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영어

This study developed a Computer Vision-Based Deformation Measurement Platform to enhance the accuracy and efficiency of safety inspections for aging civil infrastructure. The platform implements image-based distance and angle measurement algorithms to quantify structural deformation, while automated data storage and visualization functions address the limitations of traditional visual inspections. Experimental results demonstrated an average error rate of less than 1% for both distance and angle measurements, confirming high accuracy and practical applicability. The system was also implemented as a standalone executable, ensuring improved immediacy and accessibility in field operations. The proposed technology can be extended to AI-driven automated diagnostics and cloud-connected smart safety management frameworks. In addition, long-term accumulated data can be utilized to develop predictive models for analyzing structural deterioration patterns. Such scalability is expected to contribute substantially to cost-efficient infrastructure management and the establishment of risk-based decision-making systems.

한국어

본 연구는 노후화된 토목 인프라의 안전점검 정밀도 향상과 효율성을 위해 컴퓨터 비전 기반 구조물 변형 측정 플랫폼(Computer Vision-Based Deformation Measurement Platform)을 개발하였다. 본 플랫폼은 영상 기반 거리·각도 측정 알고리즘을 구현하여 구조물의 변형 상태를 정량화하고, 자동 데이터 저장 및 시각화를 통해 육안 중심 점검의 한계를 보완한다. 실험 결과, 거리 및 각도 측정의 평균 오차율은 1% 미만으로 나타나 정확도와 실무 활용성이 모두 입증되었다. 또한 독립 실행형 형태로 구현되어, 현장 점검의 즉시성과 접근성을 확보하였다. 향후 본 기술은 인공지능 기반 자동 진단과 클라우드 연동형 스마트 안전관리 체계로 확장될 수 있다. 더불어 장기간 축적된 데이터를 기반으로 구조물 열화 패턴을 분석하는 예측 모델 개발에도 활용 가능하다. 이러한 확장성은 노후 인프라 관리의 비용 효율성과 위험도 기반 의사결정 체계 구축에 실질적인 기여를 제공할 것으로 기대된다.