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자료유형
학술저널
저자정보
장인성 (부산대학교 정보컴퓨터공학부) 정희영 (부산대학교) 김태운 (부산대학교)
저널정보
한국차세대컴퓨팅학회 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 제20권 제1호
발행연도
2024.2
수록면
94 - 113 (20page)

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건축물의 안전과 기능 유지를 위한 안전 점검은 건물 노후화 및 관리 미비로 인한 대형 사상 사고를 예방하기 위한 효과적인 대비책이다. 하지만, 현장 방문을 통한 건축물 점검을 정기적으로 수행할 검사원의 수가 제한되고, 검사원의 숙련도와 주관적 평가에 의해 점검 결과가 크게 영향을 받을 수 있는 점은 개선이 필요하다. 본 논문에서는 현행 건축물 안전 점검의 한계와 제약을 개선하기 위해 비용 효율적이며 객관적인 정량 계측이 가능한 안전 점검 자동화 기술을 제안한다. 제안하는 기법은 콘크리트 건축물의 실내 균열 탐지를 목표로 하며, 자율비행 드론을 이용한 현장 조사와 딥러닝 비전 기반의 균열탐지 기법으로 구성된다. 본 논문은 안전점검 활동의 비용 절감을 위해 저가 드론 사용을 제안하며, 고도 유지 및 고정 거리 비행 기능을 통해 실내 환경에서 음영지역 없이 자율적으로 현장 조사를 수행하고 건축물 내부 이미지 및 좌표 정보를 수집하기 위한 알고리즘을 제안한다. 안전 점검 기간 최소화를 위해 적은 수의 이미지로 효과적 균열 탐지가 가능한 DRAEM 딥러닝 모델을 사용하며, 균열 탐지 정확도 개선을 위해 임계치 기반의 픽셀 마스킹 기법을 제안한다. 실 환경에서의 테스트를 통해 제안하는 시스템의 자율적 현장 조사 및 균열 탐지 기능의 정확성을 검증했다.
#크랙 탐지 #드론 #딥러닝 #콘크리트 건축물 #안전진단 자동화 #Crack detection #Drone #Deep learning #Concrete buildings #Automated safety inspection

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