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NTIS 바로가기주관연구기관 | 건양대학교 KonYang University |
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연구책임자 | 손병직 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2024-03 |
과제시작연도 | 2023 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
연구관리전문기관 | 한국연구재단 National Research Foundation of Korea |
등록번호 | TRKO202400006967 |
과제고유번호 | 1711188230 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부) |
DB 구축일자 | 2024-09-09 |
키워드 | 딥러닝.결함탐지.이종영상.빅데이터.Deep Learning.Damage Detection.Hybrid Image.Big Data. |
□ 연구개요
경주지진 이후 국가재난에 대한 국민적 관심이 매우 높으며, 이에 따라 자연재해 예측 및 자연재해 저감 연구 등에 관한 국가개발사업 공모가 많이 진행되고 있다. 최근 4차 산업혁명의 도래로 ICT 분야, 특히 영상처리 기반 딥러닝 기술을 활용하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 지금까지 대부분이 ICT 기술을 적용하는 수준으로 본질적인 재난의 원인이 되는 구조물의 취약부 탐지나 성능평가 등의 기술을 적용하는데 있어서 등한시되었다. 특히 실시간으로 계측된 다량의 데이터로부터 정확한 구조물의 상태를 평가하는 것은
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