| 연구개발개요 |
<사업화 대상 기술 개요>- 산업용 드론을 활용한 고해상도의 시설물 영상데이터 수집 기술- 드론 기반의 영상데이터를 3D 모델링화하는 기술- AI (CNN) 분석 기술을 활용한 시설물 영상분석 알고리즘 (AI 영상분석 엔진)- 안전 점검 보고서 작성 기술<연구개발 개요>- 드론 영상시스템과 인공지능을 활용한 스마트교량안전진단시스템 구축_BIRD (Building Inspection using aRtificial intelligence and Drone)- 현재까지 기술사업화 (준비)현황？ 제품명: BIRD－ 혁신적인 AI 시설물 손상 크기 및 영역 자동 검출 솔루션－ ‘BIRD’는 3D모델링 상에서 어떤 부분에 어떤 불량이 있는지를 자동 판단해, 직관적이고 편리하게 시설물의 안전점검을 수행토록 함으로써 비전문가도 쉽게 사용할 수 있도록 하는 것이 목표－ ‘BIRD’는 테스트베드를 통해 개발된 알고리즘을 기반으로 제품의 품질 개선 과정을 거쳐, 최종적으로 시설물 안전점검 토탈 시스템을 단계적으로 제품화함？ 1단계 시스템 고도화와 프로그램 디자인 개발－ 개발된 알고리즘을 통한 서비스(외관 조사망도 작성)제공으로 취득한 다량의 이미지 데이터를 활용해 시스템 고도화 과정－ 프로그램 디자인 개발 과정？ 2단계 시설물 손상 크기 및 영역 검출 솔루션 고도화－ 시설물 손상 자동 탐지 시스템－ 시설물 손상 종류 및 크기 탐지 시스템？ 3단계 AI 시설물 안전점검 토탈 시스템(BIRD)－ 개발한 알고리즘을 장착한 시설물 안전점검 및 유지관리 플랫폼 구축－ 머신 러닝 기반의 데이터 관리가 가능한 안전점검 AI 서비스 플랫폼 제공－ 주석, 전문가의 논평, 유지관리 추천시기 등의 시설물에 관한 평가 제공－ 기업 시설물 안전점검을 위한 맞춤형 프로그램 제공(On Demand Service)－ 시설물 안전에 대한 추상적인 개념을 정량적 수치로 안전등급의 객관화－ 시설물의 3D 모델을 생성하여 주기적으로 관리하는 시스템 구축－ 시설물 안전점검의 비전문가도 점검 가능한 시스템
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| 최종목표 |
<최종 목표>？ 재난 안전관리 및 시설물 유지보수를 위해 드론을 활용한 영상데이터 수집 및 분석으로 시설물을 안전하게 점검하는 ‘스마트교량안전진단시스템’을 구축하는데 있음？ 본 과제에서는 드론을 활용하여 교량 및 사회 인프라 시설의 안전상태 점검 및 3D 영상 모델 정보화 시스템의 기술개발 및 AI(인공지능)기반으로 개발된 SW를 통해 영상데이터 분석과 교량 및 인프라의 안전성을 평가할 수 있는 전문가 시스템의 완성을 최종 목표로 함？ 국가 기반 시설물의 자산 유지관리 및 안전진단 시 전문가의 위험성과 일손 부족이 심각한 현재 노후화가 진행 중인 인프라 시설물의 DataBase화 및 정보화를 통해 체계적으로 관리할 수 있는 안전관리 스마트시스템의 개발이 사회적으로 반드시 필요한 실정임<세부 목표>？ 최첨단 산업용 드론 3D 자동비행으로 SOC 인프라시설의 초고화질 영상 데이터를 획득？ 영상 데이터를 3D 모델링 정보화 및 Data Base화？ 시설물관리를 위한 영상데이터를 편리하게 올리는 SW 기능 패키지화？ 업로드한 영상이 빠르게 정사영상 또는 모델링이 될 수 있는 기능 3D 뷰어 프로그램의 고도화？ 정사영상 달라진 부위(불량 이미지)에 정확하게 표시되는 기능 강화？ 핵심 알고리즘 추가 개발 및 고도화？ 3D 뷰어 모델링 프로그램 3mm 이내 향상？ 불량인식률 90% 이상 향상？ 영상 데이터 구분률(불량/정상) 93% 이상 향상？ 안점점검 보고서(위치 및 결함 보고서)를 생성하는 스마트교량안전진단시스템 구현？ 시제품의 신뢰성·인증·표준화？ 국내 시장 개척 및 향후 해외 시장 마케팅 전략 수립
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| 연구내용 및 범위 |
<연구개발과제의 내용>(1) 1단계: 기술고도화？ 주관연구기관(㈜ 드론아이디)－ 드론을 활용하여 2D 데이터를 확보하고 3D 모델링 엔진 고도화－ 자동으로 안전진단에 대한 보고서를 작성하는 기술 고도화？ 공동연구기관(아주대학교 산학협력단) - AI를 활용한 노후 교량의 결함(불량/정상) 판별을 위한 인공지능 알고리즘 고도화？ 주관연구기관(㈜ 드론아이디)－ 드론 촬영 영상데이터의 수집단계 수행(한국건설기술연구원 자문)● 한국건설기술연구원과 협력으로 대상교량을 선정하고 드론 촬영 및 추가 영상 데이터를 수집하는 연구단계 수행－ 1차 AI 학습 및 1차 안전도 평가 프로그램 적용 단계 수행(한국건설기술연구원 자문)● 공동연구개발기관에서 개발된 AI 알고리즘을 이용하여 1차 데이터 학습을 수행하고, 1차 안전도 평가 프로그램 적용을 통해 수요처에 시연？ 공동연구기관(아주대학교 산학협력단)－ AI 알고리즘 개발 단계 수행 ● 드론 촬영 영상의 손상상태를 학습할 수 있는 AI 알고리즘 개발단계 수행● 다량의 촬영 영상 데이터로 인공지능 네트워크를 학습시켜 이미지에서 어떤 부분이 불량인지 확인 가능하며, 크기 및 면적 계산이 가능하도록 함 － 1차 AI 학습 및 1차 안전도평가 프로그램 개발 단계 수행 ● 머신러닝(Machine Learning), 딥러닝(Deep Learning), 딥뉴럴네트워크(Deep Neural Network) 알고리즘으로 데이터베이스화 된 영상 데이터 패턴을 학습(2) 2단계: 시험·평가가. 개발 목표 ？ 주관연구기관(㈜ 드론아이디)－ 2D 이미지와 3D를 매칭하여 정확도 측정－ 테스트셋의 실제 크기와 추론한 크기를 비교？ 공동연구기관(아주대학교 산학협력단)－ 테스트 셋의 정밀한 단위로 항목화하여 정확도를 검증？ 자문기관(한국건설기술연구원)－ 드론 및 AI 기반 해상교량 안전관리 시스템 검증 및 프로그램 피드백 ？ 주관연구기관(㈜ 드론아이디)－ 2차 AI 학습 및 2차 안전도 평가 프로그램 적용(한국건설기술연구원 자문)● 공동연구개발기관에서 개발된 AI 알고리즘을 이용하여 2차 데이터 학습을 수행하고, 2차 안전도 평가 프로그램 적용 및 수요처에 시연－ 드론 및 AI 기반 해상교량 안전관리 시스템 적용 및 시연(한국건설기술연구원 자문)● 본 과제를 통해 개발된 드론 및 AI 기반 해상교량 안전관리 시스템 적용 및 수요처에 시연？ 공동연구기관(아주대학교 산학협력단)－ 2차 AI 학습 및 2차 안전도 평가 프로그램 고도화● 드론 촬영 영상데이터의 손상상태를 학습할 수 있는 2차 AI 알고리즘 개발단계 수행하고, 알고리즘 2차 학습단계 수행－ 드론 및 AI 기반 해상교량 안전관리 시스템 개발● 드론 및 AI 기반 해상교량 안전관리 시스템 최종 완료(소프트웨어 부문)● 해상교량 안전관리를 위한 영상데이터를 편리하게 올리는 SW 기능 패키지화● 업로드한 영상이 빠르게 정사영상 또는 모델링이 될 수 있는 기능 3D 뷰어 프로그램의 고도화● 핵심 알고리즘 추가 개발 및 고도화● 3D 뷰어 모델링 프로그램 3mm 이내 ● 불량인식률 90% 이상 ● 영상 데이터 구분률(불량/정상) 93% 이상(3) 3단계: 신뢰성, 인증 및 표준화가. 개발 목표？ 주관연구기관(㈜ 드론아이디)－ KCI 논문 1부 또는 특허 1건을 출원(한국건설기술연구원 자문)－ 공공기간의 공식 절차를 통해 평가 목표치에 대해 인증(한국건설기술연구원 자문)？ 공동연구기관(아주대학교 산학협력단)－ KCI 논문 1부 또는 특허 1건을 출원－ 공공기간의 공식 절차를 통해 평가 목표치에 대해 인증－ 제품 상용화 및 사업화의 기반을 구축함(4) 4단계: 시장개척 및 확대가. 개발 목표？ 주관연구기관(㈜ 드론아이디)－ 안정화작업을 거쳐 자동으로 불량 부위가 표시될 수 있는 시스템 구축(한국건설기술연구원 자문)－ 정책적인 고려와 단체, 학회, 기업 등을 대상으로 적극적인 홍보(한국건설기술연구원 자문)？ 공동연구기관(아주대학교 산학협력단)－ 제품 인증 및 주관기관과 함께 공동 마케팅 활동－ 학회나 단체와 학술 토론 및 세미나 개최－ 국？내외 마케팅 전략 수립 및 전담 실행팀 운영(5) 5단계: 최종보고서 작성가. 개발 목표－ 최종보고서 작성(한국건설기술연구원 자문)
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