| 3차년도 |
개발 목표: 건설현장 맞춤형 DB-free 영상분석기술 개발 ● 주관연구기관(서울대학교)과 공동연구기관(Hong Kong Polytechnic University, HK PolyU)은 건설현장 맞춤형 DB-free 영상분석기술을 국제협력을 통해 공동 개발함. 특히, 현장에서 수만 장의 학습 데이터를 수집하여 각 행동유형별로 분류하는 과정을 대신할 수 있도록 온라인, 가상현실 등 첨단기술을 활용하여 학습용 영상 DB를 자동으로 구축한 뒤, 실제 현장에서 분석을 수행하면서 새로운 학습 데이터를 실시간으로 생성하여 DB를 업데이트함으로써 DB 구축에 필요한 시간과 노력을 최소화하고 건설현장에 특화된 학습용 DB를 구축함.
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● 주관연구기관(서울대학교)- [연구목표 1-1] 건설현장 맞춤형 Human-Computer Interactive Learning 알고리즘 개발: Human-Computer Interactive(HCI) Learning이란 사용자와 컴퓨터가 상호작용을 수행하면서 최적의 학습용 DB를 구축하는 기법임. 본 연구는 Active Learning(컴퓨터가 예측한 결과에 대해서 사용자가 정답 여부를 판단하는 것 또는 컴퓨터가 잘못 예측한 결과를 사용자가 보정하는 것), Reinforcement Learning(정확하게 예측한 결과와 부정확하게 예측한 결과에 대해 점수를 다르게 주어 모델의 성능을 높여가는 것), Online Learning(현장에서 사용자가 분석하고자 하는 대상에 대한 데이터를 직접 업데이트하는 것) 등 대표적인 HCI Learning 알고리즘을 조사, 분석하고 이것이 작업자, 장비, 건설자재, 구조물 등이 혼재되어 있는 건설현장에서 작동할 수 있도록 맞춤화함. 또한, 개발 알고리즘에 대한 실험실 환경에서의 성능 시험 및 검증을 수행함. - [연구목표 1-2] 건설현장 영상 데이터 Web-Crawling 알고리즘 개발: Web-Crawling이란 컴퓨터가 포털사이트, 블로그, 인터넷카페 등 임의의 웹사이트에서 이미지, 동영상, 텍스트, 문서 등 사용자가 원하는 데이터를 자동으로 검색 및 추출하여 저장하는 방법임. 예를 들어 구글 웹사이트에서 “굴삭기”라는 키워드로 이미지 검색을 수행하고 검색된 이미지를 자동으로 학습용 DB에 저장할 수 있음. 본 연구는 대표적인 Web-Crawling 방법을 조사 및 분석하고, 영상 데이터 수집을 위한 건설 키워드 기반의 Web-Crawling 알고리즘을 특화 개발함. 또한, 웹사이트에서 무분별하게 수집되는 일부 Noise 데이터(예시: “굴삭기”로 키워드 검색을 수행하였으나 덤프트럭 이미지가 수집되는 경우)를 필터링하는 알고리즘을 개발함. 마지막으로, 실험실 환경에서 개발 알고리즘의 성능을 시험하고 검증함. ● 공동연구기관(HK PolyU) - [연구목표 1-3] 건설현장 Cyber-Physical Simulation 알고리즘 개발: Cyber-Physical Simulation(CPS)이란 가상의 물리적 시공간을 모사하는 기법으로 실제 상황뿐만 아니라 접근하기 어려운 물리적 공간 및 위험상황까지도 반복적으로 재현하여 사용자가 적은 비용으로 안전한 실험환경을 구축할 수 있음. 본 연구에서는 CPS 기술을 이용하여 가상의 공간에서 건설프로세스를 시뮬레이션하고 작업자, 장비, 작업환경, 구조물 등의 건설현장 구성요소를 모사함으로써 데이터 수집이 어려운 작업행동에 대한 학습 DB를 효과적으로 구축할 수 있음. 본 연구는 기존의 CPS 소프트웨어를 조사, 분석하여 건설현장의 구성요소와 다양한 건설작업을 모사할 수 있는 CPS 기술을 개발함. 또한, 3차원의 CPS 시공간에서 2차원의 학습 이미지 데이터를 자동 추출하는 Rendering 알고리즘을 개발하고, 실험실 환경에서 개발 알고리즘의 성능을 검증함.
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| 연구성과 |
기술적 기대성과 |
● 본 연구는 DB 구축에 많은 시간과 비용이 요구되던 기존 기술의 한계를 극복하고 건설현장의 다양성을 반영한 학습용 DB를 구축함으로써 높은 성능의 영상분석기술을 개발함. 학습용 DB 구축의 자동화는 건설분야에서는 첫 번째 시도이고 IT분야에서 또한 도로, 실내건물 등 일부 환경을 대상으로만 개발된 바 있는 매우 도전적인 시도임. 이러한 DB 자동구축 기술은 건설분야를 넘어 스마트시티, 스마트팩토리 등 타 산업으로의 확장 적용 또한 가능할 것임.● 2019년 1월 한국정보화진흥원은 AI 허브 구축사업의 일환으로 사물이미지, 보행영상, 일반 CCTV 영상 등 인공지능 학습용 DB 구축 계획을 발표했음. 본 연구는 이러한 정책 기조에 대응하며 AI 최고수준 보유국 미국대비 현재 78.86% 수준인 국내기술 향상에 이바지할 것임. ● 건설프로세스를 전주기적으로 통합관리하는 플랫폼 기술은 건설산업에 빅데이터, 딥러닝 기술을 선도적으로 접목한 기술로 건설현장에서 쏟아져 나오는 각종 영상 데이터를 수집, 저장하고 자동으로 분석하여 다양한 경험지식을 도출하는 기반을 마련함. 이는 데이터-정보-지식으로 이어지는 건설 지식생태계를 구축하여 현재 10%인 건설생산 가치 누수 수준을 7-8%로 향상하는데 기여할 것임.
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| 활용방안 |
활용 주체● 국제공동연구를 통해 건설 생산성을 향상할 수 있는 고부가가치 핵심기술인 건설프로세스 통합관리 플랫폼을 개발함. 특히 DB-free 영상분석기술을 활용하여 전주기적으로 생산성을 관리하는 핵심원천기술은 국제적으로 유일무이한 기술이며 국내외 건설프로젝트 발주기관뿐만 아니라 시공사에서도 범용적으로 활용할 수 있는 기술임.● 국내 활용 주체는 발주처인 국토교통부 및 산하기관, 공사, 지역자치단체 등과 시공사가 될 수 있으며, 홍콩, 중국뿐만 아니라 경제개발을 위해 건설공사가 한창 진행되고 있는 반면 전문적인 관리인력이 절대적으로 부족한 동남아시아 개발도상국 시장으로도 기술이전을 도모할 수 있음.○ 활용 방안● DB-free 영상분석 기반 전주기 건설프로세스 통합관리 플랫폼은 임의 공종의 현장 상황정보를 자동 추출하고 건설프로젝트 전 시공과정 동안 작업 생산성을 지속적으로 측정하고 분석함으로써 공사비/공기 관리 및 예측, 인력 및 장비 투입계획 수립 등 현장 프로젝트관리 업무를 지원함. ● 특히, 정확한 분석 결과를 바탕으로 토공사, 골조공사, 마감공사에 대한 작업 생산성을 20% 이상 향상할 수 있음. 이는 현장관리에 필요한 인력과 비용을 절감하고 기업의 수익성 제고에 기여함.● 영상분석기술을 활용하여 건설프로세스 전주기에 걸친 생산성을 통합관리하는 플랫폼 기술은 작업자의 불안전한 행동과 위험상황을 모니터링하는 안전관리뿐만 아니라 구조물의 결함을 자동으로 진단하는 품질관리에도 응용될 수 있음.
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