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인문사회과학기술융합학회 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지 제9권 제1호
발행연도
2019.1
수록면
1 - 10 (10page)

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최근의 국내외 도로는 우수한 노면 포장 상태로 인해 차량의 안정적인 고속 주행을 가능하게 하고 운전자에게는 좋은 승차감을 제공하려는 추세이다. 그러나 이러한 도로 표면 상태는 여러 가지 요인에 의해 파손과 손상이 반복적으로 일어난다. 그 대표적인 현상은 균열, 변형, 노면 흠 등이 있는데, 이는 각종 인적 물적 피해를 야기하는 교통사고의 원인이 되고 있다. 이를 예방하기 위한 효율적인 도로 노면 관리 기술이 필요하고 여러 방법들이 고안되었는데, 최근에는 블랙박스 형태의 영상 취득 장치를 활용한 방법이 활발히 제안되고 있다. 이러한 방법에서는 여러 가지 영상 처리 기술이 연구되었지만, 그 중에서도 심층 신경망을 활용한 영상 인식 기술이 요즘 가장 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 심층 신경망을 활용한 연구와 이를 이용한 실제 주행실험 결과를 분석하였다. 먼저, 도로 노면 파손 위치를 판별하기 위한 비대칭 자기부호화 심층 신경망 모델을 개발하였고, 이 심층 신경망은 영상을 입력으로 받아서 도로 노면 파손 유무를 판단하고 파손 영역을 검출하는 기능을 수행한다. 다음으로 제안 모델의 실용화 가능성을 검증하기 위해 실제 도로 환경에서의 실험을 수행하고 그에 따른 영상기반의 탐지 성능을 분석하였다.
#Deep Neural Network #Road Surface Damage Detection #Asymmetric Auto-Encoder #Road Test #Sensor

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