강원도 도로 균열 예측을 위한 인공지능 기술 적용성 평가

이혜교; 임경재

doi:10.22698/jales.20240016

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이혜교 (강원대학교) 임경재 (강원대학교)

저널정보: 강원대학교 농업생명과학연구원(구 농업과학연구소) 농업생명환경연구 농업생명환경연구 제36권 제3호

발행연도: 2024.9

수록면: 193 - 200 (8page)

DOI: 10.22698/jales.20240016

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It is important to predict road cracks efficiently in advance for effective road maintenance. The aim of this study was to develop and evaluate a road crack prediction model for Gangwon-do using Google Teachable Machine Learning (TML). The training data consisted of asphalt (38 cracked, 31 normal) and concrete (38 cracked, 22 normal) road photos categorized into four classes. Twenty road photos (five from each class) were used for testing. Analysis of the average performance of the trained model showed that it predicted the cracked state of asphalt and concrete roads with accuracies of 94.2% and 95%, respectively, and the normal state with accuracies of 98.6% and 91.4%, respectively. The results indicated that the TML-based road crack prediction model is highly applicable for predicting the crack status of roads in Gangwon-do. However, additional data must be obtained to improve the predictive performance of this model. The findings of this study are expected to assist nonspecialists without machine learning expertise in developing artificial intelligence models for predicting road cracks in practical field applications.

#Asphalt and concrete roads #Road crack prediction model #Road maintenance #Teachable machine learning

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