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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2026.6
- 수록면
- 1 - 11 (11page)
이용수
초록· 키워드
5G 네트워크의 확산으로 기지국 설치 밀도가 급격히 증가함에 따라 효율적인 안테나 자산 관리의 중요성이 대두되고 있다. 그러나 수작업에 의존하는 기존 점검 방식은 고비용과 안전사고 위험이라는 명확한 한계를 지닌다. 본 연구는 다양한 실제 업무 환경에서 촬영된 이미지로부터 안테나 객체를 자동으로 탐지하고 세부 속성을 분류하는 통합 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 객체 탐지와 속성 분류가 순차적으로 수행되는 2단계 네트워크 구조를 채택하였으며, 물체로 인한 가림 및 기상 변화 등 현장의 특성을 반영한 데이터 증강 기법을 적용하였다. 또한, 학습 과정에서 발생하는 클래스 불균형 및 라벨 모호성 문제를 완화하기 위한 최적화 전략을 도입하였다. 실험 결과, 탐지 성능 지표인 mAP@0.5 지표에서 93.9%, 분류 성능인 Top-1 Accuracy에서 89.6%를 달성함으로써 실제 운용 환경에서의 강건한 성능을 입증하였다. 본 연구의 결과는 이미지 기반의 자동화된 안테나 식별 및 자산 관리 프로세스 효율화의 실무적 가능성을 제시한다.
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목차
- 요약
- Abstract
- 1. 서론
- 2. 관련 연구
- 3. 안테나 탐지 및 분류 시스템
- 4. 결과 및 분석
- 5. 결론
- References
참고문헌
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