RoadWatch

팀명

15조

팀원 명단

이동현, 김명현, 석유환

지도교수

김영국 교수님

작품 배경 및 목적

도로는 운전자와 보행자의 안전에 직결되어 있고, 시간이 지남에 따라 노후화되어 지속적인 유지보수가 필요하다. 현재 지자체는 도로 시설물의 훼손 상태를 대부분 현장 점검이나 민원 신고에 의존해 확인하고 있으나, 인력과 예산의 한계로 인해 훼손을 제때 파악하거나 신속하게 보수하기 어려운 상황이다.

특히, 도로 관리 상태에 대한 선제적 조치가 미흡할 경우, 보행자 및 차량 이용자에게 사고로 이어질 위험이 증가하게 된다. 본 프로젝트의 목표는 주행 영상과 딥러닝 기반 객체 탐지 모델을 활용하여, 도로 시설물(횡단보도, 과속방지턱 등)의 훼손 상태를 자동으로 점검하고, 이에 따라 현장 점검에 투입되는 인력 및 시간 자원을 최소화하는 것이다.

작품 내용

기존 선행 연구에서는 학습용 데이터셋의 부족으로 인해 다양한 날씨 및 조명 조건에서 탐지 성능이 저하되었으며, 탐지 정확도 또한 한계가 있어 도로 관리자가 실무에 활용할 수 있는 수준의 시스템 제공이 어려웠다는 한계가 존재했다.

이를 보완하기 위해 본 연구에서는 CycleGAN 기반의 데이터 증강 기법을 적용하여 다양한 환경(야간, 역광, 우천 등)에서도 높은 탐지 성능을 유지할 수 있도록 모델을 학습시켰다.

또한 관리자가 탐지된 결과를 직관적으로 확인하고, 재등급화(경미/보통/심각)할 수 있도록 하는 React + TypeScript 기반의 웹 서비스를 구축하여, recall 100% 달성과 실무 적용이 가능한 시스템을 구현하였다.

창의작품경진대회_결과보고서(15조) - 평타농사.hwp

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