| 2차년도 |
- 시설물의 스마트 유지관리를 위해 카메라가 탑재된 드론과 AI 영상인식 기술을 활용하여 교량 안전점검을 실시하여, 안전진단시스템을 구축- 본 과제에서는 드론을 활용하여 교량 및 사회 인프라시설의 안전상태 점검을 과학적이고 효율적으로 수행하기 위한 시설물안전진단 전문가 시스템의 완성과 제품의 사업화가 최종 목표
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- 3D 뷰어 모델링 프로그램 3mm 이내 향상- CAD 매칭 정확도 80% 이상- 데이터 수집 20만건 이상- 데이터 인식 및 분석 알고리즘 고도화 (불량 인식률 90% 이상, 영상데이터 불량/정상 구분율 93% 이상)
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| 연구성과 |
기술적 기대성과 |
- 4차산업 기술인 드론과 AI 솔루션으로 신기술 확보 및 기술의 수입 대체 효과 기대
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| 사회 경제적 파급효과 |
<사회적 측면>- 우수 공공연구성과를 기반으로 한 국내 드론 산업 육성 및 관련 기술 수준 제고, 산업 생태계(Value Chain) 구축- 신산업 분야 창출에 의한 신규 청년 일자리 창출(드론 기술자 및 SW 운용)<경제적 측면>- AI 기술을 활용한 안전점검시장의 조기 기술우위 확보로 제품 수출 및 수입대체 효과 기대- 본 기술을 통하여 실제 교량 안전점검 시 발생하였던 도로통제 비용, 굴절차 대여 비용, 인명피해 비용 등을 드론을 이용하는 안전점검 방식을 사용하여 절감(20% 이상 절감)
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| 활용방안 |
연구개발성과의 활용방안 및 기대효과1) 연구개발성과의 활용방안(1) 드론 이용한 시설물 전체 촬영하고, 3D 모델링을 통해 재현하는 작업 진행？ 3D 자동 비행이 가능한 산업용 드론 촬영을 이용하여 대상물을 보다 수월하고 빠르게 촬영할 수 있다. 이를 이용하여 시설물 전체를 고해상도로 촬영하고 전처리 작업을 통해 3D 모델링을 함으로써 언제 어디서든 간편하게 3D 모델링을 통한 유지관리가 가능함(2) 3D, 2D 이미지 데이터를 이용한 인공지능학습 자동안전점검？ 드론으로 촬영된 이미지는 인공지능 학습을 위해 어떤 이미지가 불량이고 어떤 이미지가 정상인지를 구분하여 저장한다. 이를 통해 본사의 인공지능 학습 기술을 통해 학습한 알고리즘은 자동으로 어떤 이미지가 불량인지, 특정 이미지에 어떤 영역이 불량인지 명확히 판단해 냄으로써 자동으로 불량 부위를 볼 수 있다는 장점(3) 사람이 쉽게 가지 못하는 구역에 대한 안전점검 이점을 지닐 수 있음？ 기존의 육안점검이 필수인 안전점검 시장에서는 사람이 쉽게 접근하지 못하는 구역에서 특수 장비들을 사용하였다. 예를 들어 교량과 같은 시설물에 대해서는 특수 굴절차를 사용하여 안전점검을 수행하였으며, 이는 안전점검 시 안전사고가 발생할 가능성을 주는 것은 물론, 차량 통제와 같은 사회적 불이익이 나오게 되었다. 그뿐만 아니라 굴절차가 있음에도 불구하고 여전히 교각의 아랫부분은 점검할 수 없는 구역이 생기기 때문에 드론을 통한 안전점검 및 촬영 기법은 이러한 단점들을 해소할 수 있음(4) 딥러닝 네트워크 학습을 통한 안전점검 및 분석 ？ 다량의 데이터로 인공지능 네트워크를 학습시켜, 이미지에서 어떤 부분이 불량인지 확인가능하며, 크기 및 면적 계산이 가능하도록 하였다. 따라서 깊이를 직접 맨눈으로 측정하지 않고 AI를 통해 분석된 결함에 대해 면적까지 측정할 수 있는 차별화된 신기술을 보유함(5) 안점점검 보고서(위치 및 결함 보고서)를 생성 ？ AI 분석 결과를 기반으로 안전점검 결과에 대한 보고서 자동 작성 기능을 지원함？ 국가 기반 시설물의 자산 유지관리 및 안전진단 시 전문가의 위험성과 일손 부족이 심각한 현재 노후화가 진행 중인 인프라 시설물의 Database화 및 정보화를 통해 체계적인 관리가 가능함？ 적용 및 확산 가능 분야－ 도로 시설물 (도로, 사면, 교량, 교각 등)－ 항만시설 및 수자원 댐 안전 점검－ 대형 산업 시설물 (고압선, 크레인 및 공장 시설물 안전점검)－ 국가 문화재 보호 유지 및 보수를 위한 안전점검 (문화재DB플랫폼)
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