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학술저널
저자정보
나윤호 (한양대학교) 주승민 (한양대학교) 김준수 (한양대학교) 전문수 (한양대학교) 윤동현 (한국전력공사) 오기용 (한양대학교)
저널정보
한국비파괴검사학회 비파괴검사학회지 비파괴검사학회지 제44권 제4호
발행연도
2024.8
수록면
292 - 302 (11page)
DOI
10.7779/JKSNT.2024.44.4.292

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최근 증가하는 전력 수요에 따라 발전소로부터 전력을 전달하는 송전철탑의 건설이 증가 되고 있다. 이에 따라 송전철탑 안정성의 핵심 요소인 애자의 유지 보수 작업이 중요해지고 있다. 기존의 수동적인 애자 보수 작업은 작업자가 직접 송전철탑에 올라가 애자를 확인하는 방식인데 이는 작업자의 안전성과 효율성의 문제를 가진다. 따라서 본 연구에서는 드론과 고해상도 카메라, 생성적 적대 신경망 StyleGAN2-ADA, 객체 탐지 모델인 YOLO v7을 이용하여 자동화 및 향상된 애자 탐지 기법을 제시한다. 드론과 고해상도 카메라로 실제적인 애자 이미지 데이터를 취득하고 StyleGAN2-ADA를 통해 가상 애자 이미지 데이터를 생성한다. 이후 실제 이미지 데이터와 가상 이미지 데이터를 결합해 YOLO v7을 학습하여 애자 탐지에 적용한다. 실험을 통해 이 기법의 우수성을 검증하였으며 애자뿐만 아니라 탐지 작업이 필요한 다양한 산업현장에서도 적용 가능할 것이다.
#객체 탐지 #데이터 구축 #생성적 적대 신경망 #가상 이미지 데이터 #애자 #Object Detection #Data Construction #Generative Adversarial Network #Virtual Image Data #Insulator

목차

초록
Abstract
1. 서론
2. 생성적 적대 신경망을 활용한 지능형 애자 탐지
3. 애자 탐지 데이터 구축 및 실험
4. 결과 분석 및 고찰
5. 결론
References

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