외관 손상탐지 기술 테스트도 성공
영상 데이터로 구조결함 자동탐지
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한국건설기술연구원 연구진이 웨어러블 3D 스캐너를 착용하고 노후건물 실내 안점점검을 실시하고 있다. |
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드론을 활용한 건물 실외 안전 점검 [한국건설기술연구원 제공] |
한국건설기술연구원은 건축연구본부 최기선 박사 연구팀이 성균관대와 함께 무인기 영상데이터와 인공지능(AI) 기술 기반 건축물 원격점검 기술을 개발했다고 밝혔다. 연구팀은 경남 진주시의 24년 경과된 5층 규모 아파트를 대상으로 외관 손상탐지 기술 테스트에도 성공했다.
소규모 노후 건축물은 구조적 손상·화재 등 안전 위험에 취약하지만, 유지관리를 위한 예산 및 인력 부족으로 인해 안전 우려가 지속적으로 제기되어 왔다. 이에 증가하는 노후 건축물의 효율적인 관리를 위해서는 빅데이터, AI, 드론 등의 기술을 활용한 디지털 안전관리 체계로 전환이 필요하다.
연구팀이 개발한 무인기 및 AI를 활용한 현장 원격조사·점검 기술은 기존 육안조사 기반 점검 기술에 비하여 현장조사 및 후처리 작업 시간, 비용, 인력을 획기적으로 줄일 수 있다. 특히 현행 점검자의 주관적 판단 및 기억에 의존한 점검 결과와는 다르게 영상의 기록과 일관된 판정기준으로 결과의 존속성과 신뢰성을 향상 시킬 수 있다.
연구팀은 스테레오 카메라와 라이다(LIDAR)가 장착된 드론 및 웨어러블 스캐너 장비로 건물의 실·내외를 신속하게 촬영했다. 수집된 영상 데이터에서 개발된 인공지능 결함탐지 자동화 모듈을 통해 구조적 결함을 자동으로 탐지하고 추출했다. 테스트 결과, 목표로 한 7종의 구조적 결함을 탐지했으며, 향후 육안검사를 대체할 수 있을 잠재력을 충분히 가진 것으로 기대된다.
또한 안전점검을 시행하면서 동시에 무인기를 이용한 영상데이터로부터 구조·화재 관련 안전정보(형상, 치수, 용도, 마감, 강도, 배근 등 25종)가 포함된 경량 3D BIM(sBIM, structural BIM)을 자동으로 구축할 수 있다는 것이 장점이다. 즉 도면이 없는 건축물의 디지털 도면 확보 및 점검 결과를 그 도면 위에 표기하여 향후 지속적으로 관리가 가능하다는 점에서 차별성이 있다.
김병석 한국건설기술연구원장은 “개발된 딥러닝 영상처리 기법으로 기존의 막대한 시간과 비용이 소요되는 인력기반의 노후건축물 안전점검을 원격 자동화함으로써 인력, 시간, 비용을 획기적으로 절감하고, 거주자의 안전을 확보할 수 있는 핵심기술이 될 수 있을 것”이라고 밝혔다.
구본혁 기자
nbgkoo@heraldcorp.com