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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
윤주영 (강남대학교) 김동희 (강남대학교) 김종현 (강남대학교)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 2021년 한국컴퓨터정보학회 하계학술대회 논문집 제29권 제2호
발행연도
2021.7
수록면
667 - 669 (3page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

정확한 균열 데이터를 효율적으로 생성하는 벡터와 두께 기반의 데이터 증강
윤주영 ,  김종현 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 2023.01 학술대회자료

2021

벡터 기반 데이터 증강과 인공신경망 기반 특징 전달을 이용한 효율적인 균열 데이터 수집 기법
윤주영 ,  김동희 ,  김종현 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 2021.07 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문에서는 벡터 기반 데이터 증강 기법(Data augmentation)을 제안하여 학습 데이터를 구축한 뒤, 이를 합성곱 신경망(Convolutional Neural Networks, CNN)으로 실제 균열과 가까운 패턴을 표현할 수 있는 프레임워크를 제안한다. 건축물의 균열은 인명 피해를 가져오는 건물 붕괴와 낙하 사고를 비롯한 큰 사고의 원인이다. 이를 인공지능으로 해결하기 위해서는 대량의 데이터 확보가 필수적이다. 하지만, 실제 균열 이미지는 복잡한 패턴을 가지고 있을 뿐만 아니라, 위험한 상황에 노출되기 때문에 대량의 데이터를 확보하기 어렵다. 이러한 데이터베이스 구축의 문제점은 인위적으로 특정 부분에 변형을 주어 데이터양을 늘리는 탄성왜곡(E ... 전체 초록 보기
#균열(Crack) #합성곱 신경망(Convolutional neural network) #데이터 증강(Data augmentation) #탄성왜곡(Elastic distortion) #데이터 수집 (Data collection) #뼈대 추출(Skeleton extraction)

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