KR102340286B1 - 영상 기반의 구조물 건전성 모니터링 방법. - Google Patents

영상 기반의 구조물 건전성 모니터링 방법. Download PDF

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Abstract

본 발명은 영상 기반의 구조물 건전성 모니터링 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 구조물에 마커 또는 센서를 설치하지 않고, 구조물이 촬영된 영상으로부터 진동 신호를 획득하고, 획득된 진동 신호로부터 동특성을 추출하여 가시화함으로써, 구조물의 건전성을 모니터링할 수 있도록 제공할 수 있는 영상 기반의 구조물 건전성 모니터링 방법에 관한 것이다.

Description

영상 기반의 구조물 건전성 모니터링 방법.{Image-based structural health moniotring method}
본 발명은 영상 기반의 구조물 건전성 모니터링 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 구조물에 마커 또는 센서를 설치하지 않고, 구조물이 촬영된 영상으로부터 진동 신호를 획득하고, 획득된 진동 신호로부터 동특성을 추출하여 가시화함으로써, 구조물의 건전성을 진단 및 평가할 수 있는 영상 기반의 구조물 건전성 모니터링 방법에 관한 것이다.
대형 교량, 고층 빌딩, 댐과 같은 대형 구조물들은 사용 기간이 경과함에 따라 노후화, 사용에 따른 피로도 누적 등 각종 요인으로 인하여 구조적 손상이 발생될 수 있으며, 이를 방치할 경우 안전성에 문제가 되어 대형 사고로 이어질 수 있다.
이에 따라 구조물에 대한 효율적인 관리 및 보수를 위해 지속적이고 안정적인 건전성 평가 및 상태 진단을 필요로 하고 있으며, 종래에는 구조물의 주요 부위에 다양한 측정 센서들을 부착하고 이들의 센서 값의 변동을 통해 구조물의 건전성 평가를 수행하였다.
그러나, 센서를 이용한 방법의 경우 센서가 오작동이나 정상적인 경우에도 외부의 영향에 의해 센서 값이 잘못 출력되는 경우가 발생하여 신뢰성 문제와 지속적으로 센서를 관리해야한다는 불편함이 있으며 대형 구조물의 경우 방대한 규모의 센서가 부착되어야 한다는 단점이 있다.
이러한 문제를 해결하기 위해 최근에는 비접촉식으로 센서를 활용한 방법보다 상대적으로 저렴하고 설치가 용이한 초음파 장비, 레이저 등의 영상 장비를 활용하여 구조물의 건전성을 평가하는 시스템이 활용되고 있으나 다양한 원인에 의한 영상 내 노이즈, 진동 분석을 위한 추적용 마커의 필요성으로 인해 실 구조물 적용에 어려움을 보이고 있다.
특히, 대형 구조물의 경우 기존의 진동 분석 방식과 같이 검사자가 의도하는 형태 및 크기의 가진을 구현하기 힘들며 구조물의 움직임이 거의 없어 영상 장비를 활용하여 원거리 촬영을 하였을 때, 고용량의 무의미한 데이터만을 생산한다는 문제가 있다.
본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로 구조물에 마커 또는 센서를 부착하지 않고도 구조물이 촬영된 영상을 통해 구조물의 진동 분석을 수행하여 건전성을 진단 및 평가할 수 있는 영상 기반의 구조물 건전성 모니터링 방법을 제공하는 것이다.
한편, 본 발명의 목적들은 이상에서 언급한 목적들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기 목적을 달성하기 위해 본 발명은 촬영된 구조물 영상(이하, '입력 영상' 이라함)을 입력받는 단계; 상기 입력 영상으로부터 프레임별 위상(Phase) 이미지를 생성하는 단계; 상기 위상 이미지들로부터 위상차 신호(이하, '제1 신호' 이라함)를 획득하는 단계; 상기 제1 신호를 주파수 영역의 신호(이하, '제2 신호'이라함)로 변환하는 단계; 및 상기 제2 신호로부터 동특성 정보를 추출하고 가시화하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 기반의 구조물 건전성 모니터링 방법을 제공한다.
바람직한 실시예에있어서, 상기 위상차 신호를 획득하는 단계; 이전에 상기 위상 이미지에서 ROI를 설정하는 단계를 더 포함하고, 상기 ROI를 설정하는 단계:는 상기 입력 영상으로부터 프레임별로 강도(Intensity) 이미지를 획득하는 단계; 상기 강도 이미지로부터 상기 구조물의 윤곽선 정보을 획득하는 단계; 및 상기 윤곽선 정보의 범위에 해당하는 상기 위성 이미지의 픽셀 좌표들을 ROI로 설정하는 단계;를 포함하고, 상기 위상차 신호를 획득하는 단계;는 상기 위상 이미지에서 ROI로 설정된 픽셀 좌표들의 위상차 신호를 추출한다.
바람직한 실시예에 있어서, 상기 가시화하는 단계; 이전에는 상기 제2 신호를 일정 배율로 증폭시키는 단계;를 더 포함할 수 있다.
바람직한 실시예에 있어서, 상기 가시화하는 단계;는 모드 형상을 상기 입력 영상에 출력하는 것을 특징으로 하는 영상 기반의 구조물 건전성 모니터링 방법.
바람직한 실시예에 있어서, 상기 위상 이미지와 상기 강도 이미지는 방향성 필터를 통해 추출되며, 상기 방향성 필터는 Complex Steerable Pyramid 또는 Riesz Pyramid일 수 있다.
바람직한 실시예에 있어서, 상기 제1 신호를 추출하는 단계; 이후에, 상기 방향성 필터를 주기적으로 업데이트하는 단계;를 더 포함하고, 상기 방향성 필터를 주기적으로 업데이트하는 단계;는 상기 방향성 필터로부터 설정된 제1 시간 동안에 해당되는 프레임들의 방향 성분들을 수집하는 단계; 상기 방향 성분들로부터 주 방향 성분을 결정하는 단계; 및 상기 주 방향 성분과 상기 각 방향 성분들을 비교하여 차이가 많은 방향 성분의 필터 수행을 설정된 제2 시간 동안 제외하도록 상기 방향성 필터를 업데이트하는 단계;를 포함한다.
바람직한 실시예에 있어서, 상기 제1 신호를 획득하는 단계;는 상기 입력 영상으로부터 사전에 획득된 제2 신호를 일정 배율로 증폭하고 역변화하여 생성된 위상 이미지인 것을 특징으로 하는 영상 기반의 구조물 건전성 모니터링 방법.
또한, 본 발명은 컴퓨터와 결합하여 상기 영상 기반의 구조물 건전성 모니터링 방법을 수행하기 위한 기록 매체 저장된 구조 건전성 모니터링 프로그램을 제공할 수 있다.
본 발명은 다음과 같은 우수한 효과가 있다.
본 발명의 영상 기반의 구조물 건전성 모니터링 방법에 따르면, 촬영된 구조물 영상으로부터 획득된 위상 이미지를 이용하여 진동 신호를 얻고 이를 가시화함으로써, 직관적인 구조물의 결함 유무와 위치를 판단하여 구조물의 건전성을 진단 및 평가할 수 있다는 장점이 있다.
또한, 본 발명의 영상 기반의 구조물 건전성 모니터링 방법에 따르면, 위상 이미지를 생성할 때 사용하는 방향성 필터의 방향 성분을 수집하고, 주 방향 성분과 비교하여 차이가 큰 방향 성분의 필터를 수행하지 않도록 주기적으로 방향성 필터를 업데이트 해줌으로써, 연산량을 줄여 처리 속도 향상 및 처리 시간을 최소화할 수 있다.
본 발명의 목적들은 이상에서언급한 목적들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 기반의 구조물 건전성 모니터링 방법을 설명하기 위한 순서도,
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 방향성 필터로부터 획득할 수 있는 이미지를 보여주는 도면,
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 방향성 필터를 주기적으로 업데이트하는 방법을 설명하기 위한 순서도,
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 위상 이미지에서 ROI 설정 방법을 설명하기 위한 순서도,
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 이진화 이미지 및 에지 이미지를 보여주는 도면,
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 제1 신호가 제2 신호로 변환된 결과를 보여주는 그래프,
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 정상적인 구조물의 모드 형상을 보여주는 도면,
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 비정상적인 구조물의 모드 형상을 보여주는 도면이다.
본 발명에서 사용되는 용어는 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어를 선택하였으나, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있는데 이 경우에는 단순한 용어의 명칭이 아닌 발명을 실시하기 위한 구체적인 내용에 기재되거나 사용된 의미르 고려하여 그 의미가 파악되어야 할 것이다.
이하, 첨부한 도면에 도시된 바람직한 실시예들을 참조하여 본 발명의 기술적 구성을 상세하게 설명한다.
그러나, 본 발명은 여기서 설명되는 실시예에 한정되지 않고 다른 형태로 구체화될 수도 있다. 명세서 전체에 걸쳐 동일한 참조번호는 동일한 구성요소를 나타낸다.
본 발명의 일 실시예에 따른 영상 기반의 구조물 건전성 모니터링 방법은 카메라로 촬영된 구조물 영상을 컴퓨터가 입력받아 구조물의 진동 신호를 추출하고 이로부터 동특성을 추출 및 가시화하여 구조 건전성을 직관적으로 판단할 수 있게 모니터링 방법이다.
또한, 상기 컴퓨터에는 영상 기반의 모니터링 방법을 수행하기 위한 프로그램이 설치되며, 상기 컴퓨터는 일반적은 퍼스널 컴퓨터뿐만 아니라 임베디드 시스템, 스마트 기기 등을 포함하는 광의의 컴퓨팅 장치이다.
또한, 상기 프로그램은 별도로 기록 매체에 저장되어 제공될 수 있으며, 상기 기록매체는 본 발명을 위하여 특별히 설계되어 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야에서 통상의 지식을 가진 자에서 공지되어 사용 가능할 것일 수 있으며, 예를 들면, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD, DVD와 같은 광 기록 매체, 자기 및 광 기록을 겸할 수 있는 자기-광 기록 매체, 롬, 램, 플래시 메모리 등 단독 또는 조합에 의해 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치일 수 있다.
또한, 상기 프로그램은 프로그램 명령, 로컬 데이터 파일, 로컬 데이터 구조 등이 단독 또는 조합으로 구성된 프로그램일 수 있고, 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라, 인터프리터 등을 사용하여 컴퓨터에 의해 실행될 수 있는 고급 언어 코드로 짜여진 프로그램일 수 있다.
이하에서는 도 1 내지 도 8을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 기반의 구조물 건전성 모니터링 방법을 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 기반의 구조물 건전성 모니터링 방법의 순서도로 도 1을 참조하면 본 발명의 영상 기반의 구조물 건전성 모니터링 방법은 먼저, 촬영된 구조물 영상(이하, '입력 영상' 이라함)을 입력받는다(S1000).
다음, 상기 입력 영상으로부터 위상 이미지를 획득한다(S2000).
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 방향성 필터로부터 획득할 수 있는 이미지를 보여주는 도면으로, 상기 위상 이미지는 상기 입력 영상으로부터 방향성 필터를 이용하여 프레임별로 획득될 수 있다.
여기서, 상기 방향성 필터는 커널에 따라 수평, 수직, 대각선 등의 방향 성분에 대한 주파수에 영향을 주어 필터링을 수행하는 필터로서, 다양한 방향성 필터를 통해 상기 위상 이미지뿐만 아니라 강도 이미지가 추출될 수 있으며, 바람직하게는 Complex Steerable Pyramid 또는 Riesz Pyramid가 사용될 수 있다.
다음, 상기 위상 이미지를 획득한 이후에는 방향성 필터를 주기적으로 업데이트하는 작업을 수행될 수 있다(S3000).
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 방향성 필터를 주기적으로 업데이트하는 방법을 설명하기 위한 순서도로, 도 3을 참조하면, 상기 방향성 필터를 주기적으로 업데이트하는 작업은 불필요한 방향 성분의 필터링을 수행하지 않도록 하기 위한 것으로, 상세하게는 먼저, 상기 방향성 필터를 통해 설정된 제1 시간 동안에 해당되는 상기 입력 영상의 프레임별 각 방향 성분 값들을 수집한다(S3100).
다음, 수집된 방향 성분들로부터 주 방향 성분을 설정한다(S3200).
여기서, 상기 주 방향 성분은 구조물의 진동이 일어나는 주 방향을 의미하며, 상기 주 방향 성분은 수집된 각 방향 성분들의 평균값을 계산한 후 계산된 각 방향 성분들의 평균값이 가장 큰 방향 성분일 수 있다.
다음, 상기 주 방향 성분과 이외의 방향 성분들의 비교를 통해 값 차이가 임계값 이상 차이나는 방향 성분들을 추출한다(S3300).
다음, 상기 방향성 필터가 설정된 제2 시간 동안 추출된 방향 성분들의 필터링을 수행하지 않도록 상기 방향성 필터를 업데이트한다(S3400).
이러한 작업을 주기적으로 수행하게 되며, 이를 통해, 불필요한 방향 성분의 필터 작업을 수행하지 않음으로써, 연산량을 줄여, 처리 속도를 향상 및 처리 시간을 최소화할 수 있다는 장점이 있다.
한편, 상기 방향성 필터를 통해 추출된 위상 이미지에는 잡음이 포함될 수 있으며 이로 인해 아래에서 설명할 위상차 신호를 생성 시 잘못된 데이터들이 포함되는 경우가 발생할 수 있다.
따라서, 상기 위상 이미지를 획득한 이후에 상기 위상 이미지에서 잡음을 제외한 신뢰성 있는 구조물의 픽셀 영역을 검출하기 위한 작업이 수행될 수 있다(S4000).
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 위상 이미지에서 ROI 설정 방법을 설명하기 위한 순서도로, 도 4를 참조하면 상기 구조물의 픽셀 영역을 검출하기 위해서는 먼저, 상기 방향성 필터를 통해 프레임별로 위상 이미지 뿐만 아니라 강도(Intensity) 이미지를 함께 추출한다(S4100).
다음, 프레임별 강도 이미지로부터 윤곽선 정보를 추출하고(S4200), 동일 프레임의 위상 이미지에서 상기 강도 이미지로부터 추출된 윤곽선 범위 내의 픽셀 좌표를 ROI로 설정한다(S4300).
또한, 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 이진화 이미지 및 에지 이미지를 보여주는 도면으로, 상기 강도 이미지로부터 윤곽선 정보를 추출하기 위해, 상기 강도 이미지를 이진화하거나, 소벨 알고리즘 등을 통해 에지 이미지를 생성하여 윤곽선 정보를 추출할 수 있다.
따라서, 상기 위상 이미지에서 구조물의 픽셀 영역만을 ROI로 설정하여 아래에서 설명할 위상차 신호를 생성하기 때문에 신호의 정확성과 신뢰성을 향상시킬 수 있다.
또한, 이외에도 상기 위상차 신호의 정확성과 신뢰성을 향상시키기 위해 상기 위상 이미지와 상기 이진화 이미지 또는 상기 에지 이미지에는 픽셀들 사이에 비워진 값들을 추정하여 채우는 선형 보간법, 다항식 보간법, 스플라인 보간법 등의 알고리즘이 수행될 수 있다.
다음, 상기 위상 이미지로부터 위상차 신호(이하, '제1 신호' 이라함)를 생성한다(S5000).
여기서, 상기 제1 신호는 첫 프레임의 위상 이미지를 기준 이미지로하고, 이후 프레임에 해당하는 위상 이미지를 상기 기준 이미지와 비교하여 나타난 픽셀 차이를 신호로 나타낸 것이다.
또한, 상기 제1 신호는 옵티컬 플로우(Optical Flow) 알고리즘을 기반으로 픽셀을 프레임별로 추적하여 추적된 픽셀의 위상차를 실제 구조물이 진동에 의해 변화한 거리의 단위(변위)로 나타내어 상기 제1 신호로 생성할 수 있다.
또한, 상기 제1 신호는 상기 위상 이미지에 복수의 영역으로 구분하고, 구분된 각 영역으로부터 각각의 제1 신호를 추출할 수 있으며, 이를 통해, 향후 구조물의 각 부위에 대한 세부적인 분석을 수행할 수 있다.
다음, 상기 제1 신호를 주파수 영역의 신호(이하, '제2 신호' 이라함)로 변환한다(S6000).
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 제1 신호가 제2 신호로 변환된 결과를 보여주는 그래프로, 상기 제1 신호는 시간 영역의 신호로써, 이를 주파수 영역의 제2 신호로 변환하면 상기 제1 신호로부터 위상,진폭, 및 여러 주파수 성분을 분리해내어 진동 신호를 생성할 수 있으며, 시간 영역에서의 원하지 않는 간섭 요인이나 잡음으로부터 영향을 받지 않고 원하는 신호를 파악할 수 있다.
또한, 상기 제1 신호를 주파수 영역의 제2 신호로 변환하기 위해 고속 푸리에 변환(FFT, Fast Fourier Transform) 알고리즘이 사용될 수 있다.
또한, 상기 제2 신호로 변환 후에는 잡음을 제거하기 위한 필터링 작업이 수행될 수 있다.
한편, 상기 제2 신호의 진폭은 그 크기가 미약하므로 이를 일정 배율로 증폭시킴으로써, 주파수 신호의 특성을 증가시켜 향후 진행될 분석에 용이하게 사용할 수 있도록 일정 배율로 신호를 증폭시키는 작업이 수행될 수 있다.
이때, 증폭된 상기 제2 신호는 아래에서 설명할 동특성 분석 및 가시화하는 작업이 바로 수행될 수 있으나, 역변환 과정을 거쳐 구조물의 움직임이 증폭된 위상 이미지(이하, '위상 증폭 이미지' 이라함)로 변환될 수 있으며, 상기 위상 이미지 대신 사전에 획득된 상기 위상 증폭 이미지를 이용하여 전술한 과정들을 통해 상기 제2 신호가 생성될 수 있다.
또한, 상기 역변환 과정을 위해서 상기 제2 신호에 역 고속 푸리에 변환(IFFT, Inverse Fast Fourier Transform)이 수행될 수 있다.
다음, 상기 제2 신호로부터 동특성을 분석하고 이를 가시화하여 출력한다(S7000).
상기 동특성은 신호의 고유 주파수, 감쇠비, 모드 형상 등을 의미하며, 공지된 다양한 기술에 의해 추출될 수 있다.
바람직하게는 상기 동특성을 분석하기 위해 모드 분석 또는 AR 모델 방법이 사용되거나 두 방법 모두가 사용될 수 있다.
또한, 상기 모드 분석, AR 모델 분석 결과를 표, 그림 등을 통해 가시화하여 출력할 수 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 정상적인 구조물의 모드 형상을 보여주는 도면, 도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 비정상적인 구조물의 모드 형상을 보여주는 도면으로, 예를 들면 상기 가시화는 상기 모드 분석을 통해 추출된 모드 형상을 구조물 영상에 출력하여 직관적으로 구조물의 건전성을 모니터링할 수 있도록 제공될 수 있다.
따라서, 본 발명의 영상 기반의 구조물 건전성 모니터링 방법에 따르면, 촬영된 구조물 영상으로부터 획득된 위상 이미지를 이용하여 진동 신호를 얻고 이를 가시화함으로써, 직관적인 구조물의 결함 유무와 위치를 판단하여 구조물의 건전성을 평가할 수 있으며, 위상 이미지를 생성할 때 사용하는 방향성 필터를 주기적으로 업데이트하여 필요한 방향 성분의 필터링을 수행함으로써,연산량을 줄여 처리 속도 향상 및 처리 시간을 최소화할 수 있다.
이상에서 살펴본 바와 같이 본 발명은 바람직한 실시예를 들어 도시하고 설명하였으나, 상기한 실시예에 한정되지 아니하며 본 발명의 정신을 벗어나지 않는 범위 내에서 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변경과 수정이 가능할 것이다.
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Claims (8)

  1. 촬영된 구조물 영상(이하, '입력 영상' 이라함)을 입력받는 단계;
    방향성 필터를 이용하여 상기 입력 영상으로부터 프레임별 위상(Phase) 이미지와 강도(Intensity) 이미지를 생성하는 단계;
    상기 강도 이미지를 기반으로 상기 위상 이미지에서 ROI를 설정하는 단계;
    상기 위상 이미지에서 ROI로 설정된 범위의 위상차 신호(이하, '제1 신호' 이라함)를 획득하는 단계;
    상기 제1 신호를 주파수 영역의 신호(이하, '제2 신호'이라함)로 변환하는 단계; 및
    상기 제2 신호로부터 동특성 정보를 추출하고 가시화하는 단계;를 포함하고
    상기 제1 신호를 추출하는 단계; 이후에,
    상기 방향성 필터를 주기적으로 업데이트하는 단계;를 더 포함하며,
    상기 방향성 필터를 주기적으로 업데이트하는 단계;는
    상기 방향성 필터로부터 설정된 제1 시간 동안에 해당되는 프레임들의 방향 성분들을 수집하는 단계;
    상기 방향 성분들로부터 주 방향 성분을 결정하는 단계; 및
    상기 주 방향 성분과 상기 각 방향 성분들을 비교하여 차이가 많은 방향 성분의 필터 수행을 설정된 제2 시간 동안 제외하도록 상기 방향성 필터를 업데이트하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 기반의 구조물 건전성 모니터링 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 가시화하는 단계; 이전에 상기 제2 신호를 일정 배율로 증폭시키는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 기반의 구조물 건전성 모니터링 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 가시화하는 단계는 모드 형상을 상기 입력 영상에 출력하는 것을 특징으로 하는 영상 기반의 구조물 건전성 모니터링 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 방향성 필터는 Complex Steerable Pyramid 또는 Riesz Pyramid인 것을 특징으로 하는 영상 기반의 구조물 건전성 모니터링 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 ROI를 설정하는 단계:는
    상기 강도 이미지로부터 상기 구조물의 윤곽선 정보를 획득하는 단계; 및
    상기 윤곽선 정보의 범위에 해당하는 상기 위상 이미지의 픽셀 좌표들을 ROI로 설정하는 단계;를 포함하고,
    상기 위상차 신호를 획득하는 단계;는 상기 위상 이미지에서 ROI로 설정된 픽셀 좌표들의 위상차 신호를 추출하는 것을 특징으로 하는 영상 기반의 구조물 건전성 모니터링 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 제1 신호를 획득하는 단계;는 상기 입력 영상으로부터 사전에 획득된 제2 신호를 일정 배율로 증폭하고 역변환하여 생성된 위상 이미지인 것을 특징으로 하는 영상 기반의 구조물 건전성 모니터링 방법.
  7. 컴퓨터와 결합하여 제 1 항 내지 제 6 항 중 어느 한 항의 영상 기반의 구조물 건전성 모니터링 방법을 수행하기 위한 기록 매체 저장된 구조 건전성 모니터링 프로그램.

  8. 삭제
KR1020200022745A 2020-02-25 2020-02-25 영상 기반의 구조물 건전성 모니터링 방법. KR102340286B1 (ko)

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KR102664936B1 (ko) 2024-03-29 2024-05-10 주식회사 세연아이앤씨 이미지 기반의 구조물 건전성 평가 방법 및 구조물 건전성 평가 프로그램
KR102670397B1 (ko) * 2021-12-29 2024-05-28 연세대학교 산학협력단 적외선 필터가 부착된 카메라를 이용한 건축물의 야간 변위 측정시스템 및 측정방법

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KR101284034B1 (ko) * 2013-03-20 2013-07-09 세안기술 주식회사 카메라 영상을 이용한 미세진동 측정방법

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