한국건설기술연구원(원장 박선규, 이하 건설연)은 도심 지하고속도로를 안전하게 구축하며 유지할 수 있는 '자율주행드론과 생성형 AI기반의 점검 기술'을 개발했다.

2023년 말 기준 우리나라에는 총 2,892개 터널이 있으며 그중 30년 이상 된 노후터널은 172개로 전체 5.9%를 차지한다. 2033년에는 이 숫자가 740개로 늘어나 전체 25.6%를 차지할 것으로 예상되며 이에 따라 노후구조물에 대한 안전관리 중요성이 더욱 강조되고 있다. 따라서 터널 수 증가와 노후터널 점검을 위한 전문인력부족 문제를 해결하기 위해 IT기술을 접목한 실질적인 대책이 절실한 상황이다.

건설연 지반연구본부 연구팀(팀장: 심승보 박사)은 노후터널 안전점검 시 기존 한계를 극복한 ‘똑똑한’ AI점검 드론기술을 개발했다. 이 기술의 가장 큰 특징은 노후인프라에서만 볼 수 있는 특이한 콘크리트 손상장면을 스스로 합성할 수 있다는 점이다. 기존에는 현장에서 수집한 데이터를 가공해 균열을 탐지했지만 이번에 개발된 생성형 AI는 실제 촬영된 영상과 구별할 수 없을 정도로 정교하게 데이터를 생성할 수 있다. AI는 24시간 이내에 1만 장 콘크리트 손상영상을 합성할 수 있는 능력을 보유하고 있으며 현장에서 수집된 영상데이터를 바탕으로 스스로 학습하며 탐지모델을 훈련하는 적응형 기술을 통해 데이터 부족문제와 훈련비용을 효과적으로 절감했다.

기존 AI기술은 훈련데이터 부족과 현장적응성 문제로 건설현장에서 활용이 제한적이었다. 딥러닝모델은 대량의 훈련데이터가 필요하지만 콘크리트표면에서 발생하는 박락이나 철근노출 등 손상장면은 주변에서 흔히 볼 수 없는 것이라 데이터확보에 큰 어려움을 겪었다. 특히 박현상은 콘크리트 표면 일정부분이 떨어져 나가는 것으로 내구성저하와 안전성에 심각한 영향을 미친다. 또한 AI는 학습기반 알고리즘이기 때문에 한 번 훈련된 모델이 새로운 환경 조건을 가진 현장에 적용될 경우 인식성능은 현저히 감소할 수밖에 없었다.

특히 터널점검에서 가장 중요한 부분은 천장이다. 현재는 고소작업차량을 이용한 육안점검이 주로 이뤄지고 있으나 이는 도로점거로 인해 차량흐름을 방해하며 점검작업자 안전확보에도 취약하다는 문제가 있다. 그러나 이번에 개발된 드론은 200M급 장거리 실내위치 센서를 활용해 20cm 오차 내에서 터널 내부를 자유롭게 주행할 수 있다. 또한 터널점검과 차량운행을 동시에 수행할 수 있어 시민불편을 최소화하며 점검작업 안전성이 크게 향상될 것으로 기대된다.

박선규 건설연 원장은 “인공지능을 활용한 콘크리트점검에 있어 훈련데이터 부족으로 인한 현장적용 한계점을 이번 생성형 AI로 해결할 수 있어 노후인프라 안전성을 더욱 향상시킬 것”이라며 “드론을 통해 수직 시설한계 높이(vertical clearance, 대형자동차 이상 통행 가능한 지하도로는 4.5m 이상) 상부공간에서도 주행이 가능한 이 기술이 건설분야 AI 활용 새로운 가능성을 열어줄 것”이라고 밝혔다.

이번 성과는 건설연 2024 스마트 건설기술 실검증연구 지원사업 ‘터널 안전 점검용 고성능 UWB 기반 소형 AI 드론 주행 기술 개발’의 지원을 받아 수행했으며 건설연 입주기업 라스트마일(대표 김영진)과 함께 개발했다. 또한 행정안전부에서 주최하는 ‘2024년 데이터 분석활용 공모전’에 출품해 우수상을 수상했다.