터널 구조물 AI 안전진단 사례
건설안전, 건설 현장, 건설 회사 등에서 AI 기술을 적용 핵심 포인트
건설 AI 기술이 터널 구조물 안전진단에 어떤 변화를 가져올까요? K 시공사의 사례를 통해 미세 균열, 누수, 박리 등을 빠르고 정확하게 식별하고, 대용량 이미지 데이터도 실시간으로 분석하는 방법을 소개합니다. 건설안전, 건설 현장, 건설 회사 등에서 AI 기술을 적용하는 핵심 포인트를 알아보세요!
1. 건설·건축 분야의 새로운 패러다임, AI 건축
디지털 혁신이 가속화되면서, 건설·건축 분야에서도 AI 기술이 주목받고 있습니다. 국내외 대형 건설 회사들은 이미 현대건설과 롯데건설을 비롯해 건설 AI 시장의 트렌드에 발맞춰 스마트 건설 시스템을 도입하고 있습니다. 그 이유는 간단합니다. 과거에는 많은 인력이 투입되어야 했던 구조물 안전 진단, 시공 현장 모니터링, 건설 자재 관리 등의 작업이 인공지능(AI)을 통해 효율적으로 자동화되고 있기 때문입니다.
예를 들어 “터널 건설” 및 “터널 구조물 안전진단” 분야에서는 미세 균열, 누수, 박리 등 각종 결함을 육안으로 식별하기가 쉽지 않았습니다. 또한 방대한 이미지를 사람이 일일이 분석하다 보면 휴먼 에러와 안전 진단 비용이 증가하고, 건설안전에도 악영향을 미칠 수밖에 없습니다.
이에 따라 건축 AI, 건설 AI 적용 사례가 하나씩 늘어나고 있는데, 이번 글에서는 K 시공사의 실제 사례를 통해 AI 기반 터널 구조물 진단이 어떻게 이루어지고, 어떤 성과를 냈는지를 살펴보겠습니다.
2. K시공사 직면한 문제
K 기업은 여러 터널 프로젝트에 참여해 온 건설안전 전문 업체로, 터널 내부 구조물의 균열 여부를 진단하는 업무를 맡고 있었습니다. 하지만 검사 인력 부족과 실시간 분석의 어려움으로 인해 정확한 데이터 수집과 빠른 의사결정이 쉽지 않았습니다.
1. 미세 균열, 누수, 박리 등 작은 결함 식별 어려움
일반적으로 육안 검사에 의존하다 보니, 어두운 터널 현장에서 작은 결함이 쉽게 놓치기 쉬웠습니다.
구조물 결함을 놓칠 경우, 사고 위험뿐 아니라 장기적으로 터널 건설 비용 상승과 안전사고 발생 확률이 높아집니다.
3. AI 솔루션: 딥이미지 기술과 MLOps 시스템
한국딥러닝은 “딥이미지(Deep Image)”라는 AI 기반 이미지 분석 솔루션을 보유하고 있습니다. 이 솔루션은 초고화질 이미지를 슬라이딩 윈도우 기법으로 분할·처리하여, 픽셀 단위로 균열을 식별하는 특징을 지닙니다. 또한 MLOps 시스템을 통해 새로운 유형의 결함이 발견되면 자동으로 데이터 라벨링을 실행하고, 스스로 학습하면서 모델 정확도를 높여갑니다.
초고해상도 이미지 지원: 기가픽셀 단위의 대용량 이미지를 다뤄도 실시간 분석이 가능하도록 GPU 병렬 처리와 최적화된 알고리즘을 사용합니다.
픽셀 단위 학습: 기존 모델보다 훨씬 세밀한 수준으로 균열, 누수, 박리 지점을 검출하며, 건설 현장의 특수성을 반영합니다.
자가 학습(MLOps): 새로운 균열 유형이나 결함 사례가 등장하면, 시스템이 자동으로 라벨링을 진행하여 자가 학습을 반복합니다. 이로써 시간이 지날수록 모델 정확도가 꾸준히 개선됩니다.
이러한 점이 K시공사의 대규모 터널 검사 요구사항과 맞아떨어졌고, 결국 K시공사는 딥이미지 솔루션을 정식 도입하기로 결정했습니다.
※ 한국딥러닝 딥이미지(Deep Image) 솔루션 자세히 보기
4. 솔루션 적용 상세
AI 안전진단 사례초고화질 이미지 확보 및 타일링 기술 적용
건설 현장에서 고해상도 카메라, 드론, 또는 특수 차량을 이용해 터널 내부 이미지를 연속 촬영합니다.
촬영된 이미지를 딥이미지 솔루션이 자동으로 분할(슬라이드 윈도우)하여, 구역별로 균열 검출 알고리즘을 적용합니다.
이를 통해 방대한 이미지라도 한꺼번에 처리할 수 있으면서도, 정밀한 분석 결과를 얻을 수 있습니다.
5. 도입 후 성과
터널 구조물 AI 안전진단 도입K시공사는 딥이미지 기술 적용 이후, 터널 구조물 안전진단 효율과 정확도에서 극적인 개선을 보았습니다.
1. 분석 속도·정확도 89% 개선
기존에는 사람이 하루 종일 촬영한 영상을 검토해도 놓치기 쉬운 부분이 많았는데, 이제 AI가 자동으로 결함을 검출하므로 기존 인력 대비 구역 검출 정확도가 89% 향상되었습니다.
동시에, 검출 결과를 사람이 재확인하는 방식으로 적은 인력으로 효율적인 검출이 가능해졌습니다.
6. FAQ (자주 묻는 질문)
Q1. 건설 회사에서 AI를 어떻게 활용하나요?
AI 건축 혹은 건설 AI 적용 사례는 다양합니다. 대표적으로 공사 현장에서의 안전 모니터링, 자동 설계 최적화, 건설 자재 재고 관리, 터널 안전진단 등이 있습니다. 각각의 프로세스를 AI가 자동화·고도화함으로써 인력 효율과 작업 안전도를 높입니다.
7. 건설 AI 적용 시 고려 사항
1. 데이터 품질 및 정확성
AI 모델은 데이터에 기반을 두고 학습하므로, 고품질 이미지 데이터를 확보하는 것이 중요합니다.
가령 터널 내부 환경이 어둡거나 습기가 많다면, 카메라 스펙이나 조명 시스템을 함께 점검해야 합니다.
K 시공사 사례에서 보듯이, 터널 구조물의 미세 균열까지 정확히 잡아내고, 1시간에 1,000km에 이르는 범위를 실시간 분석한다는 것은 과거에는 상상하기 어려운 일이었습니다. 그러나 딥이미지 기술, MLOps 시스템 등 AI 기술을 적극 활용한 결과, 연간 150억 원의 비용 절감과 검사 효율 89% 개선이라는 뛰어난 성과가 가능해졌습니다.
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