• 제목/요약/키워드: Damage recognition

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도로 노면 파손 영상의 다중 분류 심층 신경망 평가를 통한 Backbone Network 선정 기법 (A Selection Method of Backbone Network through Multi-Classification Deep Neural Network Evaluation of Road Surface Damage Images)

  • 심승보;송영은
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제18권3호
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    • pp.106-118
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    • 2019
  • 최근 들어 인공 지능을 이용한 영상 객체 인식에 대한 연구 및 개발이 활발하게 진행되고 있다. 그 연장선상에서 도로 유지 및 관리 분야에도 관련 연구의 활용도가 크게 향상될 것으로 기대된다. 그 중에서도 특히 도로 노면 파손 객체 인식 (Object Detection) 을 위한 인공 지능모델이 지속적으로 개발되고 있다. 이러한 객체 인식 알고리즘을 개발하려면 우선적으로 특징지도를 생성하는 Backbone Network가 반드시 필요한데, 본 논문에서는 이를 선정하는 방법을 제안하고자 한다. 이를 위해 6,000여 장의 도로 노면 파손 영상 데이터를 확보하고, 근래에 많이 사용되는 4종류의 심층 신경망을 활용하여 성능을 비교한다. 3가지의 성능 평가 방법을 적용하여 심층 신경망의 특징을 분석하고 최적의 심층 신경망을 결정한다. 또한 하이퍼 파라미터의 최적 조율을 통해 성능을 향상시키고, 최종적으로 도로 노면 파손 영상 분류를 위하여 85.9%의 정확도로 수행이 가능한 경량화된 Backbone Network용 심층 신경망을 제안한다.

인공 신경망을 사용한 시뮬레이션 기반 헬리데크 손상 추정 (Simulation-Based Damage Estimation of Helideck Using Artificial Neural Network)

  • 김찬영;하승현
    • 한국전산구조공학회논문집
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    • 제33권6호
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    • pp.359-366
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    • 2020
  • 본 논문에서는 전산구조 해석 데이터를 기반으로 인공 신경망을 활용하여 헬리데크 구조물에 대한 손상 추정 기법을 제안하였다. 헬리데크를 구성하는 트러스와 서포트 부재들에 대해서 절점을 공유하는 부재들을 70개의 모델로 그룹화 하였으며, 최대 3가지 부재 그룹에 무작위로 손상을 부여하여 총 37,400개의 손상 시나리오를 생성하였다. 이들 각각에 대해서 구조 해석 프로그램을 통해 모드 해석을 수행하였으며, 전체 손상 시나리오를 사용 목적에 따라 학습, 유효성 검사, 그리고 검증 시나리오로 분리하였다. 헬리데크의 손상 및 비손상 상태의 동적 응답 특성에 대한 패턴 인식을 위해 PyTorch 프로그램을 활용하여 3개의 은닉층을 가지는 인공 신경망을 구성하였으며, 이에 대해서 다양한 손상 시나리오를 반복 학습함으로써 손실 함수를 최소로 하는 인공 신경망을 도출하였다. 최종적으로 총 400개의 검증 시나리오에 대해서 인공 신경망이 추정한 손상률과 실제 부여된 손상률을 비교하였으며, 그 결과 본 연구를 통해 얻어진 인공 신경망이 손상 부재의 위치와 손상 정도를 매우 높은 정확도로 예측하는 것을 확인하였다.

Arabic Handwritten Manuscripts Text Recognition: A Systematic Review

  • Alghamdi, Arwa;Alluhaybi, Dareen;Almehmadi, Doaa;Alameer, Khadijah;Siddeq, Sundos Bin;Alsubait, Tahani
    • International Journal of Computer Science & Network Security
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    • 제22권11호
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    • pp.319-323
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    • 2022
  • Handwritten text recognition is one of the active research areas nowadays. The progress in this field differs in every language. For example, the progress in Arabic handwritten text recognition is still insignificant and needs more attentions and efforts. One of the most important fields in this is Arabic handwritten manuscript text recognition which focuses in extracting text from historical manuscripts. For eons, ancients used manuscripts to write everything. Nowadays, there are millions of manuscripts all around the world. There are two main challenges in dealing with these manuscripts. The first one is that they are at the risk of damage since they are written in primitive materials, the second challenge is due to the difference in writing styles, hence most people are unable to read these manuscripts easily. Therefore, we discuss in this study different papers that are related to this important research field.

랜덤 포레스트 분류기 기반의 컨벌루션 뉴럴 네트워크를 이용한 속도제한 표지판 인식 (Speed-limit Sign Recognition Using Convolutional Neural Network Based on Random Forest)

  • 이은주;남재열;고병철
    • 방송공학회논문지
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    • 제20권6호
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    • pp.938-949
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    • 2015
  • 본 논문에서는 외부압력에 의한 외형 손상이나 빛의 방향에 따른 색상 대비변화 등에 견고한 영상기반 속도 제한 표지판 인식 시스템 설계를 제안한다. 속도 제한 표지판 인식을 위해서 최근 패턴 인식 분야에서 뛰어한 성능을 보여주고 있는 CNN (Convolutional neural network)을 사용한다. 하지만 기존의 CNN은 특징 추출을 위해 다수의 은닉층이 사용되고 추출된 결과에 대해 MLP(Multi-layer perceptron) 등과의 완전 연결(fully-connected) 방식을 사용함으로 학습과 테스트 시간이 많이 걸리는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 줄이기 위해 2계층의 CNN을 구성하고 패턴 분류를 위해 랜덤 포레스트(Random forest)를 결합하여 완전 연결이 아닌 랜덤 연결 방식을 적용하였다. GTSRB(German Traffic Sign Recognition Benchmark)데이터의 교통안전표지판 중에서 8개 속도 제한 표지판 데이터를 사용하여 제안하는 방식이 SVM (Support Vector Machine)이나 MLP 분류기를 적용할 때 보다 성능이 우수함을 입증하였다.

인공면역계의 자기-인식 알고리즘 (Self-Recognition Algorithm of Artificial Immune System)

  • 선상준;이동욱;심귀보;성원기
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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    • pp.185-188
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    • 2001
  • According as many people use a computer newly, damage of computer virus and hacking is rapidly increasing by the crucial users. To block hacking that is intrusion of a person's computer and the computer virus that destroys data, a study for intrusion-detection of system and virus detection using a biological immune system is in progress. In this paper, we make a model of positive selection and negative selection of self-recognition process that is ability of T-cytotoxic cell that plays an important part in biological immune system. So we embody a self-nonself distinction algorithm in computer. To prove the efficacy of self-recognition algorithm, we use simulations by a cell change and a string change of self file.

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국내.외 철도사고유형 분석을 통해 초기 사고발생 인식.전파를 위한 오감인지 대응연구 (The recognition response research of five sences for the first accident occurrence cognizance and spread through the analysis of railroad accident type at domestic and foreign)

  • 양도철;황성근
    • 한국철도학회:학술대회논문집
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    • 한국철도학회 2007년도 춘계학술대회 논문집
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    • pp.1180-1186
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    • 2007
  • This paper contains that the current emergency response procedure through the railroad accident type at domestic and foreign, and the response program which is more systematic as a result of improving weaknesses. Because the response program at home is less sufficient than developed country's, we have made an investigation into system of classification in America, British, Germany, Japan for organizing separate emergency response code. we have researched the recognition response of five senses for minimizing the accident damage in a way of spreading the emergency response type analyzed through the accident procedure according to the feature of five senses by the first recognizer. Based on the first recognitions response of five senses, the scenario has been established according to each types and the criteria of accident has been researched through classifying the recognition of five senses response level, early response level, self-response level, outside support level.

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임대주택 입주자의 임대주택법대 대한 인식 및 읽은 경험 분석 (Recognition and Reading Experience of the Rental Housing Law in Rental Housing Residents)

  • 김숙향
    • 대한가정학회지
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    • 제40권7호
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    • pp.41-52
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    • 2002
  • The purpose of this study was to examine the degree of recognition and reading experience of the rental housing law in rental housing residents. The subjects of this study were 359 residents who lived in Gwang-Ju and who were surveyed by questionnaire in 2000. Data was analyzed with the statistical methods of frequency, percentage, mean and chi-square. The main results of this study were as follows: 1) About 64% of the residents knew the rental housing law 2) Degree of recognition about the rental housing law was significant on age, apartment size, housing rental deposit, and monthly rental fee. 3) About 92% of the residents didn't read the rental housing law. 4) Degree of reading about the rental housing law was not significant on the level of housing characteristics. If the residents knew about rental housing law, it might be prevented the damage from housing rental deposit refund debate, contract termination and rental housing company dishonor.

다단계판매에 대한 소비자지식, 소비자피해, 소비자만족도 (Consumer Knowledge, Damage and Satisfaction of Multi-Level Marketing)

  • 김민정
    • 대한가정학회지
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    • 제36권9호
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    • pp.75-91
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    • 1998
  • The purpose of this study was to investigate the effect of the multi-level marketing(MLM) on consumer by examing the degree of damage and the consumers's satisfaction with MLM as well as the overall realities of MLM including the degree of the recognition and the distribution route of the commodities. We analyzed 256 cases which had experienced with MLM among 430 questionnaires collected. The resulted are as follows. 1) Consumers showed a lack of knowledge about MLM regardless of experiencing it. And they were recognized positively with the quality and the availability of the commodities. Expendables such as kitchen utensils and cosmetics were the most favored articles. 2) Transactions with no written contract were the most frequent damage to the consumers, followed by no price-tag and the marketer's refusal of exchange or refund. 3) When we compared the degree of consumer's satisfaction with MLM to the ordinary distribution in terms of the price, quality of goods and the service offered, the consumers were satisfied with the quality of the commodities, though their whole impressin of MLM was not so much favorable.

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빌딩피해에 대한 GIS 손상평가 및 지진 후 평가 (GIS-based Loss Estimation and Post-earthquake Assessment of Building Damage)

  • 전상수
    • 한국지반공학회논문집
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    • 제20권7호
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    • pp.15-24
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    • 2004
  • 본 논문은 1994 Northridge 지진에 의해 발생된 주거건물손상에 관하여 건물 교체시의 가격에 대한 상대적 수리비용의 개념으로 GIS기반의 손상평가에 관하여 기술하였다. 빌딩손상은 164개의 서로 다른 지역에서 얻어진 지진기록으로부터 유도된 지진매개변수와 빌딩위치 및 안전조사보고서를 바탕으로 평가하였다. 본 논문은 가장 심한 건물피해를 받은 위치를 규명하는 인식 알고리즘이 GIS를 통하여 개발되었다. 이러한 알고리즘은 지진 후 신속한 응급조치와 위성으로부터 얻어진 데이터를 짧은 시간에 분석할 수 있는 프레임을 제공한다.

가속도 및 임피던스 신호의 특징분류를 통한 교량 연결부의 하이브리드 손상 모니터링 기법 (Hybrid Damage Monitoring Technique for Bridge Connection Via Pattern-Recognition of Acceleration and Impedance Signals)

  • 김정태;나원배;홍동수;이병준
    • 한국지진공학회논문집
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    • 제10권6호
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    • pp.57-65
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    • 2006
  • 본 논문에서는 구조물의 전역적인 손상도 평가와 국부 구조 연결부의 손상 검색을 동시에 수행할 수 있는 하이브리드 구조 손상 모니터링 체계가 제시되었다. 하이브리드 손상 모니터링 체계는 진동기반 기법과 전기/역학적 임피던스 기법으로 구성되었다. 진동기반 기법은 구조물의 모드특징의 변화를 사용하여 구조물의 전역적 특성의 변화를 감지하고, 전기/역학적 임피던스 기법은 PZT 센서의 저항 변화를 사용하여 국부 구조 연결부의 손상 여부를 검출한다. 제안된 하이브리드 모니터링 체계를 검증하기 위해 구조 연결부의 볼트 풀림 상황을 손상 시나리오로 선택하였으며, 가속도 응답과 임피던스 응답 신호가 계측되었다. 실험 결과, 제안된 하이브리드 모니터링 체계를 통해 구조물의 전역적 손상 상태와 국부 구조 연결부의 손상을 정확하게 모니터링 할 수 있었다.