프로젝트 관리에서의 딥 러닝 기반 컴퓨터 비전: 실내 건설 진행 모니터링 자동화

진행 모니터링은 효과적인 프로젝트 관리, 특히 건설 프로젝트에서 매우 중요합니다. 딥 러닝을 활용한 컴퓨터 비전의 채택은 노동집약적이고 오류가 발생하기 쉬운 수동 방법의 문제를 극복하여 건설 진행 모니터링의 자동화, 정확성 및 효율성을 가속화합니다. 건설 진행 모니터링을 위한 컴퓨터 비전 기반 딥 러닝 모델 개발에 대한 관심이 커지고 있지만, 프로젝트 관리자에 대한 배포 플랫폼은 부족합니다. 이 연구는 컴퓨터 비전을 사용하여 Mask Recurrent Convolutional Neural Network 딥 러닝 모델을 개발합니다. 이 모델은 두 개의 실내 건설 현장에서의 석고보드 건설 진행 이미지를 활용하고, 호주 시드니의 세 번째 실내 현장에서 모델을 테스트합니다. 이 모델은 자동화된 실제 시각 감지 및 진행 중인 작업 측정이 가능합니다. 이 연구는 또한 Streamlit이라고 불리는 클라우드 기반 플랫폼에서 딥 러닝 모델의 배포 프로세스를 이해하는 데 도움을 줍니다. 실내 건설 요소의 진행 중인 작업을 자동으로 정량화하기 위해 맞춤화된 모델을 개발하고, 해당 모델을 클라우드 기반 플랫폼에 배포하는 과정을 상세히 설명함으로써, 이 연구는 건설 프로젝트 관리의 디지털화에 크게 기여합니다. 프로젝트 관리자는 이러한 발전을 통해 보다 정확하고 자동화된 건설 진행 모니터링에 접근하여 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있는 이점을 누릴 수 있습니다. • 진행 모니터링은 효과적인 건설 프로젝트 관리를 위해 매우 중요합니다. • 실내 건설 프로젝트에서 자동화된 실제 인식 및 진행 중인 작업 측정을 위해 딥 러닝 모델과 컴퓨터 비전이 개발되었습니다. • 이 모델은 프로젝트 관리자들이 접근할 수 있도록 Streamlit 플랫폼에 배포되었습니다. • 프로젝트 관리에서의 디지털 전환과 함께, 배포 가능한 컴퓨터 비전 플랫폼은 건설 진행 모니터링을 위해 프로젝트 관리자에게 도움을 줄 것입니다.