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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.8
- 수록면
- 65 - 74 (10page)
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빠르게 증가하는 노후 터널을 효율적으로 관리하기 위하여 최근 영상장비를 이용한 점검 방법론들이 많이 제안되고 있다. 하지만기존의 방법론들은 대부분 국한된 영역에서 검증을 수행하였을 뿐 아니라, 다른 물체들이 존재하지 않는 깨끗한 콘크리트 표면에서 검증되어실제 현장에 대한 적용성을 검증하기 어려웠다. 따라서 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위하여 비균열 물체 학습에 기반한 6단계 터널균열 탐지 딥러닝 모델 개발 프레임워크를 제안한다. 제안된 프레임워크는 터널에서 취득된 이미지 내 균열 탐색, 픽셀 단위 균열 라벨링, 딥러닝 모델 학습, 비균열 물체 수집, 비균열 물체 재학습, 최종 학습 데이터 구축의 총 6단계로 이루어진다. 제안된 프레임워크를 이용하여 개발된균열 탐지 딥러닝 모델 개발을 수행하였으며, 일반 균열 1561장, 비균열 206장으로 개별 물체 세분화(Instance Segmentation) 모델인 CascadeMask R-CNN을 학습시켰다. 학습된 모델의 현장 적용성을 검토하기 위하여 전선, 전등 등을 포함하는 약 200m 길이의 실제 터널에서 균열 탐지를 수행하였다. 실험 결과 학습된 모델은 99% 정밀도와 92%의 재현율을 나타내며 뛰어난 현장 적용성을 나타내었다.
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Sanpei, T. / 2018 / Fundamental Study for Real-Time Detection of Sudden Displacement by High-Speed Laser Scanner / Journal of Structural Integrity and Maintenance 3(4):227~232
Yamaguchi, T. / 2008 / Image‐Based Crack Detection for Real Concrete Surfaces / IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering 3(1):128~135
Yu, S. N. / 2007 / Auto Inspection System Using a Mobile Robot for Detecting Concrete Cracks in a Tunnel / Automation in Construction 16(3):255~261
Lee, S. H. / 2019 / Introduction of Tunnel Crack Measurement Technology Using Image Scanning / Journal of Korean Society of Steel Construction 31(6):42~48
Song, Q. / 2019 / Real-time Tunnel Crack Analysis System via Deep Learning / IEEE Access 7:64186~64197
Yamaguchi, T. / 2008 / Image‐Based Crack Detection for Real Concrete Surfaces / IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering 3(1):128~135
Yu, S. N. / 2007 / Auto Inspection System Using a Mobile Robot for Detecting Concrete Cracks in a Tunnel / Automation in Construction 16(3):255~261
Lee, S. H. / 2019 / Introduction of Tunnel Crack Measurement Technology Using Image Scanning / Journal of Korean Society of Steel Construction 31(6):42~48
Song, Q. / 2019 / Real-time Tunnel Crack Analysis System via Deep Learning / IEEE Access 7:64186~64197
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