AI가 첨단 기술을 통해 건설 산업을 어떻게 변화시켜 장비를 더 스마트하고, 더 안전하고, 더 효율적이고, 더 나은 환경으로 만드는지 알아보세요.
일반적으로 건설 장비와 중장비라고 하면 사람이 이 강력한 기계를 수동으로 조작하는 모습을 떠올립니다. 하지만 AI의 등장으로 많은 건설 차량이 자동화되어 위험을 줄이고, 안전을 개선하며, 효율성을 높이고 있습니다. 건설 업계에서는 자율 주행 및 원격 제어 차량이 점점 더 보편화되고 있습니다.
예를 들어 볼보는 최근 건설 현장에서 모래, 자갈, 잔해물과 같은 무거운 자재를 운반하기 위해 특별히 설계된 완전 자율 주행 덤프트럭인 TA15를 개발했습니다. 미국 노동부에 따르면 건설 산업은 사망 재해율이 세 번째로 높은 산업입니다. 건설업에 AI를 도입하면 이러한 사망사고를 크게 줄이고 안전 조치를 개선할 수 있습니다. 이 글에서는 AI가 어떻게 건설 장비를 더 스마트하고 안전하며 효율적으로 개선하여 건설 산업 전반의 혁신을 주도하고 있는지 살펴봅니다.
건설 장비와 차량은 예측할 수 없는 작업 환경과 인적 오류로 인해 사고가 발생할 수 있습니다. 하지만 AI 기반 시스템은 관리자가 작업장 위험을 효과적으로 해결하고 이러한 오류를 줄이는 데 도움을 줄 수 있습니다. 또한 건설 장비에 AI를 사용하여 장비 작동을 최적화하고, 장비 성능을 모니터링하고, 유지보수 일정을 자동화할 수 있습니다.
이러한 혁신을 가능하게 하는 주요 기술을 자세히 살펴보세요:
컴퓨터 비전은 건설 현장에서 중장비가 작동하는 방식을 변화시키며 새롭고 혁신적인 솔루션을 제공하고 있습니다. 건설 장비에서 이미지 및 비디오 분석의 잠재력을 보여주는 몇 가지 흥미로운 애플리케이션을 살펴보겠습니다.
계근대는 대형 차량의 무게를 측정하는 데 사용되는 저울입니다. 이는 운송 중 차량이 안전 중량 제한을 준수하는지 확인하기 위해 건설 현장에서 매우 중요합니다. 기존에는 부스 운영자가 차량 입출고 시간, 등록 번호, 적재 중량 등의 세부 정보를 수동으로 기록하는 방식으로 이 프로세스를 수행했습니다. 하지만 이러한 수동 방식은 속도가 느리고 인적 오류가 발생하기 쉬우며 투명성이 부족할 수 있습니다.
무인 계량대는 정확도를 높이고, 인적 오류를 줄이고, 프로세스 속도를 높이며, 실시간 모니터링과 투명성을 제공하여 보다 안전하고 효율적인 운영을 지원합니다. 센서, 카메라, LED 스크린, 자동 음성 안내와 같은 AI 통합 장치를 사용하여 전체 프로세스를 간소화합니다. 트럭이 진입 지점에 접근하면 자동 번호판 인식(ANPR) 기술이 탑재된 카메라가 차량의 번호판을 감지하고 등록 여부를 확인합니다. 등록이 유효하면 시스템은 계량 스케일에 대한 접근 권한을 부여합니다.
그런 다음 IoT 지원 계량 센서는 트럭이 움직일 때 무게를 측정하고, 필요한 경우 정확한 계량을 위해 운전자에게 올바른 위치에 정차하도록 경고합니다. 무게 데이터를 분석하여 사전 정의된 한도와 비교하고, 트럭이 한도 내에 있으면 운전자를 출구 게이트로 안내합니다. 출구에서 ANPR 시스템은 차량이 들어온 차량과 일치하는지 재확인하고, 컴퓨터 비전 지원 카메라는 이 과정에서 비정상적인 부분이 있는지 모니터링합니다. 과적 또는 운전자 이상과 같은 문제가 발생하면 시스템이 관리자에게 경고하고 적절한 시정 조치를 취합니다.
미국 교통부의 조사에 따르면 트럭은 가장 일반적인 화물 운송 수단입니다. 트럭 운전사는 야간 운행을 포함하여 장거리 운전을 하는 경우가 많습니다. 건설 업계에서도 트럭은 중장비와 자재를 현장 간에, 때로는 먼 거리를 이동하는 데 필수적인 수단입니다. 야간 운전은 피로를 유발하고 사고 위험을 증가시킬 수 있습니다. 연구에 따르면 치명적인 충돌 사고의 21%가 운전자의 졸음으로 인해 발생한다고 합니다.
이 문제를 해결하기 위해 트럭 제조업체는 컴퓨터 비전을 사용하여 운전자의 졸음을 모니터링하고 있습니다. 얼굴 인식, 자세 추정, 물체 감지 등의 컴퓨터 비전 기술을 사용하여 운전자의 눈 움직임, 머리 위치, 얼굴 표정을 모니터링할 수 있습니다. 예를 들어, 운전자의 눈꺼풀이 지정된 범위 이상으로 감기는 경우 시스템이 이를 감지하고 알람을 울려 운전자에게 경고할 수 있습니다. 운전자 졸음 감지 시스템은 타타 트럭 및 기타 자동차 회사에서 널리 사용되고 있습니다.
건설 현장의 작업 환경은 특히 극한의 기온에서 힘들 수 있습니다. 예를 들어, 굴착 현장의 경우 작업자는 종종 폭염에 직면하게 되는데, 이는 작업 효율성에 영향을 미치고 수분 보충과 휴식을 위해 자주 휴식을 취해야 합니다. 이러한 환경에서 작업 중단 시간을 줄이기 위해 연구원들은 불도저와 크레인 같은 자율 건설 차량을 개발하고 있습니다.
이러한 자율주행 기계에는 고해상도 카메라와 컴퓨터 비전 기술이 탑재되어 있어 지형을 분석하고 경사, 연약지반, 고르지 않은 지역과 같은 요소를 평가합니다. 물체 감지 기능을 사용하여 사람과 장비를 인식하고 장애물이 감지되면 자동으로 정지하여 안전을 강화합니다. 화중과학기술대학교(HUST)의 연구원들은 최근 샨투이와 협력하여 영하 10°C의 극한 온도에서도 작동할 수 있는 자율주행 불도저를 개발했습니다.
연료 최적화는 건설 회사에게 매우 중요하지만, 연료 효율 관행을 구현하는 것은 어려울 수 있습니다. 연료 가격이 변동하고 여러 운전자가 건설 차량을 운행하기 때문에 수동으로 연료 소비를 관리하는 것은 복잡해집니다. AI 기반 연료 관리 시스템을 사용하면 프로세스를 개선하고 연료 소비를 줄일 수 있습니다.
이러한 AI 연료 관리 시스템은 대규모 데이터 세트를 학습하여 여러 경로 옵션을 생성하고 가장 연료 효율적인 경로를 추천함으로써 연료 사용을 최적화합니다. 또한 차량의 엔진 제어 장치(ECU)와 통합하여 실시간 기어 변속 추천을 제공할 수 있습니다. 이러한 AI 기반 추천을 따르면 다양한 운전자의 운전 패턴을 최적화하여 연비를 개선할 수 있습니다.
AI 통합 건설 장비는 데이터 기반 의사 결정부터 실시간 모니터링에 이르기까지 다양한 이점을 제공합니다. 다음은 몇 가지 주요 이점입니다:
그러나 건설 분야에서 AI 도입이 증가하고 있음에도 불구하고 여전히 고려해야 할 몇 가지 과제가 있습니다:
건설 업계는 빠르게 AI를 수용하고 있으며, Caterpillar와 Daimler와 같은 기업이 자율주행 트럭 개발을 선도하고 있습니다. 2019년에 다임러는 2027년까지 시장에 출시될 것으로 예상되는 자율주행 트럭의 작동 프로토타입을 선보였습니다. 캐터필러의 자율주행 운반 트럭인 797F는 이미 채굴 작업의 효율성을 높이고 있습니다. BHP 그룹, 리오 틴토, 배릭 골드와 같은 주요 기업에서 797F를 24시간 내내 사용하고 있으며, 작업장 재해가 0건이라고 보고하고 있습니다. 마찬가지로 중국의 자율주행 트럭 운송 회사인 TuSimple은 자사의 트럭이 수동으로 운전하는 트럭보다 연료 효율이 11% 더 높다고 주장합니다. 2023년 6월에는 중국의 일반 도로에서 39마일을 무인 주행하는 데 성공했습니다.
자율주행 트럭이 건설 산업에 지속적으로 긍정적인 영향을 미치면서 이 시장은 연평균 10%의 성장률(CAGR)로 성장할 것으로 예상됩니다. AI 기반 건설 장비가 안전성과 연료 효율성을 개선함에 따라 기업들은 보다 안전하고 지속 가능한 작업 환경으로 나아가고 있습니다.
AI는 건설 산업의 판도를 바꾸고 있으며 중장비를 더 스마트하고 안전하며 효율적으로 만들고 있습니다. 자율 주행 차량부터 연료 사용을 최적화하고 건설 현장을 실시간으로 모니터링하는 AI 시스템에 이르기까지 이러한 기술은 실수를 줄이고 비용을 절감하는 데 도움이 되고 있습니다. AI를 구현하고 작업자를 교육하는 데 드는 비용과 같은 어려움도 있지만, 그 이점은 상당합니다. 혁신을 주도하는 AI를 통해 건설업의 미래는 그 어느 때보다 더 생산적이고 지속 가능하며 혁신적이 될 것입니다.
AI에 대해 궁금하신가요? GitHub 리포지토리를 확인하고 커뮤니티에 가입하여 다른 기술 애호가들과 소통하세요. 자율 주행 및 제조와 같은 분야의 AI 애플리케이션에 대해 자세히 알아보세요.
