프로젝트 소개
본 과제는 무인항공기(UAV)와 딥러닝을 활용해 포장도로 손상을 자동으로 점검하는 모니터링 프레임워크 개발 연구임. 기존 수동 점검의 시간 소요, 인력 부담, 교통 혼잡 문제를 줄이기 위한 자동화 기반 접근임.
연구 목표는 지역 특성에 맞는 UAV 비행 프로토콜과 최적 비행 파라미터를 마련하고, 비디오·이미지·3D 모델에서 손상도를 측정하는 기계학습 모델을 구축하는 데 있음. 핵심 연구 내용은 울산지역 포장도로 대상 조사, CNN 기반 비디오 분석, 개별 이미지 및 3D 모델 자동 감지, 결합된 UAV 비디오와 이미지를 활용한 포장 모니터링 프로토콜 개발임. 기대 효과는 손상 조기감지, 보수 매뉴얼 작성, 현장 접근성 향상, 자산 관리와 위험 분석 고도화에 기여함.