이미지 생성형 AI로 바뀌는 경관 검토

일러스트를 즉시 애니메이션화나 실물화

토목 분야에서도 마침내 이미지 생성형 AI(인공지능)의 활용 사례가 나오기 시작했다. 일러스트를 애니메이션화나 실제 풍경에 가까운 이미지로 변환해 발주자나 주민에게 이미지를 공유하기 쉬워진다. 외부에 위탁하지 않아도 되기 때문에 시간이나 비용을 크게 줄일 수 있다.

토목 작업에서 이미지 생성형 AI의 활용이 모색되고 있다. 경관 검토 등으로 발주자나 주민에게 완성 후의 이미지를 공유하고 싶은 경우, 외주를 주지 않고 간단하게 이미지를 생성할 수 있으면, 상당한 시간을 단축할 수 있기 때문이다.

예를 들면, 무전주화 사업에서 대상 지역의 실제 사진에 ‘전봇대를 없애 달라’는 프롬프트(지시문)을 입력하면, 수십 초 만에 전봇대가 사라진 이미지를 자동 생성한다. 또한 나무심기 등의 이미지를 추가하는 것도 손쉽게 가능하다.

이 기술은 생성형 AI 서비스를 전개하는 mign(마인, 도쿄)의 이미지 생성형 AI ‘mign LLM image’다. 건물 외관이나 거리 경관을 AI에 학습시키는 등, 건설업 전용의 이미지 생성형 AI로 커스터마이즈했다. 철도회사의 역 정비 사업의 조감도(퍼스) 제작에도 사용된 사례가 있다.
 

현장의 3D 모델로 원격 시공 관리

건설 현장의 3D 모델을 고빈도로 작성해 공사의 진척 관리를 원격화하고, 관리의 정확도를 높이는 등 건설사의 노력이 잇따르고 있다.

가시마는 히타치제작소의 자회사인 히타치산업제어솔루션즈(도쿄)와 공동으로, 현장의 3D 모델을 수시로 갱신/확인할 수 있는 시스템 ‘리얼타임 3D 스캔’을 개발했다. 국토교통성 간토지방정비국이 발주한 도쿄도 하치오지시의 ‘R2 국도20호 하치오지남BP관 제2터널 공사’에 도입. 현장에서 떨어진 사무실에서도 공사의 진척 상황을 파악해 시공 관리 업무의 효율화를 달성할 수 있음을 확인했다.

이 시스템에서는 현장을 조망할 수 있는 여러 지점에 카메라와 고성능 센서 LiDAR(라이더)를 세트로 설치해 동시 촬영을 하고, 이미지와 점군 데이터를 취득한다. 분석용 클라우드에 데이터를 전송하고, 클라우드에서 이미지와 점군 데이터를 매칭해 색상을 입힌 3D 모델을 생성한다. 현장에서 열람하는 데 전용 단말기는 필요 없다. 3D 모델을 사용해 치수나 중장비 작업 범위 등을 확인할 수 있다.
 

중국과 한국의 반도체 조달도 검토

스즈키가 시리즈 방식의 하이브리드차(HEV)를 2029년까지 양산할 방침이다. 지금까지는 주로 경차용의 저출력 마일드HEV(MHEV) 개발을 추진해 왔다. 앞으로는 고출력 시리즈 HEV를 투입해 중∙소형차의 연비 성능을 높인다는 전략이다. 2030년 이후에는 플러그인하이브리드차(PHEV)의 양산도 계획하고 있는 등, 일본과 유럽, 인도 등에서 엄격해지고 있는 환경 규제에 대비해 전동화 기술의 종류를 늘려 나갈 방침이다.

2025년 9월, 도쿄 도내에서 개최된 ‘기술 전략 설명회’에서 스즈키의 가토(加藤) 기술 총괄 부사장은 “수 년 전부터 복수의 전동화 기술에 대한 검토를 진행해 왔다”라고 밝히며, 지역마다 다른 환경 규제에 대응하는 시리즈 방식의 HEV나 PHEV가 필요하게 될 것이라고 강조했다. 소프트웨어정의차량(SDV)에 대한 반도체 전략 및 경량화 기술의 진척 등에 대해서도 설명했다.

산하 홈델리카 공장에서 난이도 높은 식품 적용에 도전

간토 지역에서 슈퍼마켓을 전개하는 베르크(Belc)는, 자사 그룹의 도시락∙반찬 공장에서 촉각 센서를 부착한 로봇을 이용해, 도시락에 내용물을 담는 작업을 자동화하고 있다. 담기 작업 자동화가 매우 어려운 식품으로 알려진 ‘후토마키(김밥)’에 적용하는 작업에 도전 중이다. 베르크에서는 슈퍼 내에서 판매하는 도시락∙반찬 제조를 산하의 홈델리카가 담당하고 있으며, 사이타마현 요리이마치에 있는 홈델리카의 주력 공장인 ‘제1공장’에서 자동화 대응을 추진하고 있다.

점심 도시락∙반찬 제조에서는 불규칙한 모양의 식품이나 부드러운 식품을 다루는 일이 많아, 예전부터 로봇을 이용한 자동화가 어렵다고 여겨져 온 분야다. 많은 기업에서 지금도 수작업 중심으로 작업을 하고 있지만, 인력 부족 문제가 심화되면서 자동화가 시급한 과제로 떠오르고 있다. 홈델리카에서도 인력 부족은 큰 문제였기 때문에, 몇 년 전부터 자동화를 위한 노력을 조금씩 진행해 왔다. 이번 촉각 센서의 도입 검토는 그러한 흐름의 일환이다.

이번 자동화 대응에서는 경제산업성의 ‘혁신적 로봇 연구개발 등 기반 구축사업(식품 분야)’의 보조금을 바탕으로 로봇을 도입했다. 도시락∙반찬 분야의 자동화를 추진하기 위해, 일반사단법인 ‘일본반찬협회’가 주도하여 2021년도부터 이 보조금 사업이 시작되었고, 베르크도 2022년에 이 협회에 가입하여 프로젝트에 참여했다.

웨이블릿 함수로 위치를 표현

대규모언어모델(LLM)이나 로봇용 VLA(vision-language-action) 모델 등, 다양한 DNN에서 폭넓게 활용되는 아키텍처가 Transformer이다. 그러나 그 약점 중 하나는 한 번에 다룰 수 있는 토큰열의 최대 길이(문맥 윈도우, 컨텍스트 길이)를 확장하기 어렵다는 점이다. 이 문제의 돌파구가 될 수 있는 기술을 NTT 인간정보연구소가 개발했다. ‘웨이블릿 위치부호화’라 부르는 방식으로, 2025년 4월 개최되는 심층학습 분야 컨퍼런스 중 하나인 ‘ICLR 2025’에 논문이 채택되었다.

개발한 기술의 대상은 입력되는 토큰의 위치 관계를 표현하는 방식이다. Transformer는 각각의 토큰을 시퀀스 내 위치를 고려하지 않고 처리하는 반면, 실제 처리 대상 데이터(문장 등)에서는 토큰의 순서나 배열 방식이 큰 의미를 갖는다. 따라서 이러한 정보를 처리에 활용하려면 각 토큰에 위치를 나타내는 부호를 추가할 필요가 있다. 원조 Transformer 이후, 지금까지 다양한 위치부호화 방식이 제안되어 왔다.

국내 대학들이 육성하고 있는 바이오 제조의 아이디어

최근, 대학 등 공공 연구기관들이 바이오 제조에 관련된 다양한 아이디어를 시험하고 있다. 지난 8월 21~22일에 개최된 ‘대학 견본시(見本市) 2025~이노베이션 재팬’의 기술 시즈(Seeds) 전시에서도 바이오 제조 관련 연구들을 볼 수 있었다. 그 개요를 소개한다.

-- 시아노박테리아에 에틸렌 합성효소 주입 [메이조대학] --
효소발생형 광합성 세균인 시아노박테리아(남세균)에 식물 유래의 에틸렌 합성효소를 유전자변형기술로 주입하여 이산화탄소를 통해 에틸렌을 생산한다. 이 연구는 메이조(名城)대학 이공학부의 신도(神藤) 조교수와 메이조대학 농학부의 다무라(田村) 교수가 추진하고 있다.

두 사람이 개발한 시아노박테리아 SOC2 군집은 광합성으로 에틸렌의 근원이 되는 물질(SAM: S-아데노실메티오닌)을 생성, 이 SAM이 2개의 효소(ACS와 ACO)에 의해 에틸렌이 된다. 다만 그 수량은 실험실 수준으로도 매우 작아 이를 늘리기 위한 시도를 계속하고 있다.

엑스포에서의 데모 비행으로 실용화에 대한 확신 얻어

“이륙하고 5초 만에 비행 소리가 들리지 않았다. 엑스포 이벤트장 근처에서 고도 150m를 비행했지만, 관람객들이 알아차리지 못해서 방송을 통해 관람을 부탁했을 정도였다.” ANA홀딩스(ANAHD) 미래창조실모빌리티사업창조부의 호리에(保理江) 매니저는 10월 16일, '닛케이크로스테크 NEXT 도쿄 2025’(주최:닛케이 BP, 도쿄국제포럼)의 기조 강연에서 ANA가 오사카·간사이엑스포에서 선보인 전동수직이착륙기(eVTOL), 이른바 하늘을 나는 자동차의 비행 데모 성과에 대해 이렇게 말했다.

ANAHD는 eVTOL을 개발하는 미국의 Joby Aviation과 일본에서 에어택시서비스를 제공하는 합작 기업 설립을 목표로 협업하고 있다. eVTOL는 배터리와 모터로 프로펠러를 구동한다. 비행기와 같은 수평 비행과 헬리콥터와 같은 수직 이착륙을 겸비하고 있어, 일본을 포함해 전세계적으로 도입이 검토되고 있다. 긴 활주로가 필요 없고 헬리콥터에 비해 조용하다는 것이 장점이다.

이번 오사카·간사이엑스포에서는 Joby Aviation이 개발하는 5인승 eVTOL ‘Joby S4’에 ANAHD 사양의 도장(塗裝)을 실시해 시속 200km 이상의 비행과 이착륙 모습을 관람객에게 선보였다. 데모는 24회 실시되었으며, 이시바(石破) 총리와 요시무라(吉村) 오사카부 지사 등도 방문했다.