건설 장비의 AI: 새로운 건축 방식

일반적으로 건설 장비와 중장비를 생각할 때 우리는 인간이 이러한 강력한 기계를 직접 조작하는 모습을 떠올립니다. 하지만 AI의 발전으로 많은 건설 차량이 위험을 줄이고 안전을 개선하며 효율성을 높이기 위해 자동화되고 있습니다. 자율 주행 및 원격 제어 차량은 건설 산업에서 점점 더 보편화되고 있습니다.

예를 들어, 볼보(Volvo)는 최근 건설 현장으로 모래, 자갈, 파편과 같은 무거운 자재를 운반하기 위해 특별히 설계된 완전 자율 주행 덤프트럭 TA15를 개발했습니다. 미국 노동부(US Department of Labor)에 따르면 건설 산업은 치명적인 부상 비율이 세 번째로 높은 산업입니다. 건설 분야에 AI를 통합함으로써 이러한 사망 사고를 크게 줄이고 안전 조치를 개선할 수 있습니다. 본 기사에서는 AI가 어떻게 건설 장비를 더 스마트하고, 안전하며, 효율적으로 만들어 건설 산업 전반에 혁신을 주도하고 있는지 살펴보겠습니다.

Link to this section건설 장비에 AI가 통합되는 방식 이해하기#

건설 장비와 차량은 예측할 수 없는 작업 환경과 인적 오류로 인해 사고가 발생할 수 있습니다. 그러나 AI 기반 시스템은 관리자가 작업장 위험 요소를 효과적으로 해결하고 이러한 오류를 줄이는 데 도움을 줄 수 있습니다. 또한 AI는 건설 장비에 사용되어 장비 운영을 최적화하고, 기계 성능을 모니터링하며, 유지보수 일정을 자동화할 수 있습니다.

이러한 혁신을 가능하게 하는 주요 기술을 자세히 살펴보겠습니다.

• Computer Vision: Machines can analyze visual data in real time using advanced models like Ultralytics YOLOv8, helping to monitor construction sites, track inventory, ensure workers are using safety gear, and track attendance through facial recognition.
• 사물 인터넷(IoT): IoT는 장치를 연결하여 데이터를 공유할 수 있게 합니다. 스마트 웨어러블 기기는 작업자의 건강 상태를 모니터링하며, 근접 센서와 안전 센서는 작업자에게 위험을 경고하고 장비 유지 보수가 필요할 때 관리자에게 알림을 보냅니다.
• 예측 분석(Predictive Analytics): 과거 데이터와 머신 러닝을 사용하여 예측 분석은 향후 이벤트를 예측하고, 잠재적인 문제를 식별하며, 일정 최적화를 돕습니다. 또한 기상 조건을 예측하여 현장 중단을 방지할 수도 있습니다.

Fig 1. YOLOv8과 포즈 추정을 사용하여 작업자를 모니터링합니다.

Link to this section중장비에서의 컴퓨터 비전 응용 분야#

Computer vision은 건설 현장에서 중장비가 작동하는 방식을 변화시키며 새롭고 혁신적인 솔루션을 제공합니다. 건설 장비 분야에서 이미지 및 비디오 분석의 잠재력을 보여주는 몇 가지 흥미로운 응용 사례를 살펴보겠습니다.

Link to this sectionAI와 무인 계량대#

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

무인 계량대는 정확도를 높이고 인적 오류를 줄이며 프로세스 속도를 향상시킬 뿐만 아니라, 더 안전하고 효율적인 운영을 위해 실시간 모니터링과 투명성을 제공합니다. 이는 센서, 카메라, LED 화면, 자동 음성 안내와 같은 AI 통합 장치를 사용하여 전체 과정을 간소화합니다. 트럭이 진입점에 접근하면 자동 번호판 인식(ANPR) 기술이 탑재된 카메라가 차량의 번호판을 detect하여 등록 여부를 확인합니다. 등록이 유효한 경우 시스템은 계량대 진입을 허용합니다.

Fig 2. 무인 계량대.

IoT 기반 주행 중 계량(weigh-in-motion) 센서는 트럭이 이동할 때 무게를 측정하며, 필요한 경우 운전자에게 정확한 계량을 위해 올바른 위치에 정지하도록 경고합니다. 무게 데이터는 분석되어 사전 정의된 제한치와 비교되며, 트럭이 제한치 내에 있으면 운전자는 출구 게이트로 안내됩니다. 출구에서 ANPR 시스템은 차량이 진입한 차량과 일치하는지 재확인하고, 컴퓨터 비전 지원 카메라는 프로세스의 이상 여부를 모니터링합니다. 시스템은 과적이나 운전자 이상과 같은 문제 발생 시 관리자에게 경고하고 적절한 시정 조치를 취합니다.

Link to this sectionAI를 활용한 운전자 졸음 모니터링#

미국 교통부(U.S. Department of Transportation)의 조사에 따르면 트럭은 상품 운송의 가장 일반적인 수단입니다. 트럭 운전자는 야간 운전을 포함하여 장거리를 운전하는 경우가 많습니다. 이는 건설 산업에서도 마찬가지이며, 건설 현장 간에 중장비와 자재를 옮기기 위해 트럭이 필수적이며 때로는 먼 거리를 이동하기도 합니다. 야간 운전은 피로를 유발하고 충돌 사고 위험을 증가시킬 수 있습니다. 연구에 따르면 치명적인 충돌 사고의 21%가 운전자 졸음으로 인해 발생합니다.

To address this issue, truck manufacturers are using computer vision to monitor driver drowsiness. Computer vision techniques like facial recognition, pose estimation, and object detection can be used to monitor a driver’s eye movement, head position, and facial expressions. For example, if a driver’s eyelids close beyond a specified range, the system can detect it and sound the alarm to alert the driver. Driver drowsiness detection systems are widely used in Tata trucks and other automotive companies.

Fig 3. 컴퓨터 비전을 활용한 운전자 졸음 모니터링.

Link to this section자율 주행 건설 차량과 AI#

건설 현장의 작업 조건은 특히 극한 기온에서 매우 어려울 수 있습니다. 예를 들어, 굴착 현장에서 작업자는 종종 극심한 더위에 직면하는데, 이는 효율적인 작업 능력을 저하시키고 수분 섭취와 휴식을 위한 잦은 휴식을 필요로 합니다. 이러한 조건에서 가동 중단 시간을 줄이기 위해 연구원들은 불도저나 크레인과 같은 자율 주행 건설 차량을 개발하고 있습니다.

이러한 자율 주행 기계는 고해상도 카메라와 지형을 분석하고 경사도, 지반의 무른 정도, 평탄하지 않은 구역 등의 요소를 평가하는 컴퓨터 비전 기술을 갖추고 있습니다. 기계는 객체 탐지를 사용하여 사람과 장비를 인식하며, 장애물이 감지되면 자동으로 멈춤으로써 안전을 강화합니다. 화중과학기술대학교(HUST) 연구진은 산투이(Shantui)와 협력하여 최근 -10°C의 극한 기온에서도 작동할 수 있는 자율 주행 불도저를 개발했습니다.

Fig 4. 자율 주행 불도저의 예 (출처: constructionworld.in).

Link to this section중장비의 연료 최적화#

연료 최적화는 건설 회사에 필수적이지만, 연료 효율 관행을 구현하는 것은 어려울 수 있습니다. 변동하는 연료 가격과 건설 차량을 운전하는 여러 운전자로 인해 연료 소비를 수동으로 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 추천함으로써 연료 사용을 최적화합니다. 또한 차량의 엔진 제어 장치(ECU)와 통합되어 실시간 변속 권장 사항을 제공할 수 있습니다. 이러한 AI 기반 권장 사항을 따름으로써 운전자별 운전 패턴을 최적화하여 연료 효율을 향상시킬 수 있습니다.

Fig 5. 트럭 연료 주입.

Link to this section건설 장비에서 AI 도입의 장단점#

AI가 통합된 건설 장비는 데이터 기반 의사결정부터 실시간 모니터링에 이르기까지 다양한 이점을 제공합니다. 주요 이점은 다음과 같습니다.

• 장비 수명 연장: 정기적인 모니터링과 적시 유지보수는 기계의 수명을 늘립니다.
• 가동 중단 시간 감소: 자동화된 프로세스와 예측 유지 보수(predictive maintenance)는 장비의 가동 중단 시간을 최소화합니다.
• 더 나은 의사결정: 데이터 기반 인사이트를 제공하여 자원과 운영을 더 스마트하게 관리할 수 있습니다.

그러나 건설 산업에서 AI 도입이 증가하고 있음에도 불구하고 고려해야 할 몇 가지 과제가 남아 있습니다.

• 높은 초기 투자 비용: AI는 장기적인 비용 절감으로 이어질 수 있지만, 이러한 시스템 구현에 드는 초기 비용은 상당하며 이는 소규모 회사에 장벽이 될 수 있습니다.
• 개인 정보 보호 문제: AI는 데이터에 크게 의존하므로, 무단 액세스를 방지하기 위해 이 정보의 안전한 저장 및 보호를 보장하는 것이 중요합니다.
• 숙련된 노동력: 건설 장비에 AI를 통합하려면 전문 교육이 필요하며, 특히 까다로운 작업 일정 속에서 작업자에게 이러한 기술을 사용하는 방법을 가르치는 것은 상당한 도전 과제가 될 수 있습니다.

Link to this sectionAI 기반 건설 차량의 영향#

건설 산업은 빠르게 AI를 도입하고 있으며, 캐터필러(Caterpillar)와 다임러(Daimler)와 같은 기업이 자율 주행 트럭 개발을 선도하고 있습니다. 2019년, 다임러는 2027년까지 시장에 출시될 것으로 예상되는 자율 주행 트럭의 작동 프로토타입을 공개했습니다. 캐터필러의 자율 주행 하울 트럭인 797F는 이미 광산 운영을 더 효율적으로 만들고 있습니다. BHP 그룹, 리오 틴토(Rio Tinto), 배릭 골드(Barrick Gold)와 같은 대기업들이 797F를 24시간 운영하며 산업 재해 제로를 보고하고 있습니다. 마찬가지로 중국의 자율 주행 트럭 회사인 투심플(TuSimple)은 자사 트럭이 수동 운전 트럭보다 연료 효율이 11% 더 높다고 주장합니다. 2023년 6월, 투심플은 중국의 개방된 공공 도로에서 39마일의 무인 주행을 성공적으로 완료했습니다.

자율 주행 트럭이 건설 산업에 지속적으로 긍정적인 영향을 미침에 따라, 시장은 연평균 성장률(CAGR) 10%로 성장할 것으로 예상됩니다. AI 기반 건설 장비가 안전과 연료 효율성을 개선함에 따라, 기업들은 더욱 안전하고 지속 가능한 작업 환경으로 나아가고 있습니다.

Link to this section건설 차량 내 AI의 미래#

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

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