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청구권자

청구권자 정보제공
과제번호 22CTAP-C163730-02
사업명 국토교통기술촉진연구사업
과제명 대형 시설물 스캐닝 영상 데이터 통합처리 및 AI 기반 손상분석 기술 개발
주관연구기관 (주)케이엠티엘
분류 -   -   -
총 연구기간 2021-04-01 ~ 2022-12-31

총괄연구책임자

총괄연구책임자 정보제공
성명 박신전
소속 (주)케이엠티엘
전화번호 02-2108-6700

연구정보

연구정보 제공
연구개발개요 ■ 본 연구과제에서 제안하는 “대형 시설물 스캐닝 영상 데이터 통합처리 및 AI 기반 손상분석 기술(iSPAD : integrated Scanning data Processing & AI based Diagnosis technology)”은 기존의 대형 시설물 유지관리를 위한 정밀 안전진단 및 점검 평가 방법의 한계를 극복하고, 효율적인 대형 시설물 유지관리체계를 구축하기 위하여 대형 시설물 성능평가 분야에 클라우드 기반 통합 영상처리 및 딥러닝(Deep Learning) 기술을 접목한 신개념 융합 응용 기술임.

■ 본 연구의 핵심 기술은 클라우드 기반 영상처리 통합 기술로 획득한 원화상 전개 이미지를 딥러닝 기반 영상분석 기술로 고속 진단하는 것으로써, 기존 대형 시설물 스캐닝 데이터 분석 기술의 한계를 극복하고, 시간, 비용 관점에서 효율성과 정확도를 극대화할 수 있는 시설물 성능평가 도구가 될 것으로 사료됨.
최종목표 본 연구는 기존의 대형 시설물 유지관리를 위한 정밀 안전진단 및 점검 평가 방법의 한계를 극복하고, 효율적인 대형 시설물 유지관리체계를 구축하기 위하여 대형 시설물 성능평가 분야에 클라우드 기반 통합 영상처리 및 딥러닝(Deep Learning) 기술을 접목한 대형 시설물 스캐닝 영상 데이터 통합처리 및 AI 기반 손상분석 기술 (iSPAD : integrated Scanning data Processing & AI based Diagnosis technology) 개발을 최종 목표로 함.
연구내용 및 범위 *연구내용

(1) 1차년도

■ 대형 시설물 외관조사를 위한 영상기반 스캐닝 기술현황 분석
- 터널, 교량 등 대형 토목/건축 시설물의 영상기반 외관조사 및 진단기술 국내외 기술현황 조사
- 기존 조사방법(육안조사) 기술적 한계 및 문제점 도출
- 영상기반 진단기술(스캐닝기술)의 영상처리 기술 분석
- 영상기반 진단기술(스캐닝기술) 데이터 품질 분석 및 알고리즘 개발을 위한 시설물별 샘플 데이터 수집

■ 다중 촬영 영상 데이터의 동기화, 왜곡보정 및 정합 알고리즘 개발
- 다중 카메라 촬영영상의 프레임 동기화를 위한 알고리즘 개발
- 시설물의 형태 및 촬영 화각에 따른 왜곡도 분석 및 형상 데이터 기반 왜곡보정 기법 연구
- 시설물의 오염, 표면특성, 촬영환경 등을 고려한 영상 필터링 기법 연구
- 다중 카메라 촬영영상의 정밀 정합 알고리즘 개발

■ 영상 데이터의 저왜곡 이미지 추출 및 이미지 접합 알고리즘
- 정밀 정합 영상의 이미지(프레임) 추출 알고리즘 개발
- 추출된 이미지(프레임)의 중심부 저왜곡 이미지 추출 최적화 기법 연구
- 추출된 저왜곡 이미지의 특징점 매칭(feature matching) 기법에 위한 정밀 접합 알고리즘 개발

■ 대형 시설물의 정밀 스캐닝을 위한 최적 촬영기법, 품질기준 및 영상처리 표준화 절차 개발
- 시설물 유형별 영상기반의 전단면 정밀 스캐닝을 위한 최적 촬영기법 연구
- 영상 데이터 기반 정밀진단을 위한 촬영 데이터의 최소 품질기준 제시
- 다중 카메라 스캐닝 시스템의 고품질 영상획득 및 영상처리를 위한 표준화 절차 개발

■ 실시간 객체검출 알고리즘 학습을 위한 DCNN 모델의 입축력 정의, 데이터 전처리 및 증폭
- 대형 시설물 발생 가능한 복합 손상 데이터 유형 분석 및 탐색
- 알고리즘 구현을 위한 입출력 정의 (박스 좌표, segmentation 좌표)
- 다방면으로 검증된 최신 객체검출 알고리즘으로 검증하기 위한 데이터 전처리 및 증폭

■ DCNN기반 대형 시설물 복합손상 감지 알고리즘 구조 설계, 구현 및 최적화
- 복합 손상 검출에 최적화된 알고리즘 설계
- 복합 손상 감지 알고리즘의 최적화 및 검증

■ 대형 시설물 복합손상의 segmentation 검출을 위한 알고리즘 구조 설계, 구현 및 최적화
- 복합 손상의 segmentation 검출을 위한 segmentation 데이터 cleansing
- 손상의 segmentation 검출을 위한 마스킹 모듈 설계 및 복합 손상 검출 알고리즘과 통합
- 통합된 복합 손상 검출 알고리즘 최적화 및 검증


(2) 2차년도

■ 시설물 영상 데이터의 고속전송 및 영상처리 자동화를 위한 클라우드 컴퓨팅 기술 개발
- 다중 촬영영상 데이터의 고속전송 및 영상처리 자동화를 위한 클라우드 기반 서비스 플랫폼(SaaS) 구축기술 개발
- 클라우드 컴퓨팅을 위한 데이터 전송 및 영상처리 시스템 최적화 기술 연구

■ 시설물 다중촬영 영상 기반 평면전개 이미지 자동화 처리 소프트웨어 개발
- 다중촬영 영상 데이터의 동기화, 왜곡보정 및 정합 알고리즘 적용
- 정합 영상 데이터의 저왜곡 이미지 추출 및 이미지 정합 알고리즘 적용
- 시설물 평면전개 이미지 생성을 위한 통합형 자동화 소프트웨어 개발 및 성능검증 (속도, 정확도)

■ 설계정보 및 3차원 형상데이터 기반 이미지 규격화 기법 개발
- 분석 대상 평면의 설계정보 획득 방안 연구
- 대상 시설물의 3차원 형상 데이터 획득을 위한 BIM설계 정보 활용
- 설계정보에 기반한 평면전개 이미지 규격화 기법 개발

■ 대형 시설물 스캐닝 영상 획득 및 평면전개이미지 생성을 위한 통합 운용 매뉴얼 개발
- 시설물 성능진단 통합연계 인터페이스 개발
- 대형 시설물 스캐닝을 위한 촬영기법, 품질기준, 고품질 영상처리를 위한 통합 운용 매뉴얼 개발

■ 대형 시설물 복합손상 진단을 위한 손상 정보 데이터 분포도 분석 및 시각화
- 손상 정보 데이터 분포 분석
- 손상 진단 알고리즘을 위한 출력 정의
- 손상 진단 알고리즘의 최적화를 위한 데이터 전처리, 증식

■ DCNN기반 실시간 대형 시설물 복합손상 진단 알고리즘 설계 및 검증
- 시설물 복합하자 손상 정도 감지를 위한 멀티태스킹 알고리즘 설계
- 설계알고리즘 최적화 및 정확도 검증

■ DCNN기반 실시간 대형 시설물 복합손상 검출 및 진단 알고리즘 고속화 및 최적화
- 전체 알고리즘 하이퍼파라미터 튜닝 및 모델 최적화
- 전체 알고리즘 모델 경량화를 통한 알고리즘 고속화


*연구개발 범위

대상 - 터널
진단부위 - 외관
진단현상 - 균열, 박리, 누수 등
TRL - TRL 2단계 → TRL 4단계

과재현황의 상세내용은
PC 또는 태블릿 화면을 통해 확인하실 수 있습니다.

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