 한종윤 ; 김홍진, "단일 보드 컴퓨터 기반 MEMS 가속도 센서를 이용한 동특성 식별" 대한건축학회지회연합회 24 (24): 25-31, 2022

      5 신윤수 ; 김준희 ; 민경원, "구조물 응답측정을 위한 라즈베리파이를 이용한 엣지 컴퓨팅 시스템 설계" 한국전산구조공학회 32 (32): 375-382, 2019

      6 Feng, D, "Vision-based multipoint displacement measurement for structural health monitoring" 23 (23): 876-890, 2015

      7 Fukuda, Y, "Vision-based Displacement Sensor for Monitoring Dynamic Response Using Robust Object Search Algorithm" 13 (13): 4725-4732, 2013

      8 Park, J. W, "Vision-based Displacement Measurement Method for High-rise Building Structures using Partitioning Approach" 43 (43): 642-647, 2010

      9 Suzanne, J, "Portable Parellel Computing with the Raspberry Pi" 92-97, 2018

      10 Lee, J. J, "Image-Based Displacement Measurement Technique" 24 (24): 18-24, 2014

      11 설동현 ; 김홍진 ; 신승훈 ; 김구연 ; 신경재, "DDVS 기법을 활용한 일반 구조용 탄소강관 및 강재 파이프 서포트 영상기반 변위계측" 대한건축학회지회연합회 21 (21): 73-78, 2019

      12 Tung, K, "Computer Vision-Based Displacement and Vibration Monitoring without using Physical Target on Structures" 13 (13): 505-516, 2016

      13 Santos, C. A, "A Vision-based System for measuring the displacements of Large Structures : Simultaneous Adaptive Calibration and Full Motion Estimation" 72~73 : 678-694, 2016

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      2013-01-01 평가 등재 1차 FAIL (등재유지) KCI등재
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      2016 0.29 0.29 0.29
      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
      0.27 0.25 0.534 0.09
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