전통건축 유지관리를 위한 인공지능 기반 손상기와 검출

Abstract

한국 전통 건축물의 지붕 부분은 손상이 많이 발생하는 부분이다. 그러나, 지붕부는 접근이 어렵기 때문에 모니터링이 힘들다는 문제점이 있다. 따라서, 본 연구는 전통건축물의 유지관리를 위해 인공지능과 드론을 활용하여 지붕의 모니터링과 손상원인을 확인한다. 드론을 활용하여 기와의 데이터를 수집하고, YOLOv5 알고리즘을 통해 손상기와를 자동으로 식별하는 연구를 진행하였다. 이를 통해 한국 전통건축물 유지관리에 있어 편리한 모니터링과 기와 파손 현황을 쉽게 확인할 수 있다.

The roof of traditional Korean buildings is a part that suffers much damage, whereas monitoring is not performed smoothly due toaccessibility difficulties. This study aims to detect automatically damaged roof tiles using AI and drones to maintain traditional buildings. Information on roof tiles is extracted through drone image photography, and an automatic object detection function is utilized through theYOLOv5 algorithm. As a result, through this study on the maintenance of traditional Korean buildings, it is possible to easily inspect thetiles and check the damage status of the roof tiles.