본 연구는 인공지능 분야의 딥러닝 기술을 기반으로 한 하수관 손상의 자동 탐지 분류 시스템을 제안한다. 성능의최적화를 위하여 DB 획득 시 발생된 조도 및 그림자 변화와 같은 다양한 환...
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Syed Ibrahim Hassan (세종대학교) ; Dang Lien Minh (세종대학교) ; 임수현 (세종대학교) ; 민경복 (세종대) ; 남준영 (세종대) ; 문현준 (세종대학교)
2018
Korean
Artificial Intelligence ; CCTVs ; CNN ; Deep Learning ; Demage Detection ; Sewer Inspection ; 딥러닝 ; CNN ; CCTVs ; 인공지능 ; 손상 탐지 ; 하수관
KCI등재
학술저널
451-457(7쪽)
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본 연구는 인공지능 분야의 딥러닝 기술을 기반으로 한 하수관 손상의 자동 탐지 분류 시스템을 제안한다. 성능의최적화를 위하여 DB 획득 시 발생된 조도 및 그림자 변화와 같은 다양한 환...
본 연구는 인공지능 분야의 딥러닝 기술을 기반으로 한 하수관 손상의 자동 탐지 분류 시스템을 제안한다. 성능의최적화를 위하여 DB 획득 시 발생된 조도 및 그림자 변화와 같은 다양한 환경변화에 강인한 시스템을 구현하였다.
제안된 시스템에서는 Convolutional Neural Network(CNN) 기반의 균열 탐지 및 손상 분류 기법을 구현하였다. 최적의 결과를 위하여 256 x 256 픽셀 해상도의 CCTV 영상 9,941개를 이용하여 CNN모델을 적용하여 손상부위에 대한딥러닝을 수행하였고 그 결과 98.76 %의 인식률을 획득하였다. 기계학습을 통한 딥러닝 모델을 기반으로 다양한 환경의 하수도 DB에서 720 x 480 픽셀 해상도의 646개의 이미지를 추출하여 성능 평가를 수행 하였다. 본 시스템은 다양한 환경에서 구축된 하수관 데이터베이스 에서 손상 유형의 자동 탐지 및 분류에 최적화된 인식률을 제시한다.
다국어 초록 (Multilingual Abstract)
We propose an automatic detection and classification system of sewer damage database based on artificial intelligenceand deep learning. In order to optimize the performance, we implemented a robust system against various environmentalvariations such a...
We propose an automatic detection and classification system of sewer damage database based on artificial intelligenceand deep learning. In order to optimize the performance, we implemented a robust system against various environmentalvariations such as illumination and shadow changes. In our proposed system, a crack detection and damage classificationmethod using a deep learning based Convolutional Neural Network (CNN) is implemented. For optimal results, 9,941CCTV images with 256 x 256 pixel resolution were used for machine learning on the damaged area based on the CNNmodel. As a result, the recognition rate of 98.76% was obtained. Total of 646 images of 720 x 480 pixel resolution wereextracted from various sewage DB for performance evaluation. Proposed system presents the optimal recognition rate forthe automatic detection and classification of damage in the sewer DB constructed in various environments.
참고문헌 (Reference)
1 Z. Lei, "Road crack detection using deep convolutional neural network" 3708-3712, 2016
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12 T. C. Su, "Application of morphological segmentation to leaking defect detection in sewer pipelines" 14 (14): 8686-8704, 2014
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학술지 이력
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2027 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2021-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | |
2018-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (계속평가) | |
2017-12-01 | 평가 | 등재후보로 하락 (계속평가) | |
2013-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | |
2011-11-23 | 학술지명변경 | 외국어명 : THE JOURNAL OF The KOREAN Institute Of Maritime information & Communication Science -> Journal of the Korea Institute Of Information and Communication Engineering | |
2011-11-16 | 학회명변경 | 영문명 : International Journal of Information and Communication Engineering(IJICE) -> The Korea Institute of Information and Communication Engineering | |
2011-11-14 | 학회명변경 | 한글명 : 한국해양정보통신학회 -> 한국정보통신학회영문명 : 미등록 -> International Journal of Information and Communication Engineering(IJICE) | |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | |
2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | |
2004-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | |
2002-07-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) |
학술지 인용정보
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.23 | 0.23 | 0.27 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.24 | 0.22 | 0.424 | 0.11 |