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NTIS 바로가기韓國地盤工學會論文集 = Journal of the Korean geotechnical society, v.34 no.12, 2018년, pp.145 - 154
김아람 (한국건설기술연구원 인프라안전연구본부) , 김동현 (뉴로핏 주식회사) , 변요셉 (한국건설기술연구원 인프라안전연구본부) , 이성원 (한국건설기술연구원 인프라안전연구본부)
The damage investigation and inspection methods performed in concrete facilities such as bridges, tunnels, retaining walls and so on, are usually visually examined by the inspector using the surveying tool in the field. These methods highly depend on the subjectivity of the inspector, which may redu...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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영상처리기법이란? | 영상처리기법은 시설물로부터 획득한 이미지를 처리하고 분석하는 전 과정을 말하며, 영상의 입출력, 디지털화를 위한 전처리, 분할, 결함 관리, 결함 검출 등의 기능으로 구성된다. 효과적인 균열의 검출을 위해 형태학 연산을 통해 검출하는 모폴로지 기법(Byun et al. | |
콘크리트 구조물를 손상 조사 및 검사하는 이미지분석기법이 필요한 이유는? | 교량, 터널 옹벽 등의 콘크리트 구조물에서 수행되는 손상 조사 및 검사 방법은 일반적으로 검사원이 현장에서 직접 측량 도구를 사용하여 시각적으로 검사하는 방법이다. 이 방법은 검사원의 주관성에 크게 의존하기 때문에 기록의 객관성과 신뢰성이 떨어지게 된다. 따라서 균열을 자동으로 탐지하고 균열 특성을 객관적으로 분석할 수 있는 새로운 이미지분석기법이 필요하다. | |
룰 기반 기법의 한계점을 보안하기 위해 필요한 것은? | 이러한 룰 기반 기법의 한계점을 보완하기 위하여 최근에는 머신러닝, 딥러닝을 이용한 이미지 분석기술에 대한 필요성이 더욱 대두되고 있으며, 관련 연구도 활발하게 진행되고 있다. 특히, 최근에는 영상장비가 탑재된 드론 등의 무인기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)를 이용하여 노후화된 대규모 사회기반 시설물의 외관을 딥러닝 기반의 영상처리기법으로 점검하고 분석하는 방법에 대한 연구가 이루어지고 있다(Cho et al. |
Byun, T.B., Kim, J.H., and Kim, H.S. (2006), The Recognition of Crack Detection Using Difference Image Analysis Method based on Morphology, J. of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, Vol.10, No.1, pp. 197-205.
Cha, Y.J. and Choi, W. (2017), Vision-Based Concrete Crack Detection Using a Convolutional Neural Network, Dynamics of Civil Structures, Vol.2, pp.71-73.
Cho, S., Kim, B., and Lee, Y.I. (2018), Image-Based Concrete Crack and Spalling Detection using Deep Learning, J. of the Korean Society of Civil Engineers, Vol.66, No.8, pp.92-97.
Kim, J.W. and Jung, Y.W. (2017), Study on rapid structure visual inspection technology using drones and image analysis techniques for Damaged Concrete Structures, Proceeding of the Korean Society of Civil Engineers, pp.1788-1789.
Kim, Y. (2016), Development of Crack Recognition System for Concrete Structure Using Image Processing Method, J. of Korean Institute of Information Technology, Vol.14, No.10, pp.163-168.
Lee, B.J., Shin, J.I., and Park, C.H. (2008), Development of Image Processing Program to Inspect Concrete Bridges, Proceedings of the Korea Concrete Institute, pp.189-192.
Lee, J.H., Kim, I.H., and Jung, H.J. (2018), A Feasibility Study for Detection of Bridge Crack Based on UAV, Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering, Vol.28, No.1, pp.110-117.
Li W., Wang G., Fidon L., Ourselin S., Cardoso M.J., and Vercauteren T. (2017), On the Compactness, Efficiency, and Representation of 3D Convolutional Networks: Brain Parcellation as a Pretext Task. In: Niethammer M. et al. (eds) Information Processing in Medical Imaging. IPMI 2017. Lecture Notes in Computer Science, Vol. 10265. Springer, Cham.
Park, H.S. (2013), Performance Analysis of the Tunnel Inspection System Using High Speed Camera, J. of Korean Institute of Information Technology, Vol.11, No.4, pp.1-6.
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