열화상이미지와 딥 러닝을 활용한 자동 누수탐사기술 연구 (Research of Automatic Water Leak Detection Technology Used on Thermography and Deep Learning)

서지정보

· 발행기관 : 한국정보기술학회
· 수록지 정보 : 한국정보기술학회논문지 / 16권 / 8호 / 1 ~ 9페이지
· 저자명 : 최영환, 조완섭

초록

수도관의 누수탐사는 다양한 탐사장비의 개발 보급에도 불구하고 여전히 전문가의 개인역량에 의존하고 있는 실정이며, 전문가가 부족하여 누수탐사 성과도 부진하다. 최근 물 산업 전반에서 이러한 문제점을 해결하기위하여 상용화된 열화상 이미지와 지능정보기술을 결합하여 수도관의 누수를 쉽고 정확하게 진단하는 기술이국내외에서 개발 중이다. 본 연구는 자동 누수탐사기술을 대상시설에 직접 적용하여 수도관의 유지보수 예산을 절감하고, 국내외 물 산업의 기술경쟁력을 확보하고자 하였다. 연구방법은 첫째, 누수 의심지역을 대상으로열화상이미지를 취득하여 데이터를 구성하고, 둘째, 데이터 영상인식에 특화된 DCNN(Deep Convolution Neural Network) 기법을 통해 누수이미지와 비누수이미지를 반복하여 기계학습 함으로써 누수구간을 판별하며, 셋째, 수도관이 매설된 위치를 따라 이동하면서 온도변화가 심한 지점을 누수지점으로 최종 확정하는 것이다. 이런 과정에서 지중에 매설된 수도관에 누수가 발생하면 수돗물이 지면으로 전달되어 지면의 온도가 변화할 것이라는 가설과, 지면의 온도변화는 물의 흐름방향으로 확대되어 누수지점 확인이 가능할 것이라는 가설을 검증하였다. 열화상이미지를 활용한 자동누수탐사는 수도관의 기초정보와 운영정보를 추가로 활용하면 누수여부를 판별하는 정확도를 향상할 수 있다.

영어초록

The water leak detection of water pipes still depends on expert’s personal abilities, despite the development and supply of diverse exploration equipment, the shortage of experts leads to poor performance of the water leak detection. So it is needed to develop of automatic leak detection techniques to minimize leakage. Recently, a technique which is to diagnose of leakage with easy and accuracy is being developed at domestic and abroad with combining commercial thermography and intelligent information technologies to solve these problems throughout the water industry. The objective of this study seeks to reduce the maintenance budget of water pipe and ensure the technical competitiveness of domestic and abroad at water industry through researching the automatic leak detection technique and apply it directly to the target facility. The methods of this study are three steps. Firstly, data are acquired by obtaining large amounts of thermography from suspected area of water leakage. Secondly, leakage areas are certificated using the deep convolution neural network(DCNN) which is specialized in image data recognition and machine learning leakage images and non-leakage images repeatedly. Finally, making a final confirmation the area which has severe temperature change is determined as a leak point by moving along the buried pipe area. This study verifies the hypothesis if water pipes have leakage, the ground temperature will change by transferring of leakage water and the ground temperature will be expanded to direction of water flow that it is possible to confirm the leak point. The automatic water leak detection using thermography data can improve the accuracy of determining leakage with the basic information of the water pipes and the operational information.

참고자료

· 없음