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Oh, C. G., Choi, B., & Shin, D. H. (2026). Reproducibility-Based Field Validation of Complementary Subsurface Sensing Using a Quantum Diamond Magnetometer and Multi-Frequency Ground-Penetrating Radar. Sensors, 26(17), 5439. Reproducibility-Based Field Validation of Complementary Subsurface Sensing Using a Quantum Diamond Magnetometer and Multi-Frequency Ground-Penetrating Radar AbstractUnderground infrastructure inspection requires sensing methods capable of characterizing both ferromagnetic and non-ferromagnetic subsurface features. This study evaluated a portable nitrogen-vacancy (NV) quantum diamond magnetometer..
AR-Based GPR Volume Data Visualization and Spatial Alignment Application https://youtu.be/WEizNflEM7c 1. 소프트웨어 목적과 개요본 소프트웨어는 Android 태블릿 환경에서 AR 기술을 이용하여 GPR 데이터를 실제 현장 위에 시각화하기 위한 앱이다.사용자는 .npy 형식의 GPR 데이터를 불러오고, AR 카메라 화면 위에서 해당 데이터를 실제 바닥면에 맞춰 확인할 수 있다.본 앱은 데이터 불러오기, 깊이별 단면 확인, 투명도 조절, 색상맵 변경, AR 평면 인식, 마커 기반 위치 정렬 기능을 제공한다.2. 데이터 불러오기 기능2.1 NPY 파일 선택사용자는 File Load 버튼을 통해 태블릿에 저장된 .npy 파일을 선택할 수 있다.선택된 파일은 앱 내부에서 자동으로 읽어 GPR 볼륨 데이터로 변환된다.2.2 GPR 데이터 로드불러온 데이터는 3차..
Tablet-Based GPR Labeling Software: Features and Overview https://www.youtube.com/watch?v=4DbWsIlpmVI 1. 소프트웨어 목적과 개요본 소프트웨어는 태블릿 환경에서 이미지 기반 라벨링 작업을 수행하기 위한 Android GUI 앱이다.사용자는 별도의 PC 프로그램이나 스크립트 없이 태블릿에서 이미지 폴더를 열고, 각 이미지 위에 필요한 라벨을 직접 표시할 수 있다.주요 라벨링 대상은 점 형태의 rebar, 수평 라인 형태의 asphalt_layer, 수직 라인 형태의 v_line이며, 저장 결과는 LabelMe 호환 JSON 형식으로 생성된다.이미지 확인, 확대/축소, 이동, 점/선 라벨 입력, 수정, 삭제, 저장 기능을 하나의 화면에서 수행할 수 있도록 설계되었다.2. 이미지 불러오기 및 관리 기능2.1 이미지 폴더 열기태블릿의..
공동탐사기술 세미나. AI기반 GPR 공동탐사기술 소개 및 AR시연, 성능검사 (주제발표) 교량포장구간 GPR 상태평가 및 평가결과 현장확인 AR신기술 시연
Built World Tech + GPR Seminar (Speaker) Bridge Deck Condition Assessment Using AI-Based GPR Data Interpretation
Sangin Cho, Byunghoon Choi, & Sukjoon Pyun. (2026). Image-to-Image Reformulation of MASW Inversion Using Transfer Learning and Diffusion Models. In 87th EAGE Annual Conference & Exhibition. Image-to-Image Reformulation of MASW Inversion Using Transfer Learning and Diffusion Models
Jaehyeok Ko, Byunghoon Choi, Sangin Cho, & Sukjoon Pyun. (2026). Uncertainty Quantification in Seismic Fault Detection Using Conditional Diffusion-based Model. In 87th EAGE Annual Conference & Exhibition. Uncertainty Quantification in Seismic Fault Detection Using Conditional Diffusion-based Model
IGPL GPR 탐사 (테스트베드) https://www.youtube.com/watch?v=yU442Bh3CBk