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Recommender System using Association Rule and Collaborative Filtering (연관 규칙과 협력적 여과 방식을 이용한 추천 시스템)

  • 이기현;고병진;조근식
    • Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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    • 2002.05a
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    • pp.265-272
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    • 2002
  • 기존의 인터넷 웹사이트에서는 사용자의 만족을 극대화시키기 위하여 사용자별로 개인화 된 서비스를 제공하는 협력적 필터링 방식을 적용하고 있다 협력적 여과 기술은 비슷한 선호도를 가지는 사용자들과의 상관관계를 기반으로 취향에 맞는 아이템을 예측하여 특정 사용자에게 추천하여준다. 그러나 협력적 필터링은 추천을 받기 위해서 특정 수 이상의 아이템에 대한 평가를 요구하며, 또한 전체 사용자에 대해 단지 비슷한 선호도를 가지는 일부 사용자 정보에 의지하여 추천함으로써 나머지 사용자 정보를 무시하는 경향이 있다. 그러나 나머지 사용자 정보에도 추천을 위한 유용한 정보가 숨겨져 있다. 우리는 이러한 숨겨진 유용한 추천 정보를 발견하기 위하여 본 논문에서는 협력적 여과 방식과 함께 데이터 마이닝(Data Mining)에서 사용되는 연관 규칙(Association Rule)을 추천에 사용한다. 연관 규칙은 한 항목 그룹과 다른 항목 그룹 사이에 존재하는 연관성을 규칙(Rule)의 형태로 표현한 것이다. 이와 같이 생성된 연관 규칙은 개인 구매도 분석, 상품의 교차 매매(Cross-Marketing), 카탈로그 디자인, 염가 매출품(Loss Leader)분석, 상품 진열, 구매 성향에 따른 고객 분류 다양하게 사용되고 있다. 그러나 이런 연관 규칙은 추천 시스템에서 잘 응용되지 못하고 있는 실정이다. 본 논문에서 우리는 연관 규칙을 추천 시스템에 적용해, 항목 그룹 사이에 연관성을 유도함으로써 추천에 효율적으로 사용할 수 있음을 보였다. 즉 전체 사용자의 히스토리(History) 정보를 기반으로 아이템 사이의 연관 규칙을 유도하고 협력적 여과 방식과 함께 보조적으로 연관 규칙을 추천을 위해 사용함으로써 추천 시스템에 효율성을 높였다. 구축, 각종 전자문서 생성, 전자 결제, 온라인 보험 가입, 해운 선용품 판매 및 관련 정보 제공 등 해운 거래를 위한 종합적인 서비스가 제공되어야 한다. 이를 위해, 본문에서는 e-Marketplace의 효율적인 연계 방안에 대해 해운 관련 업종별로 제시하고 있다. 리스트 제공형, 중개형, 협력형, 보완형, 정보 연계형 등이 있는데, 이는 해운 분야에서 사이버 해운 거래가 가지는 문제점들을 보완하고 업종간 협업체제를 이루어 원활한 거래를 유도할 것이다. 그리하여 우리나라가 동북아 지역뿐만 아니라 세계적인 해운 국가 및 물류 ·정보 중심지로 성장할 수 있는 여건을 구축하는데 기여할 것이다. 나타내었다.약 1주일간의 포르말린 고정이 끝난 소장 및 대장을 부위별, 별 종양개수 및 분포를 자동영상분석기(Kontron Co. Ltd., Germany)로 분석하였다. 체의 변화, 장기무게, 사료소비량 및 마리당 종양의 개수에 대한 통계학적 유의성 검증을 위하여 Duncan's t-test로 통계처리 하였고, 종양 발생빈도에 대하여는 Likelihood ration Chi-square test로 유의성을 검증하였다. C57BL/6J-Apc$^{min/+}$계 수컷 이형접합체 형질전환 마우스에 AIN-76A 정제사료만을 투여한 대조군의 대장선종의 발생률은 84%(Group 3; 21/25례)로써 I3C 100ppm 및 300ppm을 투여한 경우에 있어서는 각군 모두 60%(Group 1; 12/20 례, Group 2; 15/25 례)로 감소하는 경향을 나타내었다. 대장선종의 마리당 발생개수에 있어서는 C57BL/6J-Apc$^{min/+}$계 수컷 이형접합체 형질전환 마우스에 AIN-76A 정제사료

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누적외상병에 관한 연구

  • 권영국
    • Proceedings of the ESK Conference
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    • 1993.10a
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    • pp.20-20
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    • 1993
  • 반복적인 일의 수행으로 인한 병인 누적외상병에 관해 살펴보고자 한다. 누적외 상병(Cumulative Trauma Disorders)이란 비교적 생소한 질환으로 손이나 어떤 신체 부위를 반복적으로 오래 사용하였을 때 오는 병이다. 이 질환은 200년전 이탈리아 의사인 Benardino Ramazinni에 의해 분류되었으나 최근까지 큰 관심을 끌지 못했 다. 이 병은 Tennis Elbow(테니스 팔꿈치) 또는 Triger Finger(방아쇠 손가락)등 으로 더 잘 알려져 왔다. 그리고 의학계에서는 Ganglions(수종)으로 알려져 왔다. 그러나 80년대의 탁상컴퓨터의 보급으로 많은 사무실에서 반복적인 작업을 연속적 으로 하게 되어 많은 사무원들이 누적외상병(CTD)으로 고통에 시달리게 되고, 심한 경우에는 수술까지 하게된다. 제안자 역시 이 병으로 손목수술을 받은 바 있는 데 이 병은 잠복기가 몇년씩 되는 직업병이다. 이병의 특성상 암과 같이 조기에 발견 하기 어렵고, 이것을 느꼈을 때는 대부분 너무 늦어 수술이 불가피한 경우가 많다. 본 연구에서는 누적외상병의 실체와 현재까지의 외국에서 수행된 연구결과를 소개하고, 현재 한국에서의 이병의 실태를 파악하기 위해 표본대상을 선정하여 설 문조사와 실측조사를 함께 수행하고자 한다. 표본대상으로 육체노동으로 반복작업 을 하는 (Blue-Color) 집단, 사무실에서 반복작업을 하는 (White-Color) 집단, 그리 고 가정에서 반복작업을 하게 되는 주부집단등으로 나누어 실태조사를 하고자 한다. 설문조사의 통계처리를 바탕으로 한국에서의 누적외상병에 관한 실태조사와 의식구 조까지를 진단해 보고자 한다. 그런 다음 총체적이고 최신의 이론과 연구에 바탕을 둔 해결책과 대안을 제시해 보고자 한다.콘에 대해 일반화시키기는 어려우나 이후에 행해질 Icon-based User Interface 분야의 많은 연구들의 기초가 될 것이다. 더불어 아이콘과 관련된 많은 요인들(문화적 영향, 아이콘 색깔, 크기, 아이콘의 위치등이 인식에 미치는 영향)에 대해서도 연구가 행해져야 할 것이다. 확인하고 각각의 기능을 분명히 했다.가 수월하게 하였고 메모리를 동적으로 관리할 수 있게 하였다. 또한 기존의 smpl에 디버깅용 함수 및 설비(facility) 제어용 함수를 추가하여 시뮬레이션 프로그램 작성을 용이하게 하였다. 예를 들면 who_server(), who_queue(), pop_Q(), push_Q(), pop_server(), push_server(), we(), wf(), printfct() 같은 함수들이다. 또한 동시에 발생되는 사건들의 순서를 조종하기 위해, 동시에 발생할 수 있는 각각의 사건에 우선순위를 두어 이 우선 순위에 의하여 사건 리스트(event list)에서 자동적으로 사건들의 순서가 결정되도록 확장하였으며, 설비 제어방식에 있어서도 FIFO, LIFO, 우선 순위 방식등을 선택할 수 있도록 확장하였다. SIMPLE는 자료구조 및 프로그램이 공개되어 있으므로 프로그래머가 원하는 기능을 쉽게 추가할 수 있는 장점도 있다. 아울러 SMPLE에서 새로이 추가된 자료구조와 함수 및 설비제어 방식등을 활용하여 실제 중형급 시스템에 대한 시뮬레이션 구현과 시스템 분석의 예를 보인다._3$", chain segment, with the activation energy of carriers from the shallow trap with 0.4[eV], in he amorphous regions.의 증발산율은 우기의 기상자료를 이용하

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Recognition of Passport Image Using Removing Noise Branches and Enhanced Fuzzy ART (잡영 가지 제거 알고리즘과 개선된 퍼지 ART를 이용한 여권 코드 인식)

  • Lee, Sang-Soo;Jang, Do-Won;Kim, Kwang-Baek
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • v.9 no.2
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    • pp.377-382
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    • 2005
  • 본 논문에서는 출입국자 관리의 효율성과 체계적인 출입국 관리를 위하여 여권 코드를 자동으로 인식하는 방법을 제안한다. 여권 이미지는 기울어진 상태로 스캔 되어 획득되어질 수도 있으므로 기울기 보정은 문자 분할 및 인식에 있어 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 여권 영상을 스미어링한 후, 추출된 문자열 중에서 가장 긴 문자열을 선택하고 이 문자열의 좌측과 우측 부분의 두께 중심을 연결하는 직선과 수평선과의 기울기를 이용하여 여권 영상에 대한 각도 보정을 수행한다. 여권 코드 추출은 소벨 연산자와 수평 스미어링, 8방향 윤관선 추적 알고리즘을 적용하여 여권 코드의 문자열 영역을 추출하고, 추출된 여권 코드 문자열 영역에 대해 반복 이진화 방법을 적용하여 코드의 문자열 영역을 이진화 한다, 이진화된 문자열 영역에 대해 여권 코드의 인식율을 높이기 위하여 잡영 가지 제거 알고리즘을 적용하여 개별 문자의 잡영을 제거한 후에 개별 코드를 추출하며, CDM 마스크를 적용하여 추출된 개별코드를 복원한다. 추출된 개별코드는 개선된 퍼지 ART 알고리즘을 제안하여 인식에 적용한다. 실제 여권 영상을 대상으로 실험한 결과, CDM 마스크를 이용하여 추출된 개별 코드를 개선된 퍼지 ART 알고리즘을 적용하여 인식한 방법보다 잡영 제거 알고리즘과 CDM 마스크를 적용하여 개선된 퍼지 ART 알고리즘으로 개별 코드를 인식하는 것이 효율적인 것을 확인하였다. 그리고 기존의 퍼지 ART 알고리즘을 이용하여 개별 코드를 인식하는 경우보다 본 논문에서 제안한 개선된 퍼지 ART 알고리즘을 이용하여 개별 코드를 인식하는 경우가 서로 다른 패턴들이 같은 클러스터로 분류되지 않아 인식 성능이 개선되었다.생산하고 있다. 또한 이러한 자료를 바탕으로 지역통계 수요에 즉각 대처할 수 있다. 더 나아가 이와 같은 통계는 전 국민에 대한 패널자료이기 때문에 통계적 활용의 범위가 방대하다. 특히 개인, 가구, 사업체 등 사회 활동의 주체들이 어떻게 변화하는지를 추적할 수 있는 자료를 생산함으로써 다양한 인과적 통계분석을 할 수 있다. 행정자료를 활용한 인구센서스의 이러한 특징은 국가의 교육정책, 노동정책, 복지정책 등 다양한 정책을 정확한 자료를 근거로 수립할 수 있는 기반을 제공한다(Gaasemyr, 1999). 이와 더불어 행정자료 기반의 인구센서스는 비용이 적게 드는 장점이 있다. 예를 들어 덴마크나 핀란드에서는 조사로 자료를 생산하던 때의 1/20 정도 비용으로 행정자료로 인구센서스의 모든 자료를 생산하고 있다. 특히, 최근 모든 행정자료들이 정보통신기술에 의해 데이터베이스 형태로 바뀌고, 인터넷을 근간으로 한 컴퓨터네트워크가 발달함에 따라 각 부처별로 행정을 위해 축적한 자료를 정보통신기술로 연계${cdot}$통합하면 막대한 조사비용을 들이지 않더라도 인구센서스자료를 적은 비용으로 생산할 수 있는 근간이 마련되었다. 이렇듯 행정자료 기반의 인구센서스가 많은 장점을 가졌지만, 그렇다고 모든 국가가 당장 행정자료로 인구센서스를 대체할 수 있는 것은 아니다. 행정자료로 인구센서스통계를 생산하기 위해서는 각 행정부서별로 사용하는 행정자료들을 연계${cdot}$통합할 수 있도록 국가사회전반에 걸쳐 행정 체제가 갖추어져야 하기 때문이다. 특히 모든 국민 개개인에 관한 기본정보, 개인들이 거주하며 생활하는 단위인 개별 주거단위에 관한 정보가 행정부에 등록되어

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Bacteriological Characteristics of Unidentified Vibrio sp., Hemolysin Producer Isolated from Brackish Water -2. Bacteriological Characteristics of Vibrio sp. E10 Similar to Vibrio mimicus- (기수에서 분리된 용혈독소를 생산하는 미분류 Vibrio sp.의 세균학적 특징 -2. Vibrio mimicus와 유사한 Vibrio sp. E10의 세균학적 특성-)

  • Kim Young Man;Yu Hong Sik;Oh Hee Kyung
    • Korean Journal of Fisheries and Aquatic Sciences
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    • v.35 no.6
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    • pp.545-550
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    • 2002
  • A hemolysin producing bacterial strain which belong to Vibrio species was isolated from the Kum River estuary. In the process of identification, the strain did not show characteristics of known Vibrio species; thus, the strain was designated as Vibrio sp, E10 (V. kunsan) tentatively and further identification study was carried out by comparing its bacteriological characteristics. Morphologically Vibrio sp, E10 was comma shaped rod with a polar flagellium. Clear hemolysis zones were observed with the strain against human and sheep blood agar. Hemollytic toxicity was confirmed by strong vascular Permeability and fatal toxicity against mouse was also observed. Therefore the strain was a pathogenic vibrio. Growth conditions for Vibrio sp. E10 were ranged salinity of 0$\~$$4.5\%$, pH of 6.2$\~$9.2, temperature of 14$\~$42$^{\circ}C$, respectively, 16S rDNA partial sequence of Vibrio sp, E10 showed $99\%$ homology with dozens of V. cholerae species including V, cholerae El Tor N16961 and V, snmisnfus ATCC 33653T. This strain belonged to Proteobacteria; gamma subdivision; Vibrionacea: Vibrio. But, among knorn Vibrio species no identical styains were found when using automatic bacteria identification system ($MicroLog^{TM}$system, release 4.0, Biolog Inc., USA) which evaluated the ability of metabolizing 95 kinds of carbon and nitrogen sources. Vibrio sp, E10 showed 18 and 11 different responses as compared to V. mimicus and V, cholerae, respectively.

A Structured Methodology with Device Collaboration Diagram for Evaluating Context-Aware Systems (장비협업도를 활용한 상황인식 시스템에 대한 구조적 평가 방법론)

  • Kwon, Oh-Byung;Lee, Nam-Yeon
    • Journal of Intelligence and Information Systems
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    • v.13 no.2
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    • pp.27-41
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    • 2007
  • Nowadays the context-aware systems have been regarded as a promising opportunity to create differentiated e-marketplaces. Context-aware system aims to provide personalized services by understanding the user's current situation which is automatically acquired from the context data. This aim naturally leads us to a motivation to evaluate to what extent a system is context-aware. Even though lots of endeavors have stated about the level of context-aware system, a structured evaluation has been so far very rare. Hence, the purpose of this paper is to propose a two-phased methodology for assessing context-aware systems. In the first phase, we perform a requisite analysis to discriminate a context-aware system from general or context-based systems. Once an information system is recognized as context-aware system, then level of collaboration, mobility and embeddedness is derived to determine the level of context-aware system in the second phase. To do so, device collaboration diagram (DCD) is proposed to visualize the system architecture. Moreover, readiness and level of system are Jointly considered in the phase to provide a development strategy for each context-aware system development project. To show the feasibility of the idea proposed in this paper, legacy context-aware systems are actually analyzed and evaluated.

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Device Virtualization Framework for Smart Home Cloud Service (스마트홈 클라우드 서비스를 위한 디바이스 가상화 프레임워크)

  • Kim, Kyungwon;Park, Jongbin;Kum, Seungwoo;Jung, Jongjin;Yang, Chang-Mo;Lim, Taebeom
    • Telecommunications review
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    • v.24 no.5
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    • pp.677-691
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    • 2014
  • Connectivity is becoming more important keywords recently. For example, many devices are going to be connected to the internet. It is usually called as the IoT(internet of things). Many IoT devices can be evolved as a part of giant system of the world wide web. It is a great opportunity for us, because many new services can have emerged through this paradigm. In this paper, we propose a device virtualization framework for smart home service. The proposed framework connects the many home appliances devices and the internet using a dynamic protocol conversion. After our protocol conversion for device virtualization, our framework provides a RESTful API to access the resources of device through the internet. Therefore, the proposed framework can provide a variety of services, so it also can be developed into the ecosystem for smart home service. The current framework version only supports UPnP enabled devices of the home, but it can easily be extended to many other home middleware solutions. To verify the feasibility of the framework, we have implemented several service scenarios.

Development of an Image Processing System for the Large Size High Resolution Satellite Images (대용량 고해상 위성영상처리 시스템 개발)

  • 김경옥;양영규;안충현
    • Korean Journal of Remote Sensing
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    • v.14 no.4
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    • pp.376-391
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    • 1998
  • Images from satellites will have 1 to 3 meter ground resolution and will be very useful for analyzing current status of earth surface. An image processing system named GeoWatch with more intelligent image processing algorithms has been designed and implemented to support the detailed analysis of the land surface using high-resolution satellite imagery. The GeoWatch is a valuable tool for satellite image processing such as digitizing, geometric correction using ground control points, interactive enhancement, various transforms, arithmetic operations, calculating vegetation indices. It can be used for investigating various facts such as the change detection, land cover classification, capacity estimation of the industrial complex, urban information extraction, etc. using more intelligent analysis method with a variety of visual techniques. The strong points of this system are flexible algorithm-save-method for efficient handling of large size images (e.g. full scenes), automatic menu generation and powerful visual programming environment. Most of the existing image processing systems use general graphic user interfaces. In this paper we adopted visual program language for remotely sensed image processing for its powerful programmability and ease of use. This system is an integrated raster/vector analysis system and equipped with many useful functions such as vector overlay, flight simulation, 3D display, and object modeling techniques, etc. In addition to the modules for image and digital signal processing, the system provides many other utilities such as a toolbox and an interactive image editor. This paper also presents several cases of image analysis methods with AI (Artificial Intelligent) technique and design concept for visual programming environment.

Automatic Determination of Matching Window Size Using Histogram of Gradient (그레디언트 히스토그램을 이용한 정합 창틀 크기의 자동적인 결정)

  • Ye, Chul-Soo;Moon, Chang-Gi
    • Korean Journal of Remote Sensing
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    • v.23 no.2
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    • pp.113-117
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    • 2007
  • In this paper, we propose a new method for determining automatically the size of the matching window using histogram of the gradient in order to improve the performance of stereo matching using one-meter resolution satellite imagery. For each pixel, we generate Flatness Index Image by calculating the mean value of the vertical or horizontal intensity gradients of the 4-neighbors of every pixel in the entire image. The edge pixel has high flatness index value, while the non-edge pixel has low flatness index value. By using the histogram of the Flatness Index Image, we find a flatness threshold value to determine whether a pixel is edge pixel or non-edge pixel. If a pixel has higher flatness index value than the flatness threshold value, we classify the pixel into edge pixel, otherwise we classify the pixel into non-edge pixel. If the ratio of the number of non-edge pixels in initial matching window is low, then we consider the pixel to be in homogeneous region and enlarge the size of the matching window We repeat this process until the size of matching window reaches to a maximum size. In the experiment, we used IKONOS satellite stereo imagery and obtained more improved matching results than the matching method using fixed matching window size.

Adhesion Properties of UV-curable Acrylic PSA Tape for Automotive Sidemolding and Emblem (자동차용 사이드 몰딩과 엠블럼 적용을 위한 UV 경화형 아크릴 점착 테이프의 점착물성)

  • Park, Ji-Won;Lee, Seung-Woo;Kim, Hyun-Joong;Won, Dong-Bok;Kim, Dong-Bok;Lee, Kang-Shin;Woo, Hang-Soo;Kim, Eun-Ah
    • Journal of Adhesion and Interface
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    • v.12 no.3
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    • pp.81-87
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    • 2011
  • In this study, UV curing and crosslinking process was introduced for synthesis of acrylic foam tape that can be applied to the the automotive assembly process. Polymerized adhesive are laminated to baseform and varying the thickness of specimens were prepared. To measure basic mechanical properties, stainless steel was used. And in the test peel, dynamic shear and t-block were used. The acrylform adhesive show better results compare with typical adhesive and the properties depand on external factors - thick, wetting time -. To analysis functions of acrylic foam adhesive used to automobile production, evaluate the adhesive properties on the various plastic substrate. In PP and PE are categorized low surface energy materials, their properties have not been expressed. But dynamic shear tests show that some properties could be expressed by the difference break mechanism.

Deep learning based crack detection from tunnel cement concrete lining (딥러닝 기반 터널 콘크리트 라이닝 균열 탐지)

  • Bae, Soohyeon;Ham, Sangwoo;Lee, Impyeong;Lee, Gyu-Phil;Kim, Donggyou
    • Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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    • v.24 no.6
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    • pp.583-598
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    • 2022
  • As human-based tunnel inspections are affected by the subjective judgment of the inspector, making continuous history management difficult. There is a lot of deep learning-based automatic crack detection research recently. However, the large public crack datasets used in most studies differ significantly from those in tunnels. Also, additional work is required to build sophisticated crack labels in current tunnel evaluation. Therefore, we present a method to improve crack detection performance by inputting existing datasets into a deep learning model. We evaluate and compare the performance of deep learning models trained by combining existing tunnel datasets, high-quality tunnel datasets, and public crack datasets. As a result, DeepLabv3+ with Cross-Entropy loss function performed best when trained on both public datasets, patchwise classification, and oversampled tunnel datasets. In the future, we expect to contribute to establishing a plan to efficiently utilize the tunnel image acquisition system's data for deep learning model learning.