• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권2호
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• pp.104-113
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• 2019

도로 관리 주체는 도로 파손을 보수하기 위해 적지 않은 비용을 투입한다. 이러한 파손은 자연 요인과 노후화로 인하여 필연적으로 발생을 하는데, 효율적인 보수를 위한 유지보수 기술이 필요하다. 이런 수요에 대응하기 위해 여러 가지 기술들이 개발되고 적용되고 있지만, 최근 들어서는 차량용 블랙박스 형태로 수집한 영상 정보를 바탕으로 도로 노면 파손 유지 보수기술이 개발되고 있다. 이 파손 영역을 추출하는 방법에는 여러 가지가 있지만, 본 논문에서는 최근 활발히 연구되고 있는 심층 신경망 구조의 영상인식 기술에 대해 논하고자 한다. 특히 영역 기반의 합성곱 알고리즘을 이용하여 영상 내에서 도로 파손 유무와 그 영역을 추정할 수 있는 새로운 심층 신경망을 소개한다. 이를 개발하기 위해 실제 주행을 통해서 600여장의 영상 데이터를 수집하였고, 이를 활용하여 학습을 수행하였다. 그 결과 기존 모델과 성능을 비교하여 10.67% 향상된 신경망을 개발하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권5호
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• pp.133-148
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• 2022

본 연구에서는 세종시의 도로포장 구간을 대상으로 도로포장의 균열률 파손모델을 개발하였다. 파손모델개발에 필요한 모니터링 데이터는 딥러닝 기반의 도로자산 모니터링 시스템을 활용하여 취득하였다. 모니터링 조사는 동일 구간을 대상으로 2021년도와 2022년도에 수행하였다. 도로포장 파손모델은 연평균 파손량을 추정하기 위한 방법론과 계층적 베이지안 마르코프 혼합 해저드 (Bayesian Markov Mixture Hazard) 모델을 활용한 방법론으로 구분하여 분석을 수행하였다. 분석결과, 기존 전문조사장비에서 취득된 데이터를 기반으로 개발된 균열률 파손모델과 유사한 분석 값을 도출할 수 있었다. 본 연구의 결과는 향후 지자체의 도로관리계획수립을 위한 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.

• 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.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권3호
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• pp.95-105
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• 2019

최근 들어 도로 노면 파손의 위치 정보를 수집하기 위한 영상 처리 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 대표적으로 차량에 탑재가 가능한 스마트폰이나 블랙박스를 통해 영상을 얻고 이를 영상처리 알고리즘을 사용하여 인식하는 기술이 주로 사용된다. GPS 모듈과 연계하여 실제 파손 위치를 파악할 때 가장 중요한 기술은 영상 처리 알고리즘인데, 근래에는 대부분 인공지능을 통한 알고리즘이 연구 주제로 주목받고 있다. 이와 같은 맥락에서 본 연구에서도 영역 기반의 합성곱 방식 계열의 객체인식 (Object Detection) 방법을 사용한 인공지능 영상 처리 알고리즘에 대하여 논의하고자 한다. 도로 노면 파손 객체 인식 성능을 향상시키기 위하여 도로 노면 파손 영상 600여 장과 일반적인 도로 주행 영상 1500여 장으로 학습 데이터베이스를 구성하였다. 또한 배경 객체 인식 방법을 적용한 지도 학습을 수행하여 도로 노면 파손의 오탐을 감소시켰다. 그 결과 동일한 테스트용 데이터베이스를 통해 알고리즘의 인식 성능을 mAP 평균값 기준 9.44%만큼 향상시킨 새로운 방법을 소개하고자 한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권4호
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• pp.95-105
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• 2021

도로 노면 파손 탐지는 쾌적한 주행 환경과 안전사고의 예방을 위해 필요하다. 도로 관리 기관은 자동화 기술 기반의 검사 장비와 시스템을 활용하고 있다. 이러한 자동화 기술 중에서도 도로 노면의 파손을 탐지하는 기술은 중요한 역할을 수행한다. 최근 들어 딥러닝을 이용한 기술에 대한 연구가 활발하게 진행 중이다. 이러한 딥러닝 기술 개발을 위해서는 도로 영상과 라벨 영상이 필요하다. 하지만 라벨 영상을 확보하기 위해서는 많은 시간과 노동력이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 준지도 학습 기법 중 하나인 적대적 학습 방법을 제안했다. 이를 구현하기 위해서 5,327장의 도로 영상과 1,327장의 라벨 영상을 사용하여 경량화 심층 신경망 모델을 학습했다. 그리고 이를 400장의 도로 영상으로 실험한 결과 80.54%의 mean intersection over union과 77.85%의 F1 score를 갖는 모델을 개발하였다. 결과적으로 라벨 영상 없이 도로 영상만을 학습에 추가하여 인식 성능을 향상시킬 수 있는 기술을 개발하였고, 향후 도로 노면 관리를 위한 기술로 활용되길 기대한다.

• 한국항공우주학회지
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• 제41권8호
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• pp.619-624
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• 2013

확률론적 수명예측은 파라미터들의 불확실성에 대하여 확률론적인 요소를 적용한다. 따라서 기존의 결정론적 수명해석 기법에 확률론적 기법을 적용하기 위해서는 파손확률을 이용한 위험도 평가가 필요하다. 본 연구에서는 항공기 구조물의 확률론적 위험도평가를 수행하기 위하여 파손확률 추정 모델링 기법을 연구하였다. 이를 위해 파라미터들의 확률론적 불확실성을 효과적으로 반영할 수 있는 베이지안 기법을 이용하여 파손확률을 모델링하고 실험 데이터를 이용하여 검증하였다. 연구결과 베이지안 기반의 파손확률 추정 모델링은 정량적인 파손확률을 계산하고 확률론적 위험도평가를 효과적으로 수행할 수 있음을 입증하였다.

• 한국도로학회논문집
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• 제4권2호
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• pp.9-18
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• 2002

포장의 공용성에 영향을 미치는 주요파손은 소성변형, 피로균열, 종단평탄성이다. 따라서 이들 세가지 파손량에 영향을 미치는 요인들을 분석하고 예측모델을 개발하는 것이 포장의 공용성 관리면에서 중요하다. 본 논문에서는 미국에서 개발되어 다양한 포장구간에 대한 광범위한 데이터가 축적되어 있는 DataPave 프로그램을 이용하여 세가지 파손량과 각각에 영향을 미치는 인자들을 추출한 후 파손 예측모델을 개발하였다. 개발된 모델의 입력변수들이 각각의 파손량에 미치는 영향을 파악하기 위해 민감도분석을 수행하였다. 소성변형 예측모델의 민감도분석결과 아스팔트함량, 공극율, 노상의 최적함수비가 주요영향인자로 나타났으며, 피로균열예측모델의 경우 아스팔트점도, 아스팔트함량, 공극율 순으로 나타났다. 종단평탄성 예측모델 분석결과 아스팔트점도, 노상골재의 200번체 통과율, 아스팔트함량 순으로 영향을 미치는 것을 알 수 있었다.

• 한국도로학회지:도로
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• 제8권1호
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• pp.57-67
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• 2006

• 한국도로학회논문집
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• 제6권1호
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• pp.13-23
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• 2004

본 논문은 국내의 콘크리트 교면포장에 주로 발생하는 아스팔트 포장의 파손유형들에 대한 현황 분석과 교량 상판과 포장의 상호작용 해석을 실시하여 주된 파손유형을 제시하고자 한다 연구의 범위는 PSCI형교, 철근콘크리트 슬라브교와 라멘교를 각각 대상으로 하였다. 조사결과 콘크리트 교면 아스팔트 포장의 주요 파손들은 소성변형, 포트홀 그리고 피로균열 순으로 확인되었다. 또한 교면 아스팔트 포장에 발생되는 피로균열의 경우 주된 파손인자가 교통하중의 반복보다는 포장의 노후화나 재료의 박리와 같은 재료 문제로 추정되며 실제조사에서도 콘크리트 교량의 경우 미세한 파손의 빈도가 높고 박리가 있는 지점에서 균열이 상대적으로 많이 발생되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.593-596
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• 2020

많은 차량에 부착되어 있는 블랙박스를 활용하여 수집된 이미지 데이터들을 분석, 도로의 파손 상태를 체크하고 웹 서버에 표시하고 관련 기관에 신고합니다. 따라서 해당 도로를 이용하는 운전자들에게 도로의 상황을 알려주고 보수 조치가 빠르게 이루어 질 수 있도록 도와주는 서비스입니다.