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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2025.4
- 수록면
- 125 - 142 (18page)
- DOI
- 10.7848/ksgpc.2025.43.2.125
이용수
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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.
목차
Abstract
초록
1. 서론
2. 유사연구사례 분석
3. 연구 방법
4. 구현 및 실험
5. 결론
References
참고문헌 (0)
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