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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.10
- 수록면
- 13 - 19 (7page)
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아스팔트 포장의 균열은 날씨의 변화나 차량에 의한 충격으로 발생하며, 균열을 방치할 경우 포장 수명이 단축되고 각종 사고를 불러 일으킬 수 있다. 따라서 아스팔트 도로 포장의 균열을 빠르게 감지하여 보수조치를 취하기 위하여 이미지를 통해 균열을 자동으로 탐지하기 위한 연구들이 지속되어 왔다. 특히 최근들어 Convolutional Neural Network를 사용하여 아스팔트 도로 포장의 균열을 탐지하려는 모델들이 많이 연구되고 있으나, 고성능의 컴퓨팅 파워를 요구하기 때문에 실제 활용에는 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 모바일 기기에 적용 가능한 스몰 딥러닝 모델을 적용하여 아스팔트 도로 포장의 균열을 탐지하는 모델의 개발을 위한 프레임워크를 제안한다. 사례연구를 통해 제안한 스몰 딥러닝 모델은 일반적인 딥러닝 모델들과 비교 연구되었으며, 상대적으로 적은 파라미터를 가지는 모델임에도 일반적인 딥러닝 모델들과 유사한 성능을 보였다. 개발된 모델은 모바일 기기나 IoT에 임베디드 되어 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
목차
ABSTRACT
요지
1. 서론
2. 이론적 배경
3. 프레임워크
4. 실험
5. 결론
References
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
Cha, Y. J. / 2017 / Autonomous structural visual inspection using region-based deep learning for detecting multiple damage types / Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering 33(9):731~747
최승현 / 2018 / 딥러닝을 이용한 영상기반 아스팔트도로 균열상태 판정 / 한국도로학회논문집 20(5):75~83
Chun, P. J. / 2021 / Automatic detection of cracks in asphalt pavement using deep learning to overcome weaknesses in Images and GIS Visualization / Applied Sciences 11(3):892
Dorafshan, S. / 2018 / Comparison of deep convolutional neural networks and edge detectors for image-based crack detection in concrete / Construction and Building Materials 186:1031~1045
He, K. / 2016 / Deep residual learning for image recognition / Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition :770~778
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