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[국가R&D연구보고서] 구조물 결함탐지를 위한 이종영상 빅데이터 기반 딥러닝 기술
Deep Learning Technology Based on Hybrid Images Big Data for Damage Detection of Structures 원문보기

보고서 정보
주관연구기관 건양대학교
KonYang University
연구책임자 손병직
보고서유형최종보고서
발행국가대한민국
언어 한국어
발행년월2024-03
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.

초록

□ 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

목차 Contents

  • 표지 ... 1
  • 연구결과 요약문 ... 2
  • 목차 ... 3
  • 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
  • 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 5
  • 1) 영상처리 기반 팽창 및 균열탐지 알고리즘을 이용한 콘크리트 영상의 균열탐지 ... 5
  • 2) Crack Detection of Concrete Images using Dilatation and Crack Detection Algorithms ... 9
  • 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 수준 ... 18
  • 1) 정성적 연구개발성과(연구개발결과) ... 18
  • 2) 세부 정량적 연구개발성과 ... 18
  • 3) 목표 달성 수준 ... 18
  • 4) 목표 미달 시 원인 분석 ... 18
  • 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도(연구개발결과의 중요성) ... 18
  • 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 19
  • 6. 자체점검표 ... 19
  • 7. 참고문헌 ... 20
  • 끝페이지 ... 26

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