preLoad Image preLoad Image
검색 바로가기
주메뉴 바로가기
주요 기사 바로가기
다른 기사, 광고영역 바로가기
중앙일보 사이트맵 바로가기

드론도 인공지능 시대… 빅데이터 분석도 ‘척척’

기자
신동연 사진 신동연
[더,오래] 신동연의 드론이 뭐기에(17)
서울 동대문 DDP 살림터 2층 세미나실에서 열린 '산업용 드론을 활용한 시설물 안전점검과 공간확보 솔루션'에서 한 관계자가 발표를 하고 있다. [사진 신동연]

서울 동대문 DDP 살림터 2층 세미나실에서 열린 '산업용 드론을 활용한 시설물 안전점검과 공간확보 솔루션'에서 한 관계자가 발표를 하고 있다. [사진 신동연]

 
서울 동대문 DDP 살림터 2층 세미나실. 준비된 좌석을 채우고도 부족해 통로까지 꽉 찰 정도로 참석자의 열기를 느끼게 한다. ‘산업용 드론을 활용한 시설물 안전점검과 공간정보 솔루션’을 주제로 한 드론 회사가 연 세미나장. 방명록에 기재된 참가자의 직업군을 보고 새로운 사실을 확인할 수 있었다.
 
지난해 열린 세미나엔 주로 드론 제작사나 용역 서비스, 드론교육원 관계자들로 채워졌다면 이번에는 건설이나 엔지니어링 회사, 대규모 공장의 보안과 시설 유지관리 등 다양한 산업 분야 관계자들이 북적거렸다.
 
그동안 영상용 드론이 주도하던 국내 드론 시장이 올해는 산업용 드론으로 전환될 것이란 느낌을 주는 대목이다. 관심 분야도 크게 달라졌다. 그동안 드론 기체의 성능에 관해 관심이 높았다면 드론으로 취득한 데이터를 어떻게 활용하는지에 대해 궁금해했다. 특히 인공지능(AI)을 기반을 둔 데이터의 활용에 관한 질문이 많았다.
 
자동으로 불량 판단하는 인공지능 시설점검. [자료 신동연]

자동으로 불량 판단하는 인공지능 시설점검. [자료 신동연]

 
인공지능은 1960년대 처음으로 시작된 개념으로 최근 알고리즘, 빅데이터 기술의 발전으로 빠른 속도로 진화하고 있다. 2016년 알파고와 이세돌 9단과의 바둑 대결로 유명해진 인공지능은 클라우드, GPU 등 컴퓨팅 파워와 충분한 데이터가 확보되면서 이론에서 현실로 우리 곁에 다가오고 있다. ‘인간처럼 계산 (Computing like Human)’하는 지능을 넘어 ‘인간처럼 생각(Thinking like Human)’하는 지능을 구현하기 위한 노력이 전개되고 있다.
 
드론 산업에서 인공지능의 최종 목표는 취득한 대량의 데이터 셋(Data sets)을 임무에 맞게 효율적으로 운영하는 방법을 만드는 일이다. 이는 데이터 셋이란 일련의 과정을 사람의 개입 없이 자동화한 방식으로 처리하는 지능적 데이터 분석 솔루션을 제공하는 것을 의미한다. 그만큼 데이터 품질이 중요한 요소로 작용하게 된다.
 
인공지능엔 확보된 데이터를 기계 학습이 가능하게 준비해줘야 한다. 이것을 ‘정제된 데이터(Actionable Data)라 한다. 과거에는 빅데이터를 분석하는 주체가 사람이었지만 이제는 기계가 데이터를 직접 학습하고 분석한다. 사람에게 단순하게 보이는 데이터라도 기계가 이해하기 위해서는 데이터의 전처리(Preprocessing) 과정이 필수적으로 요구된다.
 
드론과 인공지능 생태계 허브. [자료 신동연]

드론과 인공지능 생태계 허브. [자료 신동연]

 
예를 들면 어떤 사진 안의 각종 사물을 알아보고 경계선을 구분하는 것은 사람에게는 매우 쉽다. 하지만 동일한 이미지를 기계가 사람처럼 알아보기 위해서는 이미지 속의 건물, 나무, 자동차 등을 사람이 일일이 경계선으로 구분 짓고 해당 사물의 명칭을 이미지와 함께 기록해주어야 한다. 이미지 어노테이션(Annotation)이라 불리는 전처리 과정을 거쳐야 해당 이미지를 기계가 이해할 수 있게 되는 것이다.
 
드론은 모든 환경과 사물을 페이로드에 장착된 디지털카메라, 열감지 센서, 다분광 센서, LiDAR 등 다양한 센서를 이용해 인식한다. 드론이 원시 센서 데이터를 취득하면 특정 목적에 맞게 적절한 솔루션으로 데이터를 분석하고 정제한다. 예를 들면 드론으로 취득한 데이터를 ContextCapture, Photoscan, Pix4D 등 포인트 클라우드를 기반으로 한 프로그램을 이용해 3D모델링, 정사영상, DSM 등 결과물을 생성해 활용한다.
 
건물이나 교량, 도로 등 시설물을 주기적‧반복적으로 취득한 이미지 데이터를 비교해 결합의 위치나 크기를 판단하고, 불량의 변화 속도를 인지해 유지보수에 활용한다. 문화재나 설계도면이 없는 시설물을 수치화해 복원에도 활용된다. 또한 농업 분야에서는 센서를 이용해 농작물의 수확량 변화나 병충해를 탐지해 원인을 파악하고, 강력한 알고리즘에 특정한 머신러닝을 추가해 고객이 보다 정확한 진단과 치료 효과를 얻을 수 있게 한다.
 
 
지난 21일 서울 동대문 DDP에서 열린‘시설물 안전점검과 공간정보 솔루션 세미나’에서 발표된 사례를 일부 소개한다.
 
3차원 지형모델 활용(단면도 분석). [자료 신동연]

3차원 지형모델 활용(단면도 분석). [자료 신동연]

토지 보상업무 활용(공시지가 열람 등). [자료 신동연]

토지 보상업무 활용(공시지가 열람 등). [자료 신동연]

DSM 및 등고선 생성. [자료 신동연]

DSM 및 등고선 생성. [자료 신동연]

 
신동연 드론아이디 세일 마켓 담당 theore_creator@joongang.co.kr
 
관련기사
AD
온라인 구독신청 지면 구독신청

중앙일보 핫 클릭

PHOTO & VIDEO

shpping&life

뉴스레터 보기

김민석의 Mr. 밀리터리 군사안보연구소

군사안보연구소는 중앙일보의 군사안보분야 전문 연구기관입니다.
군사안보연구소는 2016년 10월 1일 중앙일보 홈페이지 조인스(https://news.joins.com)에 문을 연 ‘김민석의 Mr. 밀리터리’(https://news.joins.com/mm)를 운영하며 디지털 환경에 특화된 군사ㆍ안보ㆍ무기에 관한 콘텐트를 만들고 있습니다.

연구소 사람들
김민석 소장 : kimseok@joongang.co.kr (02-751-5511)
국방연구원 전력발전연구부ㆍ군비통제센터를 거쳐 1994년 중앙일보에 입사한 국내 첫 군사전문기자다. 국방부를 출입한 뒤 최장수 국방부 대변인(2010~2016년)으로 활동했다. 현재는 군사안보전문기자 겸 논설위원으로 한반도 군사와 안보문제를 깊게 파헤치는 글을 쓰고 있다.

박용한 연구위원 : park.yonghan@joongang.co.kr (02-751-5516)
‘북한의 급변사태와 안정화 전략’을 주제로 북한학 박사를 받았다. 국방연구원 안보전략연구센터ㆍ군사기획연구센터와 고려대학교 아세아문제연구소 북한연구센터에서 군사ㆍ안보ㆍ북한을 연구했다. 2016년부터는 중앙일보에서 군사ㆍ안보 분야 취재를 한다.