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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.9
- 수록면
- 556 - 567 (12page)
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연구목적: 본 연구에서는 무인이동체를 활용한 철도교량의 외관조사 점검을 보다 효율적이고 신뢰성있게 점검을 위하여 무인이동체를 통해 촬영된 이미지를 바탕으로 다양한 방식의 딥러닝 기반 자동 손상 분석기술을 검토하였다. 연구방법: 취득된 이미지를 바탕으로 손상항목을 정의하고 학습데이터로 추출하여 딥러닝 분석 모델을 생성하였다. 그리고 철도교량의 외관 손상 중 균열, 콘크리트 박리·박락, 누수, 철근노출에 대한 손상 이미지를 학습한 모델을 적용하여 자동 손상 분석 결과로 테스트하였다. 연구결과: 분석 결과 평균 95%이상 검측 재현율을 도출하는 분석 기법을 검토할 수 있었다. 이와 같은 분석 기술은 기존 육안점검 결과 대비 보다 객관적이고 정밀한 손상 검측이 가능하다. 결론: 본 연구를 통해 개발된 기술을 통해 철도 유지관리 분야에서 무인이동체를 활용한 정기점검 시 자동손상분석을 통한 객관적인 결과도출과 기존 대비 소요시간, 비용저감이 가능할 것으로 기대된다.
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참고문헌 (20)
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Abdel-Qader, I. / 2003 / Analysis of edge-detection techniques for crack identification in bridges / Journal of Computing in Civil Engineering 17(4):255~263
Amhaz, R. / 2016 / Automatic crack detection on two-dimensional pavement images : An algorithm based on minimal path selection / IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems 17(10):2718~2729
Chambon, S. / 2011 / Automatic road pavement assessment with image processing : Review and comparison / International Journal of Geophysics 2011:556~575
Chan, B. / 2015 / Towards UAV-based bridge inspection systems : A review and an application perspective / Structural Monitoring and Maintenance 2(3):283~300
Chanda, S. / 2014 / Automatic bridge crack detection -a texture analysis-based approach / IAPR Workshop on Artificial Neural Networks in Pattern Recognition :193~203
Amhaz, R. / 2016 / Automatic crack detection on two-dimensional pavement images : An algorithm based on minimal path selection / IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems 17(10):2718~2729
Chambon, S. / 2011 / Automatic road pavement assessment with image processing : Review and comparison / International Journal of Geophysics 2011:556~575
Chan, B. / 2015 / Towards UAV-based bridge inspection systems : A review and an application perspective / Structural Monitoring and Maintenance 2(3):283~300
Chanda, S. / 2014 / Automatic bridge crack detection -a texture analysis-based approach / IAPR Workshop on Artificial Neural Networks in Pattern Recognition :193~203
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