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대상물의 변형을 해석하기 위한 데이터 분석 시스템에 의해 수행되는 적응적 서브셋 크기를 이용한 디지털 이미지 상관 해석 방법에 있어서,a) 스페클 패턴(speckle pattern)이 형성된 대상물의 표면에서 기설정된 시간 간격으로 하나 이상의 기준 이미지를 획득하고, 상기 기준 이미지들을 이용하여 중복없이 2장의 이미지를 선택하는 경우의 수를 산출하고, 상기 2장의 이미지 중 어느 하나의 기준 이미지 상에 설정된 관심 영역에 기설정된 간격으로 씨드 포인트(Seed point)를 설정하고, 각 씨드 포인트를 중심으로 기설정된 크기의 기준 서브셋(Subset)을 설정하는 단계;b) 대상 이미지의 관심 영역을 상기 기준 서브셋에 대응되는 대상 서브셋으로 분할하고, 상기 대상 서브셋과 상기 기준 서브셋과의 서브셋 매칭 알고리즘을 수행하여 매칭된 서브셋과 기준 서브셋 간의 매칭 거리를 계산하고, 상기 매칭 거리가 수렴하는 시점의 컨버징 사이즈를 각 씨드 포인트별로 반복적으로 결정하여 컨버전스 맵(Convergence map)을 생성하는 단계; c) 상기 산출된 경우의 수에 따라 다수의 컨버전스 맵을 산출하고, 상기 산출된 컨버전스 맵에 대해 각 씨드 포인트 별 컨버징 사이즈의 평균에 표준 편차를 더하여 적응적 서브셋 크기를 결정하는 단계; 및 d) 상기 적응적 서브셋 크기를 이용하여 상기 기준 이미지와 대상 이미지간의 디지털 이미지 상관(Digital Image Correlation, DIC) 해석을 수행하여 대상물의 변형으로 인해 발생한 서브셋의 변위를 추적하는 단계를 포함하되,상기 서브셋 매칭 알고리즘은, 상기 기준 서브셋의 크기를 단계적으로 증가시키면서 상기 기준 서브셋과 대상 이미지 간의 상호 상관성을 계산하여 상관 계수로 표현하고, 최대 상관 계수를 가지는 픽셀의 위치가 상기 기준 서브셋과 매칭되는 대상 서브셋의 위치로 판단하는 것인, 적응적 서브셋 크기를 이용한 디지털 이미지 상관 해석 방법
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제 1 항에 있어서,상기 기준 서브셋(Si)은 하기 수학식 1에 의해 크기를 결정하고, 상기 씨드 포인트 간의 간격은 상기 기준 서브셋 크기의 최소값보다 작게 설정되는 것인, 적응적 서브셋 크기를 이용한 디지털 이미지 상관 해석 방법
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제 1 항에 있어서,상기 서브셋 매칭 알고리즘은, 하기 수학식 2로 표현되는 정규 상호 상관(Normalized Cross Correlation, NCC) 알고리즘을 사용하여 상관 계수(CNCC)를 산출하는 것인, 적응적 서브셋 크기를 이용한 디지털 이미지 상관 해석 방법
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제 3 항에 있어서,상기 서브셋 매칭 알고리즘은,상기 기준 서브셋의 크기를 단계적으로 증가시키면서 상기 NCC 알고리즘을 수행하는 반복적인 연산 과정을 통해 상기 최대 상관 계수를 가지는 픽셀의 위치가 일정하면 상기 매칭 거리가 수렴하게 되어 적응적 서브셋의 컨버징 사이즈로 결정하는 것인, 적응적 서브셋 크기를 이용한 디지털 이미지 상관 해석 방법
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제 1 항에 있어서,상기 매칭 거리(Di)는 하기 수학식 3에 의해 계산되는 것인, 적응적 서브셋 크기를 이용한 디지털 이미지 상관 해석 방법
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제 5 항에 있어서,상기 서브셋 매칭 알고리즘은,상기 매칭 거리(Di)의 기울기가 '0'이 되는 시작 지점을 기준으로 컨버징 사이즈를 결정하고, 각 씨드 포인트마다 매칭 거리에 기초하여 컨버징 사이즈를 결정하여 상기 컨버전스 맵을 산출하는 것인, 디지털 이미지 상관 분 석 방법
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대상물의 변형을 해석하기 위한 데이터 분석 시스템에 있어서,대상물의 관심 영역(Region Of Interest, ROI) 내 모든 영역에 대하여 위치마다 적응적 서브셋 크기를 이용한 디지털 이미지 상관 해석 방법을 수행하기 위한 프로그램이 기록된 메모리; 및상기 프로그램을 실행하기 위한 프로세서를 포함하며,상기 프로세서는, 상기 프로그램의 실행에 의해,스페클 패턴(speckle pattern)이 형성된 대상물의 표면에서 기설정된 시간 간격으로 하나 이상의 기준 이미지를 획득하고, 상기 기준 이미지들을 이용하여 중복없이 2장의 이미지를 선택하는 경우의 수를 산출하고, 상기 2장의 이미지 중 어느 하나의 기준 이미지 상에 설정된 관심 영역에 기설정된 간격으로 씨드 포인트(Seed point)를 설정하고, 각 씨드 포인트를 중심으로 기설정된 크기의 기준 서브셋(Subset)을 설정하고, 대상 이미지의 관심 영역을 상기 기준 서브셋에 대응되는 대상 서브셋으로 분할하고, 상기 대상 서브셋과 상기 기준 서브셋과의 서브셋 매칭 알고리즘을 수행하여 매칭된 서브셋과 기준 서브셋 간의 매칭 거리를 계산하고, 상기 매칭 거리가 수렴하는 시점의 컨버징 사이즈를 각 씨드 포인트별로 반복적으로 결정하여 컨버전스 맵(Convergence map)을 생성하고, 상기 산출된 경우의 수에 따라 다수의 컨버전스 맵을 산출하고, 상기 산출된 컨버전스 맵에 대해 각 씨드 포인트 별 컨버징 사이즈의 평균에 표준 편차를 더하여 적응적 서브셋 크기를 결정하고, 상기 적응적 서브셋 크기를 이용하여 상기 기준 이미지와 대상 이미지간의 디지털 이미지 상관(Digital Image Correlation, DIC) 해석을 수행하여 대상물의 변형으로 인해 발생한 서브셋의 변위를 추적하되,상기 서브셋 매칭 알고리즘은, 상기 기준 서브셋의 크기를 단계적으로 증가시키면서 상기 기준 서브셋과 대상 이미지 간의 상호 상관성을 계산하여 상관 계수로 표현하고, 최대 상관 계수를 가지는 픽셀의 위치가 상기 기준 서브셋과 매칭되는 대상 서브셋의 위치로 판단하는 것인, 데이터 분석 시스템
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제 1 항에 따른 적응적 서브셋 크기를 이용한 디지털 이미지 상관 해석 방법을 수행하는 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독가능 기록매체
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