건축/환경에너지

Nikkei Construction_2017.7.10. News 기술 (p24)

콘크리트의 타음 검사에서 AI가 판정
조사하면서 학습하는 구조를 도입

산업기술총합연구소는 수도고속도로기술, 동일본고속도로회사, Techny(도쿄)와 공동으로, 인공지능을 사용하여 콘크리트의 타음(他音) 검사에서 이상이 있는 곳과 이상한 정도를 감지하여, 이상도(異常度) 맵을 자동 생성하는「AI 타검 시스템」을 개발하였다.

명확하게 정상이라고 생각되는 곳을 가장 먼저 10초 정도 타음하는 것 만으로, 검사대상이 되는 콘크리트 구조물의 정상 타음 모델을 구축할 수 있다. 구조물의 재질이나 모양, 점검 해머 등의 종류에 따라 AI가 정상인지 이상인지를 판단하기 위한 데이터가 충분히 수집되지 못한 단계에서도 검사를 시작할 수 있다는 것이 특징이다.

시스템은, 접촉식 음향센서와 해머의 타격 위치를 취득하는 측역 센서를 조합한 계측 유닛, AI를 탑재하는 태블릿 단말, 이상 음의 감지를 점검원에게 알리는 휴대 디바이스로 구성된다. 각각은 무선통신으로 연결된다.
우선 계측 유닛을, 음향센서가 콘크리트면에 접촉하도록 검사 대상의 구조물에 기대어 세워 놓는다. 다음으로, 정상적인 곳을 사람이 해머로 타격함으로써 AI가 정상적인 타음 모델을 구축한다. 그 후에 일반적인 타음 검사와 마찬가지로 콘크리트면을 해머로 타격해 간다

AI는 타음의 주파수 분포나 시간변화를 바탕으로, 정상적인 타음 모델에서 이탈한 음을 이상 음으로 감지한다. 한편, 일탈하지 않았던 타음은 정상이라고 가정하고 정상적인 타음 모델을 순차적으로 경신한다. 조사를 진행하면서, AI가 그 자리에서 학습하는「온라인 학습」이라고 부르는 구조다.

점검 해머의 종류나 구조물이 놓인 환경에 따라서 타음의 주파수 등의 특성은 크게 다르다. AI 타검 시스템은, 일반적인 점검 해머라면 종류에 상관하지 않는다. 사람이 이상한 음을 사전에 정의할 필요도 없다. AI가 정상과 이상을 구분하는 임계값을 거의 자동으로 설정하여 판정한다.

AI가 이상 음을 감지하면, 점검원이 갖고 있는 휴대 디바이스에 점등과 부저음으로 알린다. 산총연에 따르면 콘크리트의 표면에서 깊이 4~6cm 정도에 있는 구멍도 판별할 수 있다. 사람에 의한 검출 성능을 웃도는 수준이라고 한다.

측역 센서에서 조사(照射)한 레이저 광선이, 점검 해머의 위치를 찾아내어 타격한 위치를 즉시에 감지한다. 음향센서를 통한 타음 데이터와 조합하면「이상도 맵」도 작성 가능하다. 학습한 정상 타음에서 어느 정도 다른 음인가를 정량적으로 해석하여 색으로 표시한다.

점검원은 타격을 하지 않는 곳이 없는지를 확인하거나, 추가 조사를 한다. 경험이 별로 없는 점검원이라도 누락 없이 검사할 수 있다.

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