An Automated Terrain Analysis Framework Using Object Detection and Digital Surface Model

본 연구는 전장 환경에서 요구되는 지형정보분석의 자동화를 목표로, 객체 탐지 기술과 수치표면모델 분석을 통합한 인공지능 기반 지형정보분석 자동화 프레임워크를 제안한다. 기존의 지형 분석은 지휘관의 직관 혹은 경험에 의존하는 경우가 많아 실제 작전 환경에서 즉각적인 의사결정에 활용하기 어렵다는 한계가 있었다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 YOLO 기반 객체 탐지 모델을 도입하여 다양한 지형 요소를 자동으로 식별하고, 동시에 수치표면 데이터를 활용하여 가시선 분석과 고도 기반 공간 해석을 수행한다. 이를 통해 지형 특성을 개별적으로 평가할 뿐 아니라 종합적인 전술적 의미를 도출할 수 있도록 하였다. 연구 결과, 제한된 데이터 환경에서도 제안된 프레임워크는 효과적이고 신뢰성 있는 지형정보분석을 제공하는 것으로 확인되었다. 이는 향후 현대 군사작전에서 지능형 의사결정지원체계로 발전하기 위한 기초 토대를 마련한다는 점에서 의의가 있다. 본 연구는 지형 분석의 자동화 가능성을 실증적으로 보여줌으로써, 미래 전장에서 인공지능 기반 전술 보조 시스템의 활용 가능성을 크게 확장시키는 데 기여한다. 나아가, 객체 인식과 지형 데이터 해석을 결합한 융합적 접근을 통해 전장 지형의 전술적 가치 평가를 정량화할 수 있는 새로운 분석 방향을 제시한다.