This study presents the estimation of crack depth by analyzing temperatures extracted from thermal images and environmental parameters such as air temperature, air humidity, illumination. The statistics of all acquired features and the correlation coefficient among thermal images and environmental parameters are presented. The concrete crack depths were predicted by four different machine learning models: Multi-Layer Perceptron (MLP), Random Forest (RF), Gradient Boosting (GB), and AdaBoost (AB). The machine learning algorithms are validated by the coefficient of determination, accuracy, and Mean Absolute Percentage Error (MAPE). The AB model had a great performance among the four models due to the non-linearity of features and weak learner aggregation with weights on misclassified data. The maximum depth 11 of the base estimator in the AB model is efficient with high performance with 97.6% of accuracy and 0.07% of MAPE. Feature importances, permutation importance, and partial dependence are analyzed in the AB model. The results show that the marginal effect of air humidity, crack depth, and crack temperature in order is higher than that of the others.

Crack in concrete surfaces is one of the earliest signs of decomposition of the essential structure and constant exposure will cause serious damage to the structure and environment. In most of the safety assessment and fracture mechanic applications proposed that these cracks and defects eventually will grow and will have potential lead to in-service failure. Crack in concrete surfaces is one of the earliest signs of decomposition of the essential structure and constant exposure will cause serious damage to the structure and environment. Currently, non-destructive methods are getting popular in the field of inspecting defects in structure and one of them in trends is that using the thermographic image to detect hidden effects. However, the accuracy of the thermal camera, also called resolution, is highly dependent on camera variables such as lens, detector, sensitivity etc. Also, the most important question that needs to be answered for this research is what happens to the image in fog, rain or other climatic conditions where the camera detects crack which exceptionally smaller than most thermographic applications detects. This paper investigates the accuracy of thermal images obtained by the thermal camera under various weather condition and aims at providing information about optimum choice of environmental condition where the more favorable thermal images can be obtained and increase survey reliability and accuracy of the analysis.

Since the expectations and demand for higher ride comfort of the customers (driver and passengers) have been dramatically increased, new vehicle model launched on the market have not only better performance and design-wise appealing, but also ride comfort has to be increasingly better than its predecessor. Automotive manufactures have focused on the increasing human thermal comfort. To achieve a high thermal comfort, most manufacturers provide a system for their cars to ensure ventilation, heating and cooling air in the passenger compartment. As results, the influence of the seats and situations in the thermal human comfort are considered. And, the temperature distribution pattern on the human face is acquired at natural condition, both warm condition on which seat is managed around 30℃ and hot condition on which seat is managed around 50℃.

IR camera has been used widely for the temperature measurement and fault detection of the moving bodies and rotating bodies. The high-speed performance of the IR camera and a reliable thermal analysis method are required for the condition monitoring of the railway vehicle running at high speed. The effective fault detection method using a thermal image analysis could make a real time monitoring of the high speed train possible. Therefore the investigation of the performance of the thermal image analysis method was performed to find the effective thermal image data analysis method. The results suggested that the comparison of the characteristics of the temperatures obtained at different conditions and a continuous temperature subtraction method could be used as a useful analysis method for detecting abnormal temperature condition and histogram equalization could also help to enhance the fault detectability by increasing the contrast of the thermal image

현재 정부에서는 폐자원 에너지의 회수･사용을 촉진하기 위해 정책적인 움직임을 보이고 있다. 폐기물 소각시설의 소각열에너지 회수･사용률 산정방법이 2015년에 확정되었고, 이를 반영한 자원순환기본법이 2018년 1월 1일부터 시행될 계획이다. 이에 따라, 국내 폐기물 소각시설의 에너지 회수･사용률을 증가시키기 위해 열에너지 회수를 통한 전기나 열원 생산의 효율을 측정하고 평가하는 것이 필요하다. 폐기물 소각시설 공정에서의 방열손실은 열에너지 회수의 효율을 저하시키는 원인 중 한가지이다. 이를 평가하기 위하여 소각시설의 벽면온도를 측정하여야 하며, 현재의 소각시설 벽면 온도 측정 방법은 환경부 고시 ‘폐기물 처리시설의 세부검사방법에 관한 규정’의 별표1 ‘폐기물 소각시설의 세부 검사방법’에 따른 지점측정 방식이다. 하지만 지점측정 방식의 온도 측정은 접촉식 온도계를 이용한 측정법으로, 대상의 접촉 지점에 따라 온도가 다르게 측정될 수 있으며 대상 시설의 평균 표면온도를 정확하게 측정하는 것에 한계를 가진다. 적외선 열화상 카메라는 대상의 넓은 면적을 동시에 촬영하여 온도를 측정하는 방식으로, 시설의 평균 표면온도를 비교적 정확하게 측정할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 실제 가동 중인 폐기물 소각시설의 벽면 온도를 비접촉 온도 측정 방식의 적외선 열화상 카메라를 이용하여 측정하고, 기존에 수행되었던 연구를 통해 정립된 방열손실 산정식을 이용하여 방열손실을 계산하였다. 또한 폐기물의 소각 온도, 소각 용량, 소각로 표면적 크기 등 여러 가지 요인에 의한 방열손실을 고려하기 위하여 소각시설의 입열과 출열 항목을 측정하여 투입된 에너지 대비 손실량인 방열손실률을 산정하여 평가하였다.

Recently, domestic waste policy has focused on resource circulation. In accordance with Article 3, Paragraph 2 of the “Enforcement Rules of Wastes Control Act”, which is targeted at waste incineration facilities, we established and announced methods for calculating the recovery and utilization rates of incineration-sourced heat in 2015. The lower heating value is important to energy recovery and utilization rate calculations. Hence, the lower heating values of the waste incineration facilities were estimated using the thermal method from KS B 6205. Heat loss decreases the heat recovery efficiency, and should be measured and evaluated. The surface temperatures of the incinerator and boiler are required to determine heat loss. Presently, the contact point temperature method is used to measure the surface temperature. It is difficult to apply this method to the average surface temperature of an incineration facility. In this study, 20 Korean waste incineration facilities were selected for heat loss estimates based on waste incineration temperature, incinerator type, and incineration capacity. Infrared thermal cameras were used to measure the surface temperatures of the waste incineration facilities.

‘전국 폐기물 발생 및 처리현황’(환경부, 2014)에 따르면, 국내의 전국 폐기물 총 발생량은 매년 증가하는 추세이다. 건설 폐기물을 포함한 ‘14년도 총 폐기물 발생량은 388,486톤/일에 달하며, 지정폐기물을 포함하면 폐기물 발생량은 더 증가한다. 이렇게 발생한 폐기물은 매립, 소각, 재활용, 해역배출로 처리되었다. 하지만 국내의 육상 폐기물 해역배출은 런던협약에 ‘16년부터는 전면 금지되었으며, 매립과 재활용을 통한 폐기물의 처리는 한계가 있다. 지속적으로 발생량이 증가하는 폐기물의 처리와 지정폐기물, 재활용 금지 및 제한대상 폐기물을 처리하기 위하여 폐기물의 소각처리가 필수적으로 요구된다. 국내에서는 정책적으로 폐기물 소각시설의 폐자원에너지 회수와 사용에 대해 집중하고 있으며, 2015년에 폐기물 소각시설의 소각열에너지 회수･사용률 산정방법을 확정하여 2018년 1월 1일부터 자원순환기본법을 통해 시행할 것을 예고하였다. 사업장폐기물 소각시설의 소각열에너지 회수･사용률 산정방법에 따르면 열정산법을 이용해 입열과 출열을 산출하여 소각시설의 효율을 계산한다. 소각로의 방열손실은 에너지의 회수 효율을 낮추는 출열 항목 중 한가지로 각 시설마다 측정하여 평가되어야 한다. 현재 방열손실 평가를 위한 소각로의 벽면 온도 측정은 지점측정법을 이용하여 실측되고 있다. 하지만 접촉식 온도 측정은 대상의 접촉 지점마다 온도가 다르게 측정 될 수 있으므로 대상 시설의 평균 표면온도를 정확하게 측정하는 것이 어렵다. 비접촉 방식으로 온도를 측정하는 적외선 열화상 카메라는 넓은 면적의 온도를 동시에 측정 가능하며 대상 시설의 평균 온도를 비교적 정확하게 측정 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 폐기물 소각시설의 출열 항목 중 방열손실의 측정 및 평가를 위해 적외선 열화상 카메라를 이용하였으며, 소각로 표면 온도 측정방법과 소각시설의 방열손실 산정 방법을 정립하였다.

Deterioration of insulation and retrofitting existing buildings to make the data necessary for the insulation of the survey should precede. Measuring infrared (IR systems) using insulation on-site apartment Segmental analysis of the structure is to evaluate the let part. Temperature and temperature gradient by the degradation of the insulation of apartment structures can be evaluated.

본 논문에서는 비접촉 손상검출기법으로 관심의 대상이 되고 있는 열화상 기법의 기본 원리, 활용 예, 제한 사항 등을 국내외 주요 연구성과를 분석하고 정리하였다. 콘크리트 구조물의 내부 결함 진단, 내부 철근 부식 측정과 콘크리트 구조물 표면과 섬유 보강 시트 사이의 비부착 검출, 포장도로의 표면 결함 검출, 오래된 건물의 표면 누수 측정, 철도 트랙 자갈의 상태 측정 등을 최근 연구결과 중심으로 광범위하게 검토하였고 최근에 보고된 실험결과도 제시하였다. 검토 결과, 열화상 기법은 광범위한 형태의 토목 구조물의 넓은 표면을 빠르게 정성적으로 검사할 수 있는 장점을 가지고 있는 것으로 확인되었다. 반면, 정량적 기법은 주변 온도 등 환경 요인에 민감하게 영향을 받는 것으로 판단되었으며, 다른 정밀계측장비와 혼용시 좋은 성과를 기대할 수 있을 것으로 예측된다.