브레이드 매듭 기반 이미지 데이터셋 개발 및 열교환기 상태 확인 적용 연구

최, 영두¹ ; 김, 동진² ; 전, 민규³ ; 강, 동한⁴ ; 곽, 형민⁴ ; 조, 룸빈⁴ ; 허, 웅⁵ ; 김, 세라⁶^{, *}

1해군 소령/해군사관학교 기계시스템공학과 조교수
2한화시스템 해양시스템 3팀 전문연구원
3해군사관학교 기계시스템공학과 부교수
4해군사관학교 조선공학과 4학년 생도
5해군사관학교 전기전자공학과 4학년 생도
6해군사관학교 기초과학과 부교수

Development of a Braid-Knot-Based Image Dataset and Its Applications to Heat Exchanger Condition Monitoring

Youngdoo Choi¹ ; Dongjin Kim² ; Min-Gyu Jeon³ ; Donghan Kang⁴ ; Hyoungmin Kawk⁴ ; Rumbeen Cho⁴ ; Woong Heo⁵ ; Sera Kim⁶^{, *}

1LCDR, ROK Navy/Assistant professor, Dept. of Electronics and Control Engineering, Republic of Korea Naval Academy
2Chief engineer, Hanwha Naval System 3 Team/Naval R&D Center
3Associate professor, Dept. of Mechanical System Engineering, Republic of Korea Naval Academy
4Senior midshipman, Dept. of Naval Architecture and Ocean Engineering, Republic of Korea Naval Academy
5Senior midshipman, Dept. of Electronics and Control Engineering, Republic of Korea Naval Academy
6Associate professor, Dept. of Natural Science, Republic of Korea Naval Academy

Correspondence to: ^*Sera Kim Bldg. Sonwonil 516-ho, Naval Academy Republic of Korea, Jinhae-gu, Changwon-si, Gyeongsangnam-do, 51704, Republic of Korea Tel: +82-55-907-5234 E-mail: srkim85@gmail.com

초록

본 연구는 브레이드(매듭) 기반의 이미지 데이터셋(S3braidset)을 구축하고, 이를 활용한 열교환기 적외선(IR) 열영상 분석 가능성을 탐색한다. 총 21종의 브레이드 조합을 기반으로 1500장씩의 증강된 이미지를 생성하였으며, Canny 엣지 검출 기반 전처리와 CNN 기반 학습 모델을 통해 분류 성능을 실험하였다. 특히, 유체 흐름의 시각적 패턴이 브레이드 구조와 유사하다는 점에 착안하여, 해당 데이터셋이 유체 기반 설비의 정체 영역 또는 비정상 흐름 감지에 응용 가능함을 제안한다. 열교환기의 IR 열영상을 분할 및 분석한 결과, S3braidset을 활용한 위상적 이상 패턴 식별이 정량적 진단 도구로서 유의미함을 보였다. 이 데이터셋은 향후 상태기반정비(CBM) 시스템에 통합되어 열 영상 기반 이상 진단의 정확도 향상에 기여할 수 있다.

Abstract

This paper introduces S3braidset, a braid–knot-based image dataset, and explores its use in infrared (IR) thermal image analysis for monitoring heat exchanger conditions. Using 21 braid configurations, we generated 1,500 augmented images per class with geometric transformations and Canny edge-based preprocessing, and trained a CNN to classify the patterns. Motivated by the visual similarity between fluid-flow structures and braided forms, we apply the dataset to detect stagnation zones and flow irregularities in fluid-related equipment. Experiments on segmented heat-exchanger IR images show that S3braidset can identify topological anomalies, providing a quantitative and interpretable basis for thermal diagnostics. The dataset is promising for integration into condition-based maintenance (CBM) systems to improve the accuracy and explainability of thermal anomaly detection.

Keywords:

Braid Image, Knot-Based Dataset, Thermal Image Analysis, Fluid Flow Visualization, CBM, Condition-Based Maintenance

키워드:

브레이드 이미지, 매듭 기반 데이터셋, 열영상 분석, 유체 흐름 시각화, 상태기반정비

Acknowledgments

이 논문은 2025년 한화시스템(주)의 재원을 지원 받아 수행된 연구임.

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