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저자정보
백승현 (경북IT융합산업기술원) 최대영 (경북IT융합산업기술원) 김영규 (경북IT융합산업기술원) 정상우 (경북IT융합산업기술원) 김대년 (경북IT융합산업기술원)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제19권 제3호(JKIIT, Vol.19, No.3)
발행연도
2021.3
수록면
45 - 52 (8page)
DOI
10.14801/jkiit.2021.19.3.45

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균열은 콘크리트에서 부득이하게 발생되는 현상으로서, 구조물의 안전을 위해 점검 및 관리가 필요하다. 기존 교량 균열점검은 특수 안전장비 및 숙련된 전문가 육안에 의존하는데, 비용과 위험성에 비해 신뢰성이 낮다. 이에 본 논문은 드론 기술과 영상처리 기술을 융합한 자동 교량 균열 점검 방법을 제안하고 구현한다. 드론 기체는 교량 하부의 돌풍을 고려하여 내풍성 기준 12 m/s에서 비행 가능하게 설계하였고, 드론의 전방 및 상부방향 촬영을 위해 특수 카메라 짐벌을 제작하였다. 영상처리는 드론에 탑재된 소형 미션컴퓨터에서 수행하며, U-Net으로 구현한 교량 균열검출은 인식모델평가지표 0.9125를 기록하였고, 검출된 균열형상을 룰 베이스(rule-based)로 분석하여 각도, 길이, 분기점, 균열개수를 자동으로 측정할 수 있게 하였다.
#industrial drone #deep-learning #bridge management #visual-safety inspection #bridge brack

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 기체 구현
Ⅲ. 균열검출
Ⅳ. 균열검출 결과
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
References

참고문헌 (12)

참고문헌 신청
J. O. Kang / 2016 / Preliminary Research for Drone based Visual-safety Inspection of Bridge / Proc. of Korea Spatial Information Society Conference :207~210 google schola O. H. Kwon / 2019 / A Study on Mission Flight Using Pixhawk-based Drones / Proc. of IEMEK Conference 1:349~351 google schola S. Murao / 2019 / Concrete Crack Detection Using UAV and Deep Learning / Proc. of ICASP13 :26~30 google schola C. X. Xu / 2017 / A Proposal of Bridge Maintenance System Using Drone Image / Proc. of KSCE 2017CONVENTION :694~695 google schola H. Kim / 2017 / Comparative analysis of image binarization methods for crack identification in concrete structures / Cement and Concrete Reserch 99:53~61 Crossref

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