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저자정보
이규범 (한국과학기술연합대학원대학교) 신휴성 (한국건설기술연구원) 김승현 (한국건설기술연구원) 하대목 (서울과학기술대학교) 최이수 (한양대학교)
저널정보
한국암반공학회 터널과 지하공간 터널과 지하공간 제29권 제6호(통권 제143호)
발행연도
2019.12
수록면
508 - 522 (15page)

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비탈면의 붕괴로 인해 재산피해뿐만 아니라 인명피해 또한 발생할 수 있으므로 안정성 평가를 통해 비탈면의 붕괴여부 예측 및 보강을 진행해야 한다. 본 논문은 비탈면 영상에서 암반 절리군, 암반 단층, 토양, 비탈면 누수영역 등 비탈면 붕괴와 관련하여 특성화 시킬 수 있는 지반 영역들을 정의하고 이를 딥러닝 기법을 통해 자동으로 분류해 낼 수 있는 방법에 대해 고찰하였다. 이에 따라 딥러닝 객체 영역분할(Instance segmentation) 네트워크를 활용하여 영상에 보여지는 다른 특성을 갖는 지반영역의 정확한 형상을 인식하고 자동 분할 할 수 있음을 보였으며, 향후 비탈면 안정성 평가를 위해 시행되는 비탈면 매핑 작업을 지원하고, 비탈면 보강 대책 등 의사결정에 필요한 비탈면의 지반특성 정보를 자동으로 산출할 수 있는 가능성을 보였다.
#Instance segmentation #Deep learning #Slope failure image #Ground characteristics of Slope #딥러닝 #비탈면 붕괴영상 #비탈면 지반특성

목차

ABSTRACT
초록
1. 서론
2. 딥러닝 자동 영역 분류 기법(Deep learning instance segmentation network)
3. 비탈면 영상 자료 수집 및 학습 데이터셋 제작
4. 딥러닝 학습
5. 딥러닝 학습결과 분석
6. 결론
REFERENCES

참고문헌 (20)

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Brooks, J. / COCO Annotator google schola He, K. / 2017 / Mask r-cnn / Proceedings of the IEEE international conference on computer vision :2961~2969 google schola He, K. / 2016 / Deep residual learning for image recognition / Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition :770~778 google schola Ioffe, S. / 2015 / Batch normalization : Accelerating deep network training by reducing internal covariate shift / arXiv preprint arXiv:1502.03167 google schola Kim, J., H. / 2001 / 암반 비탈면 영상을 이용한 절리의 방향성 해석 / 한국암반공학회 학술대회 및 세미나 자료집 :59~68 google schola

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