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학술대회자료
저자정보
김동욱 (서울대학교) 홍성걸 (서울대학교)
저널정보
대한건축학회 대한건축학회 학술발표대회 논문집 대한건축학회 2022년도 추계학술발표대회논문집 제42권 제2호(통권 제78집)
발행연도
2022.10
수록면
646 - 649 (4page)

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In order to confirm the properties and performance expression of existing and newly developed building materials, it is necessary to accurately determine the usability of building materials by analyzing the chemical components that developed materials in nano-size units. Due to this, construction material studies are currently analyzing concrete scanning electron microscope images to see how concrete-formed materials are present and chemical reactions in nano-scale to conduct research activity. However, there is a disadvantage that it takes a lot of money and time to obtain a concrete SEM image, so it is difficult to identify the material properties based on these research activities in quality and quantity. To overcome the problems of these research activities, this study conducted deep learning-based transfer learning based on a small number of SEM image data, and analyzed the components in the concrete SEM image with high accuracy to identify the characteristics of the construction materials that make up the concrete. As a result of modeling and training a detection model to analyze concrete SEM images based on transfer learning, only a small number of previously prepared concrete SEM image data showed high detection accuracy of more than 95%, and labeling of components was also performed with high accuracy.
#콘크리트 나노 구조 #전이 학습 #주사전자현미경 이미지 #분류 모델링 #Concrete nano-scale #Transfer Learning #SEM image #classification modeling

목차

Abstract
1. 서론
2. 연구 대상 및 방법
3. 연구 결과
4. 분석 및 시사점
5. 결론
참고문헌

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