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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.5
- 수록면
- 51 - 54 (4page)
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효율적인 시설관리를 위해 정부에서는 2018년 『시설물안전법』을 개정하였으며, 2020년에는 『기반시설관리법』 을 개정하였다. 정부 차원의 노후화 시설물 유지관리 기능을 강화하고자 환경 친화 뉴딜 사업으로 스마트 댐 안전관리 사업을 추진 중이다. 댐의 안전관리 중 주요한 요소가 되는 댐 손상의 종류는 균열, 누수, 백태, 박리, 박락, 철근 노출 등이 있다. 하지만, 구조물 전문가가 맨눈으로 눈대중하기에는 안전 및 비용상 한계가 있기 때문에 최근에는 드론 등을 활용하여 댐 시설물의 영상을 취득하고, AI 모델을 적용하여 손상을 검출하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나, 댐은 국가시설물로 분류되어 일반적으로 상시 접근하기 어려우며, 드론을 활용할 수 있는 전문가가 필요하기 때문에 AI 모델 훈련을 위해 필요한 많은 양의 데이터를 수집하기 어렵다는 문제가 있다. 본 연구에서는 적은 수의 영상 데이터를 Random cropping, Color jittering 등과 같은 증강 알고리즘과 GAN(Generative Adversarial Networks) 등을 통해 학습자료를 증강하고, AI 모델의 성능이 개선되는 지 여부를 측정하였다. 측정지표로는 IoU(Intersection of Union)와 평균 정밀도(Average Precision; AP)를 활용하였으며, 증강기법에 따라 AI 모델의 성능이 개선되는 것을 확인하였다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅴ. 결론
참고문헌 (0)
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