감리업무 효율성 향상을 위한 딥러닝 기반 철근배근 디텍팅 기술 개발

연구의 목적은 딥러닝의 기술 중 객체검출기술을 이용하여 건축감리의 효율성 향상시킬 수 있는 감독 방법을 제안하는 것이다. 건축감리제도가 도입된 이후 제도적, 행정적인 면에서 개선, 발전 되었지만 감리를 수행하는 방법 면에서는 제도 도입 이래 개선된 점을 찾기 힘들다. 따라서 감리업무의 실행 방법에서 기둥의 철근 배근을 감지하여 자동으로 계수함으로써 효율성을 향상시킬 수 있는 방법을 제안하였다. 딥러닝의 객체검출기술을 활용하여 띠철근 검출 네트워크를 구축하였고 그 성능에 대해서는 학습에 사용한 비슷한 이미지에 대해서는 92.85%의 정확도를, 전혀 새로운 이미지에 대해서는 특정한 거리에서 90% 이상의 정확도를 확인할 수 있었으며, 검출된 띠철근을 짧은 시간 안에 계수할 수 있었다. 이러한 일련의 과정을 통해 철근 배근의 자동 검출 및 감리업무 효율성 향상 가능성을 확인하였다.