국내 전통 문화재에 대한 상시 모니터링 예산과 인력이 부족하다는 문제가 지적되고 있다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 드론과 같은 항공 장비를 이용하여 촬영한 영상에서 옥외 문화재 영역을 자동으로 탐지하기 위해 최적화된 모델을 제안한다. 경주 일원에 존재하는 옥외 문화재에 대해서 객체 탐지 모델을 제안하기 위해서 자체 데이터 셋을 자체 구축하였다. 이러한 데이터 셋에 대해서 모델의 성능을 확보하기 위해 데이터 셋에 대해서 최적화된 성능을 도출하기 위해 K-means clustering algorithm을 사용하여 데이터 셋에 대한 분석을 선행하였다. 분석된 데이터 셋의 결과로 Faster RCNN의 hyper-parameter를 결정하여 기존에 제안된 모델보다 성능을 mAP가 0.530에서 0.620으로 개선시켰다. 그리고 옥외 문화재 특성상 발생할 수 있는 scale imbalance problem을 극복하기 위해서 Mosaic 기법을 도입하여 Data Augmentation을 통해 모델의 성능을 추가로 mAP를 0.620에서 0.689으로 개선하였다. 연구를 통해 제안된 옥외 문화재 객체 탐지 모델을 기반으로 semantic segmentation 모델을 활용하여 옥외 문화재 손상 감지 기능을 개발하였고, GUI 환경에서 객체 탐지 모델 및 옥외 문화재 손상 감지를 사용할 수 있는 소프트웨어를 개발하였다.