DC-WGAN 기반 3D 가상 골재 데이터 증강
아스팔트 혼합물 수치 모델의 일반화 능력은 가상 골재 데이터베이스의 제한된 형태학적 다양성으로 인해 저해되며, 이는 아스팔트 포장의 기계적 반응 예측 신뢰도를 낮춥니다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하고자 딥 컨볼루션 Wasserstein 생성적 적대 신경망(DC-WGAN)을 활용하여 3D 가상 골재 데이터베이스를 증강하는 새로운 프레임워크를 제안합니다. 스테레오 비전 및 다중 뷰 매칭 기술로 원본 3D 가상 골재 데이터베이스를 구축한 후, 6가지 DC-WGAN 변형 모델을 사용하여 데이터를 증강했습니다. 모델 성능과 증강된 데이…