Title: Using a Teachable Machine for Detecting of Underground Facilities in Ground Penetrating Radar
Abstract: 지하시설물의 탐지에는 GPR (Ground Penetrating Radar) 영상을 이용한 방법이 가장 많이 사용되고 있다. GPR 영상해석은 크게 경계선 검출에 의한 방법과 머신러닝을 활용한 방법으로 나눌 수 있으며, 특히 머신러닝을 이용한 방법에서는 쌍곡선 모양을 형성하는 영상의 특성을 적절히 이용하는 것이 필요하다. 한편 구글에서는 누구나 쉽게 머신러닝 모델을 활용할 수 있도록 티처블 머신이라는 웹 기반 도구를 소개하였다. 본 연구에서는 티처블 머신과 같이 간단한 머신러닝 도구를 이용하여 GPR 영상에 포함된 지하시설물을 효과적으로 탐지할 수 있는지와 그 정확도 개선 방안을 제시하고자 하였다. 도로에 매설된 지하시설물의 위치에 따라 GPR 영상에 완전한 쌍곡선과 그렇지 않은 쌍곡선이 혼재하게 된다. 본 연구에서는 다양한 쌍곡선 형상을 추출하고, 학습하여 테스트한 결과 여러 형태의 쌍곡선을 동시에 학습하는 것이 매치율 향상에 도움이 되는 것으로 나타났다. 이와 같은 방법으로 트레이닝하면 GPR 영상의 해석에 티처블 머신을 이용할 수 있음을 확인할 수 있었다.
Publication Year: 2023
Publication Date: 2023-08-31
Language: ko
Type: article
Indexed In: ['crossref']
Access and Citation
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