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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
심승보 (한국건설기술연구원)
저널정보
한국ITS학회 한국ITS학회 논문지 한국ITS학회 논문지 제21권 제5호
발행연도
2022.10
수록면
171 - 182 (12page)

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구조물을 안전하게 관리하기 위해서는 우선적으로 건전한 유지가 전제되어야 한다. 이 같은구조물의 건전성을 결정하는 요인 중에서 가장 대표적인 예로는 균열을 들 수 있다. 여러 가지원인에 의해 발생하는 균열은 다양한 종류와 형태로 구조물에 손상을 입힌다. 무엇보다 이러한 균열이 방치될 경우 위험도가 증가하여 안전사고로 이어질 수 있다. 이러한 문제점을 경감하기 위하여 최근 들어 딥러닝과 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 손상을 점검하는 방법들이 소개되고 있다. 이 같은 방법들은 대체로 충분한 양의 학습 데이터가 필요한 것이 사실이다. 하지만, 학습을 위한 영상 데이터의 충분한 확보가 어렵다는 점은 딥러닝 균열 탐지 알고리즘의성능에 부정적인 영향을 미친다. 따라서 본 논문에서는 이에 대한 문제의식을 바탕으로 영상변환 기법을 활용하여 균열 영상 데이터를 증강하는 방법을 제시했다. 이는 아스팔트 균열 영상을 콘크리트 균열 영상으로 변환하거나 혹은 이와 반대로 콘크리트 균열 영상을 아스팔트균열 영상으로 변환하여 딥러닝 신경망 모델을 학습하기 위한 영상 데이터를 확보하는 방법이다. 이를 통해 학습 데이터의 다양성을 향상시켜 강건한 균열 탐지 알고리즘 개발에 기여할수 있기를 기대한다.
#순환 생성적 적대 신경망 #영상 변환 #데이터 증강 #아스팔트 균열 #콘크리트 균열 #CycleGAN #Image translation #Data augmentation #Asphalt crack #Concrete crack

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