Earticle

초록

영어

Purpose: The purpose of this study is to automatically extract information on underground facilities using a general-purpose smartphone in the process of applying the mini-trenching method. Method: Data sets for image learning were collected under various conditions such as day and night, height, and angle, and the object detection algorithm used the R-CNN algorithm. Result: As a result of the study, F1-Score was applied as a performance evaluation index that can consider the average of accurate predictions and reproduction rates at the same time, and F1-Score was 0.76. Conclusion: The results of this study showed that it was possible to extract information on underground buried materials based on smartphones, but it is necessary to improve the precision and accuracy of the algorithm through additional securing of learning data and on-site demonstration.

한국어

연구목적: 본 연구는 미니트렌칭 공법 적용 과정에서 범용 스마트폰을 이용하여 지중매설물의 정보를 자동 추출하는데 목적이 있다. 연구방법: 이미지 학습을 위한 데이터 셋은 주야간, 높이, 각도 등의 다양 한 조건에서 수집하였으며, 객체 검지알고리즘은 R-CNN 알고리즘을 이용하였다. 연구결과: 성능평가 지표는 정확한 예측과 재현율의 평균을 동시에 고려할 수 있는 F1-Score를 적용하였으며, 학습결과 F1-Score는 0.76으로 나타났다. 결론: 본 연구의 결과는 스마트폰 기반의 지중매설물 정보 추출이 가능 한 것으로 나타났으나, 학습데이터의 추가적인 확보와 현장 실증 등을 통해 알고리즘의 정밀성 및 정확 성을 향상시킬 필요가 있을 것으로 판단된다.

목차

ABSTRACT
요약
서론
객체 탐지 알고리즘
실증 분석
결론
Acknowledgement
References

저자

• 박현석 [ Hyunsuk Park | Senior Researcher, Department of Highway&Transportation Research, Korea Institute of Civil Engineering and Building Technology, Goyang, Republic of Korea ] Corresponding Author
• 홍기만 [ Kiman Hong | Associate Research Fellow, Department of Urban Spatial Environment, Yongin Research Institute, Yongin, Republic of Korea ]
• 조용성 [ Yongsung Cho | Researcher Specialist, Department of Highway&Transportation Research, Korea Institute of Civil Engineering and Building Technology, Goyang, Republic of Korea ]

참고문헌