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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
손정우 (Kangwon National University) 문귀성 (Kangwon National University) 김윤 (Kangwon National University)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제26권 제2호(통권 제203호)
발행연도
2021.2
수록면
27 - 37 (11page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

3D GPR 탐사 데이터와 심층 합성곱 신경망을 이용한 지하 관로 자동 탐색 시스템
손정우 ,  문귀성 ,  김윤 한국컴퓨터정보학회논문지 2021.02 학술저널
3D GPR 탐사 데이터와 심층 합성곱 신경망을 이용한 지하 관로 자동 탐색 시스템
손정우 컴퓨터정보통신공학과 2021.01 학위논문

초록· 키워드

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본 논문에서는 관로를 자동으로 검출하는 지하 관로 자동 탐색 시스템을 제안한다. 시간에 따른 지반변화, 관로 시공 불일치 등 여러 가지 요인으로 실제 관로의 위치가 지하 관로 도면과 일치하지 않는다. 이로 인하여 굴착공사나 관로 노후화에 의한 여러 사고가 발생한다. 사고를 방지하기 위해 GPR(지표 투과 레이더, Ground Penetrating Radar) 탐사를 통해 지하시설물을 찾아내는 작업이 이루어지고 있지만, 분석을 담당할 수 있는 전문가의 수가 부족하다. GPR 데이터는 매우 방대하며 분석과정에도 오랜 시간이 걸리기 때문이다. 이에 본 논문에서는 3D GPR 데이터를 자동으로 분석하기 위해 딥 러닝기술인 3D 이미지 분할을 사용하고, 이에 적합한 데이터 생성 알고리즘을 제안한다. 또한 GPR 데이터 특성에 맞는 데이터 증강 기법, 데이터 전처리 모듈을 제안한다. 실험 결과를 통해 제안한 시스템은 F1 Score 40.4%의 성능을 보였으며 이를 통해 이미지 분할을 이용한 관로 분석의 가능성을 확인하였다.
#Underground Pipe #GPR #Deep Learning #3D Image Segmentation #Automatic Detection System of Underground Pipe #지하 관로 #지표 투과 레이더 #딥 러닝 #3D 이미지 분할 #지하 관로 자동 탐색 시스템

목차

[Abstract]
[요약]
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Preliminaries
Ⅲ. The Proposed Scheme
Ⅳ. Experiment
Ⅴ. Conclusions
REFERENCES

참고문헌 (17)

참고문헌 신청
이대영 / 2018 / CCTV 및 GPR을 이용한 하수관로 결함 및 지반함몰 위험성 평가 / 한국지반신소재학회 논문집 17(3):47~55 dbpia Daniels, David J. / 2005 / Ground penetrating radar / John Wiley & Sons, Inc google schola 이재원 / 2019 / 다중 객체검출 기반의 온라인 비디오 요약 알고리즘 / 한국컴퓨터정보학회논문지 24(8):19~28 Crossref 이동렬 / 2020 / 앵커 프리 방법을 이용한 다중 크기 얼굴 검출기 / 한국컴퓨터정보학회논문지 25(7):47~55 dbpia 채지훈 / 2019 / GPR 영상에서 딥러닝 기반 CNN을 이용한 배관 위치 추정 연구 / 인터넷정보학회논문지 20(4):39~46 Crossref

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