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상세정보

흥인지문 변위 예측 기술

전수책임자
이상윤
참여자
이상윤
기술이전수
2
이전연도
2022
협약과제
21IR4300, 부동산문화재 안전 진단을 위한 지능형 영상정보 분석기반 손상탐지 및 경보 기술 개발, 이상윤
22IR1900, 부동산문화재 안전 진단을 위한 지능형 영상정보 분석기반 손상탐지 및 경보 기술 개발, 이상윤
- ‘AI 영상분석 기반 손상탐지 및 경보 플랫폼’은 자연 및 사회재난으로부터 노출되어 있는 부동산 문화재에 발생하는 표면손상과 변위를 영상을 기반으로 자동 탐지하고 실시간 알림을 통해 상황전파를 가능하게 하여 효과적인 문화재 재난안전관리 및 상시모니터링 가능하게 하여, 문화재 예방적 재난 대응과 재난상황 발생시 신속한 초동 대응이 가능하게 지원하는 지능형 문화재 손상 경보 서비스를 제공하는 기술이다.

- 당 기술은 이중 ‘AI 변위 탐지기’를 포함하며 이는 영상정보(CCTV, DSLR, 스마트폰)를 기반으로 목·석조 부동산문화재에 구조적·환경적 이유로 발생하는 변위를 지능적으로 탐지하는 기능을 제공한다.
- 최근 자연재해 및 인위적인 시도에 의해 국가적으로 중요한 문화재가 훼손되는 사
례가 급증하고 있으며 그 피해 규모도 점점 확대되고 있음
- 그런데, 국가 또는 지방자치단체가 관리하고 있는 문화재 수에 비해 이를 관리하는
인력 및 예산은 그 수요에 비해 턱없이 부족한 상황임
- 따라서, 이를 자동으로 탐지하고 신속히 복구할 수 있는 시스템 및 기술이 필요해
지고 있음. 당 기술이전을 통해 이러한 현장의 요구를 충족시키고 문제점을 일시에
해결하고자 함
- 당 기술은 적은 규모의 데이터를 보유한 상황에서도 기대 이상의 성능을 낼 수 있는 전이 학습(Transfer Learning)을 적용했음. 전이 학습에 활용한 알고리즘은 이미 전세계적으로 성능이 검증되고 개방된 알고리즘을 채택하였음.
- 흥인지문의 변위 정도를 정상, 비정상(상)/비정상(중)/비정상(하) 4단계로 정의하였음.
- 당 기술은 14개의 알고리즘을 대상으로 이진 분류를 시행 한 후, 가장 정확도가 높은 3개의 알고리즘을 선정하여 앙상블 (Ensemble) 기법을 적용해 성능을 향상시켰음.
- 또한, 본 기술은 파이썬으로 개발하여 Windows10/11 및 Linux(Ubuntu LTS 21.04)
에서도 동작할 수 있음
- 흥인지문 대상 변위(지붕부 기울음, 창방부 처짐, 기둥부 이격, 홍예상부 이격 등) 탐지를 위한 딥러닝 모델 생성 및 예측 기술
- 흥인지문 변위 예측을 위한 학습데이터 (사진 촬영 데이터, 증강 데이터, 가상 데이터 포함)
- 시스템요구사항정의서 1종
- 시험절차및결과서 1종
- 상세설계서 1종
- 설치매뉴얼 1종
- 사용자매뉴얼 1종
- 흥인지문 변위 탐지를 위한 딥러닝 모델 생성 프로그램 4종
- 흥인지문 변위 예측 프로그램 4종
- 흥인지문 변위 학습 및 테스트를 위한 데이터셋 4종
- 당 이전기술은 우선적으로 흥인지문을 대상으로 안전 관리를 위해 적용할 수 있으
며 이를 기반으로 타 건축문화재(석조 및 목조 모두 해당) 대상으로 확대하여 안
전관리를 위한 원격 무인 감시 시스템에 적용할 수 있음. 특히, 24시간 전담 관리
인력이 배정되지 않은 문화재가 주요 적용 대상이 될 수 있음

- 당 기술의 주요 수요처는 문화재청, 지방자치단체, 문화재 소유 개인 등 소수의 문
화재 관리 공공 기관과 개인이 될 수 있으며 문화재 보존 및 보호로 인한 부가 가
치를 그대로 생산할 수 있을 것으로 기대됨