표제지
목차
I. 서론 10
II. 배경 이론 11
1. 국내·외 선행연구 11
2. 머신러닝(Machine learning) 12
1) CNN (Convolution Neural Network) 13
2) LSTM (Long Short-Term Memory) 15
3. 열전달 물성치 18
1) 열전도도(Thermal Conductivity) 18
2) 방사율(Emissivity) 18
4. 적외선 스펙트럼 20
1) 전자기파 20
2) 적외선 열화상 카메라 20
III. 연구 방법 22
1. 방사율 실험 22
1) 거리에 따른 방사율 변화 실험 22
2. 실험 방법 23
1) 실내 실험 23
2) 현장 실험 24
3. 데이터 수집 방법 26
1) 이미지 데이터 구축 26
2) CRI (Cooling Rate Index) 26
3) RP (Recurrence plots) 생성 및 분류 26
4. 알고리즘 생성 30
1) CNN 알고리즘 30
IV. 연구 결과 31
1. 거리에 따른 방사율 변화 실험 결과 31
2. 시계열에 따른 이상 구간 온도 측정 결과 32
3. CRI 35
4. CNN 알고리즘 39
V. 토의 41
VI. 결론 44
참고문헌 45
ABSTRACT 48
Table 1. 물체 방사율, 열전도도 도표 19
Table 2. 시간 경과에 따른 이상 구간 이미지 데이터 27
Table 3. RP로 변환된 CRI 데이터 29
Table 4. 시계열에 따른 온도 변화 35
Table 5. CNN, CNN+LSTM algorithm accuracy 41
Figure 1. 포장도로 하부 이상구간 탐사: (a) RFID chip; (b) GPR 11
Figure 2. Machine learning 12
Figure 3. Convolution neural network model 13
Figure 4. Convolution layer with zero padding techniques 14
Figure 5. Max pooling 14
Figure 6. ReLU Activation Function 14
Figure 7. Example of fully-connected neural network 14
Figure 8. RNN algorithm 15
Figure 9. LSTM algorithm: (a) sequence-to-sequence mapping; (b) architecture of an LSTM cell 16
Figure 10. LSTM algorithm 17
Figure 11. 전자기파의 종류 및 범위 20
Figure 12. FILR사 E8-XT 21
Figure 13. 거리에 따른 방사율 변화 실험 모식도 22
Figure 14. 실내 측정 및 실험 모식도 23
Figure 15. 현장실험 pvc pipe 모식도 24
Figure 16. 실험 모식도 (a) 실내 실험; (b) 현장실험 25
Figure 17. 현장 실험 측정 사진; (a) 위치에 따른 pvc pipe; (b) 모래로 조성된 상부층; (c) 타일로 조성된 이상구간 25
Figure 18. Squeeze Model 30
Figure 19. Hyper parameter option 30
Figure 20. 거리에 따른 방사율 변화 실험: (a) 1m; (b) 2m; (c) 3m; (d) 4m; (e) 5m; (f) 6m 32
Figure 21. 시계열에 따른 구간별 온도변화; (a) 실내 실험; (b) 모래; (c) 콘크리트; (d) 타일 34
Figure 22. CRI RP 변환 순서 35
Figure 23. Concrete CRI plot box: (a) top heating; (b) top cooling; (c) middle heating; (d) middle cooling; (e) bottom heating; (f) bottom cooling 38
Figure 24. CNN 알고리즘 학습률 39
Figure 25. RP로 변환된 CRI 이미지 학습 40
Figure 26. 학습된 데이터 외 이미지 분류 정확도: (a) 이미지 데이터 분류; (b) RP로 변환된 CRI 분류 40
Figure 27. Data acquired by infrared thermal imaging cameras: (a) Concrete data; (b)Sand data; (c) Tile data; (d) 실내실험 data 43