- 스마트건설AI 연구실 소개
-
사회기반시설의 안전은 그 상태를 얼마나 정확히 알고 있는가에 달려 있다.
국내의 교량, 터널, 건축물은 급속한 성장기에 집중적으로 건설되어 상당수가 노후화 시기에 접어들었으며, 점검과 진단에 대한 수요는 빠르게 증가하고 있다. 그러나 구조물의 상태를 판단하는 일은 여전히 육안점검과 기술자의 경험에 크게 의존하고 있어, 점검자와 시점에 따라 결과가 달라지고 손상의 진행 이력을 정량적으로 축적하기 어렵다는 한계를 안고 있다.
컴퓨터비전은 이러한 한계를 근본적으로 바꿀 수 있는 기술이다. 영상으로부터 균열을 비롯한 손상을 자동으로 인식하고, 그 위치와 크기를 실제 단위로 산출하며, 복원된 구조물의 3차원 형상 위에 손상 이력을 누적함으로써 점검을 정량적이고 반복 가능한 절차로 전환할 수 있다.
스마트건설AI 연구실(Intelligent Infrastructure and Smart Construction Lab, IISC Lab)은 인공지능과 컴퓨터비전에 기반한 구조물 유지관리 기술을 중심으로, 손상 인식 모델, 3차원 형상 복원과 디지털트윈, 계측 데이터 해석을 하나의 유지관리 체계로 통합하는 연구를 수행하고 있다.
나아가 건설현장의 위험 상황 인식과 위성영상 기반 재난 피해 평가로 그 적용 범위를 넓히고 있으며, 개발한 기술은 실제 구조물에서 검증하는 것을 원칙으로 하여 국가 연구개발과제를 통해 산업 현장에 적용하고 있다.
-
- AI 기반 구조물 건전성 모니터링
-
영상과 센서 데이터를 함께 해석하여 구조물의 손상 여부와 상태 변화를 자동으로 판단하는 기술을 연구한다. 육안점검에 의존하던 기존 시설물 진단 체계를 정량적이고 반복 가능한 절차로 전환하는 것을 목표로 한다.
Computer Vision · Non-Destructive Testing · Structural Health Monitoring
-
- AI 기반 건설안전 및 재난방재
-
건설현장 영상에서 근로자와 장비의 위치 및 상호 관계를 인식하여 위험 상황을 사전에 판단하는 기술을 개발한다. 사고 발생 후 원인을 분석하는 방식에서 벗어나, 위험이 형성되는 단계에서 경고할 수 있는 예방형 안전관리를 지향한다.
Computer Vision · Sensor Networks · Construction Safety
-
- AI 기반 3차원 복원 및 디지털트윈
-
구조물을 촬영한 영상으로부터 3차원 형상을 복원하고, 여기에 손상 정보를 결합하여 디지털트윈을 구축한다. 복원된 3차원 공간에서 손상의 위치와 크기를 실제 단위로 산출함으로써 유지관리 이력을 공간 기반으로 축적한다.
Structure-from-Motion · 3D Gaussian Splatting · Infrastructure Digital Twin
-
- 위성영상 기반 산불 피해 평가
-
다중분광 위성영상을 활용하여 산불 피해 범위를 신속하게 산정하고, 이후의 식생 회복 과정을 추적한다. 강원 지역에 반복되는 대형 산불에 대응하기 위한 광역 단위 피해 평가 기술로서 재난 대응과 복구 계획 수립에 활용될 수 있다.
Sentinel-2 · Normalized Burn Ratio(NBR) · Burned Area Mapping
