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초록·키워드
드론이 수집하는 데이터를 AI 모델의 학습에 사용하려는 시도는 증가하고 있지만, 현장에서 부딪히는 장벽이 생각보다 크다. 우선 기체 제조사마다 타임스탬프 형식이 제각각이고, 좌표계 기준도 서로 다르다. 심지어 주석 체계의 경우 레이블 정의조차 통일되어 있지 않다. 이 문제들은 AI 분석 파이프라인의 전 단계에 걸쳐 쌓이게 되면 데이터셋 간의 재사용을 구조적으로 가로막는 요인이 된다. 본 연구는 이러한 드론이 수집하는 데이터의 표준화 공백과 문제점을 AI 분석 파이프라인과 연결해서 분석하고, 국내외 표준화 현황을 다루고 또 어떤 한계가 있는지를 검토하였다. 그리고 이를 바탕으로 드론 데이터의 표준화 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 최소정보 프레임워크, 멀티모달 시간동기화 기준, 그리고 AI 학습데이터 품질기준의 세 가지로 구성된다.
본문·목차
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