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드론을 이용한 딥러닝 기반 활주로 균열 식별에 관한 연구 : 이미지 객체 인식 모델인 Mask R-CNN을 중심으로 = A Study on the Identification of Runway Cracks Based on Deep Learning in Drone : Focusing on The Image Object Recognition Model, Mask R-CNN

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도서 상세정보
자료유형 :	(군대학) 학위논문
분류기호 :	393.8
서명/저자사항 :	드론을 이용한 딥러닝 기반 활주로 균열 식별에 관한 연구 : 이미지 객체 인식 모델인 Mask R-CNN을 중심으로 = A Study on the Identification of Runway Cracks Based on Deep Learning in Drone : Focusing on The Image Object Recognition Model, Mask R-CNN / 김태우
발행사항 :	논산 : 국방대학교 국방관리대학원, 2023
형태사항 :	44 p. ; 26 cm
총서사항 :	석사학위논문
일반주기 :	지도교수: 하용훈
일반주기 :	요약 수록
일반주기 :	목차 정보 수록
학위논문주기 :	학위논문 (석사) -- 국방대학교 국방관리대학원, 무기체계전공, 2023.01
서지주기 :	참고문헌수록
개인저자 :	하용훈
개인저자 :	김태우
언어	한국어

원문
원문보기 :	드론을 이용한 딥러닝 기반 활주로 균열 식별에 관한 연구 : 이미지 객체 인식 모델인 Mask R-CNN을 중심으로 = A Study on the Identification of Runway Cracks Based on Deep Learning in Drone : Focusing on The Image Object Recognition Model, Mask R-CNN

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국방대학교 도서관

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목차
제1장 서론 1
제1절 연구 배경과 문제 제기 1
제2절 연구 내용 및 구성 3
제2장 이론적 배경 및 관련 연구 4
제1절 이론적 배경 4
1. 활주로 균열 4
2. Mask R-CNN 모델 7
제2절 관련연구 9
1. 민간 공항에서의 균열 식별 9
2. 이미지 객체 인식을 이용한 균열 식별 11
제3장 데이터 수집 및 실험환경 구성 13
제1절 데이터 수집 13
1. 데이터 수집 전 Mask R-CNN 모델 테스트 13
2. 활주로 선정 15
3. 드론 활용 데이터 수집 16
4. 데이터 전처리 20
5. 실험 환경 22
제4장 모델 결과 분석 23
제1절 학습 결과 분석 23
제2절 학습 모델 검증 29
제3절 학습 모델의 의의 35
제5장 결론 36
제1절 연구의 요약 및 한계 36
제2절 연구의 시사점 및 발전 방향 37
참고문헌 38
부록 40
영문요약 43