최근 사회기반시설(SOC)의 증가와 노후화에 따라 기존의 인력중심의 육안검사를 기반으로 한 안전점검은 경제성과 안전성, 효율성 면에서 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 육안점검의 한계를 개선하기 위해 딥러닝 모델 기반 물체를 탐지하는 기술을 활용하여 터널 콘크리트 균열을 자동으로 탐지하는 기술을 개발하였으며, 이를 실제 터널 영상에 적용하여 그 성능을 검증하였다.

Recently, road maintenance is important for road performance and longevity in accordance with the increase of road infrastructure, so research on efficient damage detection has been actively carried out. In this study, we developed a technology to automatically detect the cracks on the highway road surface by using the road surface image of UAV and deep learning based object detection technology, which was applied to the actual highway image to verify its performance.