| 초록 |
□ 연구개발 목표 및 내용 ◼ 최종 목표 대형 시설물 스캐닝 영상 데이터 통합처리 및 AI 기반 손상분석 기술 (iSPAD : integrated Scanning data Processing & AI based Diagnosis technology) 개발 ◼ 전체 내용 본 연구는 “1차년도 : 대형 시설물 스캐닝 영상 데이터 통합처리 및 AI 기반 손상 분석 요소기술 개발”, “2차년도 : 대형 시설물 스캐닝 영상 데이터 통합처리 및 AI 기반 손상분석 통합기술 개발”로 구분되며 연구목표에 대한 주요 연구내용은 다음과 같다. ◼ 1년차 ❏ 목표 대형 시설물 스캐닝 영상 데이터 통합처리 및 AI 기반 손상분석 요소기술 개발 ❏ 내용 [1세부] 대형 시설물 스캐닝 영상 데이터의 편집 및 접합 자동화 알고리즘 개발 ① 다중촬영 영상 데이터의 동기화, 왜곡보정 및 정합 알고리즘 개발 ② 영상 데이터의 저왜곡 이미지 추출 및 이미지 접합 알고리즘 개발 [2세부] DCNN 기반 대형 시설물 복합손상 진단 알고리즘 고속화 및 최적화 ① DCNN기반 대형 시설물 복합손상 감지 알고리즘 구조 설계, 구현 및 최적화 ② 대형 시설물 복합손상 segmentation 검출을 위한 알고리즘 구조설계, 구현 최적화 ◼ 2년차 ❏ 목표 대형 시설물 스캐닝 영상 데이터 통합처리 및 AI 기반 손상분석 통합기술 개발 ❏ 내용 [1세부] 클라우드 컴퓨팅 기반 대형 시설물 스캐닝 영상 데이터의 편집 및 접합 자동화 소프트웨어 개발 ① 시설물 영상 데이터고속전송 및 영상처리 자동화 위한 클라우드 컴퓨팅 기술개발 ② 시설물 다중촬영 영상 기반 평면전개 이미지 자동화 처리 소프트웨어 개발 [2세부] DCNN 기반 대형 시설물 복합손상 진단 알고리즘 고속화및 최적화 ① DCNN기반 실시간 시설물 복합손상 진단 알고리즘 설계 및 검증 ② DCNN기반 실시간 시설물 복합손상 검출 및 진단 알고리즘 고속화 및 최적화 □ 연구개발성과 ■ 정량적 성과 [1차년도] - 터널 스캐닝 기술을 중심으로한 대형 시설물 영상기반 스캐닝 기술현황 분석 및 대용량 스캐닝 데이터베이스 구축 - 영상 동기화, 왜곡보정, 영상품질 향상 및 템플릿 매칭 영상정합 등 다중촬영 영상 데이터의 고정밀 영상정합 알고리즘 개발 - 저왜곡부 프레임 이미지 추출 및 특징점 기반 순차접합 알고리즘 개발, 성능평가 및 전문가 자문 - 시설물 유형별 최적 촬영기법, 품질기준 및 스캐닝 표준화 절차 제시 - 복합손상 감지를 위한 입출력 데이터 정의 및 분석, 데이터 전처리, 증폭 알고리즘 구현 - 복합손상 감지 알고리즘 구조설계, 구현 및 최종 모델 성능 도출 [2차년도] - 클라우드 서버 가용율 실측결과 서비스 요청 총 횟수 대비 서비스 이용 성공횟수는 100%달성함(목표치 99%이상). - 대형시설물 스캐닝 영상 데이터 편집 및 접합 자동화 소프트웨어는 2-다-(1)장의 알고리즘을 이용하여 개발되었으며, 개발된 소프트웨어를 통해 터널 연장 362m 반단면의 영상처리 총시간은 326분이었으며 이를 1km 전 단면으로 환산하였을 시 1,166분(19.43시간)이 나왔다. 본 연구에서 2차년도 정성적 성과 목표로 설정한 영상 편집 및 접합 처리시간 ‘72시간 이내’를 크게 상회하며 달성함. - 복합손상 감지 알고리즘의 학습에 필요한 입출력을 정의하고, 데이터의 종류, 크기의 분포에 대한 분석을 실시했으며, 분석을 통해 필요한 데이터 전처리, 증폭을 위한 알고리즘을 구현 및 수행하였으며, 데이터 불균형과 같은 데이터상 분포 문제를 보완함으로써, 최종 모델 복합하자 정확도를 97.39% 달성(목표 정확도 95%). - 복합하자 진단을 위한 딥러닝 기반 모델의 입출력을 정의하고, 알고리즘의 목표에 따른 모델의 학습 방법, 손실 함수 등을 설정하였으며, 최종적으로 복합하자 진단 알고리즘을 최적화함으로써 하자 진단 오차율 18.11%를 달성함(목표 오차율 20% 이내). - 데이터 상 문제가 발생할 수 있는 부분에 대한 클렌징을 진행하고 최적의 모델 구조 및 학습 방식에 대한 하이퍼파라미터 탐색 실험을 진행함으로써, 최종 모델의 정확도 91.30%를 달성했으며, 기존 업무 대비 처리 시간 단축률 96.62%를 달성함 (목표 정확도 90% / 기존대비 단축률 80%) ■ 정성적 성과 - 특허출원 5건(영상기반 터널 스캐닝 시스템을 이용하여 획득된 다중 촬영 영상의 평면 전개 이미지 생성방법 외 4건) - 특허등록 1건(다중 카메라 촬영 방식의 터널 스캐닝 장치, 주행형 터널 스캐닝 시스템 및 터널 표면 조사 방법) - 논문(비SCIE) 4건(터널 스캐닝 다중촬영 영상의 접합 자동화 알고리즘 연구 외 3건) - 논문(SCIE) 3건(Do not deceive me anymore!”interpretation through model design and visualization for instagram counterfeit seller account detection 외 3건) - 보고서 4건(클라우드 서버 가동율 및 영상접합 처리시간 성능평가 보고서 외 3건) - 소프트웨어 1건(AutoVPTSys(자동 평면전개이미지 생성시스템), 제C-2022-058110호) - 성과홍보 1건 - 일자리창출 3건 □ 연구개발성과 활용계획 및 기대 효과 ■ 활용방안 본 연구결과는 대형시설물 전반의 장수명화를 위한 전략 수립에 활용할 수 있으며 SOC 디지털화의 기반사업으로 빅데이터 활용이 가능하며 다가오는 4차 산업혁명에 선제적으로 대응할 수 있는 중장기적 유지관리 전략을 수립하는데 활용될 수 있음. ■ 기대성과 시설물 유지관리 기술과 4차 산업혁명기술의 융복합을 통해 대형시설물 자율 성능진단 시스템을 개발하여 국제적 수준 이상의 기술력을 확보하고 국가적으로 시설물 유지관리 비용절감과 유지관리 시장의 경제적 파급효과 견인이 기대됨 (출처 : 요약문 3p) |
