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구조물 건전성 진단에서 데이터 부족 문제 극복을 위한 심층 생성 모델의 활용 -
분야 공학 > 기계공학
저자 정원호 정대현 김영호 김창현 이후상 유홍제 류제하 오현석
발행기관 대한기계학회
간행물정보 대한기계학회 논문집 A권 2019년, 대한기계학회논문집 A권 제43권 제3호(통권 제402호), 169page~176page(총8page)
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목차
부제 : Deep Generative Models to Overcome an Insufficient Data Problem in Structural Health Diagnosis
초록
Abstract
1. 서론
2. 데이터 생성 방법 비교
3. 생성 데이터를 활용한 해상 구조물 건전성 진단 방법론
4. 사례 연구
5. 결론
참고문헌(References)
 
 
국문초록
딥러닝 알고리즘 훈련을 위해서 충분한 양의 데이터 확보가 필수적이다. 그러나, 공학시스템에서 데이터 취득은 매우 어렵거나, 상황에 따라 불가능한 경우가 존재한다. 이러한 데이터 부족 문제는 딥러닝 알고리즘 개발에 큰 걸림돌이 되고 있다. 본 논문은 구조물 건전성 진단을 위한 딥러닝 알고리즘 개발에서 발생하는 데이터 부족 문제 해결을 시도하였다. 깊은 생성 모델을 구축하고 딥러닝 학습을 위한 훈련 데이터를 생성하는 방법을 제안한다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위해 수상 양식장 어망 데이터를 바탕으로 사례 연구를 진행하였다. 본 연구는 제안된 심층 생성 모델을 통해 데이터를 직접 만들어 냄으로써 구조물 건전성 진단에서 발생되는 데이터 부족 문제 해결에 기여할 것으로 기대된다.
 
 
영문초록
A sufficient amount of data are required for training deep learning algorithms. However, in engineered systems, data acquisition is difficult or sometimes not feasible. A dearth of data is one of the major challenges for the development of deep learning algorithms. This paper proposes a deep generative model to generate pseudo data that emulate real data. To verify the performance of the proposed model, a case study is conducted using aquaculture fishnet image data. We demonstrate that the insufficient data problem in structural health monitoring can be relieved by generating data through the proposed deep generative model. The reliability of engineered systems can be improved by incorporating the deep learning algorithms developed with real data as well as generated data.
 
 
Generative Model(생성 모델), Data Augmentation(데이터 생성), Deep Learning(딥러닝), Health Diagnosis(건전성 진단), Aquaculture(수상 양식업)
 
 
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