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SESSION C-9 : 도로 인프라 관리 및 파손탐

도로파손 시각정보 기반 AI 탐지 성능을 향상하는 AFNet 전처리 연구
AFNet-Based Preprocessing for Improving AI Detection Performance Using Road Damage Visual Information

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  • 발행기관
    한국ITS학회 바로가기
  • 간행물
    한국ITS학회 학술대회 바로가기
  • 통권
    한국ITS학회 2026년도 춘계학술대회 (2026.04)바로가기
  • 페이지
    pp.627-629
  • 저자
    김민석, 한준규, 박준규, 류승기
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A483696

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원문정보

목차

Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구 동향
Ⅲ. 실험 방법
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
ACKNOWLEDGMENT
참고문헌

키워드

Road Damage Detection Semantic Segmentation Adaptive Preprocessing Adaptive Filter Network

저자

  • 김민석 [ 과학기술연합대학원대학교 통합과정, 한국건설기술연구원 UST학생연구원 ]
  • 한준규 [ 과학기술연합대학원대학교 통합과정, 한국건설기술연구원 UST학생연구원 ]
  • 박준규 [ 과학기술연합대학원대학교 박사과정, 한국건설기술연구원 UST계약학과생 ]
  • 류승기 [ 과학기술연합대학원대학교 교수, 한국건설기술연구원 선임연구위원 ]

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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