적대적 학습을 이용한 도로 노면 파손 탐지 알고리즘

• Published in: 韓國ITS學會 論文誌 Vol. 20; no. 4; pp. 95 - 105
• Main Author: 심승보
• Format: Journal Article
• Language: Korean
• Published: 한국ITS학회 31.08.2021
• Subjects: 전자/정보통신공학; 영상 처리; Deep learning; Semantic segmentation; Image processing; 딥러닝; 의미론적 분할; 적대적 학습; Adversarial learning; 도로 노면 파손; Road surface damage
• ISSN: 1738-0774; 2384-1729
• DOI: 10.12815/kits.2021.20.4.95

도로 노면 파손 탐지는 쾌적한 주행 환경과 안전사고의 예방을 위해 필요하다. 도로 관리 기관은 자동화 기술 기반의 검사 장비와 시스템을 활용하고 있다. 이러한 자동화 기술 중에서 도 도로 노면의 파손을 탐지하는 기술은 중요한 역할을 수행한다. 최근 들어 딥러닝을 이용한 기술에 대한 연구가 활발하게 진행 중이다. 이러한 딥러닝 기술 개발을 위해서는 도로 영상과 라벨 영상이 필요하다. 하지만 라벨 영상을 확보하기 위해서는 많은 시간과 노동력이 요구된 다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 준지도 학습 기법 중 하나인 적대적 학습 방법을 제안했다. 이를 구현하기 위해서 5,327장의 도로 영상과 1,327장의 라벨 영상을 사용하 여 경량화 심층 신경망 모델을 학습했다. 그리고 이를 400장의 도로 영상으로 실험한 결과 80.54%의 mean intersection over union과 77.85%의 F1 score를 갖는 모델을 개발하였다. 결과적 으로 라벨 영상 없이 도로 영상만을 학습에 추가하여 인식 성능을 향상시킬 수 있는 기술을 개발하였고, 향후 도로 노면 관리를 위한 기술로 활용되길 기대한다.