| 연구개발개요 |
■ 인공지능 기반 자동화 외관 조사망도 구축기술의 실용화 및 사업화를 통한 기존의 노동집약적 건축물 안전점검의 시간/비용 비효율성을 해소하고, 웹 클라우드 기반 솔루션 제공을 통해 비전문인력도 손쉽게 이용할 수 있는 건축물 안전진단 분야의 고부가가치화 및 선진화를 도모할 수 있는 솔루션 개발 ■ 기존의 건축물 유지관리 및 보수를 위한 인력기반 건축물 외관손상조사 방법을 대체하기 위한 기술로, 실제 현장에서 활용할 수 있는 외관조사망도 자동작성 및 물량산출 S/W 고도화 및 사업화를 목표로 함 ■ 본 개발기술은 Fusion sensor (비전카메라 및 1D LiDAR)를 탑재한 무인항공기 (UAV)를 활용하여 건축물의 데이터 취득 후 처리순서에 따라『인공지능 기반 다중 손상 자동 분류 기술』, 『고정밀 외관조사망도 구축 및 손상 맵핑 기술』, 『손상 정량화 및 시계열 데이터 구축 기술』 총 3가지의 기술로 구성됨 ？ 「딥러닝 기반의 구조물 자동균열 평가기술」프로그램 패키지 양도양수(세종대→바탕색ENG) ？ 세종대에서 기술이전된 특허관련 산·학 공동 프로그램 개발용역 완료 및 현장 적용
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| 최종목표 |
■ 건축물 디지털 모델 구축 및 인공지능 기반 안전점검·진단의 웹 솔루션을 실용화하고, 공공·민간에 서비스를 제공함으로써 기존의 노동 집약적 건축물 안전점검의 시간·비용, 비효율성을 해소하여 보다 과학적이고 체계적인 건축물 안전관리가 가능함은 물론, 건축물 안전진단 분야의 고부가가치화를 통한 신시장 및 일자리 창출에 목표를 둠 - 본 연구의 최종 목표는 「드론을 활용한 건축물 안전점검 및 진단을 위한 인공지능 기반의 웹 솔루션 개발」로 설정됨 「드론을 활용한 건축물 안전점검 및 진단을 위한 인공지능 기반의 웹 솔루션」이란, ① 시설물의 상태 평가를 위한 Fusion sensor (비전카메라 및 1D LiDAR)를 탑재한 무인항공기 (UAV) 시스템 및 이를 활용하여 건축물을 대상으로 취득한 데이터 기반의 『인공지능 기반 다중 손상 자동 분류 기술』, 『고정밀 외관조사망도 구축 및 손상 맵핑 기술』, 『손상 정량화 및 시계열 데이터 구축 기술』 총 3가지의 단계로 구성된 온라인 안전·진단 웹 서비스 ② 건축물 관리 주체인 공공기관을 대상으로 웹서비스 시범 적용, 정책 제안, 민간 서비스 확장 등을 통한 사업화로 정의됨.？？ 즉,「드론을 활용한 건축물 안전점검 및 진단을 위한 인공지능 기반의 웹 솔루션」은● 최종성과에 따라서 ① 웹 클라우드 기반 솔루션 제공을 통해 비전문인력도 손쉽게 이용할 수 있는 건축물 안전진단 서비스로 구성됨 ● 본 연구의 최종목표를 달성하기 위하여, 최종성과 달성을 위한 웹 서비스의 연구내용으로부터 세 가지 핵심 단계(Step)별 구성기술을 도출함
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| 연구내용 및 범위 |
■ 정의- 융합 데이터를 활용한 인공지능 기반의 건축물 손상 진단 및 물량 산출을 통한 안전점검 및 진단 웹서비스 및 웹서버 구축 기술 ■ 목적- 비전카메라와 1D LiDAR 데이터로 구성된 융합 데이터에 대한 인공지능 기반의 건축물 외관 손상 검출 결과를 바탕으로 고정밀 외관조사망도를 구축해 검출된 손상 결과를 맵핑하고 자동 물량 산출 및 손상 검출 결과에 대한 시계열 데이터 구축 ■ 핵심기술 - 딥러닝(머신러닝) 기반 자동 객체 검출 및 분류, 정량화 - 건축물에 발생 가능한 다양한 손상에 대한 · 손상 (균열, 박리, 철근 노출 등) 검출 (Damage detection) · 손상 별 픽셀 단위 분류 (Damage pixel-level segmentation) · 손상의 크기, 길이, 폭 등의 정량화 (Damage quantification) ■ 세부내용 - 엔진 : 객체 검출 & 추론 엔진 (Inference engine) - 라이브러리 : OpenCV, Ceres solver, Eigen C++, Vlfeat, Pytorch, Tensorflow, MATLAB Deep learning toolbox, MATLAB Computer vision toolbox - 개발언어 : C++, MATLAB, Python - DATA SET : 자체 수집 손상 이미지 Dataset (Web scarping 및 카메라, UAV 등을 활용한 실구조물의 손상 데이터 수집) ■ STEP 1: 인공지능 기반 다중 손상 자동 분류 기술 -비전 이미지 및 LiDAR 스캐닝 기반의 융합 센싱 시스템을 탑재한 UAV를 통해 취득한 이미지로부터 다중 손상을 자동으로 분류하는 기술 ■ STEP 2: 고정밀 외관조사망도 구축 및 손상 맵핑 기술 -융합 센싱 시스템을 탑재한 UAV를 통해 취득한 이미지를 활용하여 Mesh-based nonlinear stitching 알고리즘을 통해 고정밀 외관맵 구축 및 인공지능 기반으로 검출한 손상을 맵핑하여 고정밀 외관조사망도를 구축하는 기술 ■ STEP 3: 손상 정량화 및 시계열 데이터 구축 기술 -구축된 고정밀 외관조사망도에 UAV를 통해 취득한 1D LiDAR 데이터를 활용하여 자동 손상 물량산출 및 생산 데이터를 시간 이력에 따라 구축하여 건축물 노후화 관리를 위한 시계열 데이터 구축 ■ 기관별 개발 내용 - 바탕색ENG : Fusion sensor module 부착 드론 시스템 구축 / Testbed를 활용한 학습 데이터 취득 및 드론 시스템 검증 / 건축물 유형별 드론 조사 시나리오 구축 / 드론 활용에 대한 법적 규제 완화 및 단가 현실화 방안 마련 / LH·SH 등 공공수요기관에 서비스 시범적용 / 시범적용을 통한 개선 및 보완책 마련 / 민간 수요 발굴 및 서비스 런칭 - 세종대학교 산학협력단 : 병렬 컴퓨팅이 가능한 인공지능 서버 컴퓨터 구축 / 건축물 안전진단용 인공지능 네트워크 개발 / 건축물 3D 디지털 모델 구축 / 웹 서버 및 서비스용 UI 구축 - 기관공동 : 인공지능 네트워크 고도화 및 시계열 데이터 업데이팅 기술 구축 / 안전진단 보고서 디지털화
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