초록 ▼

□ 연구개요
● 본 연구는 콘크리트 구조물의 균열 조사 업무의 효율성 향상을 위한 영상 기반 균열 깊이 측정 AI기술 개발을 위한 기초연구로써, 『콘크리트 구조물의 균열깊이 추정에 유의미한 영상 특성정보』를 추출하는 것을 연구목표로 한다. 최종목표 달성을 위한 세부목표 및 주요내용은 다음과 같다.
● ① 1차년도 (2020) : 균열 깊이 측정을 위한 영상정보의 특징변수 설정 및 예비검증
● ② 2차년도 (2021) : 균열 깊이와 유효특징변수 간의 관계함수 정의 및 학습용 데이터셋 구축

□ 연구 목표대

□ 연구개요
● 본 연구는 콘크리트 구조물의 균열 조사 업무의 효율성 향상을 위한 영상 기반 균열 깊이 측정 AI기술 개발을 위한 기초연구로써, 『콘크리트 구조물의 균열깊이 추정에 유의미한 영상 특성정보』를 추출하는 것을 연구목표로 한다. 최종목표 달성을 위한 세부목표 및 주요내용은 다음과 같다.
● ① 1차년도 (2020) : 균열 깊이 측정을 위한 영상정보의 특징변수 설정 및 예비검증
● ② 2차년도 (2021) : 균열 깊이와 유효특징변수 간의 관계함수 정의 및 학습용 데이터셋 구축

□ 연구 목표대비 연구결과
- 1차년도: 균열 깊이 측정을 위한 영상정보의 특징변수 설정 및 예비검증
▶ 균열 깊이 추정에 유효한 이미지 특징변수 고찰 및 설정
● 균열 깊이 추정에 유효한 이미지 특징변수를 고찰하여 연구가설을 설정하였다. 동일한 조도 및 동일한 거리에서 촬영된 균열 이미지의 화소강도(pixel intensity)는 균열의 깊이에 따라 상이할 것이라는 연구가설을 설정하였다.
▶ 균열 이미지 및 균열 깊이 실측 정보 수집
● 균열을 식별하고 테이퍼게이지 및 필러 게이지를 이용하여 깊이를 측정한후, 동일한 조도 및 촬영거리에서 공시체를 촬영하여 균열 이미지를 획득하였다.
▶ 균열 영상정보 및 균열 깊이 실측치 간 유효 상관성 예비 검증
● 균열의 영상정보 및 균열 깊이 실측치 간의 상관성을 검증하기 위하여 수집한 균열 사례를 대상으로 상관분석을 실시하였다. 분석결과, 균열 깊이 실측값과 이미지 화소강도 사이간에 유의미한 관계가 있음을 알수 있었다.
- 2차년도: 균열 깊이와 유효특징변수 간의 관계함수 정의 및 학습용 데이터셋 구축
▶ 유효성 테스트를 통한 특징변수(색조, 명도 등) 추출 및 관계함수 정의
● 컴퓨터 비전 분야에서 다루는 다양한 색상모델 및 색상모델별 명도, 휘도, 색조와 같은 채널을 이미지 특성변수로 보고 각 변수에 관한 개념에 대한 고찰을 실시하고 연구 가설을 수립하였다.
● 수집한 데이터를 상관성 분석 및 회귀 분석을 실시함으로써, 균열 깊이 실측치와 여러 이미지 특성 변수간의 관계를 규명하였다.
▶ 유효특징변수를 반영한 균열 이미지 특징데이터 추출
● 파이썬(Python 3.8.7)을 이용한 영상처리 기법(open-cv 모듈의 다양한 함수)을 이용하여 이미지를 다양한 색상모델(color model)로 변환하고, 각 색상모델의 채널별 화소값을 추출할 수 있는 소스코드를 개발하였다.
▶ 균열 깊이 학습용 기초 데이터 셋 구축
● 콘크리트 공시체에 발생한 균열과 콘크리트 건물의 벽체에 발생한 균열에 1차년도 연구 수행 내용과 같은 방식으로 약 1000개의 균열을 식별하여 균열 깊이 데이터를 획득하였으며, 동일한 조건으로 촬영한 이미지로부터 유효특징변수를 추출하여 데이터셋을 구축하였다.

□ 연구개발성과의 활용 계획 및 기대효과(연구개발결과의 중요성)
● 국내 시설물 안전 및 유지관리 분야의 기술수준은 세계 최고 기술국(미국) 대비 2018년 기준 78.5%, 2020년 기준 82%에 불과하다. 본 연구는 유지관리단계에서 활용 가능한 이미지 기반 균열 깊이 측정 기술 개발을 위한 기초 연구로써, 세계최고 기술국과의 기술격차를 줄이고, 기술수준 속도의 빠른 향상에 기여할 수 있는 시의 적절한 연구라고 할 수 있다.
● 본 연구의 결과물인 균열 깊이와 관련이 있는 ‘영상정보의 유효특징변수’ 및 ‘특징변수-균열깊이 관계함수’는 후속 연구에서 진행할 데이터 증강 방법론 개발 및 영상 기반 균열 깊이 측정 AI의 딥러닝 레이어 설계 및 개발의 기초자료로 활용될 것이다. 또한, 본 연구의 결과물인 ‘균열 깊이 학습용 데이터 셋’은 후속 연구에서 진행할 영상 기반 균열 깊이 측정 AI의 학습자료로 활용할 것이다.

(출처 : 연구결과 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• 1) 연구의 목표 및 내용 ... 4
• 2) 연구의 필요성 ... 4
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 6
• 1) 1차년도 연구 수행 과정 및 수행 내용 ... 6
• 2) 2차년도 연구 수행 과정 및 수행 내용 ... 7
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 수준 ... 8
• 1) 정성적 연구개발성과(연구개발결과) ... 8
• 2) 세부 정량적 연구개발성과 ... 13
• 3) 목표 달성 수준 ... 13
• 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도(연구개발결과의 중요성) ... 13
• 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 13
• 6. 참고문헌 ... 14
• 붙임1. 세부 정량적 연구개발성과 ... 17
• 붙임2. 연구책임자 대표적 연구실적 및 증빙(요약문 및 사본) ... 18
• 끝페이지 ... 23