단국대 김현수 교수팀, 건설자동화 분야 최상위 국제저널에 잇달아 논문 게재하며 '두각'

단국대학교는 건축공학과 김현수 교수 연구팀이 건설 자동화 분야의 세계 최고 권위 학술지인 '건설 자동화(Automation in Construction)에 잇따라 논문을 게재하며 두각을 나타내고 있다고 1일 밝혔다.

먼저 오주석 석사과정생은 제1저자로 참여한 논문 '건설 마감 공정 자동 모니터링을 위한 텍스트 파싱 및 객체 탐지 기술 통합'을 6월호에 싣는다. 이 논문은 건설 도면 속 텍스트 정보를 추출해 해석하는 '텍스트 파싱 기술'과 사진·영상 속에서 사람과 물체, 사물 등의 위치·종류를 인공지능(AI)이 자동 식별하는 '객체 탐지 기술'을 결합해 자동화 공정 모니터링 시스템을 개발했다.

건설 현장에서는 무인 이동로봇(UGV), 건물 도면, 작업 일보 등 개별적인 기술은 각각 활용해 왔으나 이를 통합한 시스템은 전무했다. 오주석 학생은 벽돌쌓기, 타일 작업 등 마감 공정의 진행 상황을 자동으로 식별할 수 있는 시스템을 구현했다. 특히 UGV를 통해 촬영한 현장 이미지와 도면 정보를 연동해 '도면-작업지시서-현장 상황'을 하나의 플랫폼에서 통합 관리할 수 있게 설계했다.

윤상윤 석사과정생도 제1저자로 참여한 논문 '다양한 카메라 각도에서 시공간 그래프 합성 네트워크를 사용한 석조 작업 활동 인식 정확도 분석'이 7월호에 실릴 예정이다. 이 논문은 건설 현장 작업자의 동작 인식 정확도에 영향을 미치는 카메라 시점 변화에 대해 정량적으로 분석했다.

윤상윤 학생은 시간과 공간의 관계를 동시에 학습하는 딥러닝 모델(ST-GCN)을 활용해 작업자의 관절 움직임을 살폈다. 0~180°까지 다양한 각도에서 촬영한 작업 영상을 기반으로 작업자의 동작 인식 정확도를 분석한 결과 측면 영상에서는 80% 이상의 정확도를 유지했으나, 후방 영상에서는 정확도가 떨어지는 경향을 확인했다.

이번 연구는 건설 현장에 설치되는 폐쇄회로(CC)TV 위치가 AI 기반 작업 모니터링 성능에 큰 영향을 미친다는 점을 실험으로 입증했다. 앞으로 스마트 건설 기술 적용 시 카메라 배치 전략 수립에 유용한 기초자료로 활용될 것으로 평가된다.

김현수 지도교수는 "디지털 기술을 통한 건설 현장의 효율성과 안전성 향상 연구가 활발히 진행되는 가운데 학생들이 주도적인 연구를 통해 세계적인 저널에 성과를 발표하게 돼 자랑스럽다"고 말했다.

이번 연구는 국토교통부가 지원하는 국가연구개발사업 '디지털기반 건축감리 및 시공 자동화로봇기술 개발'의 지원을 받아 이뤄졌다.