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초록
최근 사회기반시설(SOC)의 증가와 노후화에 따라 기존의 인력중심의 육안검사를 기반으로 한 안전점검은 경제성과 안전성, 효율성 면에서 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 육안점검의 한계를 개선하기 위해 딥러닝 모델 기반 물체를 탐지하는 기술을 활용하여 터널 콘크리트 균열을 자동으로 탐지하는 기술을 개발하였으며, 이를 실제 터널 영상에 적용하여 그 성능을 검증하였다.
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저자
최근 사회기반시설(SOC)의 증가와 노후화에 따라 기존의 인력중심의 육안검사를 기반으로 한 안전점검은 경제성과 안전성, 효율성 면에서 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 육안점검의 한계를 개선하기 위해 딥러닝 모델 기반 물체를 탐지하는 기술을 활용하여 터널 콘크리트 균열을 자동으로 탐지하는 기술을 개발하였으며, 이를 실제 터널 영상에 적용하여 그 성능을 검증하였다.
