| 연구개발개요 |
○ 현재 무인 검사 로봇을 활용한 시설물 점검 기술이 직면한 상태- 기존 육안 검사 기반 시설물 안전 점검 방법은 검사자의 주관적 판단에 의존하는 문제를 지니며, 많은 검사 시간과 비용의 소모, 안전성 문제, 점검을 위한 도로 통제와 같은 한계가 존재함.- 4차 산업혁명(Industry 4.0)의 영향으로 UAV 응용 산업분야 관심이 고조되면서 인력의 접근이 어려운/위험한 영역의 검사를 위해 UAV 기반 시설물 점검 기술을 활용한 유지관리 패러다임 전환이 이루어지고 있음.- 기존 육안점검보다 정교하고, 합리적이며 동시에 안전성과 경제성 또한 우수하다는 장점이 있으며, 주요 선진국에서도 연구개발을 통해 원천기술을 확보하고 있음.- 그러나, 무인 검사 로봇을 이용한 시설물 안전점검 수준은 아직까지 도입단계에 머물러 있으며, 데모/홍보를 목적으로 실제 환경에 적용할 수 있는 수준에 미치지 못함.- 무인체를 이용한 구조물 점검 연구의 대부분이 다수의 특징점 추출을 위해 미리 고려한 경로에 맞게 관심영역의 종횡 중복도를 고려하며 데이터를 확보하기 때문에 비행 시간이 오래걸리며, 영상 처리 시간이 오래 걸리기 때문에 현장에서 즉각적으로 대응하기 어려운 문제로 반복 비행을 수행해야하는 문제가 있음. - 따라서, 실제 구조물 점검 수행을 “구체적”, “체계적”, “실용적”으로 설정된 연구개발이 필요한 실정임.- 본 연구진은 무인 검사 로봇 기반 시설물 점검 및 평가에서 극복해야 할 도전과제를 파악하였으며 이를 해결하기 위한 핵심 요소기술을 개발하고자 함.
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| 최종목표 |
인공지능 및 데이터 융합 기반 이미지 좌표를 활용하여 무인체를 이용한 시설물 이미지의 품질을 확보하고 점검시간과 3D 모델 구축을 위한 영상 처리시간을 30% 저감 할 수 있는 스마트 유지관리기술 개발- CTE 1: 시설물 점검을 위해 수집된 영상의 인공지능 기반 실시간 품질 평가 및 개선알고리즘 개발: 이미지 품질 저하 요소 선별 및 학습 데이터 확보를 통한 인공지능 기반 품질 평가 알고리즘 과 품질 저하 소요 및 특질 분리를 활용한 이미지 품질 개선 알고리즘을 개발하여 On-board 엣지 컴퓨팅 시스템 활용한 점검 현장에서 실시간 이미지 평가시스템 개발- CTE 2: UAV 점검 누락 영역 및 손상 위치 추정을 위한 영상 및 IoT 센서의 데이터 융합을 활용한 초정밀 수준 이미지 좌표 추정 기술 개발: 통합 비전 시스템 기반 영상/거리정보, 및 점검로봇의 IoT 센서 데이터 동기화 및 융합을 통한 초정밀 이미지 좌표 추정 알고리즘을 개발하여 점검현장에서 점검에 누락된 영역을 탐지하고 누락된 점검 이미지 확보를 위한 이미지 재획득 자동화 시스템 구축- CTE 3: 유지관리 디지털화를 위한 이미지 좌표와 딥 매칭 기반 3D 모델 신속 구축 기술 개발: 이미지 좌표점 3차원 매칭 및 평면 요소에서의 이미지 좌표와 인공지능을 활용한 스티칭 기술을 활용하여 기존 방법대비 신속한 시설물의 3D 모델 생성기술 개발
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| 연구내용 및 범위 |
● 연구범위 및 내용- 공간적: 국가 주요 인프라 시설물 및 대형 건축물 등 - 학문적: 안전공학, 공간정보, 정보통신, 제어계측 등- 시간적: 연구개발 2차연도 현장 실험 및 성능 검증을 통해 연구개발 종료 후 수요처 발굴을 통한 기술이전 및 실용화 추진이 가능한 기술● 시설물 점검을 위해 수집된 영상의 인공지능 기반 실시간 품질 평가 및 개선 알고리즘 개발 (세계 최고):○ 이미지 품질 저하 요소 선별 및 학습을 위한 영상 데이터 확보- 시설물 점검 이미지 품질을 저하시키는 요소 선별 및 상세 분석 - UAV 이미지 시설물 또는 부재에 따른 품질 저하 요소별 데이터 수집 및 병합○ 인공지능 기반 품질 평가 알고리즘 구축- 인공지능과 통계분석을 활용한 체계적인 이미지 품질 저하 요소별 정량적 평가 방법 도출- 각 요소별 정량적 평가 방법을 고도화하여 통합적인 이미지 품질 평가 방법 개발○ 인공지능(GAN) 기반 이미지 품질 저하 요소 판단 및 특질 분리를 활용한 이미지 품질 개선 기술 개발- 적대적 생성 네트워크 모델 기반 시설물 점검 이미지의 다양한 품질 저하 요소에 대한 특질 분리를 활용한 통합적인 이미지 개선 기술 개발○ 실시간 이미지 평가를 위한 On-board 컴퓨팅 시스템 구축- 실시간 이미지 처리를 위한 점검 로봇 및 검사 장비 탑재용 컴퓨팅 시스템 구축● UAV 점검 누락 영역 및 손상 위치 추정을 위한 영상 및 IoT 센서의 데이터 융합을 활용한 초정밀 수준 이미지 좌표 추정 기술 개발 (세계 최초/최고): ○ 영상 및 센서 데이터 퓨전을 위한 통합 비전 시스템 개발- 저 전력원 기반 고해상도(4K) 영상 및 초정밀(mm급) 거리정보 계측시스템 개발○ 초정밀 이미지 좌표 추정을 비전 및 데이터 퓨전 기술 개발- RGB 이미지와 거리정보를 포함하는 데이터 플랫폼 구축- 영상 및 거리 데이터 자동 동기화를 활용한 데이터 퓨전 기법 개발- 점검 로봇의 위치 및 자세정보를 포함한 융합 데이터 동기화 및 통합○ 이미지 좌표 기반 실시간 UAV 점검 누락영역 탐지를 위한 시스템 구축 - 점검 로봇의 IoT 센서 및 융합 데이터 기반 이미지 좌표 좌표 추정 알고리즘 - On-board 컴퓨팅 시스템 및 이미지 좌표 추정 알고리즘 기반 점검 중 누락된 영역 탐지○ 점검 현장에서 누락된 점검영역 이미지 확보를 위한 자동화된 이미지 재획득 알고리즘 개발- 누락된 점검 영역으로부터 역추적을 통한 이미지 재획득 알고리즘 개발 ※ CTE 1과 연계하여 품질 개선 후에도 저품질로 평가되는 이미지에 대해 재획득● 유지관리 디지털화를 위한 이미지 좌표와 딥 매칭 기반 3D 모델 신속 구축 기술 개발 (세계 최초): ○ 이미지 좌표점 3차원 매칭기술 개발- 초정밀 이미지 좌표 추정 기술을 활용하여 이미지 좌표간의 3차원 좌표 (mm급 정확도) 매칭 기술 개발○ 평면 요소에서의 이미지 좌표와 인공지능을 활용한 스티칭 기술 개발 - 인공지능 기반 특징점 매칭 기술과 접합부 픽셀 플랜딩 기술을 활용한 스티칭기술 개발○ 3차원 이미지 좌표점 매칭 기술을 활용한 시설물의 3D 모델 생성기술 개발 - 3차원 이미지 좌표 매칭 기반 3D 모델 신속 구축 및 가시화○ 시설물의 형상 도출을 위한 3D 모델의 외곽선 추출기술 개발- 이미지 좌표 기반 폴리곤 생성과 점을 활용한 시설물의 솔리드 모델 구축○ Lab-scale 시험체 (벽체, 축소모형)를 활용한 기술 검증- 개발된 시스템 및 알고리즘을 실험실 규모 또는 테스트베드에 적용하여 성능 검증● 개발 기술의 현장 성능 검증 (국토안전관리원, 한국수자원공사, 한국철도공사, 한국건설기술연구원 등) 및 실용화 연구: (1) 개발 기술의 교량, 댐, 항만시설 등 토목 SOC 구조물에서 성능 검증; (2) 시제품 홍보 및 전시; (3) 지적재산권 (특허 및 소프트웨어) 등록 및 기술이전 추진
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