DL이앤씨가 인공지능(AI)를 활용한 사진 기반 하자 점검 시스템을 개발해 특허를 출원했다.
1일 DL이앤씨에 따르면 이번에 개발한 하자 점검 시스템은 벽지를 촬영하면 AI가 벽지 찢김 여부와 위치를 스스로 판단해 알려준다. 작업자나 현장 관리자는 직접 확인하기 어려운 벽지 하자 점검을 간단하게 사진 촬영으로 대체할 수 있다는 것이 특징이다.
DL이앤씨 사내 연구진은 올해 초부터 하자 데이터를 기반으로 AI를 활용한 하자 점검 시스템 개발을 시작했다. 그 동안 수집한 벽지 하자 6만 건의 데이터를 분석하고 학습시킨 결과, 3개월 만에 자체적으로 하자 여부를 판단하고 발생 위치를 표현할 수 있는 시스템 개발에 성공했다.
최근에는 누수나 결로 등으로 인한 벽지 오염의 유무와 정도를 파악할 수 있도록 시스템을 개선하고 있다.
DL이앤씨 관계자는 "이번 개발을 계기로 하자 점검에 소요되는 인력과 시간을 줄일 수 있고 입주자 점검 전에 하자 발생을 최소화할 수 있을 것"이라며 "눈으로 판별이 가능한 각종 마감 하자를 판단할 수 있도록 적용 범위를 확대해 나갈 계획"이라고 말했다.
[조성신 매경닷컴 기자 robgud@mk.co.kr][ⓒ 매일경제 & mk.co.kr, 무단전재 및 재배포 금지]
1일 DL이앤씨에 따르면 이번에 개발한 하자 점검 시스템은 벽지를 촬영하면 AI가 벽지 찢김 여부와 위치를 스스로 판단해 알려준다. 작업자나 현장 관리자는 직접 확인하기 어려운 벽지 하자 점검을 간단하게 사진 촬영으로 대체할 수 있다는 것이 특징이다.
DL이앤씨 사내 연구진은 올해 초부터 하자 데이터를 기반으로 AI를 활용한 하자 점검 시스템 개발을 시작했다. 그 동안 수집한 벽지 하자 6만 건의 데이터를 분석하고 학습시킨 결과, 3개월 만에 자체적으로 하자 여부를 판단하고 발생 위치를 표현할 수 있는 시스템 개발에 성공했다.
최근에는 누수나 결로 등으로 인한 벽지 오염의 유무와 정도를 파악할 수 있도록 시스템을 개선하고 있다.
DL이앤씨 관계자는 "이번 개발을 계기로 하자 점검에 소요되는 인력과 시간을 줄일 수 있고 입주자 점검 전에 하자 발생을 최소화할 수 있을 것"이라며 "눈으로 판별이 가능한 각종 마감 하자를 판단할 수 있도록 적용 범위를 확대해 나갈 계획"이라고 말했다.
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