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| 한글제목(Korean Title) |
딥러닝 기반 이미지 분석을 통한 실시간 교량하부 손상 검출 |
| 영문제목(English Title) |
Deep Learning based image analysis to Real-time bridge damage detection |
| 저자(Author) |
신지훈
심창수
Jihun Shin
ChangSu Shim
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 49 NO. 02 PP. 1400 ~ 1402 (2022. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
2022년 기준 국내 교량 구조물 중 20%가 노후교량시설물이며 2037년 75%로 예측될 정도로 빠르게 노후화가 진행되고 있다. 이는 향후 성능 저하 및 유지관리 비용 급증으로 이어져 유지관리 연구의 중요성이 급격히 증가하고 있다. 또한 2022년 현재까지 교량의 손상 점검은 점검자 및 관리자의 육안으로 검사를 진행하고 있는 상황이다.[1][2] 이 점은 점검자의 안전위험성, 점검자의 객관성, 경제성 문제 역시 노후화 속도와 비례하게 증가할 것을 시사한다. 본 연구에서는 교량의 전 영역에서 발생한 손상 이미지 데이터를 딥러닝 기반 학습을 통하여 실시간으로 크렉과 철근노출을 검출하는 모델을 개발하였다. 최종적으로 연구를 통해 개발된 최적의 모델을 바탕으로 교량 레일 카메라를 통해 실시간 영상분석 및 검출 데이터화 방안을 제안한다. |
영문내용
(English Abstract) |
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