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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.8
- 수록면
- 230 - 242 (13page)
이용수
초록· 키워드
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신속한 암반 및 암석 균열 조사를 위해서는 자동화된 조사기법이 필요하다. 그러나 자동 조사기법의 균열 지도가 수동으로 조사한 것과 얼마나 일치하는지 표기하는 단일 지표가 없어서 그 정확도를 평가하는데 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 균열 지도 간의 일치도를 단일 값으로 표현하는 조사선 교차 일치도 (Scanline Intersection Similarity, SIS)라는 지표를 새롭게 제안하였다. 제안된 지표는 두 균열 지도의 균열 빈도를 다수의 조사선 상에서 비교하여 이들 간의 기하학적 일치도를 도출한다. 해당 지표의 적용성을 검토하기 위해 컴퓨터 비전 (Computer Vision) 분야에서 널리 사용하는 일치도 지표인 Intersection Over Union (IoU)과 비교분석하였다. IoU는 균열의 미시적 형태 차이를 과대평가하는 반면에, 제안된 지표의 경우 미시적 형태 차이보다 경사와 같은 거시적 형태 차이를 더 민감하게 반영하였다. 따라서 균열의 거시적 형태가 중요한 암반 공학적 관점에서, 제안된 지표가 IoU 보다 균열 지도의 일치도 지표로써 적합하였다. 더 나아가 제안된 지표를 딥러닝(Deep Learning)을 이용한 균열 조사기법에 적용해본 결과, 해당 기법의 정확도가 조사선 교차 일치도로 0.674 임을 확인하였다.
목차
ABSTRACT
초록
1. 서론
2. 새로운 균열 지도 일치도 지표 제안
3. 적용성 검토 및 논의
4. 결론
REFERENCES
참고문헌 (16)
참고문헌 신청
Barton, N. / 1974 / Engineering classification of rock masses for the design of tunnel support / Rock mechanics 6(4):189~236
Byun, H. / 2018 / Automated Rock Fracture Detection Using a Convolutional Neural Network / Proceedings of 2018 Fall Joint Conference of KSMER·KSRM·MIRECO
Csurka, G. / 2013 / What Is a Good Evaluation Measure for Semantic Segmentation? / Procedings of the 24th British Machine Vision Conference 2013
D. Deb / 2008 / Automatic detection and analysis of discontinuity geometry of rock mass from digital images / Computers & Geosciences 34(2):115~126
Mark Everingham / 2010 / The Pascal Visual Object Classes (VOC) Challenge / International Journal of Computer Vision 88(2):303~338
Byun, H. / 2018 / Automated Rock Fracture Detection Using a Convolutional Neural Network / Proceedings of 2018 Fall Joint Conference of KSMER·KSRM·MIRECO
Csurka, G. / 2013 / What Is a Good Evaluation Measure for Semantic Segmentation? / Procedings of the 24th British Machine Vision Conference 2013
D. Deb / 2008 / Automatic detection and analysis of discontinuity geometry of rock mass from digital images / Computers & Geosciences 34(2):115~126
Mark Everingham / 2010 / The Pascal Visual Object Classes (VOC) Challenge / International Journal of Computer Vision 88(2):303~338
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