시각적 오염 문제는 도시 지역에서 점점 더 큰 우려를 낳고 있으며, 시야를 방해하고 운전자에게 주의를 산만하게 만들며 과도한 자극을 유발하는 침입적인 시각적 요소들로 인해 발생한다. 대형 광고 구조물, 예를 들어 간판은 효과적인 광고 매체이지만, 시각적 오염의 주요 원인 중 하나이기도 하다. 불법 설치되거나 과도하게 거대한 간판은 이러한 문제를 악화시킬 뿐만 아니라 안전 위험까지 초래할 수 있다. 따라서 도시 내 광고 구조물을 효과적이고 효율적으로 식별하고 관리할 수 있는 방법이 시급하다. 본 논문은 일반 소비자용 무인 항공기(UAV)를 활용하여 간판을 자동으로 탐지하는 딥러닝 기반 시스템을 제안한다. 드론 센서에서 얻은 지공간 정보를 활용함으로써 간판의 위치를 정확히 추정할 수 있다. 이 시스템과 함께, 본 연구는 드론 시점에서 간판 탐지를 위한 세계 최초의 데이터셋을 공개한다. 이 데이터셋은 공간 메타데이터가 첨부된 총 1,361장의 이미지와 5,210개의 레이블(annotation)을 포함하고 있다.