이번에 개발한 하자 점검 시스템은 벽지를 촬영하면 AI가 벽지 찢김 여부와 위치를 스스로 판단해 알려준다. 작업자나 현장 관리자가 직접 확인하기 어려운 벽지 하자 점검을 간단하게 사진 촬영으로 대체할 수 있다. 하자 점검에 소요되는 인력과 시간을 줄일 수 있다. 입주자 점검 전에 하자 발생을 최소화할 수 있을 것으로 기대된다.
DL이앤씨는 올해 초부터 회사 내 개발 인력과 하자 데이터를 기반으로 AI를 활용한 하자 점검 시스템 개발을 시작했다. 회사가 그동안 수집해 온 벽지 하자 6만 건의 데이터를 분석하고 학습시켰다. 이후 3개월 만에 자체적으로 하자 여부를 판단하고 발생 위치를 표현할 수 있는 시스템을 개발하게 됐다.
현재 DL이앤씨는 벽지 찢김 하자 외에도 누수나 결로 등으로 인한 벽지 오염의 유무와 정도를 파악할 수 있도록 시스템을 보다 정교하게 개발 중이다. 향후에는 육안으로 판별이 가능한 각종 마감 하자를 판단할 수 있도록 적용 범위를 확대해 나간다는 계획이다.
DL이앤씨 관계자는 “자체적인 역량과 데이터를 활용해 AI 하자 점검 시스템을 구축하였다는데 큰 의미가 있다”라며 “해당 시스템을 보다 정교하게 다듬고 적용 범위를 확대해 품질 개선과 함께 생산성도 향상시킬 수 있을 것으로 기대하고 있다”라고 밝혔다.
김관주 기자 gjoo@fntimes.com