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저널정보
한국구조물진단유지관리공학회 한국구조물진단유지관리공학회 논문집 한국구조물진단유지관리공학회 논문집 제23권 제7호
발행연도
2019.1
수록면
66 - 71 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2020

GPR 데이터 구조보정을 통한 CNN 기반 매설물 두께 예측 연구 : 시설물 내 철근 두께 예측을 중심으로
박세환 미래도시융합공 2020.01 학위논문

2019

GPR 히트맵 이미지 데이터 기반 CNN을 이용한 철근 두께 예측에 관한 연구
박세환 ,  김주원 ,  김원규 외 2명 한국구조물진단유지관리공학회 논문집 2019.01 학술저널

초록· 키워드

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본 논문에서는 시설물 내부 철근 두께를 예측하기 위해 GPR 데이터를 활용한 철근 두께 예측 기법에 관한 연구를 실시하였다. 국내의 규격 미달 철근의 사용 및 배근 시공과 같은 부실시공 사례에서 볼 수 있듯이, 구조물 정밀진단을 위해서 철근 두께에 대한 정보는 정밀 안전진단을 위해서 꼭 필요함을 알 수 있다. 이를 위해 본 연구에서는 시편을 제작하여 철근 직경을 단계적으로 증가시켜 GPR의 B-scan 데이터를 취득하였다. GPR 의 B-scan 데이터는 가시성이 떨어지기 때문에 이를 migration을 통해 히트맵 이미지 데이터로 변화시켜 데이터의 직관성을 높이고자 하였다. 본 연구는 보편적으로 이용되는 B-scan 데이터와 히트맵 데이터의 합성곱 신경망(CNN) 적용 시 결과를 비교하기 위해 B-scan 및 히트맵 데이터에서 각각 철근에 대한 영역을 추출하여 학습 및 검증 데이터를 구축하였으며, 구축된 데이터에 CNN을 적용하였다. 그 결과, 히트맵 데이터의 경우 B-scan 데이터와 비교하였을 때 더 좋은 결괏값을 얻을 수 있었다. 이를 통해 GPR 히트맵 데이터를 이용하였을 경우 B-scan 데이터를 이용하였을 때보다 더 높은 정확도로 철근 두께를 예측할 수 있음을 확인하였으며, 시설물 내부 철근 두께 예측의 가능성을 검증하였다.
#Ground Penetrating Radar #B-scan #heatmap #Convolution Neural Network #Rebar Thickness

목차

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참고문헌 (12)

참고문헌 신청
Kazuya, I. / 2018 / Object Detection in Ground-Penetrating Radar Images Using a Deep Convolutional Neural Network and Image Set Preparation by Migration / International Journal of Geophysics 2018:1~8 google schola Morton, K. / 2015 / Recognizing subsurface target responses in ground penetrating radar data using convolutional neural networks / SPIE google schola 채지훈 / 2019 / GPR 영상에서 딥러닝 기반 CNN을 이용한 배관 위치 추정 연구 / 인터넷정보학회논문지 20(4):39~46 google schola 고형용 / 2019 / Faster R-CNN을 활용한 GPR 영상에서의 지하배관 위치추적 성능분석 / 융합정보논문지 9(5):21~26 dbpia Venceslav, K. / 2018 / Detection and Classification of Land Mines from Ground Penetrating Radar Data Using Faster R-CNN / 26th Telecommunications Forum google schola

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