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컴퓨터 장치가 화재 피해를 입은 구조물에 대한 소스 영상을 획득하는 단계;상기 컴퓨터 장치가 상기 구조물에 대한 내구도 맵 및 상기 구조물에 대한 온도 분포 맵을 획득하는 단계; 및상기 컴퓨터 장치가 상기 소스 영상, 상기 내구도 맵 및 상기 온도 분포 맵을 사전에 마련된 CNN(Convolutional Neural Network)에 입력하여 상기 구조물에 대한 잔존 강도를 나타내는 위험도 맵을 생성하는 단계를 포함하는 화재 피해를 입은 구조물의 잔존 강도 평가 방법
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제1항에 있어서,상기 위험도 맵은 상기 구조물에 대하여 일정한 영역 단위로 잔존 강도를 나타내는 수치 및 색상 중 적어도 하나로 구성되는 화재 피해를 입은 구조물의 잔존 강도 평가 방법
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제1항에 있어서,상기 컴퓨터 장치는 상기 소스 영상에 대한 에지 검출을 수행한 전처리 영상을 상기 CNN에 더 입력하여 상기 위험도 맵을 생성하는 화재 피해를 입은 구조물의 잔존 강도 평가 방법
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제1항에 있어서,상기 내구도 맵은 상기 구조물에 대해 일정한 영역 단위로 현재 시점의 내구도를 나타내는 수치 및 색상 중 적어도 하나로 구성되고, 상기 수치 또는 상기 색상은 설계 정보에 기반한 제1 내구도 값 및 온도 변화에 따른 제2 내구도 값으로 결정되는 화재 피해를 입은 구조물의 잔존 강도 평가 방법
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제1항에 있어서,상기 온도 분포 맵은 상기 구조물에 대해 일정한 영역 단위로 현재 시점의 온도를 나타내는 수치 및 색상 중 적어도 하나로 구성되고, 상기 온도는 상기 구조물에 설치한 온도 센서를 통해 측정하는 화재 피해를 입은 구조물의 잔존 강도 평가 방법
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제1항에 있어서,상기 CNN은 화재로 인하여 손상을 받은 구조물의 특정 영역에 대한 샘플 영상, 상기 특정 영역에 대한 내구도 맵 및 상기 특정 영역에 대한 온도 분포 맵을 이용하여 사전에 마련되고, 상기 CNN은 상기 소스 영상의 구조물 중 일정한 영역에 대해 잔존 강도를 나타내는 값을 출력하는 화재 피해를 입은 구조물의 잔존 강도 평가 방법
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제1항에 있어서,상기 컴퓨터 장치는 상기 소스 영상, 상기 내구도 맵 및 상기 온도 분포 맵을 각각 서로 다른 CNN에 입력하고, 상기 서로 다른 CNN에서 출력되는 값을 이용하여 상기 위험도 맵을 생성하는 화재 피해를 입은 구조물의 잔존 강도 평가 방법
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컴퓨터 장치가 화재 피해를 입은 구조물에 대한 소스 영상을 획득하는 단계;상기 컴퓨터 장치가 상기 구조물에 대한 내구도 맵 및 상기 구조물에 대한 온도 분포 맵을 획득하는 단계; 및상기 컴퓨터 장치가 상기 구조물의 일정한 영역 단위로 상기 소스 영상, 상기 내구도 맵 및 상기 온도 분포 맵 각각에 일정한 가중치를 부여한 값을 이용하여 상기 구조물에 대한 잔존 강도를 나타내는 위험도 맵을 생성하는 단계를 포함하는 화재 피해를 입은 구조물의 잔존 강도 평가 방법
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제8항에 있어서,상기 위험도 맵은 상기 구조물에 대하여 일정한 영역 단위로 잔존 강도를 나타내는 수치 및 색상 중 적어도 하나로 구성되는 화재 피해를 입은 구조물의 잔존 강도 평가 방법
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제8항에 있어서,상기 컴퓨터 장치는 상기 일정한 영역 단위로 전처리 영상에 대해 일정한 가중치를 부여한 값을 더 이용하여 상기 위험도 맵을 생성하되, 상기 전처리 영상은 상기 소스 영상에 대한 에지 검출을 수행한 영상인 화재 피해를 입은 구조물의 잔존 강도 평가 방법
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제8항에 있어서,상기 내구도 맵은 상기 구조물에 대해 일정한 영역 단위로 현재 시점의 내구도를 나타내는 수치 및 색상 중 적어도 하나로 구성되고, 상기 수치 또는 상기 색상은 설계 정보에 기반한 제1 내구도 값 및 온도 변화에 따른 제2 내구도 값으로 결정되는 화재 피해를 입은 구조물의 잔존 강도 평가 방법
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제8항에 있어서,상기 온도 분포 맵은 상기 구조물에 대해 일정한 영역 단위로 현재 시점의 온도를 나타내는 수치 및 색상 중 적어도 하나로 구성되고, 상기 온도는 상기 구조물에 설치한 온도 센서를 통해 측정하는 화재 피해를 입은 구조물의 잔존 강도 평가 방법
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