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HOMER&D성과논문실적
논문실적
| 구조물 균열 탐지를 위한 데이터 증강 및 AI 파라미터 선정에 관한 연구 |
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학술지명 한국통신학회
저자 홍성택,이호현,최영돈,정희진,장현준
발표일 2022-06-24
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효율적인 시설관리를 위해 정부에서는 2018년 「시설물안전법」을 개정하였으며, 2020년에는 「기반시설관리법」개정을 통해정부 차원의 노후화 시설물의 유지관리 기능을 강화하고 선제적 투자로 관리방식을 전환 중에 있다. 기존 댐 시설물 안전점검은전문작업인력이작업줄에의지해댐의벽체를타고 내려가며육안으로손상여부를점검하는방식으로많은시간과비용이소모된다. 이를 개선코자 정부에서는 ‘스마트 건설기술 로드맵’을 통해 영상 기반 시설물 안전점검을 추진하고 있다. 대표과제로 댐콘크리트구조물 균열에관한분석알고리즘 개발이주요과제라할 수있다. 댐 균열영상자료확보는제한되어 있어이와유사한자료를 확보하고, 부족자료에 대한 데이터 증강기법을 접목한 딥러닝 알고리즘 분석을 실시하여, 증강정도 및 네트워크 구조에따른 정확도를 비교하여 보았다. |
