• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제15권4호
• /
• pp.104-114
• /
• 2016

포트홀은 차량파손과 교통사고 유발 등의 사회문제를 유발시키고 있다. 포트홀을 효율적으로 관리하기 위해서는 빠르게 포트홀을 찾아내는 기술이 가장 중요하다. 기존의 포트홀 탐지 기법은 민원에 의한 수동식 신고방식을 사용하고 있어, 포트홀로 인해 발생하는 문제를 사전에 예방하지 못하고 있다. 최근 포트홀을 저비용으로 빠르게 탐지하기 위하여 영상 카메라를 이용한 연구가 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 사전에 연구되었던 포트홀 탐지 알고리즘의 탐지정확도를 개선하기 위한 Saliency Map 기반의 알고리즘을 제안한다. 기존 알고리즘은 포트홀이 그림자와 겹쳐있거나 포트홀의 내부 모양이 주변 도로노면과 비슷한 형태를 가지는 등의 복잡한 환경에서 포트홀을 탐지하지 못하는 문제를 가지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 제안하는 알고리즘은 Saliency Map 알고리즘을 이용하여 보다 정확한 포트홀 후보 영역을 찾는다. 제안 알고리즘은 포트홀 후보영역 추출부와 결정부로 구성되며, 실험을 통하여 기존 알고리즘보다 더 높은 탐지 정확도를 가짐을 보인다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
• /
• 제22권1호
• /
• pp.8-19
• /
• 2016

도로의 결빙과 해빙으로 도로면의 수축과 팽창이 반복되어 도로면에서 침투한 수분이 포장면의 결합력을 약화시켜 노면홈(포트홀)을 발생시킨다. 현재의 포트홀 조사는 현장에서 육안 조사하고 기록하는 수동적인 방식으로 매년 수 만개소의 포트홀이 발생하는 것에 어려움이 발생하고 있다. 포트홀 정보를 자동으로 수집하기 위해 최근까지 가속도 센서를 이용한 기술과 레이저 스캐닝을 이용한 기술이 많이 연구되었다. 하지만, 가속도 센서 기반 기술은 낮은 인식률과 제한된 센싱 영역의 문제가 있고, 레이저 스캐닝 기반 기술은 비용이 너무 큰 문제가 있다. 따라서, 본 논문에서는 대중적으로 사용하는 차량용 블랙박스 카메라를 이용한 자동 포트홀 탐지 기술을 제안한다. 일반적으로 차량용 블랙박스 카메라에 탑재한 연산프로세서는 낮은 컴퓨팅 능력을 가지므로 포트홀 탐지 알고리즘을 그게 맞게 설계할 필요가 있다. 설계된 알고리즘을 블랙박스에 내장하여 도로 주행실험을 실시하며, 포트홀 탐지 성능을 중심으로 한 실험결과는 포트홀 탐지 정밀도, 민감도 등의 지표를 토대로 분석하고, 실시간 포토홀 탐지 기술의 현장 적용성을 확인한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.976-978
• /
• 2017

포장 도로의 균열 또는 유실에 따라 발생하는 포트홀은 환경 변화에 따라 지속적으로 발생하며 이로 인한 교통사고도 지속적으로 발생한다. 포트홀 탐지를 위해 크게 3가지 방법들이 시도되고 있다. 그 중 이미지 처리를 이용한다. 포트홀은 내부에 깊이가 있으며 거친 질감을 가진다. 이러한 특성을 이용하여 포트홀을 탐지한다.

• 융합신호처리학회논문지
• /
• 제23권4호
• /
• pp.249-255
• /
• 2022

포트홀은 아스팔트 포장도로의 구조적 결함을 나타내는 중요한 단서임과 동시에 많은 인명 피해와 재산 피해를 일으킨다. 따라서 정확한 포트홀 탐지는 도로 표면의 유지보수에 있어서 중요한 과제이다. 포트홀 탐지를 위해 많은 머신러닝 기술이 도입되고 있으며 딥러닝 모델의 효율성을 높이기 위해 데이터 전처리가 필요하다. 본 논문에서는 포트홀 데이터셋에서 중요한 질감과 형태를 강조하는 전처리 방법을 제안한다. 제안된 전처리 방법은 Intensity transformation을 사용해 도로의 불필요한 요소를 줄이고 포트홀의 질감과 형태를 부각한다. 또한 Superpixel, Sobel edge detection을 사용해 포트홀의 특징을 검출한다. 제안된 전처리 방법과 기존의 전처리 방법의 성능 비교를 통해 포트홀 검출에서 제안된 전처리 방법이 기존 방법보다 더 효과적인 방법이라는 것을 보여준다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제28권5호
• /
• pp.17-28
• /
• 2023

포장도로에서 발생하는 포트홀은 고속 주행 차량에 치명적인 영향을 미치며, 사망사고를 유발할 수 있는 도로상의 장애물이다. 이를 방지하기 위해 일반적으로는 작업자가 직접 포트홀을 탐지하는 방식을 사용해왔으나, 이는 작업자의 안전 문제와 예측하기 어려운 범주에서 발생하는 모든 포트홀을 인력으로 탐지하는 것이 비효율적이기 때문에 한계가 있다. 또한, 도로 환경과 관련된 지반 환경이 포트홀 생성에 영향을 미치기 때문에, 완벽한 포트홀 방지는 어렵다. 데이터셋 구축을 위해서는 전문가의 지도하에 라벨링 작업이 필요하지만, 이는 매우 시간과 비용이 많이 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 Mean Teacher 기법을 사용하여 라벨링된 데이터의 샘플 수가 적더라도 지도학습보다 더욱 강인한 포트홀 이미지 분류 성능을 보여준다. 이러한 결과는 성능지표와 GradCAM을 통해 입증되었으며, 준지도학습을 사용할 때 15개의 사전 학습된 CNN 모델이 평균 90.41%의 정확도를 달성하며, 지도학습과 비교하여 2%에서 9%의 차이로 강인한 성능을 나타내는 것을 확인하였다.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제17권5호
• /
• pp.55-64
• /
• 2018

운전자의 안전사고에 직접적인 원인이 되고, 차량 파손을 유발시켜 재산상의 피해를 발생시키고 있는 포트홀을 완전 합성곱 신경망 기반의 자동으로 탐지하는 기법을 본 논문에서는 제안한다. 먼저, 실제 국내 도로를 주행하면서 차량에 설치된 카메라를 통하여 학습 데이터셋을 수집하고, 완전 합성곱 신경망 구조를 활용하여 의미론적 분할 형태로 신경망을 학습하였다. 어두운 환경에서 강건한 성능을 보이기 위하여 학습 데이터셋을 밝기에 따라서 증강하여 총 30,000장의 이미지를 학습하였다. 또한, 제안된 자동 포트홀 탐지 기술의 성능을 검증하기 위하여 총 450장의 평가 DB를 생성하였고, 총 네 명의 전문가가 각각의 이미지를 평가하였다. 평가 결과, 제안된 포트홀 탐지 기술은 높은 민감도 수치를 나타나는 것으로 평가 되었으며, 이는 정탐에서 강건한 성능을 보이는 것으로 해석 가능하다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (1)
• /
• pp.667-669
• /
• 2002

해킹사고가 증가하면서 시스템이 스캐닝(Scanning)당하는 사례도 증가하고 있다. 이는 해커들이 해킹의 전단계로 해킹하고자 하는 호스트(목적호스트)의 취약점을 파악하기 위하여 스캐닝하기 때문이다. 따라서 호스트가 스캐닝 당하는 것을 정확하게 탐지할 수 있다면 해킹이 이루어지는 것을 미연에 방지 할 수 있다. 또한 스캐닝 단계에서 해커는 목적호스트와 패킷을 계속 주고받아야함으로 자신의 IP 주소 등의 정보를 속이기 어렵다. 그래서 목적호스트는 차후 스캐닝한 해커의 IP를 이용해서 해커를 추적할 수도 있다. 하지만 기존의 스캐닝 대응 및 탐지방법은 이러한 정보를 사용하지 못하고 있다. 기존의 탐지 방법은 단순히 단시간 내에 발생하는 SIN, FIN패킷의 양을 바탕으로 스캐닝을 판단한다. 하지만 단시간 내에 대량의 패킷을 사용하여 스캐닝을 하는 경우는 대부분 홀을 이용한 경우이며 소량의 패킷만을 사용하여 스캐닝을 하는 경우는 탐지하지 못한다. 본 논문에서는 이러한 정교한 스캐닝을 탐지하기 위해서 들어온 패킷의 양이 적더라도 TCP 상태 다이어그램(TCP state diagram)의 순서에 맞지 않게 들어올 경우, 닫힌 포트로 들어오는 경우를 파악하여 스캐닝을 탐지하는 방법을 제시하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
• /
• pp.327-330
• /
• 2020

자전거를 이용해 출퇴근하는 항만 근로자들은 대형화물이 만들어낸 포트홀과 같은 파손된 도로에 의해 위협받는다. 이러한 문제를 해결하기 위해 센서와 카메라로 파손 도로를 탐지하는 디바이스를 구상하였다.

• 토지주택연구
• /
• 제14권2호
• /
• pp.125-135
• /
• 2023

드론은 국토조사, 수송, 해양, 환경, 방재, 문화재, 건설 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 또한 사물인터넷(Internet of Things), 인공지능(Artificial Intelligence) 등과 관련하여 4차 산업 혁명의 핵심기술을 검증하고 적용시킬 수 있는 기술로 떠오르고 있다. 본 연구에서는 드론을 활용하여 균열을 자동으로 탐지할 수 있는 딥러닝 모델을 개발하고자 한다. 딥러닝 학습을 위한 이미지 데이터는 Mavic3 드론을 이용하여 수집하였고 촬영고도는 20m, ×7배율로 촬영하였다. 촬영 시 약 2m/s의 속도로 전진하여 영상을 찍고, 프레임을 추출하는 식으로 데이터를 수집하였다. 이런식으로 수집한 데이터를 통해 딥러닝 학습을 진행하였다. 본 연구에서는 딥러닝 학습모델로 Backbone으로는 Swin Transformer, Architecture로 UperNet을 사용하였다. 약 800장의 라벨링 된 데이터를 Augmentation기법으로 데이터 양을 증가시키고 3차에 걸쳐 학습을 진행하였다. 1차와 2차 학습 시 Cross-Entropy loss function을 사용하였고 3차 학습 시 Tversky Loss Function을 사용하였다. 학습결과, 균열 탐지와 균열율을 계산할 수 있는 모델을 개발하였다. 또한, 드론의 위치 정보를 이용해 특정 도로의 한 차선 균열율을 계산할 수 있는 모델을 개발하였다. 향후 추가적인 연구를 통하여 균열탐지모델의 고도화를 사물인터넷(IoT)과의 융합으로 이루었을 때 소파보수(Patching)나 포트홀(Pothole)의 탐지가 가능할 것으로 보인다. 또한 드론의 실시간 탐지 업무수행으로 포장 유지 보수구간에 대한 탐지를 신속하게 확보할 수 있을것으로 기대된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제21권5호
• /
• pp.135-140
• /
• 2021

본 논문에서는 배면의 지반 변형을 감지하기 위해 보도블럭 프로파일링과 균열을 동시에 검출하는 온라인 기법을 제안한다. 제안 기법은 2D 선레이저를 활용하여 이격 및 깊이 정보를 포함한 보도블럭 프로파일링이 가능하다. 특히 런타임에 수집된 선레이저의 데이터를 전처리하여 균열과 포트홀 탐지가 가능하도록 설계하였다. 실험을 위해 Gocator를 통해 실제 데이터를 수집하였고 Faster R-CNN를 활용하여 학습을 수행하였다. 성능평가 결과, 정밀도 및 재현율 기준 90% 이상을 보이며 프로파일링이 가능함을 보인다. 제안 기법은 대규모 지반붕괴 사고가 발생하기 이전에 굴착 위험도 수준을 정량적으로 감지하기 위한 모니터링 관리에 활용될 수 있다.