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‘자율 주행 드론과 생성형 AI 기반의 점검 기술’ 개발… 작업자 안전 보호↑

생성형 AI 탑재한 자율 주행 드론으로 손상 및 균열 탐지 가능
박선규 원장 “건설분야 AI 활용 새로운 가능성 열었다”



 

풍도 공간 내 자율 주행 드론 점검 모습. 사진제공=한국건설기술연구원.

[국토일보 하종숙 기자] AI(인공지능) 드론을 활용해 노후한 터널의 손상된 콘크리트 등 균열 정도를 확인하는 기술이 개발, 앞으로 노후터널 안전관리 강화에 일익을 담당할 전망이다.

한국건설기술연구원(원장 박선규/이하 건설연)은 도심 지하고속도로를 안전하게 구축하고 유지할 수 있는 ‘자율 주행 드론과 생성형 AI 기반의 점검 기술’을 개발했다.

건설연은 2023년 말 기준, 국내 총 2,892개의 터널 중 30년 이상 된 노후 터널은 172개로 전체의 5.9%를 차지하고 있는데 오는 2033년 노후터널은 740개로 늘어나 전체의 25.6%를 차지할 것으로 예상, 노후 구조물에 대한 안전 관리 중요성을 더욱 강조했다. 이에따라 터널 수의 증가와 노후 터널 점검을 위한 전문 인력 부족 문제를 해결하기 위해, IT 기술을 접목한 실질적인 대책이 절실한 상황이다.

복층 터널의 풍도 공간 개념도. 사진제공=한국건설기술연구원.

이에 건설연 지반연구본부 연구팀(팀장 심승보 박사)은 노후 터널 안전 점검 시 기존 한계를 극복한 ‘똑똑한’ AI 점검 드론 기술을 개발했다. 이 기술의 가장 큰 특징은 노후 인프라에서만 볼 수 있는 특이한 콘크리트 손상 장면을 스스로 합성할 수 있다는 점이다.

기존에는 현장에서 수집한 데이터를 가공해 균열을 탐지했지만, 이번 개발된 생성형 AI는 실제 촬영된 영상과 구별할 수 없을 정도로 정교하게 데이터를 생성할 수 있다. AI는 24시간 이내에 1만 장의 콘크리트 손상 영상을 합성할 수 있는 능력을 보유하고 있으며, 현장에서 수집된 영상 데이터를 바탕으로 스스로 학습하고 탐지 모델을 훈련하는 적응형 기술을 통해 데이터 부족 문제와 훈련 비용을 효과적으로 절감했다.

기존 AI 기술은 훈련 데이터 부족과 현장 적응성 문제로 건설 현장에서의 활용이 제한적이었다. 딥러닝 모델은 대량의 훈련 데이터가 필요하지만, 콘크리트 표면에서 발생하는 박락이나 철근 노출 등의 손상 장면은 주변에서 흔히 볼 수 없는 것이라 데이터 확보에 큰 어려움을 겪었다. 특히 박락 현상은 콘크리트 표면의 일정 부분이 떨어져 나가는 것으로 내구성 저하와 안전성에 심각한 영향을 미친다. 또한 AI는 학습 기반의 알고리즘이기 때문에 한 번 훈련된 모델이 새로운 환경 조건을 가진 현장에 적용될 경우 인식 성능은 현저히 감소할 수밖에 없었다.

AI 모델 적응성 향상을 위한 현장 맞춤형 데이터 생성. 사진제공=한국건설기술연구원.

무엇보다도 터널 점검에서 가장 중요한 부분은 천장 부분이다. 현재는 고소작업차량을 이용한 육안 점검이 주로 이뤄지고 있으나, 이는 도로 점거로 인해 차량 흐름을 방해하고 점검 작업자의 안전 확보에도 취약하다는 문제가 있다. 그러나 이번에 개발된 드론은 200M급 장거리 실내 위치 센서를 활용해 20cm의 오차 내에서 터널 내부를 자유롭게 주행할 수 있다. 또한 터널 점검과 차량 운행을 동시에 수행할 수 있어 시민들의 불편을 최소화하고 점검 작업의 안전성이 크게 향상될 것으로 기대된다.

건설연 박선규 원장은 “인공지능을 활용한 콘크리트 점검에 있어 훈련 데이터의 부족으로 인한 현장 적용의 한계점을 이번 생성형 AI로 해결할 수 있어 노후 인프라의 안전성을 더욱 향상시킬 것”이라며, “드론을 통해 수직 시설한계 높이(vertical clearance, 대형자동차 이상 통행 가능한 지하도로는 4.5m 이상) 상부 공간에서도 주행이 가능한 이 기술이 건설분야 AI 활용의 새로운 가능성을 열었다”고 강조했다.

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

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