일본산업뉴스요약

Nikkei X-TECH_2023.11.21

팽창하는 다이와하우스의 기술 전략
다이와하우스, 증가하는 물류시설을 무인으로 점검
드론으로 업무 시간을 30% 단축

계속 증가하고 있는 물류시설에서 경비원이나 현장 담당자를 대신해 드론이 시설 안을 자동 비행하며 순회한다. 촬영한 이미지를 인공지능(AI)으로 해석하고, 이상을 감지하면 시설 관리자에게 해당 장소와 내용을 알린다.

그러한 물류시설의 ‘무인 점검 관리시스템’ 개발에서 다이와하우스공업은 23년 8월부터 NTT Communications(이하, NTT컴)와 협업을 시작했다. 다이와하우스와 NTT컴은 지금까지도 물류DX(디지털 트랜스포메이션)에서 협력하고 있어, 물류업계의 24년 문제(시간외 노동의 상한 규제)에 공동으로 대응하고 있다.

양사는 다이와하우스의 멀티테넌트형 물류시설 ‘DPL(D-Project Logistics)’에서 무인 점검 시스템의 트라이얼을 개시. 25년 4월부터 실용화할 계획을 세우고 있다. 다이와하우스 도쿄본사 D프로젝트추진실의 간노(菅野) 그룹장은 “첫 실험에서는 점검 업무 시간을 약 30% 단축할 수 있다는 결과가 나왔다. 전국의 DPL에 차례차례 도입하고 싶다”라고 말한다.

다이와하우스의 물류시설에는 300개 이상의 동이 위치하며, 동의 크기도 다양하다. 게다가 멀티테넌트형 DPL은 점점 거대해지고 있어 사람이 점검하기에는 상당한 중노동이 되고 있다. 드론이나 AI의 정확도는 비약적으로 향상되고 있기 때문에 다이와하우스는 NTT컴과 손잡고 무인 점검을 단행할 방침을 공개했다.

다이와하우스와 NTT콤이 드론을 사용한 무인 점검을 실험한 곳은 사이타마현 미야시로초에 있는 물류시설 ‘DPL 구키미야시로’다. 지상 4층 규모로 22년 11월에 준공했다. 연면적은 약 16만m2로 크다.

다이와하우스는 무인 점검 시스템의 도입으로 경비원과 현장 담당자 등의 인력 부족을 극복하려 하고 있다. 동시에 자동화로 휴먼 에러가 없는 정확한 점검과 이상 발생 시 신속한 대응을 목표로 한다. 물류시설 완성 후 운용의 질을 높여 입주를 검토하는 기업에 어필한다.

시스템을 개발하면서 다이와하우스는 NTT콤과 역할 분담을 하고 있다. 다이와하우스는 실용화하고 싶은 점검 업무를 제안하거나 시스템 개발과 실증환경을 제공하는 등 오거나이저를 담당한다. NTT콤은 드론의 자동비행이나 클라우드를 사용한 이미지해석시스템(Smart Data Platform for City) 등 기술과 네트워크에서 협력하고 있다.

-- GPS를 사용하지 않고 순회 경로를 정확하게 비행 --
무인 점검 시스템의 가장 큰 포인트는 드론이 시설 내를 자동 비행할 때 위치나 목적지의 측위에 GPS를 사용하지 않는 것이다. 미리 설정한 이동 경로를 따라 자동 비행한다. 드론은 미국 Skydio의 ‘Skydio 2+’다. 실험에서는 Skydio가 개발한 원격 조종이나 자동 순회 시스템 ‘Skydio Dock and Remote Ops.’를 이용했다.

드론이 이동경로를 기억하기 위해서는 수동 조작으로 한 번 순회 경로를 비행해야 한다. 이때 정해진 이륙 장소를 원점으로 해서 X축, Y축, Z축 방향으로 각각 얼마나 이동했는지에 대한 3차원 좌표 정보를 기록한다. 자동 비행에서는 이 좌표 정보를 바탕으로 이동한다.

이 시스템의 장점은 두 가지다. 하나는 넓은 물류시설 안에서 GPS의 측위 데이터를 취득할 수 없다는 문제를 피할 수 있다는 것이다. 다른 하나는 GPS의 측위 데이터에 발생하는 오차에 휘둘리지 않고 드론이 설정한 실내 경로를 정확하게 비행할 수 있다는 것이다.

통상 드론이 자동 비행할 때 사용하는 GPS 측위 데이터는 오차가 발생한다. 다이와하우스 도쿄본사 D프로젝트추진실의 이시카와(石川) 담당 부장은 “이번 이미지 해석 기술은 촬영 일시가 다른 2개의 이미지를 비교하고, 그 차이를 통해 이상을 감지하는 것이다. 따라서 같은 점검 장소를 같은 화각으로 촬영해야 하며, 드론은 정해진 이동경로를 정확하게 비행할 필요가 있다”라고 말한다. 그래서 오차가 없는 측위 데이터를 빠뜨릴 수 없었다.

GPS의 측위 데이터는 어떤 보정을 하지 않으면 미터 단위 오차가 발생할 위험이 있다. 하지만 이번 무인 점검 시스템은 오차가 거의 생기지 않는다고 한다. 드론은 자동 비행할 때, 기록한 이동경로의 좌표 데이터를 클라우드에서 다운로드하고, 그 경로에 따라 비행한다. 정해진 이륙 지점에서 날아오르면 cm 단위의 오차도 거의 없다.

하지만 오차가 전혀 없다고는 단언할 수 없기 때문에 오차가 있으면 자동 보정하는 ‘비주얼 포지셔닝 시스템’을 병용하고 있다. 드론은 이동경로 주변의 이미지를 바탕으로 오차가 없는지를 확인하면서 비행하고 있다. ‘오차가 없다’고 말할 수 있는 이유는 이러한 기술적 보완까지 했기 때문이다.

실험에서는 AI에 의한 이미지 인식 정밀도나, 촬영한 이미지를 클라우드에 업로드할 때의 통신 효율 등의 과제도 검증하고 있다. 25년의 실용화를 위해 시스템을 개량해 나간다.

촬영한 이미지의 해석에는 파나소닉 커넥트(도쿄·중앙)가 개발한 이미지 센싱 기술을 이용했다. 이 기술로 시설 내의 점검 장소를 다른 일시에 촬영해 비교한다. 예를 들면, 전날에 촬영한 시설의 셔터 이미지와 다음날에 촬영한 같은 셔터의 이미지를 비교하는 것이다.

점검이 필요한 셔터나 소화기, 차선규제봉 등을 AI가 이미지 안에서 자동 추출하고, 다른 일시의 이미지와의 차이를 통해 이상을 감지한다. 점검 대상 설비가 쓰러져 있거나 없어지면 AI의 이미지 인식으로 발견할 수 있다.

예를 들면, 차선규제봉의 상황이 바뀌었다고 AI가 판단한다. 이미지 해석을 통해 차선규제봉이 ‘휘어져 있다’ '부러져 있다'는 이상을 감지했을 경우는 시설 관리자나 경비원에게 알린다.

-- 시설의 BIM 데이터와 드론의 연계를 모색 --
다이와하우스와 NTT콤은 보다 정밀도 높은 무인 점검을 실현하기 위해 물류시설의 BIM(빌딩 인포메이션 모델링) 데이터와의 연계도 진행한다. BIM이 가진 시설이나 설비의 데이터와 연계하면 이미지 해석이나 자동 비행의 정확도를 한층 높일 수 있는 가능성이 있다.

NTT컴 플랫폼서비스본부 이시카와(石川) 씨는 “드론이 기록하고 있는 이동경로의 좌표 정보와 시설 내에 있는 각종 설비의 점군 데이터 등을 BIM 데이터와 겹치기 위해서는 새로운 기술 개발이 필요하다”라고 말한다.

이처럼 다이와하우스는 자체 개발뿐만 아니라 파트너 기업이나 그룹의 관련 회사를 끌어들여 새로운 기술을 개발하거나 지식을 축적하고 있다. 사업 영역이 급속하게 확대되고 있어 자사의 자원만으로는 커버할 수 없고 스피드도 올릴 수 없다. 적재적소에서 외부와 협력하는 것이 중요해진다.

다이와하우스 그룹의 Frameworx(도쿄)는 물류시설의 자동 설비를 제어하는 ‘Warehouse Control System’을 개발. 물류시설에 입주하는 세입자 기업 등에 대해 시스템 구축이나 물류 컨설팅 측면에서 지원하고 있다.

다음 번에는 비즈니스용 건축설계에 BIM을 완전 도입해 VR(가상현실)/AR(증강현실)을 이용한 건축재료 선택 등으로 BIM의 이용처를 확대하고 있는 최신 사례를 소개한다.

 -- 끝 --

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