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2023년 6월 20일 (화) 07:37 판

프로젝트 개요

기술개발 과제

국문 : 도로 손상 실시간 업데이트 프로젝트..

영문 : Road damage real-time update project..

과제 팀명

도로돌려조..

지도교수

김지수 교수님

개발기간

2023년 03월 ～ 2023년 06월 (총 4개월)

구성원 소개

서울시립대학교 토목공학과 2018860021 오지원(팀장)

서울시립대학교 토목공학과 2018860006 김석균

서울시립대학교 토목공학과 2018860007 김예지

서울시립대학교 토목공학과 2018860020 오승훈

서울시립대학교 토목공학과 2018860028 이준민

서울시립대학교 토목공학과 2018860036 조광래

서론

개발 과제의 개요

개발 과제 요약

도로 손상 실시간 로드맵 제작 프로젝트 개발을 위해 카메라와 GPS를 활용하여 실시간 노면 손상을 탐지, 그 결과를 이용해 교내 손상 로드맵을 제작

개발 과제의 배경

4차 산업혁명 기술을 활용한 선제적 스마트 도로관리를 위하여 선진기술 도입 및 안전하고 편리한 도로환경을 조성하여 도로 손상으로 인한 교통사고를 예방하기 위한 실시간 업데이트 필요

개발 과제의 목표 및 내용

도로 손상 실시간 로드맵 제작 프로젝트 개발을 위해 카메라와 GPS를 활용하여 실시간 노면 손상을 탐지, 그 결과를 이용해 교내 손상 로드맵을 제작을 목표 본 프로젝트와 관련한 내용으로는 컴퓨터 비전 활용, 물체 인식, Classification & B-box regression, 실시간 노면 손상 탐지(카메라 & GPS 활용), 손상탐지결과를 이용 교내 손상 로드맵 제작에 있음. 본 프로젝트를 수행함으로써 도로 손상으로 인한 교통사고 예방과 도로 정비 작업 편의성 개선을 기대

관련 기술의 현황

관련 기술의 현황 및 분석(State of art)

전 세계적인 기술현황

◇ 홍성삼, 김동욱, 김병곤, 이재강.(2020).도로포장에서 파손 및 크랙 탐지를 위한 이미지 레이블링 기술 분석 및 학습셋 생성 모델.대한공간정보학회지,28(4),119-125.

- 도로포장의 파손을 탐지를 자동화하기 위한 AI 모델을 구축하기 위한 고품질의 이미지 넷, 즉 학습셋을 구축하기 위한 레이블링 기술을 분석 및 제안하였다. 기존의 이미지넷 구축, 레이블링 기법, 자동 레이블링, 적은양의 데이터로 모델을 구축하는 기법들에 대해 조사 및 분석하여 도로포장에 적용가능한 기술들을 연구하였다. 또한 효율적인 도로포장 이미지넷 구축을 위한 자동 레이블링 시스템을 설계하여 제안하였다.

◇ 지봉준, “스몰 딥러닝을 이용한 아스팔트 도로 포장의 균열 탐지에 관한 연구”, 한국지반환경공학회 논문집 (2021. 10)

- 모바일 기기에 적용 가능한 스몰 딥러닝 모델을 적용하여 아스팔트 도로 포장의 균열을 탐지하는 모델의 개발을 위한 프레임워크를 제안한다. 사례연구를 통해 제안한 스몰 딥러닝 모델은 일반적인 딥러닝 모델들과 비교 연구되었으며, 상대적으로 적은 파라미터를 가지는 모델임에도 일반적인 딥러닝 모델들과 유사한 성능을 보였다.

◇ 하종우, 박경원, 김민수.(2021).딥러닝 기반의 분할과 객체탐지를 활용한 도로균열 탐지시스템 개발.한국전자거래학회지,26(1),93-106.

- 균열의 심각도를 산출하기 위해서는 균열의 유형과 이미지 속 균열의 부위가 함께 파악되어야 한다. 본 연구에서는 균열 유형과 균열 부위의 동시적 탐지를 효과적으로 자동화하기 위해 딥러닝 기반의 객체탐지 모델인 Mobilenet-SSD를 활용하는 방법을 다루고 있다. 균열탐지의 정확도를 개선하기 위해 U-Net을 활용해 입력 이미지를 자동 분할하고, 이를 객체탐지 기법과 결합하기 위한 여러 실험을 진행하여 그 결과를 정리하였다. 결과적으로 U-Net을 활용한 이미지 의 자동 마스킹을 통해 객체탐지의 성능을 mAP 값이 0.9315가 되도록 향상시킬 수 있었다.

기술 로드맵

시장상황에 대한 분석

경쟁제품 조사 비교

내용

마케팅 전략 제시

내용

개발과제의 기대효과

기술적 기대효과

내용

경제적, 사회적 기대 및 파급효과

내용

기술개발 일정 및 추진체계

개발 일정

내용

구성원 및 추진체계

내용

설계

설계사양

제품의 요구사항

내용

설계 사양

내용

개념설계안

내용

이론적 계산 및 시뮬레이션

내용

상세설계 내용

내용

결과 및 평가

완료 작품의 소개

프로토타입 사진 혹은 작동 장면

내용

포스터

내용

완료작품의 평가

내용

향후계획

내용

특허 출원 내용

내용

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 ====관련 기술의 현황 및 분석(State of art)====
 *전 세계적인 기술현황
-내용
+ ◇ 홍성삼, 김동욱, 김병곤, 이재강.(2020).도로포장에서 파손 및 크랙 탐지를 위한 이미지 레이블링 기술 분석 및 학습셋 생성 모델.대한공간정보학회지,28(4),119-125.
-*특허조사 및 특허 전략 분석
+- 도로포장의 파손을 탐지를 자동화하기 위한 AI 모델을 구축하기 위한 고품질의 이미지 넷, 즉 학습셋을 구축하기 위한 레이블링 기술을 분석 및 제안하였다. 기존의 이미지넷 구축, 레이블링 기법, 자동 레이블링, 적은양의 데이터로 모델을 구축하는 기법들에 대해 조사 및 분석하여 도로포장에 적용가능한 기술들을 연구하였다. 또한 효율적인 도로포장 이미지넷 구축을 위한 자동 레이블링 시스템을 설계하여 제안하였다.
-내용
+ ◇ 지봉준, “스몰 딥러닝을 이용한 아스팔트 도로 포장의 균열 탐지에 관한 연구”, 한국지반환경공학회 논문집 (2021. 10)
+- 모바일 기기에 적용 가능한 스몰 딥러닝 모델을 적용하여 아스팔트 도로 포장의 균열을 탐지하는 모델의 개발을 위한 프레임워크를 제안한다. 사례연구를 통해 제안한 스몰 딥러닝 모델은 일반적인 딥러닝 모델들과 비교 연구되었으며, 상대적으로 적은 파라미터를 가지는 모델임에도 일반적인 딥러닝 모델들과 유사한 성능을 보였다.
+ ◇ 하종우, 박경원, 김민수.(2021).딥러닝 기반의 분할과 객체탐지를 활용한 도로균열 탐지시스템 개발.한국전자거래학회지,26(1),93-106.
+- 균열의 심각도를 산출하기 위해서는 균열의 유형과 이미지 속 균열의 부위가 함께 파악되어야 한다. 본 연구에서는 균열 유형과 균열 부위의 동시적 탐지를 효과적으로 자동화하기 위해 딥러닝 기반의 객체탐지 모델인 Mobilenet-SSD를 활용하는 방법을 다루고 있다. 균열탐지의 정확도를 개선하기 위해 U-Net을 활용해 입력 이미지를 자동 분할하고, 이를 객체탐지 기법과 결합하기 위한 여러 실험을 진행하여 그 결과를 정리하였다. 결과적으로 U-Net을 활용한 이미지 의 자동 마스킹을 통해 객체탐지의 성능을 mAP 값이 0.9315가 되도록 향상시킬 수 있었다.
 *기술 로드맵
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