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디지털 이미지 처리 기법을 이용한 굵은골재의 입도분포곡선
Gradation Curve of Coarse Aggregate by Digital Image Analysis 원문보기

LHI journal of land, housing, and urban affairs, v.2 no.1, 2011년, pp.69 - 78  

이관호 (국립공주대학교 건설환경공학부) ,  김영진 (한국토지주택공사 토지주택연구원) ,  황택진 (동의대학교 토목공학과) ,  조재윤 (동의공업대 건설정보과)

초록
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본 연구는 디지털 이미지 처리 기법을 이용하여 골재입자의 형상을 분류한 것이다. 디지털 이미지 처리 기법은 골재의 표면거칠기형상계수 등의 정량적인 분석에 적합한 것이다. 연구에 사용된 골재입자는 주문진 표준사, 해양골재 2종, 쇄석골재 2종 등이 이용되었다. 해변자갈I, II의 형상계수는 0.35~0.54, 쇄석I은 0.74의 범위로 박편 형태의 편평상으로 나타나는데 비해 주문진 표준사의 입자의 모양은 세장형으로 나타났다. 특히 해변자갈II는 해변자갈I과 달리 모든 시료보다 세장비가 작으므로 장축과 중축의 차이가 크고, 긴 입자의 형상특성을 보여주고 있다. 체가름 시험 및 실측을 통해 결정된 골재의 세장비 및 편평비와 디지털 이미지 처리 기법을 이용해 결정된 골재의 세장비 편평비는 거의 차이가 없는 것으로 나타났다. 또한, 디지털 이미지 처리 기법을 이용하여 2차원 이미지를 3차원으로 변환하기 위하여 형상변환계수 및 등가직경이론을 제안하였고, 이를 이용하여 수정입도분포곡선을 작성하였다. 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.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

The purpose of this research is particle shape evaluation of aggregate using Digital Image Process(DIP). DIP is very useful to measure the roughness and particle shape of aggregates. Couple of aggregates, like standard sand, two different crushed stones, and two different marine aggregates, have bee...

주제어

AI 본문요약
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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 극복할수 있는 연구 방법이 될 수 있으며, 나아가 체분석이 불가능할 정도로 입경이 큰 시료들을 쉽게 입도 분석할 수 있는 연구 결과를 제시하였다.
  • 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. 또한 본 연구에서 DIP결과를 이용한 입도 분석을 실시하는 목적은, Lee 등이 제안한 형상분류표에 따라, Plate형에서 구형의 광범위한 실질적인 입자의 형상특성을 고려하여 입도분석에 적용하기 위한 것이다. 그러므로 본연구에서는 표 2에 제안된 형상변환계수를 적용함으로써, 현실적인 입도분석의 기준이 되는 체분석에 가장 잘 일치하는 입도분포 곡선을 구할 수 있었다.
  • 울산광역시 정자해변의 형상이 다른 해변자갈 2 종류, 콘크리트 배합에 사용되는 쇄석 2 종류 등 4종류의 형상이 다른 시료를 사용하였다. 또한 체가름이 불가능한 시료로써, 해양 현장에서 많이 사용하는 아모르와 댐 현장에서 사용 하는 필터용 시료에 대해, 체가름이 아닌 직접 DIP기법을 사용함으로써 암석시료에 대한 본 연구의 적용성을 검증하고자 하였다. 각 시료의 형태는 해변자갈은 얇거나 두꺼운 평판의 모양을 가지고 있다.
  • 입자 모양의 분석 및 정량화를 위해서는 디지털 이미지 처리기법(DIP, Digital Image Processing)에 의한 시료의 이미지 분석 방법을 적용하였다. 본 논문에서는 체분석이 불가능한 일반토사 및 조립토 입자의 입도분포 특성을 디지털 이미지 처리기법을 적용하여 분석하는 방법을 제안하였다. 4종류의 형상 특성을 가진 시료를 디지털 이미지 처리 기법을 이용해 골재 입자의 형상 특성을 체분석 결과와 비교⋅분석하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
이미지 분석 시스템이란? 이미지 분석 시스템이란 특정 대상의 이미지를 획득하여, 이로부터 연속적인 컴퓨터에서 진행할 수 있도록 수많은 데이터를 얻는 장치 및 일련의 과정을 말한다. 이미지 분석 시스템의 기본 데이터 획득은 광학현미경(microscope), 비디오 카메라(video camera), 스캐너(scanner) 등과 같은 장치로 대상 시료의 이미지를 획득하는 것으로부터 시작한다.
이미지 분석 시스템의 기본 데이터 획득은 어떻게 이루어지는가? 이미지 분석 시스템이란 특정 대상의 이미지를 획득하여, 이로부터 연속적인 컴퓨터에서 진행할 수 있도록 수많은 데이터를 얻는 장치 및 일련의 과정을 말한다. 이미지 분석 시스템의 기본 데이터 획득은 광학현미경(microscope), 비디오 카메라(video camera), 스캐너(scanner) 등과 같은 장치로 대상 시료의 이미지를 획득하는 것으로부터 시작한다. 전체적인 시스템의 과정은 다음의 5가지 단계로 대별된다(민덕기, 이완진 2004).
이미지 분석 시스템의 과정을 설명하시오. 전체적인 시스템의 과정은 다음의 5가지 단계로 대별된다(민덕기, 이완진 2004). 이미지 획득(Image capture)은 대상 시료의 이미지를 획득함으로서 개개의 디지털 형식으로 이미지를 코드 화하는 것을 말한다. 이미지 코드화 (Image coding)는 이미지 습득에서 생성된 이미지를 컴퓨터에 저장하는 것을 말한다. 즉, 컴퓨터에 대상 이미지의 데이터를 픽셀 단위로 하여 좌표값, 명암정도, 밝기 등의 변수를 각각의 픽셀에 부여함으로써 전체 이미지를 구성하는 것이다. 이미지 재구성(Image reconstruction) 은 생성된 이미지를 목적에 부합하도록 재구성하는 과정을 말하며, 대부분의 경우에는 필요하지 않는 과정이다. 특히, 이미지 획득의 과정이 충분한 정밀도로 수행되었다면 이 과정은 제외된다. 이미지 수정⋅개량(Image enhancement)은 중첩된 이미지의 삭제 혹은 분할, 해석에 필요하지 않는 이미지 부분의 삭제, 잡음 제거 등과 같이 목적에 부합하는 이미지를 구하는 과정이다. 이미지 분석 (Image analysis)은 위에서 기술한 단계를 거쳐 얻어진 이미지로부터 실제 연구에 필요한 변수들을 컴퓨터에 입력되어져 있는 프로그램을 사용하여 구하는 방법이다. 이미지를 처리하여 분석하는 과정은 이미지 획득, 이미지 코드화, 이미지 재구성, 이미지 수정, 그리고 이미지 분석의 단계로 생각할 수 있으며, 이러한 목적을 달성하기 위해 그림 1과 같은 이미지 입출력장치, 연산처리장치, 이미지분석 장치 등이 하나의 시스템으로 구성된다.
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참고문헌 (14)

  1. 민덕기, 이완진(2003), "Fragmentation 프랙탈을 이용한 입도분포 분석", 한국지반공학회 논문집, 19(2): 199-206. 

  2. 민덕기, 이완진(2004), "풍화잔류토에 대한 체 분석시험 규정에 관한 연구", 대한토목학회 논문집, 24(3C): 167-175. 

  3. 이종익(2003), "디지털 이미지 처리를 이용한 조립토의 형상 특성 분석", 석사학위논문, 울산대학교. 

  4. 황택진(2007), "디지털 이미지 처리기번을 이용한 대골재의 입도분포 분석에 관한 연구", 박사학위논문, 부산대학교. 

  5. Bernhardt, C. (1994), "Particle Size Analysis; Classification And Sedimentation Methods", Chapter 7, 197-239, Champman & Hall. 

  6. BS(British Standards Institution) (1989), "Methods for determination of particle shape: flakiness index, BS 812:105.1. 

  7. Krumbein, W.C. (1991), "Measurement of geological significance of shape and roundness of sedimentary particles", Sediment Petrol II, 64-72. 

  8. 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, 203-210. 

  9. Li, L., Chan, P., Zollinger, D.G. and Lytton, R.L. (1993), "Quantitative analysis of aggregate shape based on fractals", ACI Mater J 90, 357-365, April. 

  10. Mora, C.F., Kwan, A.K. and Chan, H.C. (1998a), "Particle size distribution analysis of coarse aggregate using digital image processing", Pergamon, Cement and Concrete Research, 28(6): 921-932. 

  11. Mora, C.F., Kwan, A.K. and Chan, H.C. (1998b), "Particle shape analysis of coarse aggregate using digital image processing", Pergamon, Cement and Concrete Research, 29: 1403-1410. 

  12. Mora, C.F. and Kwan, A.K. (2000), "Sphericity, shape factor, and convexity measurement of coarse aggregate for concrete using digital image processing", pergamon, cement and concrete research, 30: 351-358. 

  13. Vallejo, L.E. and Zhou, Y. (1995a), "Fractal approach to measuring roughness of geomembranes", ASCE, Journal of Geotechnical Engineering, 442-446, May. 

  14. Vallejo, L.E. and Zhou, Y. (1995b), "The relationship between the fractal dimension and krumbein's roundness number", Soils And Foundations 35(1): 163-167, Mar. 

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