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초록·키워드
본 연구에서는 무인항공기(UAV) 기반 타워크레인 객체 탐지 결과를 선택적으로 검증하는 정책 기반 인공지능(AI) 점검 에이전트 시스템을 개발하였다. 검증 데이터의 클래스별 신뢰도와 오예측 특성으로 수용 임계값을 설정하고, 임계값 민감도와 독립 촬영 세션 자료를 추가로 평가하였다. 시험 영상 59장의 170건 탐지 결과에 예측 오류 위험 기반 분기를 적용한 결과, 95건은 초기 자동 수용되고 75건은 비전-언어 모델(VLM) 검증 대상으로 분류되어 전역 임계값 방식보다 검증 대상이 51.30% 감소하였다. VLM 검증 후 총 105건(61.76%)이 자동 판단되고 65건(38.24%)이 전문가 검토로 이관되었다. 최종 자동 판단 오류율은 7.62%, 최종 오류 포착률은 73.33%였다. 전체 탐지에 VLM을 적용하면 오류 포착률은 높아졌으나 검증 부담도 증가하였다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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