일본산업뉴스요약

도로 점검용 AI 시스템
균열 가능성을 색으로 표시, 작업시간 1/5로 감소

이것은 고속도로에 생긴 균열인가? 아니면 빌딩 그림자가 비친 것인가? 사진에 있는 미세한 어두운 부분을, 한신고속도로의 AI 시스템이 판별해 준다. 점검 시간을 5분의 1로 감소한다고 한다. 그러나 AI는 균열인지 아닌지를 확실하게 판별해 주는 것은 아니다.

-- 한신고속기술과 히타치조선 --
한신고속그룹의 건설 컨설턴트인 한신고속기술(오사카시, 니시오카(西岡) 사장)과 히타치조선, 그리고 히타치조선의 자회사이며 설비엔지니어링회사인 니치조테크(오사카시, 신카와(新川) 사장)는 균열을 검출하는 시스템을 개발하였다. 연내에 도입한다는 방침이다.

인프라 점검에 AI를 사용한다는 화제가 증가하는 이유 중 하나는, 최근의 AI는 화상처리에 특화되었기 때문이다. 또 다른 이유는 고도성장 전후에 만들어진 도로나 다리의 대부분이 만들어진 지 50년이 지났고, 보수가 필요하기 때문이다.

한신고속도로의 경우, 총 길이 260km 중 건설한 지 40년이 넘는 경우는 38%다. 도로 전체의 70%가 교량이다. 한신고속기술의 기술개발 과장은 균열 검출 방법에 대해, 통상의 점검대로 검사 차량을 주행시키는 것부터 시작한다고 설명하였다.

-- 균열의 특징 학습 --
검사 차량은 달리면서 스캔카메라로 도로 표면을 촬영한다. 현재는 이 화상을 컴퓨터에 입력시켜, 전문가가 한 장씩 확인한다. 1년 중 집중하여 점검하는 시기가 있으며, 3~5인이 분담하면서 하루 종일 화상을 살펴본다고 한다.

AI는 이 작업의 대부분을 자동화한다. 이 작업을 위해 전문 직원이 균열을 판단한 많은 화상 자료를 입력하였다. 데이터를 대량으로 학습하여, 새로운 균열 화상을 봤을 때 스스로 균열의 특징을 파악할 수 있는 기계학습 알고리즘을 만들었다.

시스템 화면을 보고 있으면, 20m의 도로가 한 장의 사진으로 비쳐진다. 기자가 들여다 봤을 때, 화상의 구석이 회색으로 되어 있는 것을 발견하였다. 균열처럼도 보였고, 무언가의 그림자처럼도 보였다. 무엇일까? 이것은 AI에게도 어려운 판단이 아닐까?

실제는 빌딩 그림자였다. AI는 균열로 잘못 판단하지 않았다. 일부 진한 그림자를 균열 가능성이 있다고 판단하기는 했지만, 대부분의 판단을 정확하였다. 전문가의 지식을 학습한 덕분이다.

-- 선별기준을 50% --
이 AI에는 재미있는 특징이 있다. 니치조테크의 기술개발실 개발팀의 가타다((堅多) 과장은 균열인지 아닌지의 결론을 AI가 내리지 못하게 한 것이 특징이라고 설명하였다.

일단, AI는 균열일 가능성을 퍼센트로 표시하지 않는다. AI는 그것을 화면상에서 알기 쉽게 색채로 표현한다. 균열일 가능성이 50%라고 판단했다면 노란색, 100%에 가까워질수록 빨간색으로 표시한다. 화면에서는 도로 위에 빨간색과 노란색의 점이 나타나며, 어디를 집중하여 조사하면 좋을지 알 수 있다.

AI에게 균열인지 아닌지의 결정권을 부여하지 않은 이유는, AI가 실수할지도 모를 위험이 있기 때문이다. 반드시 상세하게 체크하는 인간의 작업이 필요하다고 생각하였다.

한신고속기술은 점검비용 중 90%가 균열 검출과 관련 있다고 말한다. 모든 판단을 AI에게 맡기는 방법도 있지만, 한신고속은 색깔 톤으로 표시하는「애매한 전략」을 취하였다. AI와 인간과의 하이브리드 작업이 최선의 방법이라고 생각하기 때문이다.

●공장 라인의 이상 감지에도 활용
한신고속도로가 AI에 의한 균열 검출 시스템을 개발하게 된 계기는, 2014년부터 시작된 공모 형식의 공동연구개발 프로젝트에 있었다.

연 2회의 응모 중에서, 히타치조선이 자회사인 니치조테크의 화상인식기술을 활용하기 위해 참가하였다. 처음에는 도로의 가드레일과 같은 포장 그 자체가 아니라, 이른바 주변 설비에서 사용할 수 있지 않을까 하는 제안이었다. 한신고속은 그렇다면 균열 검출에 사용해 보고 싶다고 역제안하였다.

니치조테크는 자사에서 운영하는 주차장의 관리 시스템이나, 히타치조선이 운영하는 쓰레기소각발전플랜트에서 화상처리 기술을 사용하고 있었다. 주차장에서는 카메라 화상을 분석하여 공차 상황을 파악하고 있었다. 쓰레기소각발전플랜트에서는 플랜트 내의 영상을 바탕으로 연소 이상이 있는지 없는지 판별하고 있다.

그러나 모두 히타치조선그룹 내에서의 활용이다. 그러나 이번에는 사업화의 시작이 될 시도다. 가타다 과장은「공장 라인에서 발생하는 이상 감지 등에도 사용할 수 있을지 검토 중이다」라고 말한다.

  -- 끝 --