Using a Teachable Machine for Detecting of Underground Facilities in Ground Penetrating Radar

Abstract

지하시설물의 탐지에는 GPR (Ground Penetrating Radar) 영상을 이용한 방법이 가장 많이 사용되고 있다. GPR 영상해석은 크게 경계선 검출에 의한 방법과 머신러닝을 활용한 방법으로 나눌 수 있으며, 특히 머신러닝을 이용한 방법에서는 쌍곡선 모양을 형성하는 영상의 특성을 적절히 이용하는 것이 필요하다. 한편 구글에서는 누구나 쉽게 머신러닝 모델을 활용할 수 있도록 티처블 머신이라는 웹 기반 도구를 소개하였다. 본 연구에서는 티처블 머신과 같이 간단한 머신러닝 도구를 이용하여 GPR 영상에 포함된 지하시설물을 효과적으로 탐지할 수 있는지와 그 정확도 개선 방안을 제시하고자 하였다. 도로에 매설된 지하시설물의 위치에 따라 GPR 영상에 완전한 쌍곡선과 그렇지 않은 쌍곡선이 혼재하게 된다. 본 연구에서는 다양한 쌍곡선 형상을 추출하고, 학습하여 테스트한 결과 여러 형태의 쌍곡선을 동시에 학습하는 것이 매치율 향상에 도움이 되는 것으로 나타났다. 이와 같은 방법으로 트레이닝하면 GPR 영상의 해석에 티처블 머신을 이용할 수 있음을 확인할 수 있었다.