초록 ▼

3. 개발결과 요약
□ 최종목표
인공신경망에 의한 도로 노면의 크랙 인식 및 인공신경망을 이용한 노면의 상태 등급 자동 판정 시스템의 구축

□ 개발내용 및 결과
개발내용: 크랙의 인식 및 등급 자동분류 시스템 개발
개발결과: 크랙의 인식율(96%), 등급자동분류(99%)

□ 기술개발 배경
- 도로의 포장 상태를 검사하는 것은 도로 관리 상 중요하며 정확한 관리는 도로 포장 예산을 1/5까지 감소시킬 수 있어 지자체 및 도로관리 기관의 필수 요건이 되어 있음.
- 기존의 3차원

3. 개발결과 요약
□ 최종목표
인공신경망에 의한 도로 노면의 크랙 인식 및 인공신경망을 이용한 노면의 상태 등급 자동 판정 시스템의 구축

□ 개발내용 및 결과
개발내용: 크랙의 인식 및 등급 자동분류 시스템 개발
개발결과: 크랙의 인식율(96%), 등급자동분류(99%)

□ 기술개발 배경
- 도로의 포장 상태를 검사하는 것은 도로 관리 상 중요하며 정확한 관리는 도로 포장 예산을 1/5까지 감소시킬 수 있어 지자체 및 도로관리 기관의 필수 요건이 되어 있음.
- 기존의 3차원 계측에 의한 크랙 인식은 고가의 장비와 함께 계측 시간과 비용도 많이 들어 지자체가 구비하기에는 무리가 있어 본 개발에서는 카메라 영상 만으로 장비를 구성한 도로포 장검지시스템을 개발함.

□ 핵심개발 기술의 의의
- 모델링: 본 연구는 딥러닝의 내부 망으로 수십개 층을 쌓고 내부의 필터들로 효율적인 학습망을 구성하는 기존의 이론들과 동일한 선상에 있으나 크랙 인식을 위한 최적 모델로 학습하여 업그레이드 함.
- 개발의 난이도: 수십개의 중간층을 쌓고 적정 필터를 선별하여 학습시키는 기술 및 이를 병렬 프로그래밍으로 구현하여 PC 상에서 실용화에 가까운 속도를 실현하는 것이 난이도가 매우 높은 기술임.
- 자제 프로그램이므로 국산화율은 100%이며 국내외 최초이어서 기술 수출의 가능성이 높음.

□ 적용 분야
도로 포장상태 검사용
- 지자체 및 도로관리 기관 및 회사들이 도로포장상태 검사 시 사용하는 장비임.

(출처 : 기술개발사업 최종보고서 초록 4p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 제 출 문 ... 2
• 최종보고서 초록 ... 3
• 기술개발사업 주요 연구성과 ... 7
• 목차 ... 10
• 제 1 장 서론 ... 11
• 제 1 절 과제의 개요 ... 11
• 제 2 장 과제 수행의 내용 및 결과(기술개발 내용 및 방법) ... 14
• 제 1 절 최종 목표 및 평가 방법 ... 14
• 제 2 절 단계별 목표 및 평가 방법 ... 15
• 제 3 절 연차별 개발 내용 및 개발 범위 ... 15
• 제 4 절 수행 결과의 보안등급 ... 15
• 제 5 절 유형적 발생품(연구시설, 연구장비 등) 구입 및 관리현황 ... 16
• 제 3 장 개발 결과 ... 17
• 제 1 절 연구개발 최종 결과 ... 17
• 1. 연구개발 추진 일정 ... 17
• 2. 연구개발 추진 실적 ... 17
• 제 2 절 연구개발 추진 체계 ... 46
• 1. 각 기관/기업별 역할 및 추진 내역 ... 46
• 제 3 절 고용 창출 효과 ... 47
• 제 4 절 자체보안관리진단표 ... 48
• 제 4 장 사업화 계획 ... 49
• 제 1 절 시장 현황 및 전망 ... 49
• 제 2 절 사업화 계획 ... 50
• 1. 마케팅 계획 ... 50
• 2. 예상 매출 규모 및 시장 점유율 ... 50
• 제 3 절 향후 추가 기술 개발 계획(개발기술 응용 등) ... 51
• 끝페이지 ... 52