본 논문은 도시화와 교통량 증가로 인해 심각해지는 도로 파손 문제를 해결하기 위해, 향상된 YOLOv8 딥러닝 프레임워크 기반의 지능형 도로 균열 감지 및 분석 시스템을 제안한다. 4029개의 이미지를 학습하여 개발된 목표 분할 모델은 도로의 균열 영역을 효율적이고 정확하게 인식 및 분할하고, 분할된 영역을 분석하여 균열의 최대 및 최소 너비와 정확한 위치를 계산한다. 실험 결과, ECA와 CBAM 어텐션 메커니즘의 통합이 모델의 감지 정확도와 효율성을 크게 향상시켜 도로 유지 보수 및 안전 모니터링을 위한 새로운 솔루션을 제공함을 보여준다.