드론 교량점검 현장 LiDAR 균열 탐지와 AI 구조물 점검이 바꾸는 안전 진단?

 

최근 건설기술 기사를 보다가 흥미로운 소식을 발견했는데요. 한국건설기술연구원이 라스트마일이라는 입주기업과 함께 터널·지하 공간까지 자율 주행하는 소형 AI 점검 드론을 개발했다고 해요. 드론 교량점검이라고 하면 예전엔 그냥 카메라 달고 띄워서 찍는 수준이었는데, 이젠 UWB 위치 측정에 생성형 AI까지 올려버리니까 점검 방식 자체가 달라지는 느낌이더라고요.

 

드론 교량점검이 필요해진 이유, 노후 인프라 44%

 

우리나라 터널은 2023년 말 기준 2,892개인데, 2033년엔 그 중 25.6%가 30년 넘은 구조물이 된다고 해요. 2030년이면 전체 인프라 구조물의 44%가 노후 시설로 분류될 예정이고요. 문제는 이 구조물들을 사람이 직접 점검하는 게 점점 힘들어진다는 거죠. 기존엔 종류식 환기 터널은 작업자가 고소작업차량을 타고 천장에 접근했고, 횡류식 환기 터널은 풍도 공간에 직접 들어가야 했거든요. 속도도 느리고 위치 추정도 부정확한 데다, 무엇보다 작업자 안전이 위협받을 수밖에 없었어요. 차량형 점검 시스템은 장비값도 비싼데 교통까지 막아야 한다고 하더라고요. 드론 교량점검이 주목받는 이유가 바로 여기에 있는 거죠.

 

LiDAR 균열 탐지와 UWB 자율주행, 드론 교량점검의 기술 원리

 

이번에 공개된 소형 드론은 GPS가 안 잡히는 터널 안에서도 스스로 위치를 찾아 날 수 있다는 게 포인트예요. 비결은 UWB 기반 실내 위치 측정인데, 200m 이상 범위에서 20cm 이내 정확도로 자기 위치를 파악한다고 해요. 개인적으로 이 부분이 좀 신기했는데, 20cm면 사람이 자로 잰 것보다도 정확할 수 있거든요. 여기에 고해상도 카메라가 붙어서 균열, 박락, 철근 노출 같은 손상을 실시간으로 촬영해요. 최근엔 4K 광학 카메라에 열화상 센서, LiDAR 포인트 클라우드까지 같이 쓰는 복합 센서 방식이 흐름인데요. LiDAR 균열 탐지는 표면을 3D로 스캔해서 사진으로는 안 잡히는 미세한 변형이나 단차까지 잡아낼 수 있는 게 장점이에요.

 

Stable Diffusion까지 쓰는 AI 구조물 점검, 정확도 30% 향상

 

가장 눈에 띄는 건 생성형 AI를 점검 드론에 접목시켰다는 점이에요. 한국건설기술연구원은 Stable Diffusion 기반 모델에 LoRA 기법을 얹어서, 24시간 안에 콘크리트 손상 영상 1만 장을 합성할 수 있게 만들었다고 해요. Dreambooth까지 써서 현장 맞춤형 AI를 구성하는 구조인데, "도메인 변화" 문제를 풀기 위한 거거든요. 심승보 수석연구원은 "콘크리트 표면은 시간이 지나면서 변색과 탈색이 일어나며, 새로운 현장에 적용하면 정확한 탐지가 어렵다"고 설명했어요. 생성형 AI로 현장별 훈련 데이터를 즉석에서 만들어 이 문제를 풀었고, 기존 AI 구조물 점검 기술 대비 정확도가 최대 30% 향상됐다고 하네요. 2024년 행정안전부 공모전 우수상까지 받았고요.

 

드론 교량점검이 바꿀 현장, 교량·댐·건축물로 확장

 

연구진은 이 기술을 터널뿐 아니라 교량, 댐, 건축물까지 확대 적용할 계획이라고 밝혔어요. 특히 점검을 하면서도 차량 운행을 동시에 할 수 있다는 게 큰 장점이죠. 한국철도공사도 경부선·호남선 주요 노선에 드론을 투입하기 시작했고, 남부발전은 풍력발전 설비 점검에 드론과 AI를 접목하는 개발에 들어갔다고 해요. 드론 교량점검은 이제 시범사업이 아니라 실제 유지관리 체계 안에 자리를 잡는 단계에 들어간 것 같아요. 결국 AI 구조물 점검과 LiDAR 균열 탐지를 합친 드론이 교량 안전관리의 기본 도구가 되는 그림이 그려지네요.

 

 

터널·지하 AI 점검 드론, 3D LiDAR+AI 균열·누수 자동 탐지 — CT맨

≪건설기술신문≫ 터널·지하 ‘AI 점검 드론 기술’ 선뵈다