(용인=뉴스1) 김평석 기자 = 단국대학교는 건축공학과 김현수 교수 연구팀 석사과정생 오주석·윤상윤 씨가 건설 자동화 분야 세계 최고 권위 학술지인 ‘Automation in Construction’(JCR 상위 0.3%, 건설 및 건축 분야 1위) 6·7월호에 각각 제1저자로 논문을 게재한다고 30일 밝혔다.

오주석 씨는 논문 ‘Integrating text parsing and object detection for automated monitoring of finishing works in construction projects(건설 마감 공정 자동 모니터링을 위한 텍스트 파싱 및 객체 탐지 기술 통합)’을 등재한다.

오 씨는 건설 도면 속 텍스트 정보를 추출해 해석하는 ‘텍스트 파싱 기술’과 사진이나 영상 속에서 사람, 물체, 사물 등의 위치와 종류를 인공지능이 자동으로 식별하는 ‘객체 탐지 기술’을 결합해 자동화 공정 모니터링 시스템을 개발한 것을 논문으로 실었다.

기존 건설 현장에서는 무인 이동로봇(UGV), 건물 도면, 작업 일보 등 개별적인 기술은 각각 활용해 왔으나 이를 통합한 시스템은 없었다.

오 씨는 벽돌쌓기, 타일 작업 등 마감 공정의 진행 상황을 자동으로 식별할 수 있는 시스템을 구현했다. 무인 이동로봇(UGV)을 통해 촬영한 현장 이미지와 도면 정보를 연동해 ‘도면-작업지시서-현장 상황’을 하나의 플랫폼에서 통합 관리할 수 있도록 설계했다.

윤상윤 씨는 논문 ‘Analysis of masonry work activity recognition accuracy using a spatiotemporal graph convolutional network across different camera angles’를 통해 건설 현장 작업자의 동작 인식 정확도에 영향을 미치는 카메라 시점 변화에 대해 정량적으로 분석했다.

윤 씨는 시간과 공간의 관계를 동시에 학습하는 딥러닝 모델인 ST-GCN(Spatiotemporal Graph Convolutional Network)을 활용해 작업자의 관절 움직임을 분석했다. 0°부터 180°까지 다양한 각도에서 촬영한 작업 영상을 기반으로 작업자의 동작 인식 정확도를 분석했다. 이를 통해 측면 영상에서는 80% 이상의 정확도를 유지했으나, 후방 영상에서는 정확도가 떨어지는 경향을 확인했다.

연구는 건설 현장에 설치되는 CCTV의 위치가 인공지능 기반 작업 모니터링 성능에 중요한 영향을 미친다는 점을 실험으로 입증했다. 향후 스마트 건설 기술 적용 시 카메라 배치 전략 수립에 유용한 기초자료로 활용될 수 있다는 평가를 받고 있다.

김현수 지도교수는 “디지털 기술을 통한 건설 현장의 효율성과 안전성 향상 연구가 활발히 진행되고 있는 가운데, 석사과정 학생들이 주도적으로 연구를 수행하고 세계적인 저널에 성과를 발표하게 돼 자랑스럽다”고 말했다.

이번 연구는 국토교통부가 지원하는 국가연구개발사업 ‘디지털기반 건축 감리 및 시공 자동화로봇기술 개발’의 지원을 받아 진행됐다.

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