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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.3
- 수록면
- 23 - 31 (9page)
- DOI
- 10.7319/kogsis.2024.32.1.023
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최근 우리나라에서 지반침하 사고가 자주 발생함에 따라 지하공동 탐지에 대한 관심이 높아지고 있다. 각 지자체에서는 지하공동 탐지를 위한 지표투과레이더(GPR) 탐사를 수행하고 있지만, 전문인력 부족으로 인한 결과의 일관성이 부족한 문제점을 보인다. 본 연구에서는 서울시에서 획득한 GPR 탐사자료를 통해 공동, 맨홀, 배관 등의 클래스로 구분하여 인공지능 모델을 구축하였다. 인공지능 모델은 efficientdet를 활용하였고, 탐지성능은 mAP@0.5기준 0.89의 값을 나타났다. 인공지능 모델을 활용하여 공동 탐지에 일관성이 있는 정보를 획득할 수 있을 것으로 예상된다.
목차
要旨
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 학습데이터셋 설계 및 구축
4. 지하공동 탐지를 위한 딥러닝 모델 설계 및 적용
5. 결론
References
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