드론 등 무인기를 통해 취득한 영상데이터와 AI 기술 기반의 외관 손상탐지 기술의 융합을 통해 소규모 노후 건축물의 안전과 관련된 위험과 사고를 미연에 방지할 수 있는 기술이 선보여 이목이 쏠리고 있다.
특히, 이 기술은 노후건축물 안전관리의 혁신적인 디지털 트랜스폼 완성에 기여할 수 있는 기술로 평가받고 있다.
무인기 AI 기반 ‘건축물 손상탐지’ 기술 선봬
진주시 준공 24년 경과 5층 규모 아파트 대상
안전점검 테스트 성공 수행 활용 가능성 입증
구조적 손상이나 화재 등 안전 위험에 취약한 소규모 노후 건축물의 경우 현재 유지관리를 위한 예산과 인력 부족으로 안전에 대한 우려가 지속적으로 제기되고 있다.
따라서 전문가들을 중심으로 소규모 노후 건축물의 효율적인 관리를 위해서는 빅데이터를 비롯한 AI, 무인기(드론) 등의 기술을 활용한 디지털 안전관리 체계로 전환이 필요하다는 의견이 대두되고 있다.
정부에서는 이 같은 현안 해결과 안전관리 체계 전환을 위해 건축물 안전과 관련해 법과 제도를 지속적으로 강화하고 있고, 각종 지원 정책과 함께 건축물 안전 확보를 위한 다양한 연구개발을 추진하고 있다.
그 중 국토교통부와 국토교통과학기술진흥원의 지원 아래 한국건설기술연구원을 중심으로 2022년부터 2026년까지 ‘보다 촘촘한 건축물 디지털 안전관리체계 구축’을 목표로 ‘광역단위 노후건축물 디지털 안전워치 기술 개발’ 사업이 진행되고 있어 눈길을 끌고 있다.
연구단은 안전관리 사각지대에 놓인 중·소규모 노후 건축물의 구조와 화재 관련 안전현황을 AI, 드론 등 첨단기술을 활용, 신속하게 조사·점검하고, 지자체 단위에서 활용 가능한 디지털 안전관리시스템 및 다양한 서비스 기능을 개발하고 있다.
이 같은 연구 중 최근 ‘신속 원격점검 기술’ 개발 분야에서 드론과 AI를 활용한 건축물 원격점검 기술을 개발하는 성과를 도출했다.
특히, 경남 진주시에 위치한 준공 후 24년이 경과된 5층 규모의 아파트를 대상으로 상용 드론 및 AI를 활용한 건축물 외관 안전점검 테스트를 성공적으로 수행해 개발 기술의 활용화 가능성을 입증했다.
연구내용
최근 AI와 무인기 기술 발전으로 그동안 전문가에 의한 육안점검을 대체하는 원격점검 방식으로 전환이 이뤄지고 있다.
원격점검 방식은 사전 조사를 비롯한 외관 조사, 안전성 평가 등의 검사과정을 자동화하고, 결과도 객관화할 수 있어 기존 인력 기반의 육안점검 대비 효율성을 높이는 한편, 빅데이터와 AI를 활용해 시설물의 유지보수와 안전성도 향상시킬 수 있는 것으로 알려져 있다.
실제로 점검자가 접근이 어려운 건축물 외벽, 협소공간 등에 대한 손상정보도 드론과 함께 3D 스캐너 등을 이용해 구조물을 신속하게 촬영하고, 사전에 학습된 AI 모델로부터 균열, 박리·박락, 철근 노출과 부식, 백태 등의 결함 정보를 자동으로 인식, 추출할 수 있다.
이에 이 연구에서는 영상으로 판별이 가능한 손상에 대해 광범위한 학습데이터를 구축하고, 결함별 최적의 인공지능 학습을 통해 결함탐지 및 추출 과정을 자동화하기 위한 연구를 수행했다.
연구진은 소규모 노후건축물 점검 매뉴얼과 서울시의 소규모 노후건축물 안전점검표를 분석하고, 영상정보로부터 자동탐지가 가능한 손상의 종류를 균열, 박리·박락, 백태·누수, 강재 부식, 철근 노출, 도장 손상으로 선택했다.
또한, 양질의 대규모 학습데이터 확보를 위해 한국지능정보사회진흥원에서 운영하는 AI Hub의 공개 데이터와 기 보유한 시설물의 표면 영상데이터를 활용해 학습을 진행하며 각 손상에 대한 딥러닝 모델의 성능 최대화에 나섰다.
결함탐지 모델 학습 결과, 평균적으로 mIoU 값이 70 이상으로 상당히 높은 성능을 달성한 것으로 나타났다.
이와 함께 각 손상 클래스별 학습 데이터의 편차 해소를 위해 하나의 손상 클래스에 해당하는 각각의 모델을 독립적으로 훈련시키고, 최종적으로 각 손상 종류에 해당하는 모델의 픽셀별 추론 신뢰도에 기반해 가장 높은 클래스에 해당하는 정보만 표시될 수 있도록 탐지 알고리즘 개발에도 성공했다.
이 같은 연구들을 기반으로 연구진은 무인기 및 AI를 활용한 건축물 현장 원격조사·점검 기술을 선보였다.
이 기술은 기존 육안조사 기반 점검 기술 대비 현장조사는 물론 후처리 작업 시간과 비용, 인력을 획기적으로 줄일 수 있는 기술로 평가받고 있다.
특히, 현행 점검자의 주관적 판단과 기억에 의존한 점검 결과와는 달리 영상 기록과 일관된 판정 기준으로 결과의 존속성과 신뢰성을 향상 시킬 수 있는 장점도 갖고 있다.
또한, 안전점검 시행과 동시에 무인기를 이용한 영상데이터로부터 구조·화재 관련 안전정보인 부재의 형상, 치수 및 용도, 마감, 소방설비 등 25종이 포함된 경량 3D BIM(sBIM)을 자동으로 구축할 수 있다.
즉, 도면이 없는 건축물의 디지털 도면 확보 및 점검 결과를 그 도면 위에 표기하고, 향후 지속적으로 관리가 가능하다.
이외에도 경량 BIM을 통한 안전점검 결과와 결과물의 이력관리를 통해 건축물 결함의 진행 상황을 파악하고, 위험에 도달하는 시점을 예측, 대책 수립을 통해 큰 피해를 예방할 수 있을 것으로 기대를 모으고 있다.
한편, 연구진은 경남 진주시에 위치한 노후 아파트를 대상으로 영상정보 기반 결함탐지 모듈 검증을 위한 테스트를 진행했다.
연구진은 이번 테스트를 위해 스테레오 카메라와 라이다가 장착된 드론과 웨어러블 스캐너 장비를 통해 건물 실내외를 신속하게 촬영하고, 수집된 영상 데이터에 개발된 AI 결함탐지 자동화 모듈을 적용, 구조적 결함을 자동으로 탐지하고 추출했다.
테스트 결과, 목표로 한 7종의 구조적 결함 탐지에 성공하며 향후 육안검사를 대체할 수 있는 기술로써의 잠재력을 확인했다.
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높은 외벽 협소한 장소 결함 점검까지 가능
한국건설기술연구원 최기선 연구위원은 “이번에 선보인 기술은 건축물의 현장관리 업무 중 가장 빈도가 높은 안전점검에 대한 자동화 기술”이라며, “기존에 전문가가 육안으로 일일이 확인하던 안전점검을 드론, 이동식 스캐너를 이용해 빠르게 촬영하고, 촬영된 영상으로부터 AI가 각종 결함을 자동으로 탐지할 수 있는 장점을 갖고 있다”고 소개했다.
이어 “따라서 기존 육안조사 점검 대비 작업 시간과 비용, 인력을 획기적으로 줄일 수 있고, 사람이 접근하지 못하는 높은 외벽이나 협소한 장소의 결함 점검이 가능하다”고 밝혔다.
실제로 현행 점검자의 주관적 판단과 기억에 의존한 점검 결과와는 달리 영상을 기록하고, 결함 계측함으로써 결과의 존속성과 신뢰성을 향상에 기여할 것으로 기대를 모으고 있다.
점검결과 3D 경량 BIM에 맵핑 ··· 후속 점검 시 위치 진행 정도 파악
최 연구위원은 “또한, 점검결과를 3D 경량 BIM에 맵핑해 후속 점검 시에서도 결함의 위치와 진행 정도를 파악할 수 있어 건물이 위험한 상태로 진행되고 있는지 여부를 판단할 수 있다”고 말했다.
이어 “도시 규모의 건축물 디지털 정보 및 3D 모델은 향후 건축물 안전관리 분야는 물론 소방활동과 도시 규모의 재난피해 예측, 시가전에 대비한 국방 시뮬레이션 등 다양한 분야에 활용이 가능하다”고 강조했다.
연구진은 오는 2025년부터 2년 동안 지자체 단위의 대규모 실증을 통해 현장적용 시 기술적 문제점을 보완하고 완성도를 높인 후 상용화에 나설 계획이다.
최 연구위원은 “또한, 디지털 정보 및 플랫폼의 경우 후속 연구사업을 통해 건축물 조사, 점검, 보강, 해체 등 유지관리 전단계에 대한 정보체계와 통합 관리플랫폼으로 확장시켜 디지털 트윈 건축물 안전관리 체계를 완성할 계획”이라고 밝혔다.
한편, 최 연구위원은 현재 진행 중인 연구단 연구와 관련해 “현재 건축행정시스템(세움터)이 전국단위로 서비스되면서 건축물 인허가 시 제출되는 설계도서가 체계적으로 관리되고 있다”며, “하지만, 문서 내 개별정보에 대한 디지털화가 아직 진행되지 않았다”고 밝혔다.
이로 인해 기둥을 비롯한 벽, 스프링클러 등 개별정보 확인을 위해 수백 페이지에 달하는 문서를 직접 열람하고 선별하는 작업이 이뤄지고 있는 것으로 알려져 있다.
최 연구위원은 “이 같은 현안 해결을 위해 연구단에서는 현재 세움터에서 보유하고 있는 각종 도면으로부터 AI를 이용해 구조, 화재 안전에 필요한 정보만을 선별적으로 인식부터 추출, 디지털화, 3D 경량 BIM에 이르기까지 자동으로 생성하는 기술 개발에 나서고 있다”고 설명했다.
이어 “또한, 생성된 디지털 정보와 3D 경량 BIM으로부터 사용자가 각종 건축물 안전정보를 시각적으로 확인하고, 지자체의 안전관리 업무를 지원할 수 있는 서비스 기능 개발도 추진하고 있다”고 밝혔다.
이 같은 기술들이 완성될 경우 AI를 이용해 건물 1개당 1시간 이내에 안전정보를 추출하고, 3D 경량 BIM을 생성함으로써 지자체 단위의 수만 동에 달하는 건물을 신속하게 디지털화할 수 있을 것으로 전망된다.
최 연구위원은 “실제로 지자체 단위에서 필로티 구조의 건축물과 스프링클러가 설치된 건물 등 현재는 확인할 수 없는 건물의 상세 현황을 빠르게 파악할 수 있다”고 말했다.
이어 “특히, 구조, 화재 위험도가 높은 건물, 개략적인 내진성능 등을 지자체 단위로 가시화해 쉽게 파악할 수 있을 것”이라며, “이 같은 기능은 건축물 안전사고가 발생된 유형의 건축물을 지자체 단위에서 신속하게 파악하고 체계적인 대응 계획을 수립하는 데 많은 도움을 줄 것”이라고 기대했다.
