건설 장비의 AI: 새로운 건설 방식

일반적으로 건설 장비와 중장비를 생각할 때 인간이 이러한 강력한 기계를 수동으로 작동하는 모습을 떠올립니다. 그러나 AI의 발전으로 인해 많은 건설 차량이 위험을 줄이고 안전을 개선하며 효율성을 높이기 위해 자동화되었습니다. 자율 및 원격 제어 차량이 건설 산업에서 점점 더 보편화되고 있습니다. 

예를 들어, Volvo는 최근 모래, 자갈 및 파편과 같은 무거운 자재를 건설 현장으로 운반하도록 특별히 설계된 완전 자율 덤퍼인 TA15를 개발했습니다. 미국 노동부에 따르면 건설 산업은 치명적인 부상률이 세 번째로 높습니다. AI를 건설에 통합함으로써 이러한 사망자 수를 크게 줄이고 안전 조치를 개선할 수 있습니다. 이 기사에서는 AI가 건설 장비를 더 스마트하고 안전하며 효율적으로 만들어 건설 산업 전반에 걸쳐 혁신을 주도하는 방법을 살펴봅니다.

AI가 건설 장비에 통합되는 방식 이해하기

건설 장비 및 차량은 예측할 수 없는 작업 환경과 인적 오류로 인해 사고가 발생할 수 있습니다. 그러나 AI 지원 시스템은 관리자가 작업장 위험을 효과적으로 해결하고 이러한 오류를 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. AI는 또한 장비 작동을 최적화하고, 기계 성능을 모니터링하고, 유지보수 일정을 자동화하기 위해 건설 장비에 사용될 수 있습니다. 

다음은 이러한 혁신을 가능하게 하는 핵심 기술에 대한 자세한 설명입니다.

• 컴퓨터 비전: 기계는 Ultralytics YOLOv8과 같은 고급 모델을 사용하여 실시간으로 시각적 데이터를 분석하여 건설 현장 모니터링, 재고 추적, 작업자의 안전 장비 사용 확인 및 얼굴 인식을 통한 출석 추적을 지원할 수 있습니다.
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• 사물 인터넷(IoT): IoT는 장치를 연결하여 데이터를 공유할 수 있도록 합니다. 스마트 웨어러블은 작업자의 건강을 모니터링하고, 근접 센서와 안전 센서는 작업자에게 위험을 경고하고 장비 유지 보수가 필요할 때 관리자에게 알립니다.
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• 예측 분석: 예측 분석은 과거 데이터와 머신 러닝을 사용하여 미래의 이벤트를 예측하고 잠재적인 문제를 식별하며 일정을 최적화하는 데 도움을 줍니다. 또한 현장 중단을 방지하기 위해 기상 조건을 예측할 수도 있습니다.

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중장비에서 컴퓨터 비전의 응용

컴퓨터 비전은 건설 현장에서 중장비가 작동하는 방식을 변화시키고 있으며, 새롭고 혁신적인 솔루션을 제공합니다. 건설 장비에서 이미지 및 비디오 분석의 잠재력을 보여주는 몇 가지 흥미로운 애플리케이션을 살펴보겠습니다. 

AI와 무인 계량대

차량 중량 측정기는 대형 차량의 무게를 측정하는 데 사용되는 저울입니다. 이는 건설 현장에서 차량이 운송 중 안전 중량 제한을 준수하는지 확인하는 데 매우 중요합니다. 전통적으로 이 과정은 부스 운영자가 차량의 출입 시간, 등록 번호, 하중 무게와 같은 세부 정보를 수동으로 기록하는 데 의존합니다. 그러나 이러한 수동 방식은 속도가 느리고, 인적 오류가 발생하기 쉬우며, 투명성이 부족할 수 있습니다.

무인 계량대는 정확도를 높이고, 인적 오류를 줄이며, 프로세스 속도를 높이고, 더 안전하고 효율적인 운영을 위해 실시간 모니터링 및 투명성을 제공하는 데 도움이 됩니다. 센서, 카메라, LED 스크린, 자동 음성 안내와 같은 AI 통합 장치를 사용하여 전체 프로세스를 간소화합니다. 트럭이 진입 지점에 접근하면 ANPR(Automatic Number Plate Recognition) 기술이 탑재된 카메라가 차량의 번호판을 감지하고 등록 유효성을 확인합니다. 등록이 유효하면 시스템에서 계량대에 대한 접근 권한을 부여합니다. 

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IoT 기반의 동적 계량 센서는 트럭이 움직일 때 무게를 측정하고, 필요한 경우 운전자에게 정확한 계량을 위해 올바른 위치에 정지하도록 경고합니다. 무게 데이터는 분석되어 미리 정의된 제한과 비교되며, 트럭이 해당 제한 내에 있으면 운전자에게 출구로 안내합니다. 출구에서 ANPR 시스템은 차량이 들어온 차량과 일치하는지 다시 확인하고, 컴퓨터 비전 기반 카메라는 프로세스에서 이상 징후가 있는지 모니터링합니다. 시스템은 과적 또는 운전자 이상과 같은 문제가 발생할 경우 감독자에게 경고하고 적절한 시정 조치를 취합니다.

AI를 이용한 운전자 졸음 모니터링

미국 교통부의 설문 조사에 따르면 트럭은 상품 운송에 가장 흔하게 사용되는 수단입니다. 트럭 운전사는 종종 야간 여행을 포함하여 장거리를 운전합니다. 이는 건설 산업에서도 마찬가지인데, 트럭은 중장비와 자재를 현장 간에, 때로는 먼 거리를 이동하는 데 필수적입니다. 야간 운전은 피로와 충돌 위험 증가로 이어질 수 있습니다. 연구에 따르면 치명적인 충돌 사고의 21%가 운전자 졸음으로 인해 발생합니다. 

이 문제를 해결하기 위해 트럭 제조업체는 컴퓨터 비전을 사용하여 운전자의 졸음 상태를 모니터링하고 있습니다. 얼굴 인식, 자세 추정, 객체 탐지와 같은 컴퓨터 비전 기술을 사용하여 운전자의 눈 움직임, 머리 위치 및 표정을 모니터링할 수 있습니다. 예를 들어, 운전자의 눈꺼풀이 특정 범위 이상으로 감기면 시스템이 이를 감지하고 경고음을 울려 운전자에게 경고할 수 있습니다. 운전자 졸음 감지 시스템은 Tata 트럭 및 기타 자동차 회사에서 널리 사용됩니다.

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자율 건설 차량 및 AI

건설 현장의 작업 조건은 특히 극한의 온도에서 힘들 수 있습니다. 예를 들어, 굴착 현장에서 작업자는 종종 강렬한 열에 직면하여 효율적으로 작업하는 능력에 영향을 미치고 수분 공급 및 휴식을 위해 자주 휴식을 취해야 합니다. 이러한 조건에서 가동 중지 시간을 줄이기 위해 연구자들은 불도저 및 크레인과 같은 자율 건설 차량을 개발하고 있습니다.

이러한 자율 기계에는 지형을 분석하고 경사, 연약 지반 및 고르지 않은 지역과 같은 요소를 평가하는 고해상도 카메라와 컴퓨터 비전 기술이 장착되어 있습니다. 그들은 객체 감지를 사용하여 사람과 장비를 인식하고 장애물이 감지되면 자동으로 멈춰 안전을 강화합니다. 화중 과학 기술 대학교(HUST)의 연구원들은 Shantui와 협력하여 최근 -10°C의 극한 온도에서 작동할 수 있는 자율 불도저를 개발했습니다.

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중장비의 연료 최적화

연료 최적화는 건설 회사에 매우 중요하지만 연료 효율성 관행을 구현하는 것은 어려울 수 있습니다. 변동하는 연료 가격과 건설 차량을 운전하는 여러 운전자 때문에 수동으로 연료 소비를 관리하는 것은 복잡해집니다. AI 기반 연료 관리 시스템을 사용하여 프로세스를 개선하고 연료 소비를 줄일 수 있습니다.

이러한 AI 연료 관리 시스템은 대규모 데이터 세트로 학습되어 여러 경로 옵션을 생성하고 가장 연료 효율적인 경로를 추천하여 연료 사용을 최적화합니다. 또한 차량의 엔진 제어 장치(ECU)와 통합되어 실시간 기어 변속 권장 사항을 제공할 수 있습니다. 이러한 AI 기반 권장 사항을 따르면 다양한 운전자의 운전 패턴을 최적화하여 연료 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

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건설 장비에 사용되는 AI의 장단점

AI 통합 건설 장비는 데이터 기반 의사 결정에서 실시간 모니터링에 이르기까지 다양한 이점을 제공합니다. 주요 이점은 다음과 같습니다.

• 장비 수명 연장: 정기적인 모니터링과 적절한 유지 관리를 통해 기계의 수명이 늘어납니다.
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• 가동 중지 시간 단축: 자동화된 프로세스 및 예측 유지 보수는 장비 가동 중지 시간을 최소화합니다.
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• 더 나은 의사 결정: 데이터 기반 통찰력을 제공하여 리소스 및 운영을 보다 스마트하게 관리할 수 있습니다.

그러나 건설 분야에서 AI 채택이 증가하고 있음에도 불구하고 고려해야 할 몇 가지 과제가 여전히 있습니다.

• 높은 초기 투자: AI는 장기적인 비용 절감으로 이어질 수 있지만, 이러한 시스템 구현 비용은 상당하며 소규모 기업에게는 장벽이 될 수 있습니다.
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• 개인 정보 보호 문제: AI는 데이터에 크게 의존하므로 무단 액세스를 방지하기 위해 이 정보의 안전한 저장 및 보호를 보장하는 것이 중요합니다.
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• 숙련된 노동력: 건설 장비에 AI를 통합하려면 전문적인 교육이 필요하며, 작업자에게 이러한 기술 사용법을 교육하는 것은 특히 까다로운 일정으로 인해 상당한 어려움이 될 수 있습니다.

AI 기반 건설 차량의 영향

건설 산업은 AI를 빠르게 수용하고 있으며 Caterpillar 및 Daimler와 같은 회사가 자율 주행 트럭 개발을 주도하고 있습니다. 2019년에 Daimler는 자율 트럭의 작동 프로토타입을 도입했으며, 이는 2027년까지 시장에 출시될 것으로 예상됩니다. Caterpillar의 자율 운반 트럭인 797F는 이미 광업 운영을 더욱 효율적으로 만들고 있습니다. BHP Group, Rio Tinto 및 Barrick Gold와 같은 주요 회사는 797F를 24시간 내내 사용하고 있으며 작업장 부상이 전혀 발생하지 않았다고 보고합니다. 마찬가지로 중국의 자율 트럭 회사인 TuSimple은 자사 트럭이 수동으로 운전하는 트럭보다 연료 효율성이 11% 더 높다고 주장합니다. 2023년 6월에 TuSimple은 중국의 개방된 공공 도로에서 39마일의 무인 주행을 성공적으로 완료했습니다.

자율 주행 트럭이 건설 산업에 긍정적인 영향을 미치면서 시장은 연평균 성장률(CAGR) 10%로 성장할 것으로 예상됩니다. AI 기반 건설 장비가 안전과 연료 효율성을 향상시키면서 기업들은 더욱 안전하고 지속 가능한 작업 환경으로 전환하고 있습니다.

건설 차량의 AI 미래

AI는 건설 산업의 판도를 바꾸고 있으며 중장비를 더 스마트하고 안전하며 효율적으로 만들고 있습니다. 자율 주행 차량에서부터 연료 사용을 최적화하고 건설 현장을 실시간으로 모니터링하는 AI 시스템에 이르기까지 이러한 기술은 실수를 줄이고 비용을 절감하는 데 도움이 됩니다. AI 구현 비용 및 작업자 교육과 같은 과제가 있지만 이점은 상당합니다. AI가 혁신을 주도함에 따라 건설의 미래는 그 어느 때보다 생산적이고 지속 가능하며 혁신적으로 변모할 것입니다. 

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