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국토교통R&D 연구개발보고서 글보기
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과제고유번호 18CTAP-C129782-02
연구사업명 국토교통기술촉진연구사업
연구과제명 시설물 유지관리를 위한 Deep Convolutional Neural Network (DCNN) 기반 사진판독형 콘크리트 성능평가 시스템 개발
총 연구기간 2017-04-01 ~ 2018-12-31
연구책임자 안용한 당해년도
참여 연구원수		 4명 당해년도
연구비		 정부 : 220,000,000 원
기업 : 0 원
계 : 220,000,000 원
총 연구기간
참여 연구원수		 8명 총연구비 정부 : 370,000,000 원
기업 : 0 원
계 : 370,000,000 원
연구기관명 한양대학교 에리카산학협력단
등록 발간번호 -
ISBN -
본 연구는 콘크리트 시설물의 유지관리용 콘크리트 정밀 이미지 Big Data를 구축하고 데이터가 축적됨에 따라 정보조합과 자가학습을 통해 단시간에 최적결론이 도출 가능한 딥러닝(Deep Learning) 기술의 Deep Convolutional Neural Network(DCNN) 알고리즘을 포함하는 콘크리트 시설물 유지관리를 위한 DCNN 기반 사진판독형 콘크리트 성능평가 시스템 개발을 최종 목표로 함.
또한 지속적인 보완을 통해 DCNN기반 사진판독형 콘크리트 시설물 성능평가 시스템 개발 기술의 개념을 구현하고, 피드백을 통한 실험실 환경에서의 지속적 성능 검증으로 기술개발 성숙도를 응용연구 단계인 TRL 4단계 수준까지 완료할 계획임.
색인어 한글 유지관리 성능평가 딥러닝 알고리즘 시스템
영문 Maintenance Management Performance Evaluation Deep Learning Algorithm System
최종보고서 최종보고서_시설물 유지관리를 위한 Deep Convolutional Neural Network (DCNN) 기반 사진판독형 콘크리트 성능평가 시스템 개발.pdf   다운로드

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