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딥러닝을 이용한 콘크리트 구조물의 손상 탐지 및 손상유형 분류
샘라자두라이 ( Sam Rajadurai Rajagopalan ),강수태 ( Kang Su-tae ) 한국구조물진단유지관리공학회 2021 한국구조물진단유지관리공학회 학술발표대회 논문집 Vol.25 No.1
이 연구에서는 콘크리트 구조물 손상의 육안점검을 대신할 수 있고 손상 판단의 정확도를 향상시킬 수 있는 방안으로 콘크리트 구조물에 발생할 수 있는 여러 가지 손상유형을 딥러닝을 통해 분류할 수 있는 기술을 개발하고자 하였다. Pretrained Network의 하나인 AlexNet 컨볼루션 신경망을 기반으로 분석 목적에 맞게 수정하여 사용하였으며, 학습을 통해 얻어진 신경망은 비손상과 균열, 박리, 철근노출, 누수의 유형별 손상의 분류 성능검증에 대해 약 92.4%의 정확도를 확보하는 것으로 나타났다.