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저자정보
나종호 (한국건설기술연구원) 공준호 (한국건설기술연구원) 신휴성 (한국건설기술연구원) 윤일동 (한국외국어대학교)
저널정보
한국암반공학회 터널과 지하공간 터널과 지하공간 제34권 제3호(통권 제170호)
발행연도
2024.6
수록면
218 - 230 (13page)

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최근 건설현장의 안전사고 문제를 해결하기 위해 컴퓨터 비전 기술을 활용한 안전관리에 관한 연구를 많이 수행하고 있다. 최근 딥러닝 기반 객체 인식 및 영역 분할 연구에서 앵커 박스 파라미터를 사용하고 있다. 일관적인 정확도를 확보하기 위하여 학습 과정에서 앵커 박스 파라미터의 최적화가 중요하다. 앵커 박스 관련 파라미터는 일반적으로 학습자의 휴리스틱 방법으로 모양과 크기를 고정하여 학습을 수행하고 있고, 파라미터는 단일로 구성된다. 하지만 파라미터는 객체 종류와 객체 크기에 따라 민감하고 수가 증가하면 단일 파라미터로 데이터의 모든 특성을 반영하는데 한계가 발생한다. 따라서 본 논문은 분할학습을 통해 최적화된 다중 파라미터를 적용하는 방법을 제안하여 단일 파라미터로 모든 객체의 특성을 반영하기 어려운 문제를 해결하고자 한다. 통합 데이터를 객체 크기, 객체 수, 객체의 형상에 따라 효율적으로 분할하는 기준을 정립하였으며, 최종으로 통합 학습과 분할 학습 방법의 성능 비교를 통해 제안한 학습 방법의 효과를 검증하였다.
#Construction site #Data-split guideline #Modular training #Instance segmentation #deep learning #건설 현장 #데이터 분할 기준 #분할 학습 #인스턴스 분할 #딥러닝

목차

ABSTRACT
초록
1. 서론
2. 딥러닝 기반의 컴퓨터 비전 프로세스
3. 실험 방법
4. 결론
REFERENCES

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