메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
정수완 (한국건설기술연구원) 홍성삼 (장안대학교) 김병곤 (한국건설기술연구원)
저널정보
차세대컨버전스정보서비스학회 차세대컨버전스정보서비스기술논문지 차세대컨버전스정보서비스기술논문지 제12권 제1호
발행연도
2023.2
수록면
119 - 132 (14page)
DOI
10.29056/jncist.2023.02.12

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

이 논문의 연구 히스토리 (3)

2023

교량 손상 객체 식별을 위한 딥러닝 기반의 객체 식별 및 정량화에 관한 연구
정수완 ,  김병곤 ,  김영진 대한토목학회 학술대회 2023.10 학술대회자료
도로교 구조물 손상 관리를 위한 이미지 기반의 교량 손상 정량화 기법
정수완 ,  홍성삼 ,  김병곤 차세대컨버전스정보서비스기술논문지 2023.02 학술저널

2022

교량 손상 객체 식별을 위한 딥러닝 기반의 손상객체 자동검출 모델에 관한 연구
정수완 ,  김병곤 ,  김영진 대한토목학회 학술대회 2022.10 학술대회자료

초록· 키워드

오류제보하기
노후 도로교 구조물 진단 및 점검에 있어서 손상의 길이나 크기 등의 정량화된 정보는 매우 중요하다. 그러나 현장에서 인력을 기반으로 손상의 길이나 크기를 재는 방법은 줄자를 활용하고 있어 효율성과 안전 문제가 발생하고 있으며, 측정결과에 대한 신뢰도와 정확성은 점검자의 숙련도에 따라 달라진다. 최근, 길이나 넓이를 측정할 수 있는 새로운 기기와 기술 등은 발전을 하고 있으며 이를 활용하면 노후교량의 진단 및 점검 작업의 생산성이 향상될 것으로 기대된다. 또한 모바일 기기를 통해 교량 하부 점검을 위하여 굴절차를 활용하지 않고도 측량이 가능하게 되면 작업자의 안전성도 향상될 수 있다. 본 논문에서는 노후 교량의 손상 정량화를 위해 이미지 센서와 IMU(Inertial Measurement Unit)센서 기반의 거리측정 기술을 제안한다. 모바일 기기를 통해 취득한 카메라 정보에 안드로이드 기반 ARCore의 Depth API를 활용하여 피사체와 카메라 사이의 거리를 구하게 된다. 그리고 이미지 해상도에 따른 픽셀당 크기정보는 카메라와 물체간 거리정보를 변수로 한 회귀식으로 도출할 수 있다. 이 회귀식을 통해 이미지 안에서 손상영역에 대한 크기정보를 구할 수 있게 된다. 마지막으로 개발한 ARCore기반의 거리측정 프로토타입의 측정 정확도 검증을 위해 교량 현장에서 취득한 거리정보를 실제 거리정보와 비교하는 실험을 수행하였고 그 결과 평균오차는 41mm, 평균오차율은 1.787%인 것으로 나타났다.
#도로교 관리 #교량손상 #손상 정량화 #깊이 추정 #이미지 분석 #road bridge management #bridge damage #damage quantification #depth estimation #image analysis

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0