드론 정사영상과 딥러닝 기반 AI 모델을 활용한 지붕 재질 및 위험요소 자동탐지에 관한 연구

Q: 이 논문에서 정의한 YOLOv8-seg란 무엇인가?

YOLOv8-seg는 Ultralytics에서 개발된 최신 딥러닝 AI 모델로, 이전 YOLO 시리즈보다 탐지 정확도와 처리 속도가 뛰어나다. 이 모델은 고속 객체 탐지와 세그멘테이션을 동시에 수행하며, 실시간 처리 기능을 제공하여 드론 기반 감시, 농업 자동화, 건축물 관리 등 다양한 분야에 활용 가능하다. 제한된 컴퓨팅 자원에서도 효율적인 성능을 발휘한다.

Q: 드론 정사영상 기반 지붕 재질 및 위험요소 자동 탐지 시 최적화된 파라미터는 무엇인가?

연구 결과, 드론 정사영상 기반 지붕 재질 및 위험요소 자동 탐지 모델의 성능 최적화를 위해 패치 크기는 5500px, 중첩 비율은 70%, Confidence 임계값은 0.5, IoU 임계값은 0.6으로 설정하는 것이 가장 효과적이다. 이러한 파라미터 조정은 대규모 정사영상 데이터를 효율적으로 처리하며 높은 탐지 정확도와 안정적인 결과를 확보하는 데 기여한다.

정성우; 이지영

doi:10.7848/ksgpc.2025.43.2.125

학술저널

저자정보: 정성우 (University Of Seoul) 이지영 (University Of Seoul)

저널정보: 한국측량학회 한국측량학회지 한국측량학회지 제43권 제2호

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본 연구는 드론을 이용한 고해상도 정사영상과 딥러닝 기반의 YOLOv8-seg AI 모델을 활용하여 지붕 재질과 위험요소를 자동으로 탐지하는 방법론을 제안하였다. 특히 GSD 3㎝급의 초고해상도 영상과 최적화된 파라미터를 적용하여 탐지성능을 향상시켰으며, 탐지 정확도는 ㎃P50 기준 재질의 경우 90%, 위험요소는 77.8%로 나타났다. 이러한 결과는 기존의 인력 중심적이고 제한적인 안전점검 방식의 한계를 보완할 수 있을 뿐만 아니라, 중소규모 사업장 지붕공사 현장에서의 실질적인 안전 확보 및 데이터 기반의 안전관리 체계 구축을 위한 기초자료로 활용이 가능하다. 본 연구의 결과는 향후 지붕 공사 안전사고 예방과 관리에 대한 새로운 방향성을 제공할 것으로 기대된다.

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