[비즈월드] 스타크래프트 같은 게임에서나 보던 ‘건설로봇’이 실제 공사 현장에서 활약하고 있다. 건설로봇은 정교한 작업을 일관적으로 수행하는 능력을 갖춘 동시에, 위험한 작업을 대신하며 근로자들의 안전까지 책임지고 있다. 건설업계는 다양한 장점을 두루 갖춘 건설로봇 도입을 위해 기술개발과 특허 등록에 힘쓰고 있다. 비즈월드가 건설업계의 건설로봇 특허를 소개한다. [편집자 주]

포스코이앤씨(대표 한성희)는 딥러닝과 드론을 결합해 구조물의 열화 상태와 수명을 신속·정확하게 확인할 수 있는 특허를 보유하고 있다.

7일 비즈월드가 특허정보검색서비스 키프리스로 확인한 결과, 포스코이앤씨의 ‘딥 러닝 기반 구조물 표면 열화 진단 방법 및 장치’는 지난 2017년 8월 출원(출원번호 제1020170107060호)돼 2019년 6월 특허(등록번호 제101993881호)로 등록됐다.

기존에는 교량 등 구조물의 열화 상태를 진단하려면 작업자가 직접 사다리·지지대 등을 들고 통로를 따라 이동하면서 검사해야 했다. 광범위한 면적을 육안 또는 카메라로 관찰해야 해 시간도 많이 소요되고 정확한 진단도 어려웠다.

포스코이앤씨는 이런 문제 해결을 위해 딥러닝에 드론을 더한 구조물 표면 진단 방법을 개발했다. 드론이 광범위한 면적의 이미지를 빠르게 확보하고 이 이미지를 딥러닝으로 학습한 사항과 대비해 열화 상태를 진단한다.

작동 방법은 다음과 같다. 드론으로 조사 대상 구조물의 표면 이미지를 획득한다. 획득한 이미지를 열화 패턴 유형에 따라 분류한다. 분류한 열화 패턴과 딥러닝 학습 이미지를 비교해 진단 결과를 도출한다.

구조물 표면 열화 진단 장치는 ▲획득부 ▲분류부 ▲진단부 등으로 구성된다.

획득부는 열화 이미지를 수집하는 무인 드론이다. 교량·건물 등 조사 대상 구조물에서 카메라·레이저 스캐닝 등으로 표면 이미지를 수집한다. 레이저 스캐닝은 레이저를 구조물에 쏘고 돌아온 반사 강도를 분석해 이미지를 획득한다. 반사 강도가 기준 대비 허용치를 벗어나는 것으로 판단되는 경우 획득 이미지 내에 열화 영역이 존재하는 것으로 판단하고 드론이 상세 이미지를 획득하도록 제어한다.

분류부는 드론이 촬영한 이미지를 받아 열화 패턴을 분류한다. 딥러닝을 기반으로 열화 패턴 유형별 이미지를 미리 학습해 실제 촬영된 패턴과 비교·분류하는 식이다. 딥러닝뿐 아니라 이미지 인식 프로세싱(알고리즘)을 통해서도 학습·비교·분류할 수 있다.

진단부는 분류부에서 분류한 열화 패턴 유형에 속하는 학습 이미지를 찾아 이에 대응하는 진단 결과를 도출한다. 이 진단 결과에 따라 구조물의 잔존 수명과 유지보수 관련 사항을 확인할 수 있다. 예를 들어 잔존 수명은 ‘10년 이내’, ‘10~20년 사이’, ‘20~30년’ 등으로 유지보수는 ‘필요함’, ‘불필요함’, ‘관찰대상’ 등으로 진단할 수 있다.

열화 분포면적은 조사 대상 구조물의 표면에 대한 레이저 스캐닝 결과 또는 조사 대상 구조물의 표면에 대한 거리측정 레이저 조사 결과에 기반해 산출한다.

열화 영역으로 의심되는 영역이 존재하는 것으로 판단되는 경우 해당 영역에 접근·줌인하며 집중 촬영하도록 제어할 수 있다.

또 태양광이나 그림자 등 촬영을 방해하는 요소가 배제되도록 획득 이미지를 정규화하는 전처리를 수행하며 이미지 레벨을 일정하게 조절한다.

포스코이앤씨 관계자는 “이 기술은 열화 관련 센싱값과 드론을 통해 획득한 이미지를 빅데이터화하며 센싱값과 열화 상태 간의 상관관계를 도출할 수 있다”며 “이를 통해 구조물의 수명과 상태를 예측할 수 있어 구조물 유지관리가 편해진다”고 설명했다.

[비즈월드=나영찬 기자 / na@bizwnews.com]