OnsiteIQ는 Ultralytics YOLO11을 도입하여 프로젝트 지연을 20% 줄입니다.

건설 업계에서 정보 공백은 큰 비용을 초래합니다. 프로젝트 일정이 지연될 때 원인을 파악하고 책임을 규명하며 소유자, 개발자, 하도급업체 간에 해결책에 합의하는 데 몇 주가 걸릴 수 있습니다. 그동안 지연은 누적되고 예산은 줄어들며 수익은 손실됩니다. 두 달 지연된 호텔의 경우, 해당 공백은 원래 예상된 투자 수익률(ROI) 중 상당 부분을 차지할 수 있습니다.

핵심 문제는 가시성입니다. 건설 프로젝트에는 크고 복잡한 현장 전반에서 동시에 작업하는 수십 개의 공정이 관련되어 있습니다. 완료된 작업 내용, 완료 시점, 작업 주체에 대한 신뢰할 수 있고 지속적인 기록이 없으면 분쟁을 신속하게 해결하기 어렵고 진척도를 정확하게 예측하기 어렵습니다.

OnsiteIQ는 이 공백을 해소하기 위해 만들어졌습니다. 이 회사는 활성화된 건설 현장에 촬영 전문가 네트워크를 배치하여 프로젝트에 따라 매주, 격주 또는 매일 360도 카메라를 사용하여 각 작업 현장의 100%를 촬영합니다.

이 영상은 위치 정보가 포함된 이미지로 변환된 후, Ultralytics YOLO11을 기반으로 건설 진척도를 감지하고 안전 위험을 표시하며 운영 인사이트를 도출하는 자체 AI 파이프라인을 거치게 됩니다.

모든 작업 현장에 건설 인텔리전스 도입#

OnsiteIQ는 부동산 소유자와 개발자에게 건설 인텔리전스를 제공합니다. 현재까지 OnsiteIQ는 미국과 캐나다의 200개 이상 도시에서 3,000개 이상의 프로젝트를 모니터링했으며, 총 340억 달러 이상의 신규 개발 규모를 다루고 있습니다. 이 플랫폼은 프로젝트 팀이 직접 현장에 방문하지 않고도 준실시간으로 작업 현장에서 일어나는 일을 파악할 수 있는 역량을 제공합니다. 100만 제곱피트 규모의 개발을 관리하는 프로젝트 팀은 층별, 공정별, 구역별 진행 상황에 대한 AI 생성 인사이트와 함께 단 1근무일 만에 전체 현장을 검토할 수 있습니다.

이 플랫폼은 투입된 자본이 예정된 시간과 예산 내에 의도한 결과를 달성하도록 보장한다는 명확한 가치 제안을 중심으로 설계되었습니다. 건설 지연은 직접적인 재정적 영향으로 이어집니다. 호텔이 두 달 늦게 완공되면 해당 기간 동안의 객실 매출 손실은 프로젝트의 투자 수익률을 직접적으로 갉아먹습니다. OnsiteIQ는 프로젝트 팀에게 공정 순서 문제를 조기에 포착할 수 있는 가시성을 제공합니다. 예를 들어, 석고보드 마감이 일정보다 앞당겨지고 있음을 파악하여 전기 및 배관 공정이 보조를 맞추도록 경고함으로써 이러한 문제가 더 광범위한 지연으로 이어지기 전에 방지할 수 있습니다.

진행 상황 추적 외에도 이 플랫폼은 안전 및 위험 모니터링을 지원합니다. 소화기, 화재 경보기, 누수 및 기타 현장 상태를 감지하여 프로젝트 팀에게 전담 대면 점검 라운드가 필요한 수준의 추가적인 감독 계층을 제공합니다.

진화하는 작업 현장에서 진행 상황을 추적하는 과제#

건설 현장은 역동적인 환경입니다. 굴착 및 상부 구조물 공사부터 골조 설비, 석고보드, 마감된 인테리어에 이르기까지 프로젝트의 모든 단계에서 동일한 공간이 완전히 다르게 보입니다. 완료된 항목과 완료되지 않은 항목을 추적하려면 이러한 모든 단계에서 현장의 시각적 상태를 동시에 이해할 수 있는 시스템이 필요합니다.

현장 투어, 진행 보고서, 사진 제출과 같은 이 문제에 대한 수동적 접근 방식은 대개 노동 집약적이고 일관성이 없으며 대규모 또는 복잡한 프로젝트 전반으로 확장하기 어렵습니다.

OnsiteIQ에게 과제는 현장, 조명, 단계에 따라 크게 달라지는 조건 속에서 프로젝트당 수십만 장의 이미지 전반에서 건설 관련 클래스를 정확하게 식별할 수 있는 감지 시스템을 구축하는 것이었습니다. 이 시스템은 백그라운드에서 대량의 이미지를 처리할 수 있을 만큼 빠르고, 재무 및 운영 의사결정을 지원할 수 있을 만큼 정확하며, 회사의 감지 가능한 클래스 온톨로지가 계속 성장함에 따라 확장할 수 있을 만큼 유연해야 했습니다.

OnsiteIQ가 Ultralytics YOLO11을 사용하는 방법#

OnsiteIQ의 AI 파이프라인은 작업 현장에서 캡처된 모든 이미지에서 실행되는 Ultralytics YOLO11 세그멘테이션을 중심으로 구축되었습니다. 이 시스템은 모델 학습 및 감지의 기반으로 OnsiteIQ가 구축하고 유지 관리하는 건설 클래스의 구조화된 지식 시스템인 자체 온톨로지를 사용합니다. 주요 제품 관리자인 Rammohan Adabala가 설명하듯이, 온톨로지는 감지를 의사결정 수준으로 만드는 요소입니다. 클래스는 객체뿐만 아니라 상태에 의해서도 정의되므로 시스템은 테이프 작업이나 도장이 완료된 석고보드와 그렇지 않은 석고보드를 구분합니다. 이러한 구분을 통해 이미지 수준의 감지가 소유자가 조치를 취할 수 있는 진척도로 집계될 수 있습니다.

이 파이프라인은 두 단계로 작동합니다:

• 이미지 수준에서의 감지. 작업 현장에서 캡처된 모든 360도 이미지는 YOLO11 세그멘테이션 모델을 통과하여 이미지에 존재하는 건설 요소를 감지하고 분류합니다. 온톨로지는 베어 콘크리트 상부 구조물 및 MEP 골조 설비부터 도장되지 않은 석고보드, 마감된 표면, 설치된 가전에 이르기 예를 들어 냉장고나 오븐을 감지하면 주거용 또는 환대용 유닛이 마감 단계에도달했음을 시스템에 알립니다.

• 인사이트로의 집계. 개별 이미지 감지는 프로젝트의 전체 데이터셋 전반에서 집계되어 층별 및 공정별 진행 상황 지표를 생성합니다. 이러한 지표는 플랫폼의 진행 상황 추적, 일정 분석, 위험 분석 및 안전 대시보드에 공급되며, 소유자, 개발자, 프로젝트 관리자에게 직접 제공됩니다.

세그멘테이션을 사용하면 OnsiteIQ는 바운딩 박스 감지 단독보다 더 풍부한 공간 정보를 얻을 수 있습니다. 회사의 온톨로지가 확장됨에 따라 OnsiteIQ는 세그멘테이션 모델과 분류기를 결합한 앙상블 아키텍처도 개발하고 있으며, 이를 통해 단일 모델이 허용하는 것보다 더 효율적으로 증가하는 클래스 세트 전반에서 정확도를 향상시킬 수 있습니다.

그림 1. Ultralytics YOLO11을 활용하는 작동 중인 OnsiteIQ 플랫폼.

Ultralytics YOLO11을 선택한 이유는 무엇인가요?#

OnsiteIQ는 감지 정확도, 학습 유연성, 팀이 자체 자체 데이터셋을 구축하고 반복 작업을 수행할 수 있는 용이성의 조합 때문에 Ultralytics YOLO11을 선택했습니다. 수석 엔지니어 Evgeny Nuger에 따르면, 데이터셋 구축, 트레이너 실행, 결과 반복 작업을 통해 빠르게 시작할 수 있는 기능은 처음부터 맞춤형 인프라를 구축하는 것보다 의미 있게 빨랐으며 팀이 Ultralytics로 전환한 주요 이유 중 하나였습니다.

OnsiteIQ의 학습 데이터는 활성 작업 현장에서 직접 캡처되어 회사의 자체 온톨로지에 따라 라벨이 지정된 자체 데이터이므로, 팀은 Ultralytics Python 패키지를 사용하여 학습을 실행하고 모델을 최신 상태로 유지하면서 AWS에서 자체 인프라를 관리합니다. 이 접근 방식은 YOLO 모델 제품군의 성능과 신뢰성의 이점을 누리면서 OnsiteIQ가 데이터에 대한 완전한 제어권을 유지할 수 있도록 합니다.

YOLO 아키텍처의 유연성은 OnsiteIQ의 사용 사례가 진화함에 따라 중요했습니다. 단일 세그멘테이션 모델로 시작하여 팀은 이제 온톨로지가 성장함에 따라 앙상블 접근 방식으로 구축하고 있으며, 이는 기본 파이프라인에 대한 근본적인 변경을 요구하지 않고 YOLO 프레임워크가 지원하는 자연스러운 진화입니다.

대규모 건설 인텔리전스의 영향#

OnsiteIQ는 플랫폼 배포에 따르는 운영 개선 사항을 수치화하기 위해 고객과 함께 영향 연구를 수행했습니다. 이러한 연구 전반에서 몇 가지 일관된 지표가 나타났습니다.

• 3배 더 빠른 분쟁 해결. 사용자의 81%가 더 빠른 분쟁 해결을 보고했으며, 해결 시간 평균 3배 감소 및 프로젝트 단계와 복잡성에 따라 최대 7배 더 빠른 사례를 기록했습니다. 현장의 모든 구역에 대한 지속적이고 위치 정보가 포함된 시각적 기록을 통해 이해관계자는 문제 발생 시기와 장소를 신속하게 파악하여 공정 간의 왕복 시간 소모를 줄일 수 있습니다.

• 25,000달러에서 400,000달러의 비용 초과 절감. 고객들은 공정 순서 문제와 위험이 확대되기 전에 포착하여 프로젝트당 25,000달러에서 400,000달러 사이의 비용 초과를 방지했다고 보고했습니다.

• 프로젝트 지연 20% 감소. 대부분의 건설 프로젝트가 일정보다 늦게 완료된다는 점을 감안할 때, 지연이 20% 감소한 것은 납품 예측 가능성과 수익 실현 측면에서 의미 있는 개선을 나타냅니다.

• 납품 예측 가능성 24% 증가. 사용자의 78%가 향상된 프로젝트 납품 예측 가능성을 보고했으며 평균 24% 증가하여 소유자와 개발자에게 재무 계획 및 이해관계자 보고를 위한 더 신뢰할 수 있는 기반을 제공합니다.

전반적으로 이 플랫폼은 장기 자산 기록 역할도 합니다. 건설이 완료된 후 시설 관리자는 OnsiteIQ의 이미지를 사용하여 짐작이나 파괴적인 탐색 작업 없이 벽 뒤에 있는 것을 파악하고, 배관을 찾거나, 건물 문제를 조사할 수 있습니다.

전체 프로젝트 수명 주기에 걸친 지속적인 가시성#

OnsiteIQ는 건설 분야의 근본적인 정보 문제를 해결하고 있습니다. 대규모 프로젝트에는 상당한 자본, 여러 공정 간의 복잡한 조율, 지연에 대한 높은 재정적 노출이 수반됩니다. 360도 캡처와 Ultralytics YOLO11을 기반으로 구축된 AI 파이프라인을 결합하여 OnsiteIQ는 프로젝트 팀에게 첫 굴착일부터 인수인계 및 그 이후까지 프로젝트를 원활하게 진행하는 데 필요한 가시성을 제공합니다.

결과는 측정 가능합니다. 분쟁 해결 속도가 3배 빨라졌고, 지연이 5분의 1로 줄었으며, 프로젝트당 수십만 달러의 비용 초과가 방지되었습니다. OnsiteIQ의 온톨로지가 계속 확장되고 앙상블 모델 아키텍처가 개발됨에 따라, Ultralytics YOLO는 모든 작업 현장에 신뢰할 수 있는 지속적인 인텔리전스를 제공하기 위해 구축된 플랫폼의 핵심으로 남아 있습니다.

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