본 연구는 디지털 이미지 처리 기법을 이용하여 2차원 이미지를 3차원으로 변환하기 위하여 형상변환계수 및 등가직경이론을 제안하였고, 이를 이용하여 수정입도분포곡선을 작성하였다. 연구에 이용된 골재는 천연골재(해변자갈) 2종 및 쇄석골재 2종 등 총 4종의 골재를 이용하였다. 4종의 골재에 대한 편평비는 각각 0.30, 0.36, 0.47 및 0.83으로 측정되었다. 형상변환계수는 각각 0.77, 0.78, 0.84 및 0.92로 결정되었다. 형상변환계수에 디지털이미지 처리기법에서 구한 입경을 곱하여 입자의 크기를 보정하였다. 보정된 입자크기를 이용하여 보정된 체적 및 중량을 구하여 수정입도곡선을 작성하였다.
본 연구는 디지털 이미지 처리 기법을 이용하여 2차원 이미지를 3차원으로 변환하기 위하여 형상변환계수 및 등가직경이론을 제안하였고, 이를 이용하여 수정입도분포곡선을 작성하였다. 연구에 이용된 골재는 천연골재(해변자갈) 2종 및 쇄석골재 2종 등 총 4종의 골재를 이용하였다. 4종의 골재에 대한 편평비는 각각 0.30, 0.36, 0.47 및 0.83으로 측정되었다. 형상변환계수는 각각 0.77, 0.78, 0.84 및 0.92로 결정되었다. 형상변환계수에 디지털이미지 처리기법에서 구한 입경을 곱하여 입자의 크기를 보정하였다. 보정된 입자크기를 이용하여 보정된 체적 및 중량을 구하여 수정입도곡선을 작성하였다.
Shape conversion coefficient and equivalent diameter for changing 2D image to 3D image by the Digital Image Process(DIP) have been suggested and modified particle size distribution curve has been showed. Couple of aggregates, like two different marine aggregates and two different crushed stones, hav...
Shape conversion coefficient and equivalent diameter for changing 2D image to 3D image by the Digital Image Process(DIP) have been suggested and modified particle size distribution curve has been showed. Couple of aggregates, like two different marine aggregates and two different crushed stones, have been employed. The measured flatness ratios of each aggregate were 0.30, 0.36, 0.47 and 0.83, respectively. Also, the conversion shape coefficients of each aggregate were determinded as 0.77, 0.78, 0.84 and 0.92. The size of aggregate has been modified by multiplying the shape conversion coefficient and the aggregate size from DIP. The modified gradation curve with modified volume and weight of aggregate has been suggested. Within the limited test results, DIP is one of useful to get the particle shape of aggregate with limitation of measuring errors and to apply the particle distribution curve.
Shape conversion coefficient and equivalent diameter for changing 2D image to 3D image by the Digital Image Process(DIP) have been suggested and modified particle size distribution curve has been showed. Couple of aggregates, like two different marine aggregates and two different crushed stones, have been employed. The measured flatness ratios of each aggregate were 0.30, 0.36, 0.47 and 0.83, respectively. Also, the conversion shape coefficients of each aggregate were determinded as 0.77, 0.78, 0.84 and 0.92. The size of aggregate has been modified by multiplying the shape conversion coefficient and the aggregate size from DIP. The modified gradation curve with modified volume and weight of aggregate has been suggested. Within the limited test results, DIP is one of useful to get the particle shape of aggregate with limitation of measuring errors and to apply the particle distribution curve.
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문제 정의
현재의 보편적 입도분포 분석 시의 실험 방법은 현실적으로 체분석의 결과를 기준으로 정하고 있으나, 이러한 형상특성에 따른 편차를 기계적인 체분석 방법에서는 역시 극복하지 못하고 있다. 그러므로 본 DIP기법에 의한 입도분석은 이러한 물리적 오차를 극복할 수 있는 연구 방법이 될 수 있으며, 나아가 체분석이 불가능할 정도로 입경이 큰 시료들을 쉽게 입도 분석할 수 있는 연구 결과를 제시하였다.
또한 본 연구에서 DIP결과를 이용한 입도분석을 실시하는 목적은, Lee 등이 제안한 형상분류표에 따라, Plate형에서 구형의 광범위한 실질적인 입자의 형상특성을 고려하여 입도분석에 적용하기 위한 것이다. 그러므로 본 연구에서는 그림 11에 제안된 형상변환계수를 적용함으로써, 현실적인 입도분석의 기준이 되는 체분석에 가장 잘 일치하는 입도분포 곡선을 구할 수 있었다.
디지털 이미지의 3차원 변환 및 분석을 통해 골재의 입도특성을 평가하는데 이용할 수 있다. 본 연구에서는 체분석시 오차가 많이 발생하는 굵은 골재 입자의 입도분포 특성을 디지털 이미지 처리기법을 적용하여 분석하는 방법을 제안하였다. 이를 위해 천연자갈 및 쇄석골재 등 2종류의 시료를 디지털 이미지 처리 기법을 이용해 골재 입자의 형상 특성을 체분석 결과와 비교·분석하였다.
체분석에 의한 입도분포 곡선과 DIP기법에 의한 입도분포곡선이 차이가 나는 것은 서로 다른 입자의 정의 및 분석방법에 따라 다른 입도분포를 가지기 때문이다. 이에 따라 본 논문에서는 DIP기법에 의해 산출된 입자 크기를 체분석에 의한 입자 크기와 일치시키기 위하여 새로운 개념인 형상변환계수(Sf)를 제안하였다. 본 논문에서 사용된 4종류의 시료에 대한 형상 특성을 분석하기 위해 분석시료의 실측 형상분석 결과와 Lee 등(1983)이 제안한 그림 8과 같은 형상분류표에 따라 시료를 분류하였다.
제안 방법
1) DIP기법을 입도분포 특성 분석에 적용할 때, 2차원 항을 3차원 항으로 변환시키기 위하여 등가직경 이론을 제안하였다.
2) DIP기법에 의한 입도분포 특성은 입자의 형상 정의가 체분석과는 근본적으로 다르기 때문에 C/B값이 1에서 0인 경우에 입경이 0.707에서 1 사이의 형상 오차가 발생되므로, 두 결과의 직접적인 비교를 위해 형상변환계수(Sf)를 제안하였다.
92로 결정되었다. 결정된 형상변환계수(Sf)를 DIP기법을 사용하여 구한 각 시료의 입경에 적용하여, 형상변환계수를 곱함으로써 입자의 크기를 보정하고, 이 값을 적용하여 보정된 체적을 구한 후, 보정된 중량을 구하여 최종적으로 수정입도곡선을 결정하였다.
그러나 가장 중요한 원인은 자연 상태에 놓여있는 입자 모양의 광범위한 불규칙성에 있다. 그러므로 이러한 입자의 형상 특성에 관한 정보를 분석하여 입자형상의 정량화 및 형상변환계수를 산정하여 DIP입도분포 분석에 적용함으로써, 자연 상태의 입자 시료들에 대하여 체분석을 통하지 않고 입도분포에 대한 분석을 실시할 수 있었다.
등가직경 이론으로 각각의 중량이 산출된 시료는 등가직경(Dei)을 경계로 체 분석에 의한 입경과 동일하게 분리하여 각 경계에 대한 입도분포 곡선을 작성하였다.
이러한 RGB색상의 조합으로 다른 모든 색상들을 만들 수 있으며, 컬러 이미지는 이러한 RGB색상의 독립적인 그레이 스케일 이미지들의 조합이므로 컬러 이미지 분석의 대부분의 방법들은 그레이 스케일의 이미지와 픽셀 정보가 동일하다. 따라서 본 연구에서는 원이미지를 그림 2와 같이 이미지의 색상정보를 단순화시킨 그레이 스케일 이미지로 변환하였다. 이러한 그레이 스케일의 이미지는 컬러 이미지를 분석하는데 있어서 데이터의 양을 축소할 수 있고, 이미지의 노이즈를 제거할 때 보다 나은 이미지를 획득할 수 있다.
따라서 입자의 형상에 따라 DIP기법을 이용한 입도분포 곡선과 체분석에 의한 입도분포 곡선을 일치시켜 DIP기법의 적용성을 증명하기 위하여 식 4 같은 형상변환계수(Sf)를 제안하였다.
이에 따라 본 논문에서는 DIP기법에 의해 산출된 입자 크기를 체분석에 의한 입자 크기와 일치시키기 위하여 새로운 개념인 형상변환계수(Sf)를 제안하였다. 본 논문에서 사용된 4종류의 시료에 대한 형상 특성을 분석하기 위해 분석시료의 실측 형상분석 결과와 Lee 등(1983)이 제안한 그림 8과 같은 형상분류표에 따라 시료를 분류하였다. 입자의 변들 중 가장 긴 길이를 A, 중간 값인 폭을 B, 가장 짧은 값인 두께를 C라 정의하며, 세장비(B/A)와 편평비(C/B)의 관계에 따라 입자의 형상을 분류한 것이다.
본 연구에서 디지털 이미지 분석법을 이용하여 해변자갈 및 쇄석에 대하여 입도분석을 수행하였다. 제한된 시험결과로부터 다음과 같은 결론을 도출하였다.
하지만 Kwan의 평균 두께 이론은 입자의 두께를 평균적으로 가정하는 이론으로써, 실제 입자의 모양을 적절하게 표현하기에는 다소 무리가 있다. 이에 따라 본 연구에서는 DIP기법에 의해 측정된 입자의 넓이를 원으로 가정하고 등가 직경(equivalent diameter)을 산출하여 2차원의 면적의 항을 3차원의 체적과 중량의 항으로 환산하는 이론을 제안하였다. DIP기법을 적용하여 산출된 면적 Ai으로부터 분석 대상 시료의 밀도 ρ가 모든 입자에 대해 일정하며, 입자의 형상이 유사하다고 한다면, 환산 원의 등가직경(Dei)은 다음과 같이 나타낼 수 있다.
데이터처리
이를 위해 천연자갈 및 쇄석골재 등 2종류의 시료를 디지털 이미지 처리 기법을 이용해 골재 입자의 형상 특성을 체분석 결과와 비교·분석하였다.
특히, 2차원 이미지를 3차원 이미지로 변환 및 분석하기 위하여 등가직경이론을 제시하였고, 이를 이용한 형상변환계수 및 수정입도곡선을 작성하여 기존의 체분석 결과와 비교·분석하였다.
이론/모형
기계적인 체분석은 재료의 입도 분포를 알기 위하여 보편적으로 사용되는 방법이다. 체분석 방법은 시료의 샘플에서 특별한 크기 한도 내의 입자의 크기를 분류하는 것이며, KS F 2502 규정에 따라 시험하였다.
성능/효과
3) 상기 이론을 실제 입자에 적용한 결과 본 연구에서 사용한 대상 시료의 경우 체분석에 의한 입도분포곡선과 DIP기법을 적용한 수정입도분포분석 결과와 일치하였다.
4) 실험에 사용된 해변자갈 및 쇄석골재가 임의 현장에서의 입도 기준을 만족하는지를 분석하기 위하여 DIP에 의한 입도분포 분석을 수행한 결과, 적용성이 입증되었으며 체분석에 의하여 수행될 수 없는 입자 크기가 매우 큰 대골재 시료에 대해 DIP기법의 입도분포분석의 적용은 매우 유용한 것으로 판단된다.
특히 입자의 모양이 구형인 쇄석II의 그림 15에서 Kwan의 결과 외에 등가직경 이론의 결과도 비교적 체분석의 결과와 오차가 있음을 보여주며, 이것은 역시 입자의 형상에 따른 효과를 적용하지 못하였음을 보여주는 것으로 사료된다. 결국 쇄석II 시료의 DIP등가직경 이론의 결과에 형상변환계수를 적용한 그림 15의 수정입도분포곡선의 결과는 체분석의 결과와 매우 잘 일치하고 있음을 보여 준다.
그림 4, 그림 5 및 그림 6에 보여주는 바와 같이, 결국 이러한 Plate형 입자의 형상특성의 측면을 고려하면, 해변자갈I,II 및 쇄석I의 경우에 DIP의 결과를 이용하여 3차원의 중량 및 체적을 가지는 입자를 모사한 후 시료의 입도분포 분석을 실시하는데 있어서, Kwan의 평균두께 이론과 등가직경 이론은 유사한 결과를 보여주고 있다. 그러나 그림 7과 같이 입자의 형태가 구형인 경우, 즉 쇄석II와 같이 편평비와 구형비가 큰 값을 나타내는 시료에는 입도분석 시 Kwan의 평균두께 이론을 적용할 수는 없으며, 본 연구에서 제시하고 있는 등가직경 이론의 적용이 가장 잘 일치하는 결과를 보여주고 있다. 그러므로 등가직경 이론은 구형의 형태를 가지는 입자들 뿐 만 아니라 Plate형의 형상특성을 가지고 있는 시료의 입도분석 시에도 체분석의 결과와 가장 잘 일치하는 입도분포를 보여준다.
또한 본 연구에서 DIP결과를 이용한 입도분석을 실시하는 목적은, Lee 등이 제안한 형상분류표에 따라, Plate형에서 구형의 광범위한 실질적인 입자의 형상특성을 고려하여 입도분석에 적용하기 위한 것이다. 그러므로 본 연구에서는 그림 11에 제안된 형상변환계수를 적용함으로써, 현실적인 입도분석의 기준이 되는 체분석에 가장 잘 일치하는 입도분포 곡선을 구할 수 있었다.
47로써, 해변자갈보다는 크지만 쇄석자갈II 보다는 훨씬 작은 값을 보여준다. 이러한 결과로 부터 알 수 있듯이, DIP처리 이미지에 대해 입자의 직경을 완전한 구로 가정한 등가직경 이론을 적용하는 것이 보다 광범위한 형상특성을 가지는 시료의 입도분석을 실시하는데 있어서 좋은 결과를 보여주는 것으로 판단된다.
그림 4, 그림 5, 그림 6 및 그림 7은 각각 해변자갈 및 쇄석에 대한 Kwan 이론 및 등가직경 이론에 의한 입도분석 결과를 동일 그래프에 나타내어 비교하였다. 입도분석 결과체분석에 의한 입도분포는 역시 DIP기법에 의한 입도분포 곡선보다 작은 입경의 분포곡선으로 나타났다. DIP의 평면이미지를 3차원의 입자로 변환하였으나 이러한 차이점은 역시 입자의 형상특성 즉, 입자의 폭은 동일하나 두께의 차이가 현저하게 발생하는 경우인 편평비 값의 차이에 따라 입도분포의 편차가 나타나는 결과를 보여주고 있다.
Kwan이론이 적용 가능한 형상 특성의 범위를 정량적으로 표시할 수 있다. 입자 형상특성 분석 결과로부터 Kwan의 평균두께에 의한 방법이 적용 가능한 편평도의 범위는 약 0.5 이하의 값을 보여주며, 편평도의 값이 0.6이상의 범위에 대해서는 적용하기 어려운 것으로 판단된다.
기계적 체분석과 Kwan의 평균두께이론 및 등가직경 이론에 의한 균등계수 및 곡률계수 결과를 표 1에 나타내었다. 체분석과 Kwan의 평균두께 이론의 결과, 해변자갈의 입도분포는 약간의 차이점이 있지만 균등계수와 곡률계수는 유사하게 나타났다. 그러나 쇄석의 경우는 해변자갈보다 차이가 더욱 크게 나타나며, 특히 쇄석II의 경우 균등계수의 차이가 더욱 크다.
특히 입자의 모양이 구형인 쇄석II의 그림 15에서 Kwan의 결과 외에 등가직경 이론의 결과도 비교적 체분석의 결과와 오차가 있음을 보여주며, 이것은 역시 입자의 형상에 따른 효과를 적용하지 못하였음을 보여주는 것으로 사료된다. 결국 쇄석II 시료의 DIP등가직경 이론의 결과에 형상변환계수를 적용한 그림 15의 수정입도분포곡선의 결과는 체분석의 결과와 매우 잘 일치하고 있음을 보여 준다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
최근 이미지처리 기술이 적용되는 분야는 무엇인가?
이와 같이 1980년대까지 영상 처리의 실용화를 거쳐, 비로소 1990년대에 영상 처리의 표준화가 진행되기 시작하였고, PC를 기반으로 한 다양한 응용 소프트웨어와 멀티미디어 및 네트워크 응용 시스템이 개발되어 현재는 여러 분야에서 폭넓게 이용되고 있다. 최근 이미지처리 기술은 의학, 생물학, 지리학, 재료공학 등 수많은 연구 분야에 광범위하게 적용되고 있다. 이러한 시스템은 토목공학 분야에서 콘크리트 미세구조, 도로포장의 균열, 구조물의 변위 등의 연구에 적용되어 왔으며, 실제 적용된 사례도 보고되고 있다(황택진 등, 2009).
DIP기법에서 입자의 두께는 측정이 불가능한 이유는 무엇인가?
즉, 체가름에서 각 체에 남아있는 시료의 양은 무게에 의한 백분율로 표현 되나, DIP에서는 시료 입자의 체적과 중량은 측정되지 않는다. 사실 DIP에서의 이미지는 오로지 입자의 2차원적인 투시일 뿐이기 때문에 입자의 두께는 측정이 불가능하다. 따라서 DIP에서 얻어진 굵은 골재의 정보는 오직 수평 투영면에 의한 백분율로 제시되어질 수 있다.
이미지 분석 시스템이란 무엇인가?
또한, 3차원인 입자의 두께를 측정하기 위해서 Mora와 Kwan(2000)의 2차원 투영면에서 평균두께 산정 방법을 적용한 바 있다(황택진, 2007, 황택진 등, 2009). 이미지 분석 시스템이란 특정 대상의 이미지를 획득하여, 이로부터 연속적인 컴퓨터에서 진행할 수 있도록 수많은 데이터를 얻는 장치 및 일련의 과정을 말한다. 이에 대한 상세한 내용은 2009년 발표한 논문에 제시되어 있다(황택진 등, 2009).
참고문헌 (7)
이종익 (2003) 디지털 이미지 처리를 이용한 조립토의 형상 특성 분석, 석사학위논문, 울산대학교.
황택진 (2007) 디지털 이미지 처리기번을 이용한 대골재의 입도 분포 분석에 관한 연구, 박사학위논문, 부산대학교.
황택진, 조재윤, 이관호, 송용선 (2009) 디지털 이미지 처리 기법을 이용한 골재 입자의 형상 분류, 한국방재학회, 9권 1호, pp. 47-53
Lee, H. and E. Chou(1993), Survey of image processing applications in civil engineering, in: Proceedings, EF/NSF conference on Digital Image Proceeding : Technique and Applications in Civil Engineering , ASCE, Hawaii, March, pp. 203-210.
Mora, C.F., Kwan, A.K. and Chan, H.C.(1998), Particle size distribution analysis of coarse aggregate using digital image processing, Pergamon, Cement and Concrete Research, Vol. 28, No. 6, pp. 921-932.
Mora, C.F., Kwan, A.K. and Chan, H.C.(1998), Particle shape analysis of coarse aggregate using digital image processing, Pergamon, Cement and Concrete Research, Vol. 29, pp. 1403-1410.
Mora, C.F., Kwan, A.K. (2000), Sphericity, shape factor, and convexity measurement of coarse aggregate for concrete using digital image processing, pergamon, cement and concrete research, Vol. 30, pp. 351-358.
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