문제점
- 수동 점검의 한계: 사람이 직접 등반·점검하는 방식으로 시간과 비용이 많이 들고, 안전 위험이 높음.
- 데이터 단절: 드론 영상, 2D 이미지, 3D 스캔 데이터가 분산되어 정확한 구조 분석이 어려움.
- 비효율적 유지보수: 정밀 모델 부재로 결함 탐지가 일관되지 않아 사후 대응 중심으로 운영됨.
- 느린 업그레이드: 자동화된 재구성 절차가 없어 5G 등 통신 인프라 구축 속도가 지연됨.

프로젝트 목표
- AI 기반 자동 인식: YOLOv8, Faster R-CNN으로 안테나를 자동 탐지·분할.
- 정밀 3D 재구성: OpenGL, Open3D로 고정밀 3D 모델 생성 및 디지털 트윈 구축.
- 결함 분석: 손상·부식·변형을 자동 식별하여 예측 유지보수 강화.
- 시스템 통합: 3D 모델을 통신 자산 관리 시스템과 연동, 라이프사이클 관리 지원.
- 효율·안전성 향상: 수작업 감소, 일정 단축, 현장 위험 최소화.

핵심 기술 포인트
- AI 비전 파이프라인: YOLOv8, Faster R-CNN, ByteTrack, Torch로 탐지·분할·이상 분석 자동화.
- 3D 렌더링: OpenGL 기반 고품질 시각화로 구조 분석 및 디지털 트윈 지원.
- 확장형 백엔드: Python, Flink, FastAPI 기반 데이터 처리·API·통신 연동.
- 직관적 대시보드: React 기반 UI로 3D 모델, 점검 결과, 결함 리포트 통합 관리.
- 산업 활용성: 유지보수, 구조 평가, 5G 인프라 구축 등 통신 산업 전반에 적용 가능.

통신 안테나는 5G 등 무선 네트워크의 핵심 인프라입니다.
기존 점검 방식은 인력·비용 부담이 크고, 안전 위험이 따릅니다.
이에 따라 AI, 컴퓨터 비전, 3D 재구성을 결합한 디지털 자동 점검 시스템이 필요합니다.

본 프로젝트는 정밀 탐지·3D 재구성·결함 분석을 자동화하기 위해
YOLOv8, Faster R-CNN, ByteTrack 등 AI 모델과
OpenGL·Open3D 기반의 시각화 기술을 적용했습니다.
백엔드는 Python·Flink·FastAPI로, 프런트엔드는 React 대시보드로 구축해
3D 모델 시각화와 자동 결함 리포트를 제공합니다.

이 솔루션은 통신 산업 전반에 활용될 수 있습니다.
드론·3D 데이터 기반 점검으로 안전성과 속도를 높이고,
디지털 트윈을 통해 예측 유지보수와 구조 안정성 평가를 지원하며,
5G 인프라 구축을 보다 빠르고 효율적으로 진행할 수 있습니다.