김형관 교수팀, 딥 러닝 모델 성능 제고를 위한 데이터 증강 기법 개발

김형관 교수팀(AIM GROUP)은 객체 인식 연구의 경우 건설관리 전 분야에서 다양하게 진행되어 왔으나 그 기반이 되는 데이터베이스를 제공하는 연구의 수는 부족하고, 특히 UAV 이미지들을 토대로 가상 건설 현장 이미지들을 생성하는 방법론을 시도한 사례가 없어 본 논문이 제시한 방법론을 통해 생성한 데이터들이 실제로 학습의 정밀도와 재현율에 있어 긍정적인 영향을 끼친다는 것을 증명했다. 

본 연구는 Journal Citation Reports(JCR) 기준 Impact factor=5.669로 Civil Engineering 분야에서 상위 3%안에 드는 국제저널인 ‘Automation in Construction’에 게재됐다.