인공지능의 발전은 검색엔진, SNS, ChatGPT 등 다양한 분야에서 혁신을 이끌며 사회와 산업 전반에 변화를 가져오고 있다. 특히, 교 통 분야에서는 AI 기반 기술이 교통정보 수집 및 분석 방식에 변화를 주며, 새로운 활용 가능성을 제시하고 있다. 과거 육안 계수 방 식에 의존했던 교통량 조사는 현재 CCTV 영상과 딥러닝 객체 인식 기술을 활용해 신뢰성과 정확성이 크게 향상되었다. AI 기반 교통 솔루션의 도입으로 교통량 조사 데이터는 정책 수립, 운영 개선, 사회간접자본 건설 등 다양한 분야에서 중요한 기초 자료로 활용되고 있다. 이에 본 연구에서는 YOLO v8을 활용하여 차량 축 인식 기반 차종 분류의 정확성을 향상시키고, 기존 촬영 기법과 비교·분석을 통해 최적의 인식기법을 제시하고자 한다.

• 박제진(전남대학교 토목공학과 부교수) | Park Je Jin Corresponding author
• 최세령(전남대학교 도시방재안전협동과정 석사과정) | Choi Seryeong
• 이문엽(㈜아이큐온 연구소장) | Lee Moonyeob
• 백성채(전남대학교 건축토목공학과 석박사통합과정) | Baek Seongchae