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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
김하영 (삼성물산) 조래훈 (삼성물산) 김규선 (삼성물산)
저널정보
한국지반공학회 한국지반공학회논문집 한국지반공학회논문집 제35권 제9호
발행연도
2019.9
수록면
37 - 45 (9page)

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터널 굴착 시 신속한 막장면 상태 파악 및 적절한 지보패턴 결정은 터널 붕락사고의 예방 및 안정적인 굴진에 매우 중요하다. 본 연구에서는 딥러닝 기법을 활용하여 막장면 상태에 따른 암반상태 분류를 신속하게 결정할 수 있는 기술을 개발하였으며, CNN 기법을 이용한 암반상태 분류방법 및 예측 정확도 개선 방법 등을 제시하고 있다. 수 만개의 이미지가 사전 학습된 VGG16 모델을 알고리즘으로 적용하였고, 1,469개의 터널 막장면 이미지에 대한 학습을 통하여 5개 등급으로 암반상태를 분류하였다. 본 연구에서의 예측 정확도는 최대 83.9% 수준을 나타내었으며, 향후 추가적인 이미지 축적을 통해 암반상태 평가자에 따른 편차를 줄인 객관적이고 정량적 암반상태 분류방법으로 활용 가능할 것으로 판단된다.
#Deep Learning #VGG16 #Convolutional Neural Network #Face Mapping #RMR

목차

Abstract
요지
1. 서론
2. 예측 모델
3. 예측 결과
4. 결론
참고문헌 (References)

참고문헌 (13)

참고문헌 신청
Barton, N. / 1974 / Engineering Classification of Rock Masses for the Design of Tunnel Support / Rock Mechanics 6:183~236 google schola Bieniawski, Z. T. / 1989 / Engineering Rock Mass Classification / John Wiley & Sons google schola Bishop, C. M. / 2006 / Pattern Recognition and Machine Learning / Springer :206~209 google schola Chollet, F. / 2018 / Deep Learning with Python / Manning Publications google schola Gardezi, S. J. S. / 2017 / Mammogram Classification Using Deep Learning Features / IEEE International Conference on Signal and Image Processing Applications :12~14 google schola

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