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Material analysis technology based on terahertz imaging using deep learning = 딥러닝을 이용한 테라헤르츠 이미징 기반의 물질 분석 기술
서명 / 저자 Material analysis technology based on terahertz imaging using deep learning = 딥러닝을 이용한 테라헤르츠 이미징 기반의 물질 분석 기술 / Ryu, Wonjong.
저자명 Ryu, Wonjong ; 류원종
발행사항 [대전 : 한국과학기술원, 2018].
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8032969

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학술문화관(도서관)2층 패컬티라운지(학위논문)

MEE 18138

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초록정보

Security checks using terahertz waves are now being commercialized. Existing security checks that rely on Xrays can see only the shapes of objects, so it is necessary to open and check items if there are suspicious objects within. In this study, I develop a technique to figure out not only the shapes of objects but also their constituent materials by taking advantage of how the absorption spectrum of the terahertz wave differs from material to material. To do this, I obtain multi-channel terahertz images with various frequency terahertz waves and analyze the constituent materials by changing the transmittance of terahertz waves. Deep learning is applied here to process a large amount of calculations in a short time and determine the type of constituent material. The 2D convolutional neural network, which is commonly used in image classification, is judged only by the shape of an object. However, in this study, a 3D convolutional neural network is used to scan the z-axis and identify the characteristics of the absorption spectrum reflected in terahertz images. This allows us to accurately judge objects that were previously difficult to judge by their shapes alone in security checks based on material information, and therefore this technology is expected to lead to a breakthrough in the field of security checks.

테라헤르츠파를 이용한 보안 검사가 상용화되고 있다. X-ray를 이용한 기존의 보안 검사는 물체의 겉모양만 알 수 있으므로 생김새만으로 알 수 없는 물체가 있으면 직접 꺼내서 확인해야 한다. 본 연구에서는 테라헤르츠파의 흡수 스펙트럼이 물질마다 다르다는 특성을 이용해 물체의 생김새뿐만 아니라 구성 물질까지 파악하는 기술을 개발한다. 이를 위해 다양한 주파수의 테라헤르츠파로 복수의 테라헤르츠 이미지를 얻고, 여기서 나타나는 테라헤르츠파의 투과도 변화로 구성 물질을 분석한다. 여기서 딥러닝을 적용하여 빠른 시간에 많은 양의 계산을 처리하고 구성 물질의 종류를 판단한다. 이미지 분류에 보편적으로 사용되는 2D 합성곱 신경망이 물체의 모양만으로 판단한다면, Z축까지 탐색하는 3D 합성곱 신경망을 도입하여 테라헤르츠 이미지에 반영된 흡수 스펙트럼의 특징을 파악한다. 이로써 보안 검색에서 생김새만으로 판단하기 어려웠던 물체들을 물질 정보를 기반으로 물체의 종류까지 정확하게 판단할 수 있으며, 이는 보안 검색 분야에 획기적인 발전을 이끌 것으로 기대된다.

서지기타정보

서지기타정보
청구기호 {MEE 18138
형태사항 v, 29 p. : 삽도 ; 30 cm
언어 영어
일반주기 저자명의 한글표기 : 류원종
지도교수의 영문표기 : Won, Yong hyub
지도교수의 한글표기 : 원용협
학위논문 학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 전기및전자공학부,
서지주기 References : p. 27
주제 terahertz imaging
deep learning
3D convolutional neural network
material analysis technology
transmittance spectrum
테라헤르츠 이미징
딥러닝
3차원 합성곱 신경망
물질 분석 기술
흡수 스펙트럼
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