딥러닝 알고리즘을 활용한 건설현장사진의 공종별 분류에 대한 기초연구

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논문명	딥러닝 알고리즘을 활용한 건설현장사진의 공종별 분류에 대한 기초연구 / Classification of Images from Construction Sites Using a Deep-learning Algorithm ? Preliminary Study / 일반부문
저자명	길대영(Gil, Dae-Young) ; 전가현(Jeon, Ka-Hyun) ; 이강(Lee, Ghang)
발행사	대한건축학회
수록사항	대한건축학회 학술발표대회 논문집, Vol.37 No.2 (2017-10)
페이지	시작페이지(785) 총페이지(2)
ISSN	2287-5786
주제분류	구조
주제어	이미지 분류 ; 딥 러닝 ; 건설 현장 모니터링//Image Classification ; Deep Learning ; Construction site monitoring
요약1	이미지 프로세싱 기술과 인공지능에 대한 연구가 많은 부분 이루어 졌음에도 불고하고, 현장에서의 공종사진 분류는 여전히 사람의 손을 거쳐서 이루어지고 있다. 이 연구는 그러한 분류 프로세스를 딥 러닝(Deep-learning) 알고리즘을 통하여 자동화하는 방법을 제안하고 있다. 이 연구에서 제시되는 사진 분류 시스템은 공종별로 사진들을 미리 학습하고, 이후 주어진 사진을 해당되는 그룹으로 분류한다. 구축된 시스템의 성능을 파악하기 위해 공종은 세 가지로 나누어 진행되었고 학습 횟수와 학습시키는 사진의 수를 변화시켜가며 그에 따른 차이를 살펴보았다. 그 결과, 딥 러닝은 현장 사진을 분류할 수 있는 잠재력을 가지고 있으며 현장 사진이 쌓여감에 따라 성능이 더 향상될 수 있다는 것을 알 수 있었다.
요약2	Classifying pictures of construction sites is very time-consuming when done manually. This study proposes a method to automate the classification of construction pictures using a deep-learning algorithm. In this study, the classifier was trained using images of construction sites, categorized by work program to distribute the input images into correct categories. The validation process included three categories for the construction process, which were repeated several times using different training times and images. The results showed that deep learning has potential for classifying site images and that the system becomes more accurate as the number of images accumulates.
소장처	대한건축학회

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