고고도 지점에서 지상의 배, 비행기, 차 등의 교통 수단을 탐지하는 것은 국방 영역에서 매우 민감하고, 정밀한 예측 능력을 요하는 중요한 이슈이다. 최근 딥 러닝 기반 모델의 등장으로 객체 탐지에 특화된 다양한 모델들이 제 안되었고, 우리는 그 중 Faster R-CNN 이라고 하는 모델을 이용해 비행기, 차 등의 교통 수단을 탐지하는 작업을 수행하였다. Faster R-CNN 은 기존의 R-CNN 이라고 하는 초기 모델을 가속화하고 외부 툴에의 의존성을 제거하 여 개량된 최신 모델이다. 훈련 데이터로 사용한 것은 위성에서 촬영된 고고도 이미지이다. 본 논문에서는 AlexNet 과 ResNet 기반의 두 모델을 이용해 훈련한 상세와 탐지한 결과를 비교한다.