[기술자료/한국기계연구원] AI를 활용한 건축설비의 머신비전 기술
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[기술자료/한국기계연구원] AI를 활용한 건축설비의 머신비전 기술

- 건축 설비를 다양한 스케일과 관점에서 분석 가능한 영상증폭 기술
- 한국기계연구원 선경호


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Ⅰ. 개요

 

다양한 설비 및 시설물의 안전 확보는 안전한 사회 구현을 위한 필수적 요소이며, 사고의 방지 및 유지보수의 효율화를 위해 4차 산업혁명 시대에 걸맞은 안전 기술 개발의 필요성이 증대되고 있다. 최근 사물인터넷(IoT) 및 빅데이터를 기반으로 하여 설비 및 구조물의 상태를 감시하고 고장을 진단하며 예방하는 ‘건전성 예측 및 관리’ (PHM, Prognostics&Health Management) 분야는 인공지능 기술의 융합과 더불어 예측정비를 위한 다양한 기술 개발이 시도되고 있다. 그 중 영상장치를 활용한 머신비전(Machine Vision) 분야는 딥러닝 기술의 발전과 함께 비약적인 성능향상이 이루어지고 있는 분야로, 이 글에서는 건축 및 기계설비의 진단 분야에서 영상기술들이 활용되는 현황과 향후 인공지능 기술의 융합이 가져올 머신비전 기술의 혁신과 가능성에 대해서 기술하고자 한다.



Ⅱ. 머신비전과 건축설비 

 

머신비전이란 기계에 시각을 부여하고자 하는 분야로 영상을 촬영하는 카메라, 이미지 프로세서, 소프트웨어로 구성된다. 이 기술은 대상체에 대한 영상 혹은 동영상을 촬영 후 검사하고자 하는 목적에 맞춰서 영상처리 및 분석과정을 거쳐 원하는 정보를 제공하는 과정으로 이루어진다. 일반적인 응용분야로는 제품의 생산과정에서 물리적 형상, 표면 마무리 검사, 색상 검사 및  결함 검사 등으로, 반도체를 비롯하여 기판 및 전자부품, 철강, 기계부품 등 산업 전반에 적용 분야가 지속적으로 증대되고 있다.

 

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<상용 머신비전의 적용 분야>

 

그런데 최근 영상처리 및 인공지능 기술의 발전에 맞춰 앞서서 예시된 정적 (Static)인 응용분야를 넘어서 동적(Dynamic)인 분야로 그 적용이 확대되고 있는데, 대표적인 후보군이 건축 및 기계설비의 움직임(Motion), 즉 진동(Vibration)을 분석하고 이를 활용하여 진단하는 분야이다. 

 

건축설비는 다양한 배관시스템과 기계설비(급배수 펌프, 공조기 등)들로 구성되어 있는데, 이러한 설비들은 작동 시 필수적으로 기계적 진동을 수반하게 된다. 더 나아가 배관 및 설비의 이상이나 고장이 발생할 경우, 진동의 크기가 증가하거나 소음을 필연적으로 동반하게 된다. 기존의 방식으로 이러한 이상이나 고장을 판별하고 조치하는 것은 센서를 통해 진동·소음을 계측하고, 역학적 지식을 활용하여 전문가들이 이상 여부를 판정하게 된다. 

 

이런 방식은 다수의 센서, 데이터 수집 장치, 처리장치, 분석 소프트웨어 등 전문적인 계측 시스템을 필요로 하며, 특히 진동의 경우 대상설비에 센서를 직접 부착시켜 그 신호를 분석하게 된다. 

 

이러한 방식은 고비용이 소요되는 방식임과 동시에 접촉식 센싱은 치명적인 단점을 수반하게 되는데, 그 예로써 많은 배관의 진동을 계측하는 경우 배관의 위치에 따라 접근 및 설치가 곤란하거나 다수의 센서가 필요하다는 점이다. 

 

이러한 단점을 보완하기 위해 많은 비접촉 센싱 방식이 개발되어 왔는데, 최근의 머신비전 기술은 이러한 보완재가 될 수 있는 기능을 구현하고 있다. 특히 미세한 움직임 혹은 진동을 시각적으로 볼 수 있게 증폭하고 가시화하며, 설비가 가동 중에 어떠한 형태로 변형하는지를 파악할 수 있다. 

 

이를 통해 시각적으로 내가 운영하는 설비에 어떤 문제가 있는지를 거시적 움직임을 통해 판별할 수 있는데, 예를 들어 배관의 지지부가 열화에 의해 느슨해져 진동이 발생한 경우나  펌프 및 공조 설비의 축 정렬이 불량하여 진동이 커지는 경우 등의 원인을 시각적으로 진단할 수 있게 된다.

 

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전체 기사는 2021년 3월호 ‘월간 설비기술’에 게재되어 있습니다.(월간지 구입문의(02)2633-4995)

 

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