본 기술은 LiDAR, RGB, IR 영상 등 다중 센서를 활용하여 도로, 교량, 문화유산 등 다양한 구조물의 손상을 자동으로 탐지·분석하는 인공지능 기반 모니터링 플랫폼 기술이다.
MLOps 파이프라인을 적용하여 학습, 배포, 재학습 과정을 자동화함으로써 모델 성능을 지속적으로 관리하고, 시계열 데이터 및 3D 포인트 클라우드를 통합 분석하여 구조물의 장기적인 열화 변화를 추적할 수 있다.
또한 엣지 디바이스에서 실시간 추론이 가능하며, 자율주행 로봇·드론 등 외부 수집 시스템과 연동되어 현장 중심의 지능형 모니터링 서비스를 제공한다.
ㅇ 다중센서로부터 수집되는 대규모 영상 데이터를 효율적으로 분석하고 예측하기 위한 플랫폼 기술을 이전하여, 지능형 모니터링 시스템 구축에 활용하고자 함
ㅇ 데이터 수집부터 학습·검증·배포까지 전 과정을 자동화하는 MLOps 기반 기술을 적용함으로써 운영 효율성과 신뢰성을 향상시키기 위함
ㅇ 도로, 교량, 건축물, 산업설비 등 다양한 사회 인프라는 지속적인 모니터링과 관리가 필요하나, 기존의 수작업 점검은 인력·시간 소모가 크고 효율성이 낮음. 본 기술은 지능형 CCTV, 도로 시설물 관리, 산업 안전 관리 등 다양한 분야에서 자동화된 모니터링과 조기 이상 탐지를 가능하게 하여 유지관리 효율성과 안전성을 크게 향상시킬 수 있음
ㅇ 본 기술은 다중 센서 데이터를 통합 분석하여 손상 유형(균열, 변색, 침식 등)을 자동 검출할 수 있으며, 지점(POI) 단위의 맞춤형 모델 학습을 통해 고정밀 분석이 가능하다.
ㅇ MLOps 기반의 자동화된 학습?배포?재학습 파이프라인을 통해 유지관리 효율성을 높이고, 모델 버전 관리 및 데이터 아카이빙 기능을 포함한다.
ㅇ 경량화된 딥러닝 모델은 Jetson 등 엣지 디바이스에서 초당 180FPS의 실시간 추론을 지원하며, GUI 기반의 관리 환경을 제공하여 비전문가도 손쉽게 모델을 운영할 수 있다.
ㅇ 이를 통해 기존의 수작업 중심 점검 방식을 대체하고, 구조물 열화 상태를 정량적으로 분석하여 조기 이상 탐지 및 장기적 관리 효율성을 극대화할 수 있다.
ㅇ (기술이전 내용) MLOps 기반 다중센서 지능형 탐지·모니터링 플랫폼 기술
- 영상 및 센서 데이터를 활용한 손상 탐지 및 모니터링 플랫폼
- 입력 데이터의 전처리와 분석을 지원하는 통합 파이프라인 제공
-분류, 검출, 분할 등 다양한 인공지능 모델 적용 가능
- MLOps 기반 모델 학습·배포·재학습 자동화 기술 제공
- 경량화 모델을 통한 실시간 추론 및 엣지 디바이스 적용 지원
ㅇ (기술이전 범위) MLOps 기반 다중센서 지능형 탐지·모니터링 플랫폼 기술
- 소스 코드 (AI 분석 엔진 MLops 파이프라인등 포함)
- 이전 기술 관련 소스파일, 예제 데이터, 다양한 예제 실행을 위한 Makefile
ㅇ 공공·산업 분야의 지능형 모니터링 시스템 구축 (예: 시설물, 환경, 안전, 제조 등)
ㅇ 이상 징후 조기 탐지 및 예측 분석을 통한 예방적 유지관리 실현
ㅇ AI 모델 운영 자동화(MLOps)를 통한 지속적 성능 개선 및 관리 효율화
ㅇ 다중센서 융합 데이터의 활용을 통한 정밀 진단·분석 기술 고도화