AI/로봇·드론/VR·AR

Nikkei Monozukuri_2024.1 (p39~41)

드론으로 물류시설 무인 점검
다이와(大和)하우스, 드론 1대로 업무시간 30% 단축

계속 증가하고 있는 물류 시설에서 경비원이나 현장 담당자 등을 대신해 드론이 시설 내부를 자동 순회 비행해서 촬영한 화상을 인공지능(AI)으로 해석. 이상을 감지하면 시설 관리자에게 해당 장소와 내용을 알린다.

다이와하우스공업은 이러한 물류 시설의 ‘무인 점검 관리 시스템’ 개발에서 2023년 8월부터 NTT커뮤니케이션즈와 협업을 시작했다. 다이와하우스와 NTT커뮤니케이션즈는 지금도 물류 DX(디지털 트랜스포메이션)에서 협력 관계에 있으며, 공동으로 물류 업계의 2024년 문제(시간외 노동의 상한 규제)에 대응하려 하고 있다.

양사는 다이와하우스의 멀티 테넌트형 물류 시설 ‘DPL(디프로젝트 로지스틱스)’에서 무인 점검 시스템의 실증실험을 개시. 2025년 4월부터 실용화할 계획을 세우고 있다. 다이와하우스 도쿄본사 건축사업본부 영업총괄부의 간노(菅野) 그룹장은 “첫 번째 실증실험에서는 점검 업무 시간을 약 30% 단축할 수 있다는 결과가 나왔다. 전국의 DPL에 순차적으로 도입해 가고 싶다”라고 말한다.

다이와하우스의 물류 시설은 규모가 다양하며, 그 수는 이미 300개를 넘어섰다. 또한 멀티 테넌트형의 DPL은 거대화되고 있는 추세로, 인력에 의한 점검은 상당한 중노동이 되고 있다. 한편, 드론 및 AI의 정밀도는 비약적으로 향상되고 있어, 다이와하우스는 NTT커뮤니케이션즈와의 협업을 통해 무인 점검을 단행할 방침을 밝혔다.

양사가 드론을 사용한 무인 점검을 실험한 장소는 사이타마(埼玉) 현 미야시로(宮代) 정(町)에 있는 2022년 11월 준공의 물류 시설 ‘DPL 쿠키미야요(久喜宮代)’이다. 지상 4층 규모로, 연면적은 약 16만㎡로 크다.

무인 점검 시스템의 도입으로 다이와하우스는 경비원과 현장 담당자 등의 인력난 문제 해결하고, 동시에 자동화로 휴먼 에러가 없는 정확한 점검과 이상 발생 시 신속한 대응을 목표로 하고 있다. 물류시설 완공 후 운용의 질을 높여 입주를 검토하는 기업에 어필할 계획이다.

시스템 개발에 있어서 다이와하우스는 NTT커뮤니케이션즈와 역할 분담을 하고 있다. 다이와하우스가 실용화하고 싶은 점검 업무 제안, 시스템 개발 및 실증 환경 제공 등의 오거나이저를 담당한다. NTT커뮤니케이션즈는 드론의 자동 비행과 클라우드를 사용한 화상 해석 시스템 ‘Smart Data Platform for City’ 등의 기술을 통해 협력하고 있다.

-- GPS를 사용하지 않고 순회 경로를 정확하게 비행 --
무인 점검 시스템의 가장 큰 포인트는 드론이 시설 내부를 자동 비행할 때 위치나 목적지의 측위에 GPS를 사용하지 않는다는 점이다. 미리 설정된 이동 경로를 따라 자동 비행한다. 드론은 미국의 Skydio 제품인 ‘Skydio 2+’. 실험에서는 Skydio가 개발한 원격 조종 및 자동 순회 시스템 ‘Skydio Dock and Remote Ops.’를 이용했다.

드론이 이동 경로를 기억할 수 있게 하려면 수동 조작으로 한 번 순회 경로를 비행시켜야 한다. 이때 정해진 이륙 장소를 원점으로 X축, Y축, Z축 방향으로 각각 얼마나 이동했는지에 대한 3차원 좌표 정보를 기록한다. 자동비행 시에는 이 좌표 정보를 바탕으로 이동한다.

이 시스템의 장점은 두 가지이다. 하나는, 넓은 물류 시설 내에서 GPS의 측위 데이터를 얻을 수 없다는 트러블을 피할 수 있다는 점. 또 하나는 GPS 측위 데이터의 오차에 관계 없이 드론이 설정된 실내 경로를 정확하게 비행할 수 있다는 점이다.

통상적으로 드론이 자동 비행할 때 사용하는 GPS 측위 데이터에는 오차가 발생한다. 다이와하우스 도쿄 본사 건축사업본부 영업총괄부 D프로젝트추진실의 이시카와(石川) 담당 부장은 “이번 화상 해석 기술에서는 촬영 일시가 다른 2개의 화상을 비교해 그 차이에서 이상을 감지한다.

따라서 같은 점검 장소를 같은 화각(畵角)으로 촬영해야 하기 때문에 드론은 정해진 이동 경로를 정확하게 비행할 필요가 있다"라고 말한다. 오차가 없는 측위 데이터가 필수인 것은 이 때문이다.

GPS 측위 데이터는 어떤 보정을 하지 않으면 미터 단위의 오차가 발생할 위험이 있다. 하지만 이번 무인 점검 시스템은 “오차가 거의 생기지 않는다”(간노 그룹장)라고 한다. 드론은 자동 비행 시, 이동경로 좌표 데이터를 클라우드에서 다운받아 그 경로에 따라 비행한다. 정해진 이륙 지점에서 날아오르면 센티미터 단위의 오차도 거의 없다.

하지만 오차가 100% 없다고는 단언할 수 없기 때문에, 오차가 있으면 자동 보정하는 ‘비주얼 포지셔닝 시스템’을 병용. 드론은 이동경로 주변의 화상을 바탕으로 차이가 없는지 확인하며 비행한다. ‘오차가 없다’라고 말할 수 있는 것은 이러한 기술적 보완까지 실시했기 때문이다.

실증실험에서는 AI의 화상 인식 정밀도와 촬영한 화상을 클라우드에 업로드할 때의 통신 효율 등의 과제도 검증하고 있다. 향후에는 2025년의 실용화를 위해 시스템을 개선해 나갈 방침이다.

촬영한 화상 해석에는 파나소닉커넥트(도쿄)가 개발한 화상 센싱 기술을 이용했다. 이 기술로 시설 내 점검 장소를 서로 다른 일시에 촬영해 비교한다. 예를 들면, 전날에 촬영한 시설 셔터의 화상과 다음날에 촬영한 같은 셔터의 화상을 비교한다.

점검이 필요한 셔터나 소화기, 가드 폴 등을 AI가 화상 속에서 자동 추출해 다른 일시의 화상과의 차이에서 이상을 감지한다. 점검 대상 설비가 쓰러져 있거나, 없어지면 AI의 화상 인식으로 발견할 수 있다. 예를 들면, AI가 화상 해석을 통해서 가드 폴의 상황을 판단해 가드 폴이 휘어져 있거나, 부러져 있는 등의 이상을 감지하면 시설 관리자나 경비원에게 경보를 발령한다.

-- 시설 BIM 데이터와 드론 연계 모색 --
다이와하우스와 NTT커뮤티케이션즈는 보다 높은 정밀도의 무인 점검을 실현하기 위해 물류 시설의 BIM(빌딩 인포메이션 모델링) 데이터와의 연계도 추진한다. 시설이나 설비의 BIM 데이터와 연계하면 화상 해석이나 자동 비행의 정밀도를 한층 높일 수 있다.

NTT커뮤티케이션즈 플랫폼서비스본부 5G&IoT 드론서비스부문의 이시카와(石川) 씨는 “드론이 기록하는 이동경로 좌표 정보 및 시설 내 각종 설비의 점군 데이터 등을 BIM 데이터와 연계하려면 새로운 기술 개발이 필요하다”라고 말한다.

이와 같이 다이와하우스는 자체 개발뿐만 아니라 파트너 기업 및 계열사와 연대해 새로운 기술개발과 노하우 축적을 추진하고 있다. 사업 영역이 급속히 확대되고 있어 자사의 자원만으로는 커버할 수 없고 속도도 높일 수 없기 때문에 적재적소에서 외부와 협력하는 것이 중요하다고 한다.

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