AI를 활용한 사진 기반 하자 점검 시스템, 사진 찍어서 올리면 하자 점검 끝!

AI 활용한 사진 기반 하자 점검 시스템 개발해 특허 출원, 벽지 하자부터 시작해 적용 범위 확대 예정, 자체적인 역량과 데이터를 활용해 AI 하자 점검 시스템을 구축

AI 하자 점검 관련 DL이앤씨 유튜브 영상 화면

DL이앤씨가 AI를 활용한 사진 기반 하자 점검 시스템을 개발해 특허를 출원했다. DL이앤씨 연구진이 데이터 분석을 통해 하자 점검 시스템을 자체적으로 개발했으며 점차 적용 범위를 확대하고 정밀도를 높인다는 계획이다.

이번에 개발한 하자 점검 시스템의 장점으로는 벽지를 촬영하면 AI가 벽지 찢김 여부와 위치를 스스로 판단해 알려준다는 점이다. 작업자나 현장 관리자가 직접 확인하기 어려운 벽지 하자 점검을 간단하게 사진 촬영으로 대체할 수 있어 편리하다. 하자 점검에 소요되는 인력 및 시간을 줄일 수 있고 입주자 점검 전에 하자 발생을 최소화할 수 있게 된다.

건설 현장에서 하자 문제로 골치를 앓고 있는 시점에서 DL이앤씨는 올해 초부터 회사 내 개발 인력과 하자 데이터를 기반으로 AI를 활용한 하자 점검 시스템 개발을 시작했다. 그동안 수집해 온 벽지 하자 6만 건의 데이터를 분석하고 학습시켰다. 이후 3개월 만에 자체적으로 하자 여부를 판단하고 발생 위치를 표현할 수 있는 시스템을 개발하게 되었다.

현재 DL이앤씨는 벽지 찢김 하자 외에도 누수나 결로 등으로 인한 벽지 오염의 유무와 정도를 파악할 수 있도록 시스템을 보다 정교하게 개발 중이다. 향후에는 육안으로 판별이 가능한 각종 마감 하자를 판단할 수 있도록 적용 범위를 확대해 나간다는 계획이다.

AI 하자 시스템에 사진을 업로드하면 벽지 하자와 위치를 파악할 수 있다. 

DL이앤씨 관계자는 “자체적인 역량과 데이터를 활용해 AI 하자 점검 시스템을 구축하였다는데 큰 의미가 있다”고 강조하며 “해당 시스템을 보다 정교하게 다듬고 적용 범위를 확대해 품질 개선과 함께 생산성도 향상시킬 수 있을 것으로 기대하고 있다”고 밝혔다. ANN

자료_ DL이앤씨