Earticle

초록

영어

In recent years, research and development on image object recognition using artificial intelligence have been actively carried out, and it is expected to be used for road maintenance. Among them, artificial intelligence models for object detection of road surface are continuously introduced. In order to develop such object recognition algorithms, a backbone network that extracts feature maps is essential. In this paper, we will discuss how to select the appropriate neural network. To accomplish it, we compared with 4 different deep neural networks using 6,000 road surface damage images. Based on three evaluation methods for analyzing characteristics of neural networks, we propose a method to determine optimal neural networks. In addition, we improved the performance through optimal tuning of hyper-parameters, and finally developed a light backbone network that can achieve 85.9% accuracy of road surface damage classification.

한국어

최근 들어 인공 지능을 이용한 영상 객체 인식에 대한 연구 및 개발이 활발하게 진행되고 있다. 그 연장선상에서 도로 유지 및 관리 분야에도 관련 연구의 활용도가 크게 향상될 것으로 기대된다. 그 중에서도 특히 도로 노면 파손 객체 인식 (Object Detection) 을 위한 인공 지능 모델이 지속적으로 개발되고 있다. 이러한 객체 인식 알고리즘을 개발하려면 우선적으로 특징 지도를 생성하는 Backbone Network가 반드시 필요한데, 본 논문에서는 이를 선정하는 방법을 제안하고자 한다. 이를 위해 6,000여 장의 도로 노면 파손 영상 데이터를 확보하고, 근래에 많 이 사용되는 4종류의 심층 신경망을 활용하여 성능을 비교한다. 3가지의 성능 평가 방법을 적 용하여 심층 신경망의 특징을 분석하고 최적의 심층 신경망을 결정한다. 또한 하이퍼 파라미 터의 최적 조율을 통해 성능을 향상시키고, 최종적으로 도로 노면 파손 영상 분류를 위하여 85.9%의 정확도로 수행이 가능한 경량화된 Backbone Network용 심층 신경망을 제안한다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 소개
1. 연구의 배경
2. 도로 노면 파손 탐지를 위한 선행 연구
3. Backbone Network 관련 선행 연구
Ⅱ. 도로노면 파손 영상 데이터 확보 및 분류기준
1. 도로 노면 파손 영상 데이터의 확보
2. 도로 노면 파손 분류 알고리즘 개발을 위한 기준
Ⅲ. 심층 신경망 분석을 위한 평가 및 학습 방법
1. 심층 신경망 분석을 위한 평가 방법
2. 학습 파라미터 설정
Ⅳ. 실험 결과
1. 홀드 아웃 검증 분석
2. Top-N 정확도 분석
3. K-겹 교차 검증 분석
4. 최적화 함수의 선정
Ⅴ. 경량 심층 신경망 설계 및 개발
1. 심층 신경망의 경량화를 위한 설계
2. ProposeNet의 성능
Ⅵ. 결론
1. Backbone Network의 설계
2. 향후 연구 계획
ACKNOWLEDGEMENTS
REFERENCES

키워드

저자

• 심승보 [ Seungbo Shim | 한국건설기술연구원 전임연구원 ] 주저자
• 송영은 [ Young Eun Song | 호서대학교 조교수 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

간행물

표지보기 관심저널 등록

• 간행물명

  한국ITS학회논문지 [The Journal of The Korean Society of Intelligent Transport Systems]

• 간기

  격월간

• pISSN

  1738-0774

• eISSN

  2384-1729

• 수록기간

  2003~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 326 DDC 338