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SESSION C-2 : 인공지능(Ⅰ)

자기 지도 학습 기반 도로 노면 포트홀 이상 탐지에 관한 연구
Study on self-supervised learning-based pothole anomaly detection in roads

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  • 발행기관
    한국ITS학회 바로가기
  • 간행물
    한국ITS학회 학술대회 바로가기
  • 통권
    한국ITS학회 2024년도 추계학술대회 (2024.10)바로가기
  • 페이지
    pp.555-558
  • 저자
    이석채, 정회준, 권장우
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A455725

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원문정보

초록

한국어
도로 노면의 포트홀은 ITS분야 중 교통 안전 및 차량 성능에 중대한 영향을 미치는 문제이다. 따라서 본 연구에서는 포트홀 이상 탐지를 위한 새로운 딥러닝 방법론을 제안한다. 제안된 방법론은 비지도 학습 기반의 특징 추출 방법과 Mahalanobis 거리 측정을 활용하여 포트홀을 효과적으로 탐지한다. 카메라와 드론을 활용하여 다양한 도로 조건에서 이미지를 획득한 오픈 데이터 세트를 사용하였으며, 이러한 이미지에서 특징을 학습한다. 성능 평가 결과, 우리의 방법은 기존 기술에 비해 우수한 탐지 성능을 달성하였다. 특히, 다양한 도로 환경에서의 실험을 통해 제안된 방법론에 대한 평가를 진행하였다. 향후, 실시간 데이터 처리와 포트홀 종류별 특성을 파악하여 유지보수 시스템에 적합하도록 발전시킬 계획에 있으며 우리의 접근법은 안전한 도로 유지관리에 기여할 수 있는 가능성을 보여준다.

목차

ABSTRACT
Ⅰ. 연구개요
Ⅱ. 관련 연구
1. 전통적인 이상 탐지와 포트홀 탐지
2. 인공지능 기반 이상 탐지
Ⅲ. 방법론
1. SSD(Self-Supervised outlier Detection)
Ⅳ. 실험
1. 데이터 세트
2. 실험 환경 및 결과
Ⅳ. 결론
사사
참고문헌

키워드

Deep Learning Anomaly Detection Self-Supervised Learning

저자

  • 이석채 [ 인하대학교 전기컴퓨터공학과 ]
  • 정회준 [ 인하대학교 전기컴퓨터공학과 ]
  • 권장우 [ 인하대학교 컴퓨터공학과 교수 ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국ITS학회 [The Korean Society of Intelligent Transport Systems]
  • 설립연도
    2002
  • 분야
    공학>교통공학
  • 소개
    ◈ 전문분야간 공동협의, 공동연구를 통한 ITS의 학술적 발전 ◈ 산·학·연 협동체계 구축으로 기술개발 지원 ◈ 정부정책 및 제도 방향에 대한 기술적 자문 ◈ 외국 ITS 관련 학술단체와 기술교류 ◈ 관련전문가 및 기술자의 교육 및 양성

간행물

  • 간행물명
    한국ITS학회 학술대회
  • 간기
    반년간
  • 수록기간
    2002~2026
  • 십진분류
    KDC 326 DDC 338

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