Date : January 9, 2024

✅ 첫 이미지 학습 완료

GitHub URL on Cavity Detection AI Model

📌 공동 분석 모델의 발전

• 2023-01-09 공동 분석 모델 개발(CDM)이 시작되었음
• CDM에 jpg 및 xml 파일을 하나씩 학습시킴
• 2023-12-15 당시 에러 발생의 이유를 파악하지 못하였었음
• 에러 발생의 이유는 Google Colab 사용 능력이 부족하였기 때문임
• 당시 학습시킬 파일의 위치 설정을 어떻게 해야되는지 몰랐었음

📌 공동 분석 모델 상태 검토

• 다음 step은 학습된 이미지의 상태를 파악하는 것임
• 아직 이미지 학습 과정이 어떠한지에 대한 모식도가 머릿속에 그려지지 않음
• 따라서 inspecting 과정을 거쳐 디지털 형식의 CDM을 파악해야 됨

🎁 References

• 아래는 학습시킨 이미지(한 장)이며 이는 맨홀을 지날 때의 GPR 신호가 가시화 된 모습임

  

GitHub URL on Cavity Detection AI Model

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Date : December 15, 2023

✅ Python을 활용한 이미지 학습

📌 공동 분석 모델 개발의 시작

• 작성자는 현재 엔지니어링 서비스 업체에서 근무중임
• 역할은 GPR 탐사 및 GPR 데이터 분석임
• 이는 도로 하부에 있을 수 있는 cavity의 존재를 분석하는 것임
• 관련 내용은 아래 "링크드인 프로필"의 "경력 사항"에 작성하였음

📌 현재의 공동 분석 상황

• 업계에서 현재 도로 하부 cavity의 유무는 보통 인력으로 파악중임
• Cavity의 유무는 GPR 안테나의 가시화 된 진폭 신호로 파악할 수 있음
• 그런데 cavity의 형태를 pipe, gravel, air gap 등과 잘 구분되지 않음
• 따라서 숙련된 GPR 신호 분석 인력이 cavity의 존재를 파악해야 되는 상황임

📌 공동 분석 모델 개발의 이유

• 이러한 cavity detection이 계속 인력으로만 진행되는 것은 미래 기술에 어울리지 않음
• 왜냐하면 비슷한 행위를 계속 반복해야되기 때문임
• 물론 공동 분석 관련 AI model이 이미 국내에 있지만 detection 능력이 저조한 상태임
• 따라서 꾸준한 R&D를 통해 공동 분석에 대한 정확도를 상승시켜야 됨

🎁 References

• 작성자의 LinkedIn Profile
• 아래는 GPR 탐사 모습이며 추후 시각화 된 GPR 신호를 공개할 예정임(공개 가능 시)

  

GitHub URL on Cavity Detection AI Model

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