1조
프로젝트 개요
기술개발 과제
국문 : YOLO와 Machine Learning을 결합한 이미지 기반 Pothole 탐지 모델 개발
영문 : Development of image-based Pothole Detection layer model Combining YOLO and Machine Learning
과제 팀명
1조
지도교수
조수진 교수님
개발기간
2019년 3월 ~ 2019년 6월 (총 4개월)
구성원 소개
서울시립대학교 토목공학부·과 2016860048 홍태욱
서울시립대학교 토목공학부·과 2014840010 김승한
서울시립대학교 토목공학부·과 2013860017 박진우
서울시립대학교 토목공학부·과 2016860046 이지수
서울시립대학교 토목공학부·과 2013860016 박재성
서울시립대학교 토목공학부·과 2016860044 서영진 (팀장)
서론
개발 과제의 개요
개발 과제의 목표 및 내용
- 서울시에만 발생하는 포트홀의 면적은 70,135로써 무려축구장11.7개의 면적에 달함.
- 포트홀로 인한 차량 파손은 빈번하게 일어나며 대형사고로까지 이어져 심각한 금전적 피해 및 인명 사고도 발생하므로 이를 소홀히 여길 수 없다고 판단됨.
- 기존의 시민들의 제보와 일상적인 점검만으로는 포트홀의 즉각적인 유지보수가 어렵고, 도로 점검에 드는 인력비용은 고비용을 수반하지만 도로파손을 초기에 발견하기엔 역부족이다.
- 따라서 딥 러닝을 이용한 포트홀 자동 탐지로 즉각적인 탐지 및 보수를 통한 안정성 확보 및 인력 비용의 절감을 구상하게 되었다.
관련 기술의 현황
관련 기술의 현황 및 분석(State of art)
<로봇을 이용한 시공 관리 감독>
<달 기지 건설을 위한 크레이터 탐지>
<드론을 이용한 관측 및 탐지>
<드론을 이용한 토공량 산정>
< 향후 인공지능을 이용한 자율 주행 건설 현장 >
- 안전성, 생산성 향상 기대 가능 -
시장상황에 대한 분석
● 기존&경쟁 에 대한 기술&제품 조사 비교
- 조사에 들어간 후 한국도로협회에서 2016년 8월부터 딥 러닝을 활용한 도로 탐지 시스템을 연구 중이며 다른 여러 단체 및 연구진에서도 이 기술을 연구 중이라는 것을 알게 되었다. 하지만 연구 진행 단계에 있는 것으로 파악 되었고, 상용화 되기까지는 시일이 걸릴 것이라 추정된다.
● 시장성 분석
현재 이 기술을 연구 중인 단체들 중 선구적이라 판단되는 한국 도로협회의 도로 탐지 방식을 예로 들면
다음 사진과 같이 지정된 차량을 이용한 탐지 방식이다. 현재 우리 조가 진행하는 방식이 차량의 블랙 박스를 이용한 탐지 방식 이라는 점에서 특별한 장비 및 차량이 필요하지 않다는 점에서 경쟁력을 갖출 것이라 판단된다.
● 사회성 분석
- 고속으로 주행되는 차량에 포트홀은 큰위협이 되며, 도로 파손 영역의 사이즈가 15cm 이상이 될 경우 바퀴가 빠지면서 펑크가 나거나 바퀴 축이 휘는 등의 손상이 생길 수 있다. 국내 고속도로의 관리 수준이 매우 높음에도 불구하고 기존의 인적자원의 육안점검에 의한 관리체계는 고비용을 수반하면서도 도로 파손을 조기에 발견하기에는 역부족이라 한다. 따라서 이 기술이 체계화 및 상용화 될 수 있다면 도로의 개선된 안정성 확보 및 비용의 절감에 도움이 될 것이라 생각한다.
개발과제의 기대효과
첫째, 신속한 파손 보수에 따른 주행 안전을 제공한다. 기존 피해 발생 후 파손을 인지하는 방식에서 선제적 인지 및 신속 대응으로 피해 발생을 예방할 수 있다.
둘째, 체계적인 도로포장 유지관리가 가능하다. 일관적이고 객관화 된 파손 정보(도로 파손 영역의 등급, 크기, 위치 정보, 시간 정보 등)을 지속적으로 축적할 수 있다.
셋째, 업무효율이 향상된다. 기존 업무 방식에서 단독 및 자동화 점검으로 전환할 수 있어 소요 시간 및 비용을 단축할 수 있다.
궁극적으로는 도로 관리의 효율성이 증대될 것으로 판단되며, 포트홀로 인한 교통사고 발생이 줄어들 것으로 기대하고 있다.
설계
설계사양
제품의 요구사항
1.딥 러닝에 대해 모르는 사람도 프로그램을 구동할 수 있는가?
-설명서를 첨부하고 필요한 부분에 있어서는 쉽게 구동할 수 있게 제작한다.
2.사진 인식에 대한 정확도가 기대치 만큼 충족되는가?
-학습방법을 다양하게 시도해서 요구되는 정확도를 높인다.
3.수익을 창출할 수 있는가?
-현 연구안이 공공기관에 채택이 된다면 실제 수익을 기대할 수 있다.
4.단가가 저렴한가?
-프로그래밍 관련 예산만 소요된다.
설계 사양
도로 면을 포장한 아스팔트-콘크리트 재료의 물리적인 특성과 시멘트-콘크리트 재료의 화학적 특성에 따라 도로 노면에 다양한 파손이 나타난다. 아스콘 포장도로 노면에서는 주로 포트홀이나 균열현상이 일어난다. 이는 고속으로 주행되는 차량에 경제적, 인명적으로 큰 위협을 가져다 줄 수 있으므로포트홀의 즉각적인 탐지 및 보수를 위해 딥 러닝을 활용한 자동 탐지를 기획하였다.
상세설계 내용
내용
결과 및 평가
완료 작품의 소개
포스터
