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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.4
- 수록면
- 31 - 41 (11page)
- DOI
- 10.5762/KAIS.2023.24.4.31
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콘크리트 시설물의 효율적 유지관리 지원을 위해 이미지 기반 자동 균열 인식 기술 개발이 이뤄져 왔으며, 딥러닝 기법을 균열 인식 문제에 적용하여 범용적인 환경에서의 균열 검출 성능을 높이고자 하는 연구가 늘어나고 있다. 본 연구는 서로 다른 유형의 딥러닝 모델을 균열 검출에 적용해 모델 간 성능을 비교한다. 동일한 조건에서의 객체 감지 및 개체형 세그멘테이션 모델의 성능 비교를 위해 YOLOv7을 사용하였다. 각 유형별 모델 학습 및 성능평가를 위해 약 4천 개의 공개 균열 이미지 데이터를 활용하였으며, 이를 활용해 각 유형별 딥러닝 모델의 학습, 검증, 시험을 수행하고 성능을 조사하였다. 학습을 통해 얻어진 객체 감지 및 개체 세그멘테이션 모델은 평균 정밀도 0.6 내외 (임계값 0.5~0.95 기준) 성능을 보였으며, 객체 감지 모델의 성능 지표는 세그멘테이션 모델의 성능 지표보다 작고, 수렴 속도 또한 느렸다. 그러나 두 모델 간 성능지표와 수렴속도 차이가 작고 학습이 진행됨에 따라 객체 감지 모델의 성능은 세그멘테이션 모델 성능에 거의 근사하였다. 검출 이미지를 시각적으로 분석한 결과, 두 모델 모두 미세균열 및 어두운 배경조건의 균열에 대해 검출이 어려웠으며, 균열 검출에 대해 두 모델 간 유의미한 성능 우위는 확인할 수 없었다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 균열 검출 딥러닝 모델
3. 실험계획
4. 실험결과 및 분석
5. 결론
References
참고문헌 (30)
참고문헌 신청
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S. Shim, S. I. Choi, S. M. Kong, S. W. Lee, “Adversarial learning for underground structure concrete crack detection based on semi-supervised semantic segmentation”, Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association , vol. 22, no. 5, pp. 515-
D. H. Seol, J. H. Oh, H. J. Kim, “Comparison of deep learning-based CNN Models for crack detection”, Journal of the Architectural Institute of Korea Structure & Construction , vol. 36, no. 3, pp. 113-120, 2020. (in Korean) DOI: https://doi.org/10.5659/JAI
S. I. Lee, G. M. Yang, J. Lee, J. H. Lee, Y. J. Jeong, W. Choi, “Recognition and visualization of crack on concrete wall using deep learning and transfer Learning”, Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers , vol.61, no. 3, pp. 55-65, 2019.
J. H. Kim, “Vector-based data argumentation and network learning for efficient crack data collection”, Korea Computer Graphics Society , vol. 28, no.2, pp. 1-9, 2022. (in Korean) DOI: https://doi.org/10.15701/kcgs.2022.28.2.1
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