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저자정보
전우훈 (한국건설기술연구원) 양인철 (한국건설기술연구원) 이조영 (뉴저지 공과대학교)
저널정보
한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제22권 제10호
발행연도
2022.10
수록면
535 - 545 (11page)

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본 연구의 목적은 도로에서 발생하는 다양한 문제점을 심각도에 따라 구분하고, 이미지 객체검출을 통해 도로관리자의 우선처리 판단을 위한 의사결정방법을 제시하는 것이다. 이를 위해 도로에서 발생하는 문제점들을 도로불편신고 플랫폼인 척척앱의 신고내용을 이용하여 구분하였고, 각 문제점들의 심각도 가중치를 도로위험도 분석에서 사용되는 EPDO를 이용하여 산출하였다. 정립된 방법론의 현장 적용성 검토를 위해 실제 척척앱에서 추출된 이미지를 딥러닝을 이용하여 기계학습을 수행하고, 실제 이미지 테스트를 통해 결과를 검증하였다. 심각도가 높은 로드킬과 차로 장애물, 노면균열 등의 검출률은 90% 이상으로 나타나 실제 현장에 적용이 가능한 것으로 판단된다. 본 연구는 기존의 단순 민원접수 및 해결에서 벗어나 실제 도로현장에서 접수되는 문제점을 심각도로 구분함으로써 실제 민원 처리의 우선순위 선정에 큰 도움이 될 것으로 기대된다.
#도로불편 #심각도 #딥러닝 #객체 인식 #Road Problem #Severity #EPDO #Deep Learning #Recognition

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 선행연구 고찰
Ⅲ. 도로 문제점의 심각도 판단기법 개발
Ⅲ. 문제 심각도 판단기법 적용 사례
Ⅳ. 결론 및 향후연구
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