핵심 역량

– 인공지능: 영상처리, 데이터 분석 및 가시화, 최적화 기법 적용

• 용접부 형상 분석

• 객체탐지 및 변화탐지

• 최적화 기법을 적용한 실험 설계

– 소재분야 : 무기체계 및 산업에 적용 가능한 소재 개발

• 선각재 폭파변형시험 및 장갑판재 방탄성능 시험

• 용접부평가 : 용접공정별 최적 조건 도출 및 평가

– 재료시험: 기계적 물성 시험

• 시편가공 : 인장, 충격, CT, 피로, 파괴인성, 크립시험편 등 가공

• 미세조직 관찰

• 부식시험

• 부품 성능 평가

• 인장, 압축, 전단, 베어링, 굽힙시험, 고온, 저온 시험

• 피로시험, 고온피로시험, 극저온 피로시험, 부식환경하 피로균열성장시험, 파괴인성 등

소재 분야

인공지능 분야

연구 개발

인공지능 분야

영상 분석

용접부 형상 분석 (영상 분할 : Image Segmentation)

Segmentation(세분화)란 이미지에서 관심 객체를 픽셀 단위로 추출하는 것을 말한다.
관심 객체가 이미지 어디에 있는 위치뿐아니라 그 객체의 모양을 추출하고자 할 때 활용되는 방식이다.
적용 예시
- 용접부 영상 분석
  - 빨강 : 크랙
  - 파랑 : 용접부
  - 초록 : 용접 열 영향부

객체 탐지 (Object Detection)

객체 탐지 알고리즘은 이미지나 영상을 입력 받아 미리 학습된 모델과 비교하여 객체를 예측하고 그 결과를 경계 상자를 활용하여 표시.
객체 탐지 적용 분야
- 자율주행 자동차나 드론에서 객체를 탐지
- 제조업에서 로봇이 제품을 조립하거나 수리할 때 적합한 위치를 탐지
- 의료 분야에서 의료 영상 사진을 판독해서 종양이나 변이된 조직을 탐지
- 보안 산업에서 위협 징후를 탐지하거나 사람의 수를 계산할 때
- 산불 및 홍수 등 각종 재난 징후를 탐지

변화 탐지 (Change Detection)

과거부터 현재까지의 다중 시기의 지도, 각종 주제도 및 인공위성 영상을 사용하여 비교함으로써 변화 양상을 파악하는 방법이다.
변화 탐지 결과 예시
- T1 , T2 : 다중 시기 위성 영상
- GT : 변화 정답
- CD : 변화 탐지 결과

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