토론대 교수, "인공지능 이용 고차 건설 로봇 공학 추구" U of T prof seeks higher-order construction robotics using AI

 

인간 수준의 시각 인공지능(AI) 사용

건설 현장 완전히 이해하 완전 로봇 자동화와 디지털화 관건

 

토론토 대 김대호 교수

 

   건설 현장에서 로봇을 사용하는 것은 그 잠재력에 도달하는 데 실패했다고 토론토 대학의 한 연구원은 주장하지만, 더 많은 연구를 통해, 더 높은 수준의 완전 자율 이동 로봇이 실현에 한 걸음 더 가까워질 수 있을 것이라고 말한다.

 

토론토 대학의 응용과학공학부 U의 김대호 조교수는 현재 건설 현장을 순찰하는 대부분의 소위 로봇은 미리 프로그래밍된 일부 작업을 반복하는 도구로 더 정확하게 언급되어야 한다고 말한다.

 

 

 

몇 가지 성공 사례는 차치하고, 빠진 것은 인간 수준의 시각 인공지능(AI)을 사용하여 건설 현장을 완전히 이해하는 완전한 로봇 자동화와 디지털화이다.

 

사이트에서 로봇 공학을 작동시킬 높은 수준의 시각적 인공지능을 얻기 위해서는 수백만 개의 이미지가 필요하지만 다양한 이유로 그 수를 얻는 것은 비현실적이다. 김교수와 그의 팀이 제안하는 것은 가상 건설 이미지를 합성하는 것과 미니어처 규모의 건설 이미지를 생성하는 두 가지 새로운 기술이다.

 

김 연구원은 "새로운 형태의 건설로봇을 개발하다 보니 하드웨어 부분은 보스턴 다이내믹스의 스팟처럼 큰 보폭으로 발전했지만, 인공지능 부분인 소프트웨어 개발은 아직 갈 길이 멀다"고 말했다.

 

"문제는 공사 현장에 대한 훈련 자료가 부족하다는 것이다. 시각 AI의 핵심 엔진인 심층 신경망 DNN은 감독 모델로 자연스럽게 데이터 욕심이 생긴다. 잘 훈련된 인공지능을 개발하기 위해서는 건설 현장을 위해 잘 분산된 수많은 훈련 이미지가 필요하다."

 

김교수의 연구 프로그램은 캐나다 혁신 재단의 존 R로부터 총 6400만 달러의 자금을 지원받은 251개 대학 계획 중 하나였다. 에반스 리더스 펀드는 9월에 있다.

 

혁신센터에 제출된 그의 프로젝트 요약본에는 "인공지능이 강화된 로봇 솔루션은 현장 근로자와 안전하게 협업해 생산성과 수익성을 개선하는 동시에 증가하는 노동력 부족을 상쇄할 것"이라고 명시돼 있다. 제안된 연구 프로젝트는 자율 건설 로봇 개발의 중요한 다음 단계인 최적화된 현장 적용 DNN 모델을 제공하여 이 비전을 실현하는 데 필수적이다."

 

로봇 공학은 현장 정보를 수집, 분석 및 문서화하여 진행 중인 건설 현장의 라이브 디지털 트윈 모델을 만들 수 있다.

김 교수는 "먼저 직접 데이터를 수집하기 어렵기 때문에 시각 AI로 개발될 영상 합성이 필요하다"고 설명했다.

 

 

 

감시 카메라와 드론은 폐색을 가지고 있고, 매우 비용이 많이 든다 - 김교수는 이미지당 2달러에서 10달러를 언급했다 - 그리고 다른 문제들을 제시한다.

 

백만 개의 이미지를 수집하는 것은 시간이 많이 걸리고 다양한 문제가 있는 규정과 기밀성 문제가 있다.

경쟁적인 건설 환경에서 데이터를 상용화하고 공유하는 것도 문제다.

 

김교수의 U of T lab에서는 팀이 5개의 텐서 처리 장치와 구글 클라우드 소프트웨어를 사용하는 등 작업이 빠르게 진행되고 있다. 더 많은 계산 리소스가 필요하다.

 

"우리는 실제는 아니지만 실제처럼 보이는 시공 이미지를 자동으로 합성할 수 있는 시뮬레이션 소프트웨어를 개발하는 데 완전히 집중했고, 몇 주 전부터 시공 훈련 이미지 100만 개를 적극적으로 생성하기 시작했다. 내가 아는 한, 건설 DNN 훈련에 백만 개의 훈련 이미지를 사용할 기회가 없었기 때문에 이것은 나에게 짜릿한 소식이다."라고 말한다.

 

합성 단계는 3D 휴먼 모델을 생성한 후 작업자의 모션 캡처 데이터를 입력하는 것, 2D 또는 3D 의류 지도를 3D 휴먼 모델에 매핑하여 3D 건설 작업자 아바타를 생성하는 것, 카메라 거리 및 조명 조건을 포함한 촬영 조건을 임의로 설정하는 것, 구조를 합성 및 생성하는 것 등이다.가상 건설 노동자 아바타를 3D 건설 배경에 중첩하여 이온 이미지 또는 비디오를 만든다.

 

 

 

나중에 고차 DNN 모델을 배포하는 건설 디지털 트윈링을 위한 완전 자율 모바일 로봇의 프로토타이핑이 제공된다.

 

건설 로봇들은 위치, 이동 속도와 방향, 자세, 근접성 그리고 건설 노동자들의 존재를 포착하는 다른 요소들을 감시하고 분석할 수 있어야 할 것이다.

 

김 연구원은 "합성 이미지가 역동성이 높고 구조화되지 않은 건설 현장에 대한 시각적 AI 모델 훈련에 얼마나 효과적인지는 아직 명확하지 않다"고 말했다. "우리만의 독특한 솔루션이 필요할 수도 있고 필요하지 않을 수도 있다."

 

마지막 단계로, 김씨는 민간 부문의 파트너가 필요할 것이다. 그는 이 연구를 재정적으로 지원할 혁신적인 건설 회사를 찾고 있다.

 

황기철 콘페이퍼 에디터 국토부 인플루언서

Ki Chul Hwang Conpaper editor influencer

 

 

(Source: 

canada.constructconnect.com/dcn/news/technology/2022/11/u-of-t-prof-seeks-higher-order-construction-robotics-using-ai)

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