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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
이기석 (Sherpa E&C) 곽정하 (Sherpa E&C) 노명근 (Sherpa E&C)
저널정보
한국측량학회 한국측량학회지 한국측량학회지 제41권 제6호
발행연도
2023.12
수록면
511 - 517 (7page)
DOI
10.7848/ksgpc.2023.41.6.511

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

3D GPR 자료를 활용한 인공지능 기반 배관 탐지 시스템 개발 및 검증
이기석 ,  곽정하 ,  노명근 한국측량학회지 2023.12 학술저널
3D GPR 자료를 활용한 싱크홀 탐지 인공지능 추론 연구
이기석 ,  노명근 ,  유지혜 외 2명 한국지반신소재학회 학술발표회 2023.03 학술대회자료

초록· 키워드

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본 연구에서는 3D GPR 데이터를 이용하여 인공지능 기반 배관 탐지 시스템을 개발하고 검증하였다. 최근 지하 시설물 관리의 중요성이 급증하면서 GPR 탐사와 분석에 대한 수요가 증가하고 있으며, 분석 시간의 한계와 전문 인력 부족 문제 해결하기 위하여 인공지능 분석기법이 적용되고 있다. 3D GPR 데이터를 분석하여 정확한 배관 탐지에 적합한 모델을 구성하였고, 정확도가 높은 모델을 구축하였으며, 모델 탑재가 가능한 시스템을 개발하였다. 개발된 인공지능 배관 탐지 시스템은 현장 검증 결과 90%의 정확한 탐지를 보여주고 있어 실제 배관 탐사 현장에서 활용성이 높을 것으로 예상한다.
#3D GPR #Pipe Detection #Artificial Intelligence #Learning Model #On-site Verification #3차원 지표투과레이더 #배관 탐지 #인공지능 #학습모델 #현장 검증

목차

Abstract
초록
1. 서론
2. 이론적 고찰
3. 3차원 GPR 탐사
4. 인공지능 배관 탐지 시스템 개발
5. 현장 검증
6. 결론
References

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
Chae, J.H., Ko, H.Y., Lee, B.K., and Kim, N.G. (2019), A study on the pipe position estimation in GPR images using deep learning based convolutional neural network, Journal of Internet Computing and Services, Vol. 20, No. 4, pp. 39-46. (in Korean with Eng google schola Choi, B.H., Pyun, S.J., Choi, W.C., Choi, C.H., and Yoon, J.S. (2022), Deep-learning-based GPR data interpretation technique for detecting cavities in urban roads, Geophysics and Geophysical Explotation, Vol. 25, No. 4, pp. 189-200.(in Korean with English google schola Girshick, R. (2015), Fast R-CNN, International Conference on Computer Vision (ICCV), pp. 1440-1448. google schola Hyun, S.Y. (2017), A study on characteristics of groundpenetrating radar signals for detection of buried Pppes, The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science, 2017 Jan., Vol. 28, No. 1, pp. 42-48. (in Korean with English abstr google schola Ko, H.Y. and Kim, N.G. (2019), Performance analysis of detecting buried pipelines in GPR images using Faster R-CNN, Journal of Convergence for Information Technology, Vol. 9. No. 5, pp. 21-26. (in Korean with English abstract) google schola

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