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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
김수민 (이포즌) 손정모 (이포즌) 김도수 (이포즌)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 2021년 한국컴퓨터정보학회 동계학술대회 논문집 제29권 제1호
발행연도
2021.1
수록면
65 - 68 (4page)

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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 Dilated U-Net 기반의 이미지 복원기법을 통해 콘크리트 균열 추출 성능 개선 방안을 제안한다. 콘크리트 균열은 구조물의 미관상의 문제뿐 아니라 추후 큰 안전사고의 원인이 될 수 있어 초기대응이 중요하다. 현재는 점검자가 직접 육안으로 검사하는 외관 검사법이 주로 사용되고 있지만, 이는 정확성 및 비용, 시간, 그리고 안전성 면에서 한계를 갖고 있다. 이에 콘크리트 구조물 표면에 대해 획득한 영상 처리기법을 사용한 검사 방식 도입의 관심이 늘어나고 있다. 또한, 딥러닝 기술의 발달로 딥러닝을 적용한 영상처리의 연구 역시 활발하게 진행되고 있다. 본 연구는 콘크리트 균열 추개선출 성능 개선을 위해 Dilated U-Net기반의 이미지 복원기법을 적용하는 방안을 제안하였고 성능 검증 결과, 기존 U-Net 기반의 정확도가 98.78%, 조화평균 82.67%였던 것에 비해 정확도 99.199%, 조화평균 88.722%로 성능이 되었음을 확인하였다.
#딥러닝(Deep Learning) #균열 검출(Crack Detection) #이상 탐지(Anomaly Detection) #Dilated U-Net

목차

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

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