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중부대학교(총장 이정열) 스마트모빌리티공학전공 이흥식 교수의 ‘Mask R-CNN-Based Stone Detection and Segmentation for Underground Pipeline Exploration Robots’ 연구 결과가 공학분야 최상위 25% 이내로 등급되어지는 SCI급 국제저널인 ‘Applied Sciences’에 게재되었다. 이번에 게재된 논문의 연구는 지중 매설관의 정확한 위치정보 및 지하 매설관 내부의 정확한 탐사 결과를 확보하기 위해 인공지능 기술을 적용한 지중매설물 측정용 자율주행 소형 모빌리티 로봇을 개발한 결과물로서, 와이파이나 GPS 등의 통신이 적용되지 못하는 지하 매설물의 탐사 적용에 중요한 연구결과로 평가되었다.

이 연구에는 정확한 지하 매설물의 식별을 위해 Mask R-CNN을 적용하였으며, 개발된 자율주행 소형 모빌리티 로봇과 분할된 매설물 사이의 거리는 LiDAR 카메라에서 얻은 공간 정보를 사용하여 계산되었다. Mask R-CNN의 기반으로 ResNet101을 사용하였고, 학습시간을 단축하기 위해 전이학습을 활용하였다.

해당 연구의 결과는 소형화된 자율주행 지중매설 탐사 로봇의 사용화에 적용 가능할 것으로 평가되어졌으며, 사용화를 위한 후속 연구와 개발이 진행중이다.

현재 이흥식 교수는 지능형운송매체 연구실을 운영중이며 석박사 과정 학생들 및 연구교수님들과 함께 지능형 모빌리티 관련 구조 및 센서 연구를 진행하고 있다.

Fig. 1 Framework of the Mask R-CNN based stone segmentation and distance measurement

Fig. 2 Measurement data. (a) Showing four stones and their distances inside the pipeʹspace; (b) Showing six stones and their distances inside the pipeʹs hollow space; (c) Showing stones and their distances inside the pipeʹs hollow space; (d) Showing three stones and their inside the pipeʹs hollow space; (e) Displaying six stones and their distances in a pipe filled with sand; (f) Displaying eight stones and their distances in a pipe partially filled sand.

Fig. 3 Stone segmentation and distance measurement system interface.