KCI등재
환경별 통합에 따른 딥러닝 기반 흥인지문 지붕부 기울음 예측 실험 및 분석 = Experiments and Analyses of Inclination Prediction for the Heunginjimun Roof based on Deep Learning according to Environmental Integration
저자
발행기관
학술지명
문화재방재학회 논문집(Journal of The Society of Culthral Heritage Disaster Prevention)
권호사항
발행연도
2023
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
167-179(13쪽)
제공처
Detecting the displacement of cultural heritage is essential for protecting and managing their prosperity. However, because the degree of displacement that humans can detect with the naked eye is limited and requires a lot of time and manpower, various studies are being conducted to detect the displacement and damage of cultural heritages using Deep Learning technology. In previous studies, 10 pre-trained Deep Learning neural network models through transfer learning techniques and Convolutional Neural Network (CNN) which are known for excellent for image processing were used to detect inclination in the roof of Heunginjimun. After learning to classify the images of Heunginjimun into two categories, normal and abnormal, we measured the prediction accuracy of the models generated in nine environments, classified according to season and weather. After analysis, it was raised to over 95% through hyper-parameter adjustment. In this study, among the 10 pre-trained Deep Learning Neural Network models used in previous studies, the Neural Network model with the highest accuracy was selected as the optimal model through performance verification, and then it was used to integrate 9 single environments into multiple ones. As a result, by adjusting the hyper-parameter of models below 95% in prediction accuracy, we were able to raise it above the previous percentage. Consequently, we selected the Efficientnet_v2_s model, which had the highest accuracy, to conduct an environment integration experiment. As a result, after running the learning and verifying performance in an environment that integrated all nine single environments, the roof inclination was successfully detected in all environments with an accuracy of 99.84%.
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