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이미지 인식기법과 인공신경망을 활용한 콘크리트의 재료 거동 예측 기반연구
A preliminary study on the prediction of material behavior of concrete using image recognition technique and artificial neural network 원문보기

보고서 정보
주관연구기관 한국건설기술연구원
Korea Institute Of Construction Technology
연구책임자 김창혁
참여연구자 김홍섭 , 전준서
보고서유형최종보고서
발행국가대한민국
언어 한국어
발행년월2020-12
과제시작연도 2020
주관부처 과학기술정보통신부
Ministry of Science and ICT
등록번호 TRKO202100022066
과제고유번호 1711124627
사업명 한국건설기술연구원연구운영비지원(R&D)(주요사업비)
DB 구축일자 2021-11-13
키워드 콘크리트 골재.재료거동.이미지 인식 기법.인공신경망.Concrete aggregate.Material behavior.Image recognition technique.Artificial neural network.

초록 ▼

본 연구의 내용은 콘크리트 공시체의 단면 이미지를 활용하여 콘크리트의 압축강도를 예측하는 것이다. 기존의 콘크리트 압축강도 측정 방법은 기존 건축물에서 코어를 채취해서 압축강도 실험을 진행하는 것이었다. 이와 같은 방법은 소음과 진동을 발생하기 때문에 민원이 발생할 수 있다. 따라서 골재 분포 이미지를 활용하여 콘크리트의 압축강도를 예측할 수 있는 연구를 수행하였다. 콘크리트 골재의 다양한 특성을 추출하여 입력변수로 설정하였고, 콘크리트 압축강도를 예측할 수 있는 알고리즘을 구축하였다.

(출처 : 서지자료 - 초록 47

Abstract ▼

The objective of this study is to predict the compressive strength of normal concrete by using the cross-sectional image of the concrete cylinder. The conventional method of measuring the compressive strength was to conduct a compressive strength test by coring the existing structures. Since the met

목차 Contents

  • 표지 ... 1제출문 ... 3요약문 ... 4Executive Summary ... 5목차 ... 6그림목차 ... 7제1장 서론 ... 8 1. 연구배경 ... 8 1.1 연구배경 및 필요성 ... 8 2. 연구 목표 및 추진 체계 ... 10 2.1 연구 목표 ... 10 2.2 연차별 목표 및 실적 ... 10 2.3 추진 체계 및 전략 ... 11제2장 연구수행 내용 ... 12 1. WBS 이행의 적절성 ... 12 2. 최종 연구목표의 달성도 ... 12 3. 연구성과 및 우수성 ... 13 2.1 정량적 연구성과 ... 13 2.2 연구성과의 질적 우수성 ... 13제3장 결론 ... 20 1. 연구결과 활용도 및 가능성 ... 20 2. 연구결과의 파급효과 ... 21참고문헌 ... 22별첨 ... 24 1. 인공신경망 활용 콘크리트 골재 분포 이미지 ... 24 2. 콘크리트 골재 분포 이미지 정보 추출코드(m-file) ... 44서지자료 ... 47Bibliographic Data ... 48끝페이지 ... 49

표/그림 (8)

참고문헌 (25)

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