Consulting
& Solution

인공지능

시각인지분야

콘크리트 구조물의 콘크리트 균열을 자동으로 탐지하고 균열 특성을 객관적으로 분석할 수 있습니다.

화면 스크린샷

균열 진단 및 길이 측정
딥러닝 모델을 이용한 균열 부위 특징 추출 예
CAD 파일 변환
웹 화면 3D

아키텍처

딥러닝 수행 과정

주요기능

콘크리트 균열에 대한 공간정보화

· 균열 이미지 증강

· 이미지 회전 및 변환

· 균열 판별 인공지능 모델 학습 수행

· 모델의 하이퍼 파라미터 조정 및 재학습

· 학습 모델 검증 수행
발생 균열의 길이 측정

· 균열 이미지에 대한 이미지 프로세싱을 통해 잡음 제거

· 균열에 대한 다양한 상세 정보 제공

→ 균열 길이, 평균 폭, 넓이, 최대 내접원 등
CAD 파일 출력 및
웹 화면 시각화 기능 제공

· 추출된 균열 데이터를 CAD 파일로 출력하여, 실무에 사용하기 용이함

· 웹 화면으로 데이터를 3D 출력을 하여 균열에 대해 용이하게 이해할 수 있도록 함

기대효과

업무적 효과

· 인건비 감소 및 안전 문제 보장

· 검사의 신뢰성 및 객관성 확보
기술적 효과

· 다양한 형태의 콘크리트 구조물에 범용적으로 적용 가능

지식재산권

  • 특허 등록 : 콘크리트 균열 학습 장치 및 방법, 콘크리트 균열 탐지 장치 및 방법, 제품 이상 탐지 방법

논문

01

한국정보처리학회

  • 하드디스크의 잔존 수명 예측에 1D CNN-LSTM을 이용한 모델 적용 연구
  • U-Net에 기반한 이미지 복원 기법을 이용한 콘크리트 균열 탐지 방안
  • 가중치 오차 함수를 통한 콘크리트 균열 감지 모델 학습 개선
  • 디지털 기반으로 한 실시간 시설 관리
02

한국컴퓨터정보학회

  • Dilated U-Net에 기반한 이미지 복원 기법을 이용한 콘크리트 균열 탐지
  • 개선 방안 : 21년도 동계학술대회 우수 논문상 수상
  • 콘크리트 균열 분석 결과 시각화에 관한 연구
  • 딥러닝 기반 인원 계수 방안
  • LSTM Autoencoder를 이용한 에스컬레이터 설비 이상 탐지