AI를 활용한 비부착 비접촉 변위 탐지 기술의 노이즈 개선 연구
Study on Noise Reduction in Non-Attached, Non-Contact Displacement Detection Technology Using AI
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초록
문화재 등 주요 시설물의 변위 계측에는 대상시설의 표면에 부착하는 기존 방식의 계측이 아닌 비부착, 비접촉 개념의 신기술이 요구되고 있다. 본 연구에서는 1m 거리에서 0.1㎜미만의 분해능을 가진 화상분석 기반 계측 알고리즘을 개발하였다. 레이저를 통한 가상 그리드를 형성하고 영상을 통해 모니터링하는 장비를 고안하였으며, 주요 시설물에 설치하고 운용되는 4년 동안의 과정에서 수집된 각종 데이터를활용하는 방안을 고려하였다. 현장 운용중인 계측기는 실내시험으로 분해능 및 정확도를 검증하였으나, 현장 활용에 있어 주⋅야간의 조도차및 강우, 안개 등 기상 악조건으로 인한 노이즈 문제의 개선이 필요하였다. 이에 AI 알고리즘을 활용하여 이미지 판독의 정확도를 확보하고자하였다. 적용된 가상 그리드 패턴의 자동인식을 위하여 YOLO 알고리즘을 적용하였으며, 학습데이터로 현장에서 획득한 정상 및 노이즈 포함이미지 총 6,512 장을 사용하였고 IOU는 0.9로 확보하였다. 학습결과 일평균 데이터의 편차가 기존 ±40픽셀(1.6mm)에서 개발 알고리즘 적용후 ±20픽셀(0.8mm)으로 개선되어 AI 알고리즘을 통한 노이즈 개선 효과를 입증하였다.
Abstract
For displacement measurement of cultural properties and important structures, new technologies based on non-contact, non-attachment methods are required instead of traditional contact-based measurements. This study developed an image-based measurement algorithm with a resolution of less than 0.1 mm at a 1-meter distance. A laser-generated virtual grid system was designed to monitor structures through imaging, and the system was tested and operated over four years of data collection at various facilities. The measurement device was verified for resolution and accuracy through indoor testing, but field deployment faced challenges such as noise due to varying light conditions between day and night, as well as adverse weather conditions like rain and fog. To enhance I mage reading accuracy, an AI algorithm was applied. Specifically, the YOLO algorithm was utilized for automatic recognition of the virtual grid pattern, using a dataset consisting of a total of 6,512 images from field conditions, including normal and noisy samples, achieving an Intersection over Union (IoU) score of 0.9. The application of the developed algorithm demonstrated improved daily data variance, reducing from ±40 pixels (1.6mm) to ±20 pixels (0.8mm), thereby validating the noise reduction effectiveness through AI integration.