KCI등재
SCOPUS
구조물 건전성 진단에서 데이터 부족 문제 극복을 위한 심층 생성 모델의 활용
저자
정원호(Wonho Jung) ; 정대현(Daehyeon Jeong) ; 김영호(Youngho Kim) ; 김창현(Changhyeon Kim) ; 이후상(Hoosang Lee) ; 유홍제(Hongje Yu) ; 류제하(Jeha Ryu) ; 오현석(Hyunseok Oh) 연구자관계분석
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학술지명
권호사항
발행연도
2019
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재,SCOPUS,ESCI
자료형태
학술저널
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169-176(8쪽)
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1
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소장기관
딥러닝 알고리즘 훈련을 위해서 충분한 양의 데이터 확보가 필수적이다. 그러나, 공학시스템에서 데이터 취득은 매우 어렵거나, 상황에 따라 불가능한 경우가 존재한다. 이러한 데이터 부족 문제는 딥러닝 알고리즘 개발에 큰 걸림돌이 되고 있다. 본 논문은 구조물 건전성 진단을 위한 딥러닝 알고리즘 개발에서 발생하는 데이터 부족 문제 해결을 시도하였다. 깊은 생성 모델을 구축하고 딥러닝 학습을 위한 훈련 데이터를 생성하는 방법을 제안한다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위해 수상 양식장 어망 데이터를 바탕으로 사례 연구를 진행하였다. 본 연구는 제안된 심층 생성 모델을 통해 데이터를 직접 만들어 냄으로써 구조물 건전성 진단에서 발생되는 데이터 부족 문제 해결에 기여할 것으로 기대된다.
더보기A sufficient amount of data are required for training deep learning algorithms. However, in engineered systems, data acquisition is difficult or sometimes not feasible. A dearth of data is one of the major challenges for the development of deep learning algorithms. This paper proposes a deep generative model to generate pseudo data that emulate real data. To verify the performance of the proposed model, a case study is conducted using aquaculture fishnet image data. We demonstrate that the insufficient data problem in structural health monitoring can be relieved by generating data through the proposed deep generative model. The reliability of engineered systems can be improved by incorporating the deep learning algorithms developed with real data as well as generated data.
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2023 | 평가예정 | 해외DB학술지평가 신청대상 (해외등재 학술지 평가) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (해외등재 학술지 평가) | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2006-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2004-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2001-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
1998-07-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.27 | 0.27 | 0.25 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.24 | 0.23 | 0.506 | 0.06 |
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