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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.3
- 수록면
- 285 - 291 (7page)
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When buildings deteriorate, they may develop defects like surface cracks and structural subsidence. If left unaddressed, these issues can significantly weaken the structure, potentially leading to collapse accidents. Detecting cracks promptly is crucial to prevent such outcomes. With the advancements in artificial intelligence, researchers are exploring deep learning techniques to identify microscopic cracks, replacing traditional manual methods. As AI technology progresses, diverse AI models have emerged, enhancing the reliability of crack detection data for field inspections. This study focuses on leveraging the Yolo model, known for its superior performance and faster data acquisition compared to other AI models. By incorporating object detection methods used by CNN, the study aims to enhance the detection performance of the model by considering various variables across different AI models and detection techniques.
목차
Abstract
1. 서론
2. 이론적 고찰
3. 연구 방법론 : Yolo을 활용한 콘크리트 균열 탐지
4. 결론
REFERENCES
참고문헌 (17)
참고문헌 신청
Construction site inspection manual (2013). Daejeon: Construction Management Office, Daejeon Regional Land Management Agency.
Do, Y. S. (2020). "Prediction of concrete cracks using machine learning." Master's thesis in Korea Hanyang University Graduate School of Engineering, Seoul.
Do, Y, S. (2020). "Predicting concrete cracks using machine learning." Graduate School of Engineering, Hanyang University, Seoul.
Ham, S, W., Bae, S. H., Lee, I. P., Lee, G. P., & Kim, D. G. (2022). "How to evaluate the deep learning model of concrete lining crack division." Journal of the Korean Tunnel Underground Space Association 24.6 : 513-524.
Kang, H. G., & Hong, S. G. (2008). "causes and mitigations of concrete cracks." Journal of the Concrete Society 20.5, 61-68.
Do, Y. S. (2020). "Prediction of concrete cracks using machine learning." Master's thesis in Korea Hanyang University Graduate School of Engineering, Seoul.
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