Acknowledgement
This research was supported by Regional Headquaters KEPCO Incheon.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference (한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집)
- 2022.01a
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- Pages.3-5
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- 2022
Anomaly Detection using VGGNet for safety inspection of OPGW
광섬유 복합가공 지선(OPGW) 설비 안전점검을 위한 VGGNet 기반의 이상 탐지
- Kang, Gun-Ha (Epozen's research institute) ;
- Sohn, Jung-Mo (Epozen's research institute) ;
- Son, Do-Hyun (Regional Headquaters KEPCO Incheon Transmission & Substation Department Electronic Control Team) ;
- Han, Jeong-Ho (Regional Headquaters KEPCO Incheon Transmission & Substation Department Electronic Control Team)
- 강건하 ((주)이포즌 기업부설연구소) ;
- 손정모 ((주)이포즌 기업부설연구소) ;
- 손도현 (한국전력공사 인천본부 전력관리처 전자제어부) ;
- 한정호 (한국전력공사 인천본부 전력관리처 전자제어부)
- Published : 2022.01.12
Abstract
본 연구는 VGGNet을 사용하여 광섬유 복합가공 지선 설비의 양/불량 판별을 수행한다. 광섬유 복합가공 지선이란, 전력선의 보호 및 전력 시설 간 통신을 담당하는 중요 설비로 고장 발생 전, 결함의 조기 발견 및 유지 관리가 중요하다. 현재 한국전력공사에서는 드론에서 촬영된 영상을 점검원이 이상 여부를 점검하는 방식이 주로 사용되고 있으나 이는 점검원의 숙련도, 경험에 따른 정확성 및 비용과 시간 측면에서 한계를 지니고 있다. 본 연구는 드론에서 촬영된 영상으로 VGGNet 기반의 양/불량 판정을 수행했다. 그 결과, 정확도 약 95.15%, 정밀도 약 96%, 재현율 약 95%, f1 score 약 95%의 성능을 확인하였다. 결과 확인 방법으로는 설명 가능한 인공지능(XAI) 알고리즘 중 하나인 Grad-CAM을 적용하였다. 이러한 광섬유 복합가공 지선 설비의 양/불량 판별은 점검원의 단순 작업에 대한 비용 및 점검 시간을 줄이며, 부가가치가 높은 업무에 집중할 수 있게 해준다. 또한, 고장 결함 발견에 있어서 객관적인 점검을 수행하기 때문에 일정한 점검 품질을 유지한다는 점에서 적용 가치가 있다.
Keywords