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과제현황 목록

과제기본정보

드론 영상시스템과 인공지능을 활용한 스마트교량 안전진단 시스템2년차

사업개요
사업개요에 대한 사업명, 분류코드(기술분류), 과제명, 주관연구기관, 총괄연구 책임자(성명, 소속, 전화번호), 총 연구기간, 당해연도 연구기간 정보제공
사업명 국토교통기술사업화지원 과제번호 22TBIP-C162280-02
국가과학표준분류 1순위 원자력 | 핵자료 기술 | None 적용분야 전문,과학 및 기술서비스업
2순위 원자력 | None | None 실용화대상여부 실용화
3순위 원자력 | None | None 과제유형 개발
과제명 드론 영상시스템과 인공지능을 활용한 스마트교량 안전진단 시스템
주관연구기관 (주)드론아이디
총괄연구 책임자 성명 박해룡
소속 (주)드론아이디 직위 CEO
전화번호 02-2202-2366 FAX -
총 연구기간 2021-04-01 ~ 2022-12-31
당해연도 연구기간 2022-01-01 ~ 2022-12-31

(단위:원)

년도별 정부출연금, 기업부담금, 계 정보제공
년도 정부출연금 기업부담금
현금 현물 소계
2차년도 256,000,000 9,200,000 67,864,800 77,064,800 333,064,800
과제기본정보의 연구개발개요, 최종목표, 연구내용 및 범위 정보제공
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
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
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·평가
가. 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 표준화
가. 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 확대
가. 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 작성
가. 개발 목표
- 최종보고서 작성(한국건설기술연구원 자문)
건설기술연구개발사업 주요내용
건설기술연구개발사업 주요내용의 구분, 연구개발목표, 연구개발 내용 및 방법 정보제공
구분 연구개발목표 연구개발 내용 및 방법
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
- 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)
연구성과 기술적 기대성과 - 4차산업 기술인 드론과 AI 솔루션으로 신기술 확보 및 기술의 수입 대체 효과 기대
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)
활용방안 연구개발성과의 활용방안 및 기대효과

1) 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)
핵심어
핵심어의 구분, 핵심어, 핵심어1~핵심어5 정보제공
핵심어 핵심어1 핵심어2 핵심어3 핵심어4 핵심어5
국문 드론촬영 3차원 모델링 자율비행 안전점검 인공지능
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