$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

이미지 생성 및 지도학습을 통한 전통 건축 도면 노이즈 제거

Denoising Traditional Architectural Drawings with Image Generation and Supervised Learning

건축역사연구 : 한국건축역사학회논문집 = Journal of architectural history, v.31 no.1, 2022년, pp.41 - 50  

최낙관 (울산과학기술원 전자공학과) ,  이용식 (한국전자통신연구원) ,  이승재 (한국전자통신연구원) ,  양승준 (울산과학기술원 전자공학과)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Traditional wooden buildings deform over time and are vulnerable to fire or earthquakes. Therefore, traditional wooden buildings require continuous management and repair, and securing architectural drawings is essential for repair and restoration. Unlike modernized CAD drawings, traditional wooden b...

주제어

표/그림 (11)

참고문헌 (13)

  1. 안대환, 목조 건축문화재 실측조사보고서에서 3D 스캔 데이터 활용의 기술 (記述) 내용에 관한 연구. 대한건축학회 논문집-계획계, 2015, 31.1: 65-74. 

  2. 백민호.이해평, 전통사찰문화재의 방재대책에 관한연구. 한국화재소방학회 논문지, 2006, 20.2: 64-71. 

  3. KRIZHEVSKY, Alex.SUTSKEVER, Ilya.HINTON, Geoffrey E, Imagenet classification with deep convolutional neural networks. Advances in neural information processing systems, 2012, 25: 1097-1105. 

  4. 이가윤, et al. 국내외 건축 문화재 지진 피해 사례 및 대응 현황. 한국공간구조학회지, 2020, 20.1: 4-11. 

  5. 이영병, 화제사례-숭례문 화재사례 및 문화재 안전관리 대책. 방재와보험, 2008, 48-54. 

  6. RONNEBERGER, Olaf.FISCHER, Philipp.BROX, Thomas, U-net: Convolutional networks for biomedical image segmentation. In: International Conference on Medical image computing and computer-assisted intervention. Springer, Cham, 2015. p. 234-241. 

  7. SABA, Tanzila, et al. Evaluation of current documents image denoising techniques: a comparative study. Applied Artificial Intelligence, 2014, 28.9: 879-887. 

  8. SHI, Zhenghao, et al. A Chinese character structure preserved denoising method for Chinese tablet calligraphy document images based on KSVD dictionary learning. Multimedia Tools and Applications, 2017, 76.13: 14921-14936. 

  9. 신병욱, 목조건축문화재에 있어서 변위 및 손상 유형에 관한 연구. 한국농촌건축학회논문집, 2019, 21.3: 25-32. 

  10. ZHANG, Yudong, A fast document image denoising method based on packed binary format and source word accumulation. 2011. 

  11. ZHU, Jun-Yan, et al. Unpaired image-to-image translation using cycle-consistent adversarial networks. In: Proceedings of the IEEE international conference on computer vision. 2017. p. 2223-2232. 

  12. 국립문화재연구소, (2019) 국가지정 건조물문화재 국보.보물 정기조사:서울, 국립문화재연구소, 2020, 16-21 

  13. EGIAZARIAN, Vage, et al. Deep vectorization of technical drawings. In: European Conference on Computer Vision. Springer, Cham, 2020. p. 582-598. 

저자의 다른 논문 :

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

BRONZE

출판사/학술단체 등이 한시적으로 특별한 프로모션 또는 일정기간 경과 후 접근을 허용하여, 출판사/학술단체 등의 사이트에서 이용 가능한 논문

이 보고서와 함께 이용한 콘텐츠

섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트