
시설물 관리
건물 모델링과 균열 탐지
건물을 여러 각도에서 촬영해 3차원 모델과 벽면 정사영상을 만들고, AI로 균열을 찾아 점검에 활용하는 방법을 학습합니다.

교육 / 단기교육과정
드론으로 데이터를 수집하고, 지도와 3차원 모델을 만들고, AI와 GIS로 분석합니다. 산림과 시설물 관리에 필요한 기술을 실제 현장에서 익히는 집중교육입니다.
교육 내용 살펴보기 ↗상지대학교 앵커사업단 · 드론봇디지털트윈센터

교육을 추진하는 이유
현장에서 드론 데이터를 활용하려면 비행과 촬영뿐 아니라 데이터 처리, 분석, 결과의 품질을 판단하는 능력이 함께 필요합니다. 센터는 이 과정을 하나의 교육으로 연결해, 참여자가 직접 결과물을 만들고 그 의미를 설명할 수 있도록 돕고자 합니다.
상지대학교 앵커 사업의 ‘드론봇 융합 스마트 산림 및 시설물관리 전문인력 양성’ 취지에 따라, 지역 산업과 공공 현장의 수요를 교육 과제로 다룹니다. 배운 기술이 진학과 취업, 현장 업무와 후속 프로젝트로 이어지는 교육을 지향합니다.
산림 조사와 시설물 점검 등 실제 활용 목적을 바탕으로 과제를 구성합니다.
촬영 계획부터 데이터 취득·분석까지 참여자가 과정 전반을 경험합니다.
산출물의 정확도와 한계를 확인하고, 보고서와 발표로 결과를 정리합니다.
교육의 흐름
이론을 배우고 실습으로 확인한 뒤, 조별 프로젝트에 적용합니다. 교육 대상과 목적에 따라 내용과 난이도를 조정합니다.
드론 비행 원리와 안전 수칙을 익히고, 대상지와 목적에 맞는 촬영 계획을 세웁니다.
기초 이론 · 안전 · 비행 계획드론 촬영과 지상기준점 측량을 실습하고, 영상과 LiDAR 데이터의 특성을 이해합니다.
항공영상 · 측량 · LiDAR정사영상과 3차원 모델을 만들고, AI 객체 탐지와 GIS 분석으로 필요한 공간정보를 추출합니다.
정사영상 · 3D 모델 · AI·GIS조별 주제에 맞춰 결과물을 완성합니다. 데이터 품질과 분석의 한계를 검토하고 발표합니다.
품질 확인 · 보고서 · 발표교육 주제 예시
교육과정에서 다루는 프로젝트의 예시입니다. 촬영과 분석 방법을 선택하고, 결과가 현장에서 어떻게 쓰이는지 함께 살펴봅니다.

시설물 관리
건물을 여러 각도에서 촬영해 3차원 모델과 벽면 정사영상을 만들고, AI로 균열을 찾아 점검에 활용하는 방법을 학습합니다.

산림 자원 조사
드론 영상과 LiDAR 점군으로 수종을 분류하고 수목의 위치와 높이를 분석합니다. 현장 조사와 비교해 결과를 검토합니다.

공간정보 활용
정사영상에서 차량·맨홀·태양광 시설 등의 객체를 탐지하고 GIS에서 지도화합니다. 오탐과 미탐을 확인하며 분석의 신뢰도를 살펴봅니다.

건축·디지털트윈
이동하며 취득한 SLAM LiDAR 점군을 정합·정리하고, 벽·바닥·기둥 등 기존 건물의 형상을 BIM 모델로 구성합니다. 점군과 모델을 비교하며 현황 기록과 시설 관리에 활용하는 과정을 익힙니다.

드론 운용·데이터 취득
촬영 목적과 대상지에 맞춰 비행 경로, 고도, 속도, 영상 중복도를 설계합니다. 지형과 장애물, 이착륙 지점 등을 사전에 검토하고 계획에 따른 촬영과 데이터 품질 확인을 실습합니다.

에너지 시설 점검
드론의 가시광·열화상 영상으로 태양광 패널의 온도 분포와 핫스폿 등 이상 후보를 살펴봅니다. 촬영 조건과 반사 영향을 함께 검토하고, 점검 대상의 위치를 정리해 유지관리에 활용합니다.
이미지: 센터 교육자료의 분석 예시 및 교육 내용 설명을 위한 3D 생성 이미지. 생성 이미지는 실제 측정 결과가 아닙니다.


교육 방식과 참여 대상
강의실에서 배운 내용을 야외 실습과 데이터 분석으로 확인합니다. 기초를 익히는 학생부터 업무에 적용하려는 실무자까지, 필요한 역량에 맞춰 교육을 구성합니다.
교육 참여 및 협력 문의
과정별 모집 일정과 세부 내용, 지난 프로그램은 프로그램 신청 페이지에서 확인할 수 있습니다. 기업·기관의 교육 협력은 센터로 문의해 주세요.