DBNtech

달 현지 영상 내 주요 객체인식 및 매칭 시스템

Major Object Detection and Matching System in Moon Local Video

개요

디비엔텍에서는 한국건설기술연구원의 위탁용역을 받아 향후 진행될 달 기지 건설에 투입될 로봇(로버)의 카메라 영상을 분석하여 유의미한 수치를 도출하는 연구를 진행하고 있습니다. 달 기지 건설을 위해서는 로버에서 촬영된 영상을 통해 현지 지형 공간정보를 수치화하고, 건설되는 대상 구조물을 모니터링하기 위해 핵심 객체의 공간정보 자동 수치화 기술이 필수적입니다. 이를 위해서 가상의 달 기지 건설 현장에서 수집된 영상 내 주요 객체를 인식하고 스테레오 카메라에서 수집된 각각의 객체가 동일 객체인지 판단하는 AI 모델을 개발하였습니다. 추후 달 표면 로버의 상대좌표 산출 및 실시간 객체 매칭 등의 후속 연구를 이어나갈 예정입니다.

활용성

객체 인식 및 매칭 기술은 우주건설분야 외에도 얼굴인식 등 다양한 분야에도 활용할 수 있습니다.

활용 분야의 예 : 얼굴인식, 초정밀 객체(사람 또는 차량 등) 추적, 복수의 카메라 간 객체 데이터 연동 등

객체 추출

로버 좌측 영상

로버 우측 영상

객체 매칭

객체 매칭 시각화

로버 좌측 영상

로버 우측 영상

딥러닝 기반 달 표면 크레이터 자동 인식 시스템

Deep Leaning based Automatic Detection System of Crater on the Lunar Surface

개요

달 표면 크레이터 검출은 항공우주 분야에서 대단히 중요한 연구분야 중 하나입니다. 전통적으로 달 표면 크레이터 검출은 고해상도의 DEM(Digital Elevation Model) 이미지를 전문가가 육안으로 보고 판단합니다. 하지만 전문가 사이에서도 크레이터 검출 결과가 달라 검출 결과의 신뢰성과 일관성 유지에 어려움을 겪고 있습니다. 딥러닝 기반 월면 크레이터 자동 인식 시스템은 한국건설기술연구원의 위탁용역 사업으로 딥러닝 기반 객체 검출 기술을 활용한 자동 크레이터 검출 시스템에 대한 연구를 진행하였습니다. 이 시스템은 크고 작은 크레이터를 좀 더 정밀하게 검출할 수 있을 뿐만 아니라 육안으로는 찾아내지 못했던 크레이터를 다수 검출할 수 있습니다. 이 연구결과는 고성능의 우주건설분야 지형 객체영상 처리 및 자동 통계화 기술 확보에 기여할 수 있으며, 우주건설분야 외에도 딥러닝 기반 객체인식을 활용한 건설 및 교통인프라 등 타 분야에도 활용할 수 있습니다. 향후, 극한 환경 건설기술 활성화 및 미래 우주탐사 관련 신시장 창출에 공헌할 수 있을 것입니다.

활용성

딥러닝 기반 목표 객체 검출 기술은 풀려고 하는 문제에 맞춰 다양한 분야에 활용될 수 있습니다.

활용 분야의 예 : 영상 기반 시설물 (교량, 건물 등) 외관 검사, 제품 품질 검사(균열, 부식 등), 편의점 상품 식별 등

딥러닝 모델 객체 검출

기존 DEM 이미지

음영기복 적용 DEM 이미지

Ground-truth

추론 결과

액상화 피해 예측 시스템

Liquefaction Modeling and 3D Analysis Module Based on Drilling Information

개요

액상화란 토양이 응력을 받았을 때 강성과 전단강도를 상실하여 액체처럼 되는 현상으로, 일반적으로 액상화 현상이 발생하면 물과 모래의 일부가 땅 위로 분출되어 공간이 생길 수 있어 도로침하나 싱크홀 발생의 위험이 있습니다. 때문에, 국내에서도 액상화 위험지도 제작의 필요성이 커지고 있으며 본 연구는 액상화 위험지도 제작을 위한 전국 시추정보 관련 정보를 추출하고 이러한 시추정보를 바탕으로 데이터 모델링과 3차원 분석을 위한 모듈을 개발하였습니다. 한국건설기술연구원(KICT)과 공동 연구 개발한 액상화 피해 예측 시스템은 국토지반정보통합DB센터가 보유하고 있는 전국의 시추데이터를 분석하여 각 지역의 액상화 위험도를 등급별로 나누어 2D 및 3D 기반의 액상화 위험 지도를 제작하였습니다. 이는 국토지반정보포털시스템에 액상화 피해 예측시스템으로 활용 가능합니다.

활용성

지진 재해 대응, 지하안전과리 등 타 시스템과의 연계, 활용 체계 구축에 활용가능하여 안전시공, 지진재해 대응 등 종합적인 의사결정 지원 체계 구축에 활용 가능합니다. 또한, 향후 딥러닝 추론 알고리즘 기반의 지반함몰(씽크홀) 위험 예측 모델로 발전시킬 수 있습니다.

지반 함몰 예측 시스템

Ground Depression Prediction System

개요

지반함몰이란 지하암석이 용해되거나 기존의 동굴이 붕괴되어 생기는 현상으로 도심지 지반함몰의 주 원인은 시공상 불안정하거나, 노후화된 상ㆍ하수관의 손상과 굴착공사 중의 지반조사 부실 및 과다굴착이 주요 원인으로 꼽히고 있습니다. 우리나라에서는 2014년 서울지역의 대형 지반함몰 발생사고 이후부터 본격적인 지반함몰에 대한 관리 및 대책이 수립, 시행되기 시작했습니다. 대부분의 지반함몰은 전조가 없기 때문에 언제 어떻게 발생할지 알 수 없는 특징을 가지기 때문에 예방 및 대비차원의 지반함몰 영향분석용 시스템의 제작 필요성이 매우 중요합니다. 본 솔루션은 신뢰도 높은 지반함몰 위험도를 제공하기 위하여 지하공간통합지도와 인공지능(AI) 딥러닝 기술 기반의 지반함몰 위험지도 GIS 맵핑 시스템을 구축합니다.

활용성

지반함몰 영향분석 및 지하정보 추출데이터의 신뢰성 분석을 하거나 AI 기반의 데이터 분석을 통해 지반함몰 위험지도 GIS 맵핑 등에 활용할 수 있습니다. 노후된 상하수도의 손상으로 인한 누수, 토사유실 등으로 도로가 함몰 되는 등의 피해를 선제대응할 수 있습니다.

모바일 기반 지하공간통합 지도 서비스

Mobile-based Integrated Underground Geospatial Information Map Service

개요

최근 도시개발이 고도화됨에 따라 전기, 상하수도, 가스, 난방 등의 지하시설물 및 지하구조물 등의 도시 운영에 필요한 기반시설이 대형화되고 있으나 이를 관리하는 지하공간통합 지도는 최신성 및 정확성에 대한 보장이 어려워 굴착, 매설 또는 지하시설물의 유지보수 작업에 따른 대형 사고의 위험성이 항상 도사리고 있습니다. 이에 따라 최신성과 정확성이 확보된 지하공간 통합지도의 현장 활용 지원 체계 구축을 통해 지하안전관리, 건설 등 다양한 분야에서의 지하공간 통합지도의 활용성을 제공하기 위해 모바일 기반의 지하공간통합 지도 서비스를 개발하고 있습니다. 여기에는 모바일 클라이언트 모듈, 데이터 보안 관리 및 지하공간지도 모바일 가시화 기술 개발을 통하여 굴착 매설현장에서 발생할 수 있는 지하안전사고를 사전에 방지하고, 사고 발생 시 체계적인 대응이 가능하도록 합니다.

활용성

대용량의 지하공간통합 지도를 모바일을 통해 공사 현장에서 활용 할 수 있도록 함으로써, 굴착 등에 의한 지하공간 사고를 방지하고, 지하공간에 대한 사고 발생시 체계적인 대응이 가능하도록 합니다. 향후 AI 기술을 활용하여 지반조사 빅데이터 분석을 통한 사용자 중심의 제공 서비스에도 활용될 예정입니다.