열수송관 이상 탐지를 위한 멀티 모달 인공지능 모델

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한글제목(Korean Title)	열수송관 이상 탐지를 위한 멀티 모달 인공지능 모델
영문제목(English Title)	Development of a multimodal pipeline diagnosis model for heat-transfer pipelines
저자(Author)	이민영 이주엽 김현지 이진모 박민수 안채희 임준우 한승희 이홍철 황인주 김연호 박은일 Minyoung Lee Juyeob Lee Hyunji Kim Jinmo Lee Minsu Park Chaehee An Junwoo Lim
원문수록처(Citation)	VOL 49 NO. 02 PP. 0728 ~ 0730 (2022. 12)
한글내용 (Korean Abstract)	열수송관 사고를 방지하기 위한 누수 위험성 진단은 안정적인 지역난방 시스템 구축에 필수적이다. 그러나 기존의 안전 진단 방법인 직접 굴착 및 육안 검사는 비용과 인력 등 가용 자원의 측면에서 한계가 있고, TDR(Time Domain Reflectometry) 기법은 센서가 장착되어 있지 않은 노후화된 열수송관에 대한 탐지가 어렵다는 단점이 있다. 이에 따라 본 논문에서는 인공지능 기술을 활용하여 위의 한계와 단점을 극복한 열수송관 위험성 진단 방법을 제안한다. 이를 위해 열화상 및 RGB 이미지 데이터와 진동 센서 데이터를 수집하여 인공지능 기반 열수송관 이상 탐지 모델을 구축했다. 실험 결과 제안하는 모델이 정확도 97.5%로 비교 모델 군 대비 가장 좋은 이상 탐지 성능을 보였다.
영문내용 (English Abstract)
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