R&D최종보고서
| 과제고유번호 | 202121CTAP-C151784-03 | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 연구사업명 | 국토교통기술촉진연구사업 | |||||
| 연구과제명 | 건설 생산성 20% 향상을 위한 DB-free 영상분석 기반 전주기 건설프로세스 통합관리 플랫폼 개발 | |||||
| 총 연구기간 | 2019-04-05 ~ 2021-12-31 | |||||
| 연구책임자 | 지석호 | |||||
| 당해년도 참여 연구원수 |
4명 | 총 연구기간 참여 연구원수 |
11명 | |||
| 당해년도 연구비 |
정부 : 202,000,000 원 기업 : 0 원 계 : 202,000,000 원 |
총연구비 | 정부 : 536,000,000 원 기업 : 0 원 계 : 536,000,000 원 |
|||
| 연구기관명 | 서울대학교산학협력단 | |||||
| 등록 발간번호 | - | |||||
| ISBN | - | |||||
| 주요 내용 |
● 건설 생산성은 업무의 효율성(작업시간/투입자원 대비 업무 달성도)을 의미하며 공기예측, 공사계획수립, 프로젝트 성과측정 등에 활용되는 매우 유용한 기초자료로써 건설프로젝트의 성공을 좌우하고 건설기업의 경쟁력을 나타내는 필수적인 관리대상임. ● 건설 생산성을 향상하기 위해서는 투입자원 현황, 작업상태, 작업량 등 다양한 현장 상황정보를 수집하고 이를 토대로 작업의 효율성과 생산성을 분석하여 공기, 예산 등과 관련된 의사결정을 수행하는 건설프로세스 통합관리가 매우 중요함. ● 건설현장에는 수많은 작업자와 중장비가 투입되고 다양한 작업이 동시다발적으로 진행되기 때문에, 담당자가 현장 작업정보를 모두 수집하는 것이 불가능할 뿐만 아니라 시간/비용적 문제로 인해 건설 생산성을 정확하게 측정？분석하고 향상하는 데 한계가 있음. ● 영상분석 기반 건설프로세스 통합관리 플랫폼 개발에 대한 연구가 활발히 이루어졌으나 시공기간 내내 시시각각 변화하는 작업의 특성과 다양한 투입자원 및 현장 환경 등을 효과적으로 고려하지 못해 통합적인 전주기적 건설프로세스 관리에 어려움이 있었음. ● 현행 현장 생산성 분석체계의 한계를 극복하기 위해 본 연구는 “건설 생산성 20% 향상을 위한 DB-free 영상분석 기반 전주기 건설프로세스 통합관리 플랫폼 개발”을 최종목표로 수립함. 여기서 말하는 “DB-free”의 개념은 현장에서 수만 장의 학습 데이터를 수집하여 각 행동유형별로 분류하는 과정을 온라인, 가상현실 등의 첨단기술을 활용하여 대신하는 것을 의미함. [최종목표] 본 연구는 “건설 생산성 20% 향상을 위한 DB-free 영상분석 기반 전주기 건설프로세스 통합관리 플랫폼 개발”을 최종목표로 함. - 본 연구가 개발하는 통합관리 플랫폼은 건설현장 CCTV 영상 데이터로부터 작업의 종류, 투입자원 현황, 작업 진도, 작업량 등의 현장 상황정보를 자동으로 추출하고, 시공과정 동안 작업시간, 시간당 작업량, 계획 대비 공사실적, 유휴시간, 생산성 저해요인 등의 작업 생산성을 자동으로 분석함으로써 공사비/공기 관리 및 예측, 인력 및 장비 투입계획 수립 등 프로젝트관리 업무를 지능적으로 지원하는 기술임. [연구내용 및 범위] ● 건설현장 맞춤형 영상분석기술 개발을 위한 학습용 DB 구축의 자동화: 본 연구의 DB-free 영상분석기술은 Web-Crawling, Cyber-Physical Simulation 등의 최신 기술을 이용해 학습용 DB를 사전에 자동으로 구축하고, Human-Computer Interactive Learning 기술을 활용하여 실제로 분석하고자 하는 현장으로부터 영상 데이터를 추가적으로 손쉽게 수집하여 DB를 업데이트함. 특히, Cyber-Physical Simulation은 실제 상황에서는 수집하기 어려운 영상정보를 가상 시뮬레이션을 통해 확보할 수 있다는 장점이 있음. 이를 통해 DB 구축에 많은 시간과 비용이 요구되던 기존 기술의 한계를 극복하고 건설현장의 다양성을 반영한 학습용 DB를 구축함으로써 높은 성능의 영상분석기술 개발이 가능함. 이 같은 접근방법은 건설분야에서는 첫 번째 시도이고 IT분야에서 또한 도로, 실내건물 등 일부 환경을 대상으로만 개발된 바 있어 기술적으로 매우 독창적이고 우수하다고 판단됨. ● 전주기 건설프로세스에 적용 가능한 일반화된 방법론 개발: 본 연구는 Scene/Image Classification 알고리즘을 적용하여 건설현장에서 수집된 영상으로부터 건설공종을 자동으로 분류하는 특화된 기술을 개발함. 즉, 어떤 영상이 입력되었을 때 이것이 토공사인지 골조공사인지 등을 자동 판단하고 적합한 생산성 분석 알고리즘을 선별하여 적용함. 이를 통해 특정 공종에만 적용 가능했던 기존 기술의 한계를 넘어 건설프로세스 전주기에 걸친 통합관리를 가능하도록 함. Scene/Image Classification 알고리즘의 경우, 토공사, 골조공사 등 큰 단위 공종을 구분하는 것 외에도 예를 들어 토공사 내에서도 굴삭기의 파기, 회전, 싣기, 이동 등 정확한 생산성 분석에 필수적인 세부작업 또한 구분해야 한다는 점에서 기술적으로 매우 도전적이라고 할 수 있음. ● 실무적 제약조건을 고려한 건설프로세스 통합관리 플랫폼 개발: 기존의 관련 연구는 주로 성능실험 위주의 개발을 진행하고 기술이 실제 현장에 적용될 경우 마주칠 수 있는 실무적 제약조건을 면밀하게 고려하지 못해 상용화로까지 이어짐에 한계를 보였음. 본 연구는 토공사, 골조공사, 마감공사 등 다양한 핵심공종에 대한 실험을 국내외 현장에서 수행하며 카메라 및 분석 장비설치와 관련된 현장 제약조건부터 경제성 분석까지 실시하여 현장에서 실제로 활용될 수 있는 플랫폼을 개발함. 특히, 국내 현장뿐만 아니라 해외 현장에서도 실험을 수행하여 다양한 현장 상황에도 적용 가능한 범용성을 띈 분석기술을 개발함. |
|||||
| 색인어 | 한글 | 건설 생산성 | 건설프로세스 | 통합관리 플랫폼 | DB-free | 영상분석 |
| 영문 | Construction Productivity | Construction Process | Integrated Management Platform | Database-free | Visual Analytics | |
| 최종보고서 | 최종보고서_서울대학교 지석호.pdf | |||||