현대 전쟁에서 드론은 다양한 적대적 환경에서 정보 수집과 정밀 공격 수행에 필수적인 요소로 부상하고 있다. 안전한 거리에서 실시간으로 그리고 적대적 환경에서 작전 수행할 수 있는 능력은 감시 및 군사 작전에서 드론을 매우 가치 있는 존재로 만든다. KIIT-MiTA 데이터셋은 드론으로 촬영된 다양한 군사 시나리오의 이미지들로 구성되어 있으며, 이는 군사 물체 탐지의 기초를 제공하지만 실제 세계의 다양한 시나리오를 고려하지는 않는다. 이러한 점을 고려하여, 다양한 조건 하에서 모델의 성능을 평가하기 위해 그레이 스케일, 열화상, 야간 시야, 그리고 흐린 시야(Obscura Vision)의 네 가지 유형 데이터셋이 생성되었다. 이러한 데이터셋은 낮은 가시성, 열 기반 영상, 야간 조건과 같은 실제 환경을 시뮬레이션한다. YOLOv11-small 모델은 다양한 환경에서 물체를 탐지하기 위해 학습되고 사용되었다. 본 연구는 방어 및 공세 작전 모두에서 고급 탐지 시스템 개발에 기여함으로써 드론 기반 작전의 성능과 신뢰성을 향상시킨다.