Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference (한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집)

Korean Society of Computer Information (한국컴퓨터정보학회)
권호 표지

Dataset Augmentation Technique for Crack Detection of Wood Building

목조건물 크랙 감지를 위한 데이터셋 증강 기법

  • Kim, Beom-Jun (Dept. of Computer Engineering, Korea National University of Transportation) ;
  • Kim, Inki (Dept. of IT.Energy Convergence, Korea National University of Transportation) ;
  • Lim, Hyunseok (Dept. of Software, Korea National University of Transportation) ;
  • Gwak, Jeonghwan (Dept. of IT.Energy Convergence, Korea National University of Transportation)
  • 김범준 (한국교통대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 김인기 (한국교통대학교 교통에너지융합학과) ;
  • 임현석 (한국교통대학교 소프트웨어학과) ;
  • 곽정환 (한국교통대학교 교통에너지융합학과)
  • Published : 2021.07.14
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Abstract

본 논문에서는 목조건물의 Crack만을 움직여 Data set을 증강하는 기법을 제안한다. 이 기법은 이미지 내 Crack Detection의 학습 데이터를 만들기 위해 이미지의 전체적인 값으로 Flip, Rotation, Shift, Rescale 등의 변환을 통해 Data Augmentation을 진행하는 대신 Crack이라는 하나의 Object만을 가지고 새로운 데이터를 생성한다. 이때 Object는 관심 영역 내에서만 연산되어 기존의 방법보다 더욱 많은 데이터를 얻을 수 있으며, Crack이 관심 영역 밖으로 이동하지 않기 때문에 이상치 혹은 결측치가 존재하지 않는 데이터를 얻을 수 있다. 또한 Crack이 존재하지 않는 이미지에도 임의적으로 Crack을 생성하여 새로운 데이터를 만들 수 있다. 결론적으로 본 논문에서는 Crack Detection의 학습을 위하여 기존 방법보다 우수한 성능의 Data Augmentation을 제안하였다.

Keywords

Acknowledgement

This work was supported by the Basic Science Research Program through the National Research Foundation of Korea (NRF) funded by the Ministry of Education (Grant No. NRF-2020R1I1A3074141), the Brain Research Program through the NRF funded by the Ministry of Science, ICT and Future Planning (Grant No. NRF-2019M3C7A1020406), and "Regional Innovation Strategy (RIS)" through the NRF funded by the Ministry of Education.