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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
신재현 (가천대학교) 이동섭 (한국건설기술연구원)
저널정보
응용생태공학회 Ecology and Resilient Infrastructure Ecology and Resilient Infrastructure Vol.11 No.4
발행연도
2024.12
수록면
177 - 185 (9page)

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본 연구에서는 수자원시설에서 활용될 수 있는 검출 기술로 균열 이미지의 딥러닝 학습을 통한 손상탐지 기법의 적용을 위하여 균열 손상 이미지 데이터를 수집, 활용, 학습하여 이를 탐지할 수 있는 이미지처리 알고리즘의 적용을 수행하였다. 딥러닝 기법 중 합성곱을 기반으로 한 U-Net 구조를 활용하여 구조물 균열손상 이미지들의 학습과 특징 추출을 통하여 각 픽셀 별 분류를 통해 이미지 내에서 균열손상 부위를 분류해 낼 수 있었다. 이 과정 중 활성화 맵을 시각화하여 균열 특징에 대한 모델의 반응을 확인하여 모델이 이미지의 어느 부분에 주목하고 있는지를 확인하였다. 균열 검출 결과 이미지 마스크 처리를 통한 참 값과 비교하여 높은 정확도와 정밀도가 나타나 본 기법이 균열 탐지에 적용성이 있음을 확인하였다. 본 연구에서 학습된 모델은 취득한 이미지에서의 균열 검출을 비롯하여 수자원 시설물 이미지에 대한 적용에도 검출 능력이 드러났으며, 향후 수자원 구조물의 안전 진단 및 평가를 위한 모니터링에서 활용될 것으로 기대된다.
#Crack #Deep learning #Image #Semantic segmentation #U-Net #균열 #딥러닝 #이미지 #의미론적 분할

목차

ABSTRACT
요약
1. 서론
2. 연구 방법
3. 연구 결과 및 고찰
4. 결론
References

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