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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
손정모 (Epozen’s research institute) 김도수 (Epozen’s research institute) 황혜빈 (Epozen’s research institute)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제25권 제10호(통권 제199호)
발행연도
2020.10
수록면
15 - 22 (8page)

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본 연구에서는 가중치 오차 함수를 적용하여, 미세한 콘크리트 균열을 감지하는 U-Net 모델을 만들 수 있도록 개선 방안을 제안한다. 콘크리트 균열은 안전을 위협하는 요소이기 때문에 그 상태를 주기적으로 파악하고 신속하게 초기 대응을 하는 것이 중요하다. 하지만 현재는 점검자가 직접 육안으로 검사하고 평가하는 외관 검사법이 주로 사용되고 있다. 이는 정확성뿐만 아니라 비용과 시간, 안전성 측면에서도 한계점을 가진다. 이에 콘크리트 구조물에 생성되는 미세한 균열을 신속하고 정밀하게 탐지할 수 있도록 딥러닝을 활용한 기술들이 연구되고 있다. 본 연구에서 U-Net을 활용한 균열 탐지를 시도한 결과, 미세한 균열을 탐지하지 못하는 것을 확인하였다. 이에 제시한 가중치 오차 함수를 적용하여 학습한 모델에 대해 성능을 검증한 결과, 정확도(Accuracy) 99% 이상, 조화평균(F1_Score) 89%에서 92%의 신뢰성 높은 수치를 도출해내었고, 미세한 균열을 정확하고 선명하게 탐지한 결과를 통해 학습 개선 방안의 성능을 검증하였다.
#Deep Learning #Concrete Crack #Crack Detection #Loss Function #U-Net #딥러닝 #콘크리트 균열 #균열 검출 #오차 함수

목차

[Abstract]
[요약]
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Preliminaries
Ⅲ. The Proposed Scheme
Ⅳ. Conclusions
REFERENCES

참고문헌 (14)

참고문헌 신청
Ministry of Land, Infrastructure and Transport / 2019 / Detailed guidelines for safety and maintenance of facilities google schola UNIST(ULSAN NATIONAL INSTITUTE OF SCIENCE AND TECHNOLOGY) / 2016 / Apparatus and Method for Detecting Construction Crack google schola 김준희 / 2018 / 콘크리트 구조물의 자동화 균열탐지를 위한 라인 레이저 영상분석 / 한국전산구조공학회논문집 31(3):147~153 dbpia Jung, Seo-Young / 2019 / A Proposal of Automatic Condition Evalutation Process based on Unsupervised Learning / Proceedings of KICEM Annual Conference :79~80 google schola Jieun Lee / 2019 / Learning to Detect Cracks on Damaged Concrete Surfaces Using Two-Branched Convolutional Neural Network / Sensors 19(21):4796 Crossref

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