AI와 드론의 안전 진단

보이지 않는 균열을 읽어내는 새로운 안전의 기술
도시는 살아 있는 유기체처럼 끊임없이 노화한다. 그리고 그 첫 신호는 눈에 보이지 않는 미세한 균열이다. 이 책은 바로 그 위험을 조기에 포착하고, 재난을 예방하기 위한 새로운 방법론을 제시한다. 드론과 인공지능의 결합은 기존의 육안 점검이 가진 한계를 근본적으로 넘어선다. 드론은 인간이 접근할 수 없는 공간까지 비행하며 고해상도 데이터를 수집하고, AI는 그 방대한 이미지 속에서 균열의 위치와 크기를 정밀하게 분석한다. 수천 장의 사진을 사람이 일일이 확인하던 시대에서, 몇 분 만에 객관적 수치로 진단하는 데이터 기반 안전 관리로 전환되는 것이다. 이 책은 단순한 기술 소개를 넘어, 드론 촬영부터 데이터 전처리, 딥러닝 모델 구축, 결과 시각화와 자동 보고서 작성까지 전 과정을 통합적으로 안내한다. 특히 엔지니어와 개발자 사이의 간극을 메우며, 현장에서 바로 적용 가능한 실무 지식을 제공한다. AI는 엔지니어를 대체하지 않는다. 오히려 반복 작업을 대신하며, 더 높은 수준의 판단과 책임을 가능하게 한다. 이 책은 미래의 안전을 설계하는 ‘스마트 세이프티 크리에이터’로 나아가는 길을 제시하는 실전 가이드다.

드론과 AI가 만나 안전 진단의 방식이 바뀐다. 이 책은 균열 탐지부터 분석, 보고까지 전 과정을 데이터 기반으로 전환하는 방법을 제시한다. 인간의 한계를 보완하는 기술, 그리고 엔지니어를 업그레이드하는 새로운 역할. 스마트 세이프티 크리에이터를 위한 실전 안내서다. AI문고. aiseries.oopy.io에서 필요한 인공지능 지식을 찾을 수 있다.

오연재
31년간 현장과 강단을 오가며 실무 중심의 교육을 실천해 온 인공지능 및 공학 교육 전문가다. 이학 박사의 학문적 전문성과 10년여의 산업체 대표 경력, 그리고 31년의 교육 경험을 결합한 ‘현장형 교육자’다. 순천대, 전남대, 배재대, 명지전문대, 전남도립대학교(드론과 및 산업안전학과) 등 다수의 대학에서 프로그래밍, 캐드(CAD), 유니티(Unity) 등 IT 핵심 기술을 지도하며 수많은 인재를 배출했다.
초기 알고리즘과 캐드 교육 연구를 시작으로, “모바일 AR 기반 설계도면 3D 시각화 시스템”으로 박사 학위를 취득하며 AR/VR 분야의 전문성을 입증했다. 최근에는 4차 산업혁명의 핵심인 ‘생성형 인공지능(Generative AI)’에 집중하며 기술과 교육의 융합을 선도하고 있다. 또 AR, VR를 부동산과 접목하고자 부동산 박사도 취득했다.
《생성형 AI를 활용한 유니티 게임 제작 입문》 등 20권 이상의 저서를 집필하여 기술 대중화에 앞장섰으며, SCI급 논문을 포함한 30건 이상의 논문 연구 실적과 17회 이상의 논문상 수상, 4건의 특허 등록, 13건 이상의 저술 활동을 통해 연구가 실질적 가치를 창출하고 있음을 증명한다.
생성형 AI를 활용한 교과목 개발과 AI 기반 예술 창작 연구에 매진하고 있으며, 법무부 표창을 수상하기도 했다. 기술이 인간의 창의성을 확장하는 방법을 끊임없이 탐구하며, 급변하는 AI 시대에 명확한 비전을 제시하는 교육 혁신의 동반자로 자리매김하고 있다.

박종윤
25년 이상 현장에서 국가 인프라의 안전을 책임지며 실무 중심의 진단을 실천해 온 토목 구조 및 안전진단 전문가다. 구조공학 박사의 학문적 전문성과 20여 년의 설계 및 진단 실무 임원(이사, 부사장) 경력을 결합한 ‘현장형 안전 기술자’다. 2000년 삼능건설을 시작으로 우빈, 우리종합기술을 거쳐 현재 ㈜테바에스아이 부사장으로 재직하며 전국의 수많은 교량, 터널, 댐, 상하수도 시설 등 핵심 기반 시설의 정밀안전진단과 성능평가를 총괄했다. 2025년 조선대학교 대학원에서 구조역학 전공으로 박사 학위를 취득하며 구조물의 미세한 변화를 읽어내는 구조공학 분야의 전문성을 입증했다.
최근에는 4차 산업혁명의 핵심인 ‘인공지능(AI)’과 ‘드론’ 기술에 집중하며 전통적인 토목 안전진단과 첨단 기술의 융합을 선도하고 있다. 사람이 접근하기 어려운 고공 교량이나 위험 비탈면의 사각지대를 해소하고자, 구조역학 지식을 바탕으로 드론을 활용한 원격 탐사와 AI 데이터 분석을 접목하는 새로운 진단 패러다임을 개척하고 있다. 건설재료시험기사, 토목기사 등 핵심 국가기술자격을 보유한 토목 분야 특급 기술인으로서, 1998년부터 쌓아온 8900일 이상의 방대한 설계 및 정밀안전진단 실무 참여 경력을 통해 연구와 기술이 현장에서 실질적 가치를 창출하고 있음을 증명한다. 국가 인프라의 안전 확보에 기여한 공로를 인정받아 2020년 전라남도 표창장을 수상하기도 했다. 현재 첨단 원격 탐사 기술과 AI를 활용한 구조물 상태 평가 모델링 연구에 매진하고 있다.

스마트 세이프티 크리에이터

01 스마트 유지 보수와 데이터 워크플로
02 드론 하드웨어와 센서
03 비행 기술과 데이터 품질
04 데이터 전처리 전략
05 딥러닝과 컴퓨터 비전 기초
06 균열 감지 모델 구축
07 모델 성능 평가와 튜닝
08 균열 정량화 알고리즘
09 시각화 및 리포트 자동화
10 미래 기술과 엔지니어의 책임

스마트 유지보수의 궁극적인 목표는 ‘예측적 유지 관리(Predictive Maintenance)’의 실현이다. 시설물이 보내는 미세한 신호(데이터)를 실시간으로 수집하고 분석하여, 고장이 발생하기 전에 미리 대처하는 것이다. 마치 의사가 환자의 상태를 24시간 모니터링하다가 “심장 박동에 이상 징후가 보이니 내원하세요”라고 미리 알려주는 것과 같다. 이것이 가능하려면 세 가지의 근본적인 변화가 필요하다.
－01_“스마트 유지 보수와 데이터 워크플로” 중에서

또한 모든 구역을 초정밀로 촬영할 필요는 없다. 데이터 효율성을 위해 ‘2단계 줌인(Zoom-in) 전략’을 수립하는 것이 현명하다. 1단계에서는 GSD 0.5∼1cm 수준으로 전체 구조물을 빠르게 스캔하여 정합용 3D 모델을 생성하고, 2단계에서는 1단계에서 발견된 이상 징후나 주요 부재(이음부, 지점부 등)만을 대상으로 GSD 0.1mm 이하의 근접 정밀 촬영을 수행하는 것이다. 이러한 전략적 비행이야말로 데이터의 양과 질을 동시에 잡는 노하우다.
－03_“비행 기술과 데이터 품질” 중에서

이론 수업은 모두 끝났으니, 이제 안전모를 쓰고 작업복을 입을 시간이다. 지난 5장까지 인공지능이 이미지를 어떻게 바라보는지에 대한 원리를 익혔다면, 이번 장에서는 실제로 내 컴퓨터 위에서 인공지능을 구동시켜 보는 실전 단계로 진입한다. 사실 수많은 엔지니어가 바로 이 단계에서 막연한 두려움을 느끼곤 한다. ‘코딩’이라는 낯선 장벽, 검은색 바탕에 흰 글씨만 가득한 터미널 창, 그리고 알 수 없는 영어 에러 메시지들이 심리적인 스트레스를 유발하기 때문이다. 하지만 미리 겁먹을 필요는 전혀 없다. 우리는 딥러닝의 밑바닥부터 복잡한 수학 공식을 코드로 짜려는 것이 아니다. 마치 건설 현장에서 미리 제작된 ‘프리캐스트(Precast)’ 콘크리트 부재를 가져와 조립하듯, 전 세계의 천재 개발자들이 이미 만들어 놓은 ‘라이브러리(Library)’라는 반제품을 가져와 순서대로 조립하기만 하면 된다.우리의 목표는 단 하나다. “내 컴퓨터에서 균열을 찾는 AI가 실제로 돌아가게 만드는 것”이다. 이를 위해 가장 먼저 선행되어야 할 작업은 디지털 공간에 ‘가설 사무소’를 짓는 일, 즉 개발 환경을 구축하는 것이다.
－06_“균열 감지 모델 구축” 중에서

현장 엔지니어들이 안전 진단 업무에서 가장 고통스러워하는 단계가 어디일까? 뜨거운 땡볕 아래서의 조사가 아니다. 바로 조사 후 사무실에서 이루어지는 ‘보고서 작성(Documentation)’ 업무다. 수천 장의 사진을 엑셀에 붙여 넣고, 사진 크기를 조절하고, 일련번호를 매기고, 균열 폭을 기입하는 단순 반복 작업. 이 ‘Ctrl+C, Ctrl+V의 지옥’에서 엔지니어를 구원할 수 있는 유일한 방법은 프로그래밍을 통한 자동화뿐이다. AI가 분석한 데이터(위치, 크기, 이미지 경로)는 이미 엑셀과 같은 정형화된 데이터 포맷으로 정리되어 있다. 이것을 미리 만들어 둔 보고서 양식(Template)에 쏟아붓기만 하면 된다.
－09_“시각화 및 리포트 자동화” 중에서