Digital photographs taken with the microscope are practically used to diagnose deteriorated membrane materials. This paper presents a new automated diagnostic model utilizing image analysis instead of checking with human eyes. We first extract from a digital image statistics of color information and features of the objects that emerge along with deterioration such as cracks on the surface of polyvinyl chloride coating and exposed fabrics. Then these features are used as explanatory variables for building prediction models which are constructed based on multiple linear regression and M5P method which is combination of multiple linear regression and decision tree. As the result of the experimental tests, our prediction models exhibited more than 90% accuracy in coefficient of correlation.
목차
Abstract 1. 서론 1.1. 연구의 배경 및 목적 1.2. 연구 범위 및 절차 2. 막재료 분석 및 전처리 과정 2.1. 대상막재료의 분석 및 영상 샘플링 2.2. 열화에 따른 막재료의 변화 고찰 3. 잔존강도 자동측정모델 3.1. 제안 모델의 흐름 3.2. 색채정보의 추출 3.3. 형태정보의 추출 3.4. 설명변수 선택 3.5. 선형회귀모델과 M5P모델 4. 제안 모델에 의한 인장잔존강도 예측 실험 5. 결론 참고문헌
대한건축학회지회연합회 [The Regional Association of Architectural Institute of Korea]
설립연도
2000
분야
공학>건축공학
소개
본회는 건축에 관한 학술․ 예술․ 기술을 연구 연마하는 지회회원들의 입지향상과 회원상호간의 친목도모와 함께 건축 문화창달에 기여함을 목적으로 한다.
목적을 달성하기 위하여 다음의 사업을 한다.
1. 지회회원의 입지향상과 친목도모
2. 건축에 관한 조사․연구지도 및 이에 관련된 사업
3. 회지, 논문집, 연구보고서 기타 건축에 관한 도서의 간행
4. 건축에 관한 강습회․강연회․간담회․전람회․견학회 등의 개최
5. 건축에 관한 계획, 감독, 기술검토에 대한 국가공공기관 기타의뢰에 관한 사항
6. 국내외 관계 제 학회와의 교류 및 회의참석
7. 기타 본회 목적달성에 필요한 사업
간행물
간행물명
대한건축학회연합논문집 [Journal of the Regional Association of Architectural Institute of Korea]