• Smart Structures and Systems
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• 제31권4호
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• pp.383-392
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• 2023

Post-earthquake building condition assessment is crucial for subsequent rescue and remediation and can be automated by emerging computer vision and deep learning technologies. This study is based on an endeavour for the 2nd International Competition of Structural Health Monitoring (IC-SHM 2021). The task package includes five image segmentation objectives - defects (crack/spall/rebar exposure), structural component, and damage state. The structural component and damage state tasks are identified as the priority that can form actionable decisions. A multi-task Convolutional Neural Network (CNN) is proposed to conduct the two major tasks simultaneously. The rest 3 sub-tasks (spall/crack/rebar exposure) were incorporated as auxiliary tasks. By synchronously learning defect information (spall/crack/rebar exposure), the multi-task CNN model outperforms the counterpart single-task models in recognizing structural components and estimating damage states. Particularly, the pixel-level damage state estimation witnesses a mIoU (mean intersection over union) improvement from 0.5855 to 0.6374. For the defect detection tasks, rebar exposure is omitted due to the extremely biased sample distribution. The segmentations of crack and spall are automated by single-task U-Net but with extra efforts to resample the provided data. The segmentation of small objects (spall and crack) benefits from the resampling method, with a substantial IoU increment of nearly 10%.

• 인지과학
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• 제18권4호
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• pp.399-415
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• 2007

통상적인 시각 장면은 다수의 물체를 포함한다. 하지만 시각시스템이 동시에 처리할 수 있는 용량에는 한계가 있기 때문에, 시각 장면에 제시된 다수의 자극을 어떻게 처리할 것인지는 시각 체계의 매우 중요한 과제 중 하나이다. 선택적 주의와 통계표상은 이 문제를 해결하는 서로 다른 두 방법이다. 이 둘 간의 신경 기제를 밝히기 위해 fMRI를 사용하여 하나의 원에 주의를 주었을 때(초점주의)와 평균 크기 판단을 위해 모든 원에 주의를 주었을 때(분산주의) 억제적 상호작용의 변화를 조사하였다. 시각 영역 V4에서 무주의 조건에 비해 초점주의는 억제적 상호작용을 감소시킨 반면, 분산주의는 억제적 상호작용에 영향을 주지 않았다. 이 결과는 초점주의는 현재의 목적에 맞지 않는 자극을 여과하고 선택된 자극만을 편향되게 처리하지만, 분산주의는 다수의 자극에 대한 신경 반응을 각 자극에 대한 반응들의 평균값으로 수렴시켜 평균표상을 하게 한다는 것을 시사한다.