한국건설기술연구원(원장 김병석)은 경남 진주시 소규모 노후건축물 안전점검 시행 시 주택관리공단과 합동점검을 실시했으며 무인기 영상데이터 및 AI 기술 기반의 외관 손상탐지 기술 테스트를 성공했다고 7월19일 밝혔다.
소규모 노후건축물은 구조적 손상·화재 등 안전 위험에 취약하지만 유지관리를 위한 예산 및 인력 부족으로 인해 안전 우려가 지속적으로 제기돼 왔다. 이에 따라 증가하는 노후건축물의 효율적인 관리를 위해서는 빅데이터, AI, 드론 등의 기술을 활용한 디지털 안전관리 체계로 전환이 필요하다.
최근 인공지능 기술이 발전함에 따라 전문가에 의해 시설물을 육안으로 점검하는 방식에서 무인기와 AI 기술을 이용한 원격 점검 방식으로 전환되고 있다.
이러한 접근 방식은 사전 조사, 외관 조사, 안전성 평가 등의 과정을 자동화해 효율성을 높이며 빅데이터와 인공지능을 활용해 시설물 유지보수와 안전성을 향상시킬 수 있다. 즉 드론, 3D 스캐너 등을 이용해 구조물을 신속하게 촬영하며 사전에 학습된 AI 모델로부터 균열, 박리 및 박락, 철근 노출 및 부식, 백태 등의 결함 정보를 자동으로 인식하고 추출할 수 있다.
이에 따라 건설연 건축연구본부 연구팀은(팀장: 최기선 연구위원) 공동연구기관(성균관대학교: 심성한 교수, 한국전자기술연구원: 이종훈 박사)과 함께 무인기 및 AI를 활용한 건축물 원격점검 기술을 개발했다. 또한 현장적용을 위해 진주시에 있는 24년 경과된 5층 규모 아파트를 대상으로 AI를 활용한 건축물 외관 안전점검을 실시했다.
개발된 무인기 및 AI를 활용한 현장 원격조사·점검 기술은 기존 육안조사 기반 점검 기술에 비해 현장조사 및 후처리 작업 시간, 비용, 인력 등을 획기적으로 줄일 수 있다. 특히 현행 점검자의 주관적 판단 및 기억에 의존한 점검 결과와는 다르게 영상 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 추후 육안검사를 대체할 수 있을 잠재력을 충분히 가진 것으로 기대된다.
또한 개발된 기술은 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 도면없는 건축물의 디지털 도면 확보 및 점검 결과를 그 도면 위에 표기해 향후 지속적으로 관리가 가능하다는 점에서 차별성이 있다. 경량 BIM을 통한 안전점검 결과 및 결과물 이력관리를 통해 건축물 결함의 진행 상황을 파악하며 위험에 도달하는 시점을 예측해 대책 수립을 통해 큰 피해를 예방할 수 있다.
김병석 건설연 원장은 “개발된 딥러닝 영상처리 기법으로 기존의 막대한 시간과 비용이 소요되는 인력기반 노후건축물 안전점검을 원격 자동화함으로써 인력, 시간, 비용 등을 획기적으로 절감하며 거주자 안전을 확보할 수 있는 핵심기술이 될 수 있을 것”이라고 밝혔다.
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