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초록

영어

Purpose: Underground utility tunnel is facility that is jointly house infrastructure such as electricity, water and gas in city, causing condensation problems due to lack of airflow. This paper aims to prevent electricity leakage fires caused by condensation by detecting whether the control panel door in the underground utility tunnel is open using a deep learning model. Method: YOLO, a deep learning object recognition model, is trained to recognize the opening and closing of the control panel door using video data taken by a robot patrolling the underground utility tunnel. To improve the recognition rate, image augmentation is used. Result: Among the image enhancement techniques, we compared the performance of the YOLO model trained using mosaic with that of the YOLO model without mosaic, and found that the mosaic technique performed better. The mAP for all classes were 0.994, which is high evaluation result. Conclusion: It was able to detect the control panel even when there were lights off or other objects in the underground cavity. This allows you to effectively manage the underground utility tunnel and prevent disasters.

한국어

연구목적: 지하공동구는 도시 지하에 전기, 수도, 가스 등의 인프라를 공동 수용하는 시설로 공기 흐름 이 부족하여 계절에 상관없이 결로가 자주 발생한다. 결로는 전기 설비의 누전 화재를 일으키는 원인이 되므로 지하공동구 내의 조명 등 각종 시설물 관리를 위해 필요한 제어반은 결로에 노출되지 않도록 문 이 닫힌 상태로 관리되어야 한다. 본 논문에서는 딥러닝 객체인식 기술을 활용하여 수km 거리에 반복 배치된 공동구 제어반의 문 열림 여부를 이동 카메라 조건과 조명이 꺼진 조건에서도 인식하고자 한다. 연구방법: 지하공동구를 순찰하는 로봇이 촬영한 영상데이터를 이용하여 딥러닝 객체인식 모델인 YOLO를 모자이크 이미지 증강기법으로 학습시켜 제어반 문 열림과 문 닫힘을 인식한다. 연구결과: 모 자이크 이미지 증강기법으로 학습시킨 모델과 사용하지 않은 모델의 성능을 비교한 결과, 모자이크 학 습 모델이 더 우수한 성능(모든 클래스에 대한 mAP가 0.994 이상임)을 보이는 것을 확인하였다. 결론: 지하공동구의 조명이 꺼진 상태에서도, 공동구 내부 시설물이 복잡한 환경에서도 제어반의 문열림 여 부를 우수한 성능으로 인식하여 지하공동구 재난안전관리에 도움이 될 것으로 기대된다.

목차

ABSTRACT
요약
서론
연구배경 및 목적
재난 안전 분야 딥러닝 기반 객체인식 기술
딥러닝 기반 지하공동구 제어반 인식
학습 환경
제어반 데이터 수집 및 라벨링
이미지 증강 기법을 이용한 제어반 학습
제이반 인식 테스트 결과
결론
Acknowledgement
References

키워드

저자

• 김경환 [ Gyunghwan Kim | Student Researcher, Electronics and Telecommunications Research Institute, Daejeon, Republic of Korea ]
• 김지은 [ Jieun Kim | Principal Researcher, Electronics and Telecommunications Research Institute, Daejeon, Republic of Korea ] Corresponding Author
• 정우석 [ Woosug Jung | Director of Disaster & Safety AI Convergence Center, Electronics and Telecommunications Research Institute, Daejeon, Republic of Korea ]

참고문헌

발행기관

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• 간행물명

  한국재난정보학회논문집 [Journal of The Korean Society of Disaster Information]

• 간기

  계간

• pISSN

  1976-2208

• 수록기간

  2005~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 338 DDC 361