프로젝트 소개
본 과제는 대형 시설물의 안전을 효율적으로 관리하기 위해, LiDAR 기술을 활용한 자동항법 드론과 인공지능(AI) 기술을 결합하여 시설물 손상 정보를 자동으로 찾아내는 디지털 안전점검 솔루션을 개발하는 연구임. 드론이 스스로 시설물을 점검하며 손상된 부분을 정확히 찾아내고 분석하는 시스템 구축을 목표로 함.
연구 목표는 AI 기반 콘크리트 손상 유형 및 종류별 자동화 검출 기술 개발, AI 기반 자동 검출 테깅 및 분류, 물량산출 리포팅 기술 개발, 시설물 DB 구축 편의 시스템 마련, 그리고 피사체 왜곡 보정 전용 S/W 및 H/W 개발에 있음. 핵심 연구 내용은 1차년도 AI 엔진을 업그레이드하여 백화, 기포, 박리, 누수, 균열 등 콘크리트 손상을 자동 검출하고, 2차년도 AI 엔진을 통해 손상 종류별 컬러 테깅, 분류, 물량산출 자동화 리포팅 및 외관조사망도 작성 자동화 기술을 개발하는 것임. 또한, 시설물 DB 구축 편의를 위한 디지털 안전진단 표준 제시 및 서버 관리·검색 기준 적용, 그리고 다양한 시설물 형태에 따른 피사체 2차원 데이터 가공 시 발생되는 왜곡 보정 기술 개발을 포함함. 기대 효과는 개발된 디지털 안전진단 시스템의 핵심 기술을 통해 공공기관과의 협력으로 시장 선도자 위치를 확립하고 기술을 고도화하는 것임. 노후화 시설물의 입체적 안전관리 및 딥러닝 기술을 현장에 적용하여 안전 문제와 인력 부족에 대응하고, 디지털 트윈과 빅데이터 기반 성능예측 및 자산관리 체계를 통해 선제적 유지관리를 실현함. 이를 통해 유지관리 예산 효율화 및 양질의 일자리 창출에 기여할 것으로 전망됨.