AI 기반 영상데이터 분석·예지 공정감시용 알고리즘 개발 (Development of AI-based Image Data Analysis Algorithm for Predictive Process Monitoring)

서지정보

· 발행기관 : 한국콘텐츠학회
· 수록지 정보 : 한국콘텐츠학회 논문지 / 25권 / 5호 / 75 ~ 83페이지
· 저자명 : 김종립, 윤진욱, 정지영, 정회경

초록

본 논문은 현재 수도사업장의 공정감시용 CCTV는 단순 감시 및 문제발생시 확인 차원에 머물러 있는 수준으로, 주요공정에 대한 CCTV 영상 활용을 통한 지능형 영상감시를 도입하여 사고분석과 감시경보에 활용하도록 하는 것에 있다. 이는 감시경보에 있어 데이터 중심 감시체계(TTS/SMS)에서 영상정보에 대해 감시·분석하는 체계를 추가로 마련하여 운영관리의 신뢰성과 안정성을 확보하고자 하는 것이다. 응집제 미 투입을 기준으로 투입 시의 영상을 비교하여 판단하는 모델링을 이용하여 최종적으로 이미지를 비교하는 알고리즘을 개발하는 방안을 마련하여 공정용 CCTV를 활용한 수동감시 체계를 능동적 감시와 지능형 감시체계로 전환하고 실시간 응집제 투입 여부 감시를 통한 선제적으로 사고 예방에 기여하는 것을 제안하고자 한다.

영어초록

The research purpose of this paper is to introduce intelligent image surveillance by utilizing CCTV images of major processes, as the current CCTV for process surveillance in waterworks is limited to simple surveillance and confirmation when problems occur, and to utilize it for accident analysis and surveillance alarms. This is to secure the reliability and stability of operation management by additionally establishing a system to monitor and analyze image information in the data-centric surveillance system(TTS/SMS) for surveillance alarms. We developed a plan to develop an algorithm that ultimately compares images using modeling that compares and judges images at the time of injection based on the absence of coagulant added, and transforms the passive surveillance system using process CCTV into active surveillance and intelligent surveillance system. We would like to suggest that we proactively contribute to preventing accidents by switching to real-time monitoring of coagulant injection.

참고자료

· 없음