환경부에서 관리 중인 37개 댐 중 43%는 건설된 지 30년 이상 경과되어 노후도가 심각하며, 전체 저수용량도 농업용댐이나 발전용댐에 비해 규모가 커 평상시 체계적인 안전점검 및 관리가 매우 중요하다. 따라서, 효율적인 시설관리를 위해 정부에서는 2018년 「시설물안전법」을 개정하였으며, 2020년에는 「기반시설관리법」 개정을 통해 정부 차원의 노후화 시설물의 유지관리 기능을 강화하고 선제적 투자로 관리방식을 전환 중에 있다. 국토교통부에서는 인프라 유지관리 정부 정책인 ‘스마트 건설기술 로드맵’을 통해 건설 생산성 혁신과 안전성 강화를 목표로 시설물 점검 및 진단 분야와 시설물 관리 정보시스템화를 통한 시설물의 안전관리를 추진 중에 있다.
  댐 분야에서는 디지털 뉴딜 사업의 일환으로 “스마트 댐 안전관리” 사업을 정부지원으로 추진하고 있다. 댐 시설물 안전진단을 위한 시설의 종류별(콘크리트댐, 필댐), 시설별(댐체, 여수로 등), 손상 유형별(균열, 박리, 박락, 누수, 백태 등)로 영상인식 프로세스를 정립하여, K-water에서 운영 중인 댐에 드론 활용 인공지능 결함검출 알고리즘 및 플랫폼을 개발중 에 있다. 
  인공지능 결함 검출을 위해서는 드론촬영, 영상전처리, 인공지능 분석, 가시화 등의 일련의 절차를 수행하여야 한다. 이에 따른 발생 문제점 해결방안을 공유 하고자 한다. 드론촬영에 있어서는 고해상도 카메라(P1, 45MP)를 통한 20m 이내 근접촬영, GCP 설치, Double Grid 촬영방식이 권장 되어진다. 라벨링은 전문업체에 1차 라벨링을 실시하고, 결함검출 전문가에 의한 2차 검수를 실시하고, 데이터 분석가에 의한 3차 피드백을 실시하였다. 중략