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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김수민 (Epozen’s research institute) 손정모 (Epozen’s research institute) 김도수 (Epozen’s research institute)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제25권 제10호(통권 제199호)
발행연도
2020.10
수록면
35 - 42 (8page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

Dilated U-Net에 기반한 이미지 복원 기법을 이용한 콘크리트 균열 탐지 개선 방안
김수민 ,  손정모 ,  김도수 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 2021.01 학술대회자료

2020

U-Net에 기반한 이미지 복원 기법을 이용한 콘크리트 균열 탐지 방안
김수민 ,  손정모 ,  김도수 한국컴퓨터정보학회논문지 2020.10 학술저널

초록· 키워드

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본 연구에서는 비지도 이상 탐지 방법을 변형한 U-Net 기반의 이미지 복원 기법을 통해 한정적인 데이터를 활용한 균열 탐지 방안을 제안한다. 콘크리트 균열은 다양한 원인으로 인해 발생하며, 장기적으로 구조물의 심각한 손상을 초래할 수 있는 요소이다. 일반적으로 균열 조사는 검사원의 육안으로 판단하는 외관 검사법을 사용하는데, 이는 판단에 객관성이 떨어지며 인적 오류 발생 가능성이 크다. 따라서 객관적이고 정확한 이미지 분석 처리를 통한 방법이 요구된다. 최근에는 균열을 신속하고 정밀하게 탐지할 수 있도록 딥러닝을 활용한 기술들이 연구되고 있다. 하지만 일반적인 균열자료에 비해 점검 대상물에 대한 데이터는 한정적이므로 이를 활용한 기존 균열 탐지 모델의 성능은 제한적인 경우가 많다. 따라서 본 연구에서는 비지도 이상 탐지 방법을 사용해 점검 대상물에 대한 데이터를 증강하여 해당 데이터를 사용하여 학습한 결과, 정확도 98.78%, 조화평균(F1_Score) 82.67%의 성능을 확인하였다.
#Deep Learning #Concrete Crack #Crack Detection #Anomaly Detection #U-Net #Unsupervised Learning #딥러닝 #콘크리트 균열 #균열 검출 #이상 탐지 #비지도 학습

목차

[Abstract]
[요약]
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Preliminaries
Ⅲ. The Proposed Scheme
Ⅳ. Conclusions
REFERENCES

참고문헌 (12)

참고문헌 신청
Ministry of Land, Infrastructure and Transport / 2019 / Detailed instructions for the safety and maintenance of facilities google schola 김아람 / 2018 / 딥러닝과 영상처리기법을 이용한 콘크리트 지반 구조물 균열 탐지 / 한국지반공학회논문집 34(12):145~154 dbpia Jung, Seo-Young / 2019 / A Proposal of Automatic Condition Evaluation Process based on Unsupervised Learning / Proceedings of KICEM Annual Conference :79~80 google schola Lee Hoseong / Anomaly Detection Overview google schola Oh Miae / 2018 / Study on anomaly detection based on Machine Learning google schola

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