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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 추승연
- 발행연도
- 2020
- 저작권
- 경북대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수7
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건설산업은 지난 수십 년간 CAD를 비롯한 컴퓨터 프로그램을 활용하여 많을 발전을 이루었음에도 다른 제조업 분야와 비교해 단순 반복 작업 이외에 작업자의 지식기반 업무의 비율이 높아 노동생산성이 낮은 실정이다. 이를 위해서는 컴퓨터의 시각 정보 인지를 통하여 작업자의 지식기반 업무 효율을 높여야 한다. 또한 컴퓨터의 시각 정보 인지를 위해서는 이미지넷 프로젝트 사례와 같이 방대한 학습 데이터가 필요할 것이다. 이를 위한 건설 전문 이미지 데이터세트 구축의 일환으로 본 연구에서는 건축물 파사드 데이터를 포털사이트 로드뷰를 통해 빠르게 수집하고 이를 딥러닝을 이용하여 자동으로 레이블링하는 과정을 통해 건축물 파사드 데이터세트르 효율적으로 구축하는 방안을 제안하는 것을 목적으로 한다. 본 연구에서 제안하는 방안으로 도심 중심상업가로인 대구광역시 동성로 일부를 대상으로 데이터세트 구축하고 데이터세트의 활용성과 신뢰성을 분석했다. 이를 통해 컴퓨터가 건축물 파사드 이미지의 시각정보를 인지하여 빠른 속도로 포털사이트 로드뷰의 유의미한 파사드 정보를 추출할 수 있음을 확인할 수 있었다. 또한 본 연구를 통해 건축가에게 의존했던 파사드 설계지식을 전세계의 파사드 디자인의 패턴을 추출하여 정량적이고 정성적인 파사드 설계지식을 확보할 수 있는 가능성을 제시하였으며 건설 전문 이미지 데이터세트 구축의 활용가능성을 검증하는데 기여하였다.
목차
1. 서 론 11.1. 연구의 배경 및 목적 21.2. 연구의 내용 및 절차 52. 선행연구 고찰 82.1. 건설 데이터세트 구축의 중요성 92.2 건축물 파사드 데이터베이스 구축 현황 분석 132.3 건축물 파사드 자동 레이블링 연구 현황 분석 152.4 딥러닝 기반 이미지 자동 레이블링 기술 193. 건축물 파사드 데이터세트 구축 기술 223.1 건축물 파사드 이미지 자동 레이블링 기술 233.2 데이터세트 구축 방법 및 환경 조건 설정 314. 건축물 파사드 데이터세트 구축 기술의 성능분석 474.1 학습 데이터 결과물 및 분석 484.2 테스트 데이터 결과물 및 분석 525. 결론 57참고문헌 61영문초록 64
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