[논문]CNN기반의 딥러닝 모델을 활용한 잔골재 조립률 예측에 관한 실험적 연구

임성규; 윤종완; 박태준; 이한승

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[국내논문] CNN기반의 딥러닝 모델을 활용한 잔골재 조립률 예측에 관한 실험적 연구
An Experimental Study on the Measurement of Finess Modulus Using CNN-based Deep Learning Model 원문보기

한국건축시공학회 2021년도 봄 학술논문 발표대회, 2021 May 20, 2021년, pp.10 - 11

임성규 (한양대학교 스마트시티공학과) , 윤종완 (한양대학교 ERICA 산학협력중점) , 박태준 (한양대학교 ERICA 로봇공학과) , 이한승 (한양대학교 ERICA 건축학부)

Abstract ▼ AI-Helper

As concrete is used in many construction works, the use of aggregates is increasing. However, supply and demand of high-quality aggregates has become difficult recently, and although circular aggregates that recycle construction waste are used, the performance of concrete, such as liquidity and strength, are being reduced due to defective aggregates. As a result, quality tests such as sieve analysis test are conducted, but a lot of waste occurs such as time and manpower. To solve this problem, this study was conducted to measure the assembly rate of fine aggregate, which accounts for about 35% of the concrete volume, using Deep Learning.

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