본 논문은 연방 정부가 선포한 재해(허리케인 데비와 헬렌) 발생 시 무인 항공 시스템(sUAS) 이미지를 사용하여 건물 피해 평가를 자동화하는 최초의 AI/ML 시스템을 제시한다. sUAS 팀이 수집한 방대한 양의 이미지 데이터를 신속하게 처리하기 위해 컴퓨터 비전 및 머신 러닝 기술을 활용하였다. 본 연구는 21,716개의 건물 피해 레이블이 포함된 최대 규모의 재해 후 sUAS 항공 이미지 데이터셋을 기반으로 모델을 개발하고, 91명의 재난 실무자를 대상으로 운영 교육을 실시했다. 개발된 모델은 허리케인 데비와 헬렌에 대한 대응 활동에 실제로 배포되어 약 18분 만에 총 415개의 건물을 평가했다.
