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CCTV 영상 기반 강우강도 산정을 위한 실환경 실험 자료 중심 적정 강우 이미지 DB 구축 방법론 개발
Rainfall image DB construction for rainfall intensity estimation from CCTV videos: focusing on experimental data in a climatic environment chamber 원문보기

Journal of Korea Water Resources Association = 한국수자원학회논문집, v.56 no.6, 2023년, pp.403 - 417  

변종윤 (중앙대학교 일반대학원 토목공학과) ,  전창현 (중앙대학교 공과대학 사회기반시스템공학부) ,  김현준 (중앙대학교 공과대학 사회기반시스템공학부) ,  이재준 (한국건설생활환경시험연구원 ICT 융합본부 소프트웨어평가센터) ,  박헌일 (한국건설생활환경시험연구원 대외사업본부 신사업기획팀) ,  이진욱 (중앙대학교 공과대학 사회기반시스템공학부)

초록
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본 연구에서는 CCTV 영상 기반 강우강도 산정 시 필수적으로 요구되는 적정 강우 이미지 DB를 구축하기 위한 방법론을 개발하였다. 먼저, 실환경에서 불규칙적이고 높은 변동성을 보일 수 있는 변수들(바람으로 인한 빗줄기의 변동성, 녹화 환경에서 포함되는 움직이는 객체, 렌즈 위의 흐림 현상 등)에 대한 통제가 가능한 한국건설생활환경시험연구원 내 기후환경시험실에서 CCTV 영상 DB를 구축하였다. 서로 다른 5개의 실험 조건을 고려하여 이상적 환경에서 총 1,728개의 시나리오를 구성하였다. 본 연구에서는 1,920×1,080 사이즈의 30 fps (frame per second) 영상 36개에 대하여 프레임 분할을 진행하였으며, 총 97,200개의 이미지를 사용하였다. 이후, k-최근접 이웃 알고리즘을 기반으로 산정된 최종 배경과 각 이미지와의 차이를 계산하여 빗줄기 이미지를 분리하였다. 과적합 방지를 위해 각 이미지에 대한 평균 픽셀 값을 계산하고, 설정한 픽셀 임계치보다 큰 자료를 선별하였다. 180×180 사이즈로의 재구성을 위해서 관심영역을 설정하고 10 Pixel 단위로 이동을 진행하여 픽셀 변동성이 최대가 되는 영역을 산정하였다. 합성곱 신경망 모델의 훈련을 위해서 120×120 사이즈로 재변환하고 과적합 방지를 위해 이미지 증강 과정을 거쳤다. 그 결과, 이미지 기반 강우 강도 합성곱 신경망 모델을 통해 산정된 결과값과 우량계에서 취득된 강우자료가 전반적으로 유사한 양상을 보였으며, 모든 강우강도 실험 조건에 대해서 약 92%의 데이터의 PBIAS (percent bias)가 절댓값 범위 10% 이내에 해당하였다. 본 연구의 결과물과 전이학습 등의 방법을 연계하여 기존 실환경 CCTV의 한계점을 개선할 수 있을 것으로 기대된다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this research, a methodology was developed for constructing an appropriate rainfall image database for estimating rainfall intensity based on CCTV video. The database was constructed in the Large-Scale Climate Environment Chamber of the Korea Conformity Laboratories, which can control variables w...

주제어

#강우 이미지   #강우강도 산정   #실환경 실험   #DB 구축  

표/그림 (12)

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