본 논문에서는 합성곱신경망과 ROI기법을 이용한 콘크리트 균열 분석에 관해 소개한다. 콘크리트 표면, 빔과 같은 구조물은 피로 응력, 주기 부하에 노출되며, 이는 일반적으로 구조물의 표...
http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
https://www.riss.kr/link?id=A109014660
2024
Korean
CNN ; Concrete Crack ; ROI ; Edge Segmentation ; Manual Inspection ; 합성곱 신경망 ; 콘크리트 균열 ; 관심영역 ; 에지 세그멘테이션 ; 수동 검사
KCI등재
학술저널
36-44(9쪽)
0
상세조회0
다운로드국문 초록 (Abstract)
본 논문에서는 합성곱신경망과 ROI기법을 이용한 콘크리트 균열 분석에 관해 소개한다. 콘크리트 표면, 빔과 같은 구조물은 피로 응력, 주기 부하에 노출되며, 이는 일반적으로 구조물의 표...
본 논문에서는 합성곱신경망과 ROI기법을 이용한 콘크리트 균열 분석에 관해 소개한다. 콘크리트 표면, 빔과 같은 구조물은 피로 응력, 주기 부하에 노출되며, 이는 일반적으로 구조물의 표면에서 미세한 수준에서 시작되는 균열을 야기한다. 구조물의 균열은 안정성을 저하시키고 구조물의 견고함을 감소시킨다. 조기 발견을 통해 손상 및 고장 가능성을 방지하기 위한 예방 조치를 취할 수 있다. 일반적으로 수동 검사 결과는 품질이 좋지 않고, 대규모 기반 시설의 경우 접근이 어려우며, 균열을 정확하게 감지하기 어렵다. 이러한 수동검사의 자동화는 기존 방식의 한계를 해결할 수 있기 때문에 컴퓨터 비전 기반의 연구들이 수행되었다. 하지만 다양한 유형의 균열이나, 열화상 카메라 등을 이용한 연구들은 부족한 상태이다. 따라서 본 연에서는 콘크리트 벽의 균열을 자동으로 감지하는 방법론을 개발하여 제시하며, 다음과 같은 연구 내용을 목표로 한다. 첫째, 균열 감지 이미지 기반 분석의 주요 장점인 이미지 처리 기술을 사용하여 기존의 수동 방법과 비교하여 정확도가 향상된 결과 및 정보를 제공한다. 둘째, 강화된 Sobel edge segmentation 기술 및 ROI 기법 기반의 알고리즘을 개발하여 비파괴 시험을 위한 자동 균열 감지 기술을 구현한다.
다국어 초록 (Multilingual Abstract)
This paper presents the application of Convolutional Neural Networks (CNNs) and Region of Interest (ROI) techniques for concrete crack analysis. Surfaces of concrete structures, such as beams, etc., are exposed to fatigue stress and cyclic loads, typi...
This paper presents the application of Convolutional Neural Networks (CNNs) and Region of Interest (ROI) techniques for concrete crack analysis. Surfaces of concrete structures, such as beams, etc., are exposed to fatigue stress and cyclic loads, typically resulting in the initiation of cracks at a microscopic level on the structure's surface. Early detection enables preventative measures to mitigate potential damage and failures. Conventional manual inspections often yield subpar results, especially for large-scale infrastructure where access is challenging and detecting cracks can be difficult. This paper presents data collection, edge segmentation and ROI techniques application, and analysis of concrete cracks using Convolutional Neural Networks. This paper aims to achieve the following objectives: Firstly, achieving improved accuracy in crack detection using image-based technology compared to traditional manual inspection methods. Secondly, developing an algorithm that utilizes enhanced Sobel edge segmentation and ROI techniques. The algorithm provides automated crack detection capabilities for non-destructive testing.
DEA와 토빗회귀 모형을 이용한 전문건설기업 효율성 결정요인 분석
스마트시티 건설현장에 활용된 머신 가이던스 시스템의 실무 활용사례 분석 및 개선방안 제시
건설공사 대가지급방식의 의사결정 영향요인에 관한 연구 - 미국 연방조달규정에 따른 미국 국방성의 정액계약과 실비정산계약을 중심으로 -
OSC기반 PC구조 공사비 산정을 위한 품셈개발 및 공사비 분석 - RC공법과 비교 -