Acknowledgement
본 논문은 2023년도 정부(교육부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 기초연구사업이며(No.2022R1A6A1A03052954), 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신산업진흥원(S0443-23-1005, AI 기반 균열 진단 SW 개발을 통한 노후 건축물안전진단 서비스 사업화)의 지원을 받아 수행됨.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference (한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집)
- 2023.07a
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- Pages.13-14
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- 2023
Artificial Intelligence-based Crack Segmentation Algorithm for Safety diagnosis of old buildings
노후 건축물 안전진단을 위한 AI기반 균열 구획화 알고리즘
- Hee Ju Seo (Postech Institute of Artificial Intelligence, Pohang University of Science and Technology) ;
- Byeong Il Hwang (Postech Institute of Artificial Intelligence, Pohang University of Science and Technology) ;
- Dong Ju Kim (Postech Institute of Artificial Intelligence, Pohang University of Science and Technology)
- Published : 2023.07.12
Abstract
집중 안전 점검의 대상인 노후 건축물에서 균열은 건물의 안전도를 점검할 수 있는 지표이다. 안전 점검에 드론을 활용하면서 고해상도의 드론 기반 균열 이미지 수집이 가능해졌고, 육안이 아닌 AI기반으로 균열을 탐지, 구획화할 수 있다. 본 연구에서는 주변 사물과 배경에 구애받지 않고 안전 점검이 가능한 구획화 알고리즘을 제안한다. METU와 POC데이터셋을 가공하여 데이터셋을 구축하고, 이를 바탕으로 ResNet50을 통해 균열과 유사한 배경을 분류하였으며, 균열 구획화 모델을 선정하여 DesneNet201-UNet++으로 mIoU 82.27%를 달성하였다. 본 연구는 노후 건축물 안전 점검에 필요한 균열 폭 추정에 도움이 될 것으로 기대된다.