딥러닝 기반 농업용 사회기반시설물의 파쇄손상 보수 재료량 산출 = Deep Learning-Based Determination of the Amount of Spalling Repair Material in Agricultural Infrastructure
저자
조준휘 ( Junhwi Cho ) ; 김채현 ( Chaehyeon Kim ) ; 송유섭 ( Yooseob Song ) ; 조영오 ( Youngoh Joh ) ; 연재흠 ( Jaeheum Yeon )
발행기관
학술지명
한국농공학회 학술대회초록집(Proceedings of the Korean Society of Agricultural Engineers Conference)
권호사항
발행연도
2023
작성언어
-주제어
KDC
500
자료형태
학술저널
수록면
135-135(1쪽)
제공처
농업 환경에서 수로와 같은 콘크리트 기반의 농업용 사회기반시설물은 물과 항상 접촉하고 있으며, 이로 인한 수분 침투의 가능성으로 다른 사회기반시설물보다 열화 현상의 발생 가능성이 높다. 특히 콘크리트 표면 일부가 파손되거나 떨어져 나가는 현상인 파쇄손상은 손상 부위를 통해 콘크리트 내부로의 수분 침투를 더욱 쉽게 만들어, 이로 인한 열화 현상을 촉진 시키므로 이를 방지하기 위한 보수 작업이 필요하다. 기존 파쇄손상의 보수 작업은 노동 및 시간 집약적이며, 작업자의 경험에 의존하여 보수 면적과 재료량을 계산하기 때문에 각 작업자 간의 계산 오차 및 동일 작업자 계산 시에도 작업자의 현재 상태에 따라 계산 오차가 발생할 수 있다. 또한 보수 작업은 현장에서 수행되며, 특히 수로 보수의 경우 작업자의 안전 및 보수재료 양생기간 확보를 위해 물의 흐름을 차단해야 하는 단점이 존재한다. 이러한 단점을 극복하기 위해 본 연구에서는 딥러닝 기반의 You Only Look Once(YOLO) 알고리즘과 정확한 보수 면적 및 보수 재료량 계산을 위해 자체 개발한 프로그램을 활용한 파쇄손상의 보수 재료량 산출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 고화질 카메라를 사용하여 사회기반시설물의 상태를 촬영하였으며, 파쇄손상에 대해 YOLO 알고리즘의 최신 버전인 YOLOv8을 학습시킨 후 학습된 YOLOv8을 활용한 사회기반시설물 상태 사진 분석을 통해 사진 속 파쇄손상 탐지 및 면적을 계산하였다. 이후 계산된 파쇄손상의 면적 정보를 기반으로 자체 개발한 프로그램에 입력하여 국토교통부에서 제시한 파쇄손상의 부분 단면 보수의 면적 산출 기준(KDS 44 50 20)으로 컴퓨터가 일관적이고 정확한 계산을 통해 보수 면적과 보수 재료량을 계산하였다. 본 연구에서 제안된 방법은 기존 노동과 시간 집약적인 파쇄손상 탐지 및 면적 계산을 극복할 것이며, 일관되고 정확한 계산을 통해 작업자 계산에 의한 오차의 영향을 줄일 수 있을 것으로 기대한다.
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