터널 구조물 AI 안전진단 사례
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.
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.
검사 인력 부족 및 실시간 분석 한계
건설 현장은 24시간 돌아가지만, 전문 검사 인력은 제한적이어서 즉각적인 대응이 어려웠습니다.
데이터가 쌓이더라도, 이를 빠르게 정리해 안전진단 전문기관이나 발주처에 보고하는 프로세스가 지연되었습니다.
타사 대용량 데이터 처리 불만족
기존에도 일부 이미지 분석 솔루션을 도입해 보았지만, 고해상도 이미지나 초대형 터널 구간을 처리하기에는 속도와 정확도 모두 기대에 미치지 못했습니다.
이에 K시공사는 대용량 이미지를 안정적으로 처리할 수 있는 기술을 탐색했고, 마침 한국딥러닝의 딥이미지 기술에 관심을 갖게 되어 미팅을 요청했습니다.
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.
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4. 솔루션 적용 상세
초고화질 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.
실시간 결함 표시 및 알림
검출된 결함 정보는 UI 대시보드에 시각화되어 표시됩니다.
결함 유형(균열, 누수, 박리 등)에 따라 색상이나 아이콘을 달리하여, 현장 전문가가 직관적으로 문제 지점을 파악할 수 있습니다.
심각도가 높은 결함은 알림 시스템을 통해 즉시 보고되며, 필요 시 현장 보수가 즉각 이뤄집니다.
MLOps 기반 자동 라벨링 및 모델 향상
만약 기존 알고리즘으로 분류하기 어려운 새로운 균열 유형이나 특수 결함이 발견되면, 시스템이 자동으로 해당 영역을 학습용 라벨 데이터로 저장합니다.
이후 주기적으로 모델을 재학습(Re-Training)하여, 자가 학습 과정을 거칩니다.
이 방식을 통해, 구조물이 노화되거나 새로운 현장 상황이 발생해도 건설 AI 모델이 지속해서 업그레이드됩니다.
5. 도입 후 성과
K시공사는 딥이미지 기술 적용 이후, 터널 구조물 안전진단 효율과 정확도에서 극적인 개선을 보았습니다.
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.
검사 속도: 1시간에 27m → 1시간에 1,000km 처리
육안 검사로는 1시간에 불과 27m가량의 터널만 정밀 점검이 가능했지만, AI 솔루션 도입 이후에는 1시간에 1,000km 수준의 이미지 분석이 가능해졌습니다.
이는 초고화질 이미지 병렬 처리가 가능한 딥이미지 기술 덕분으로, 터널 건설 비용 및 유지관리 비용도 크게 절감할 수 있었습니다.
연간 150억 원 비용 절감 및 인력 부족 문제 해결
수작업 인력에 의존하던 안전 진단 비용이 대폭 절감되면서, 연간 150억 원 이상의 비용 세이브 효과를 달성했습니다.
절감된 예산을 활용해 건설안전 분야나 다른 AI 솔루션을 확대 적용할 수 있는 투자 여력이 생겼습니다.
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.
Q2. 기존에는 육안 검사만 했는데, AI가 사람을 대체할 수 있나요?
완전 대체보다는, 사람의 역량을 보완하는 것이 핵심입니다. AI가 대량의 이미지를 빠르게 분석해 결함 후보를 제시하면, 전문가는 이를 최종 점검하여 정확성을 높입니다. 이로써 검사 인력의 과도한 업무 부담을 줄이고, 안전 진단 정확도를 향상시킵니다.
Q3. 고해상도 이미지를 실시간으로 처리하려면 서버가 많이 필요한가요?
초반에는 GPU 서버 구성이 필요할 수 있지만, 클라우드 환경을 활용하거나 온프레미스(On-Premise) 환경을 적절히 구축하면 확장성이 뛰어납니다. 한국딥러닝의 딥이미지 기술은 슬라이딩 윈도우로 이미지를 분할·분석해 처리 부하를 분산하는 구조이므로, 고화질 데이터 처리에도 효율적입니다.
Q4. MLOps 시스템을 꼭 도입해야 할까요?
MLOps는 AI 모델을 실제 운영 환경에서 지속적으로 학습·배포·모니터링하기 위한 프로세스입니다. 건설 현장은 변수가 많기 때문에, 새로운 유형의 균열이나 결함이 등장할 수 있습니다. MLOps 시스템이 있으면 모델 성능을 자동으로 개선해 나가므로, 장기적인 유지관리에 큰 이점이 있습니다.
Q5. 다른 건설 회사도 이런 솔루션을 쉽게 적용할 수 있나요?
현대건설 AI, 롯데건설 AI 등 대형 건설 회사들은 이미 AI 솔루션을 일부 도입하고 있습니다. 중소 건설 회사라도 프로젝트 범위와 예산에 맞춰 모듈형 AI 도입이 가능하므로, 점차 확대해 나가는 전략을 추천합니다.
7. 건설 AI 적용 시 고려 사항
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.
보안 및 안전 규제 준수
건설 현장, 특히 터널과 같은 시설은 보안상의 이유로 외부 공개에 제한이 있을 수 있습니다.
이미지 데이터를 수집할 때, 개인정보나 보안상 문제가 없는지 철저히 검토하고, 암호화된 형태로 서버에 저장해야 합니다.
인력 재교육 및 조직 문화 변화
AI가 도입되면, 기존 육안 검사 담당 인력은 새로운 역할을 맡게 됩니다. 데이터 검증, AI 분석 결과 해석, 현장 의사결정에 주력할 수 있도록 재교육이 필수입니다.
AI 기술을 적극 수용하는 조직 문화도 함께 구축되어야, 장기적인 시너지 효과를 낼 수 있습니다.
확장성 확인
터널 뿐 아니라 교량, 고층 빌딩, 도로, 철도 등 다른 건축·건설 분야로 확장이 가능한지 미리 검토하는 것이 좋습니다.
건설 회사 입장에서는 한 번 도입한 AI 솔루션을 여러 프로젝트에 응용해 투자 대비 효과를 극대화하고자 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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