[성공 사례] AI, 노후 인프라의 '신경망'이 되다: K사 AI 기반 구조물 안전 검사 혁신

글로벌 인프라 산업은 현재 중요한 기술적 변곡점을 맞이하고 있습니다. 수십 년간 경제 성장의 기반이 되었던 교량, 터널 등 핵심 인프라의 '노후화'가 전 세계적인 안전 문제로 대두되면서, 이를 효율적으로 관리하기 위한 디지털 전환(DX)이 가속화되고 있기 때문입니다.

2025년 글로벌 구조물 건전성 모니터링(SHM, Structural Health Monitoring) 시장 규모는 약 36억 달러에 달하며, 연평균 18.5% 이상의 빠른 성장세를 보일 것으로 예상됩니다. 성장의 배경에는 심각한 현실이 자리하고 있습니다. 미국 토목학회(ASCE)의 2021년 보고서에 따르면, 미국 인프라는 전반적으로 C- 등급을 받았으며, 특히 교량의 42%가 50년 이상 노후된 것으로 나타났습니다.

문제가 발생한 후 복구하는 '사후 대응' 방식의 한계는 명확합니다. 시장은 AI 기술을 활용해 붕괴 징후를 미리 포착하고 대응하는 '예지보전(PdM)'으로 빠르게 이동하고 있습니다.

교량 및 터널 관리를 총괄하는 K사 역시 이러한 시대적 요구에 직면했습니다. K사는 기존 검사 방식의 비효율과 안전 사각지대를 해결하기 위해, 슈퍼브에이아이와 함께 차세대 AI 검사 시스템 구축 프로젝트를 진행했습니다.

Challenge: 수 주간의 도로 통제와 '보이지 않는' 위험

K사가 직면한 가장 큰 과제는 기존의 '육안 기반' 정밀안전진단 방식이 가진 근본적인 한계였습니다.

주관적 판단과 검출 누락

: 전통적인 검사는 숙련된 엔지니어가 로프나 특수차량에 의지해 교량 하부나 터널 내부에 직접 접근, 육안으로 결함을 식별하는 방식이었습니다. 이 방식은 작업자의 숙련도나 컨디션에 따라 검사 품질 편차가 발생했습니다. 특히, 구조물 붕괴로 이어질 수 있는 '초기 미세 균열'이나 '콘크리트 박리' 징후는 육안으로 식별하기 어려워 안전의 사각지대가 존재했습니다.

막대한 시간과 비용

: 하나의 대형 교량을 정밀 검사하는 데 수 주에서 수 개월이 소요되었습니다. 이는 막대한 인력 비용을 발생시킬 뿐만 아니라, 장기간의 도로 통제로 인한 막대한 사회적 비용까지 유발했습니다.

AI 도입의 현실적 제약 (데이터 딜레마)

: K사는 이 문제를 해결하기 위해 AI 딥러닝 도입을 검토했지만, 곧바로 '데이터의 딜레마'에 부딪혔습니다. 기존 지도 학습(Supervised Learning) AI 모델을 학습시키기 위해서는 수만 장 이상의 '결함' 이미지가 필요합니다. 하지만 '붕괴 징후'와 같은 치명적인 결함 데이터는 정의상 극도로 희소하여 현실적으로 확보가 불가능했습니다.

현장의 물리적 제약

: 설상가상으로 교량이나 터널 내부는 인터넷 통신이 원활하지 않은 '오프라인' 환경인 경우가 많았습니다. 또한, 국가 핵심 인프라의 상세 결함 이미지를 보안상의 이유로 외부 클라우드 서버에 전송하는 것 역시 불가능했습니다.

K사는 '데이터 부족'으로 AI를 학습시킬 수 없고, '네트워크 부재'로 AI를 현장에서 실행할 수 없는 이중고를 겪고 있었습니다.

Solution: 데이터와 인터넷 없이 구동하는 '제로샷 AI' 시스템

슈퍼브에이아이는 '데이터 부족'과 '현장 고립'이라는 두 가지 핵심 난제를 동시에 해결하기 위해, 자사의 비전 파운데이션 모델(VFM) '제로(ZERO)'를 기반으로 한 혁신적인 AI 검사 시스템을 제안했습니다.

핵심 기술 1: 제로샷(Zero-shot) AI

'제로'는 수만 장의 '결함' 데이터를 미리 학습해야 한다는 기존 AI의 통념을 깼습니다. 소량의 '정상' 상태 이미지만으로 '정상적인 교량/터널 표면'의 기준을 빠르게 인지하고, 이 기준에서 벗어나는 '이상 징후'를 즉각 탐지합니다. '미세 균열', '부식', '누수' 등 이전에 한 번도 학습한 적 없는 새로운 유형의 결함까지 식별(Zero-shot)할 수 있음을 의미합니다. '데이터가 없어서 AI를 못한다'는 근본적인 문제가 해결된 것입니다.

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핵심 기술 2: 엣지 컴퓨팅(Edge Computing)

슈퍼브에이아이는 AI 모델을 클라우드 서버가 아닌, 현장의 검사 차량이나 휴대용 장비에 탑재된 '엣지 디바이스'에서 직접 구동되도록 경량화했습니다. 인터넷 연결이 불가능한 오프라인 환경에서도 AI가 실시간으로 작동합니다. 모든 민감한 인프라 데이터는 외부 유출 없이 현장 내부에서만 처리되어, 국가 기반 시설의 엄격한 데이터 보안 규정을 완벽하게 준수했습니다.

AI 기반 검사 워크플로우 구축

'제로' 모델을 기반으로 K사의 현장 유지보수 프로세스에 최적화된 시스템이 구축되었습니다.

1. 실시간 영상 분석
   : 검사원이 카메라로 교량 하부나 터널 내벽을 촬영하면 AI 모델이 실시간으로 분석합니다.
2. 즉각적 결함 시각화
   : '미세 균열' 등 이상 징후가 발견되면, AI가 즉시 해당 결함의 정확한 위치, 형태(정밀 마스크 분할) 및 판단 신뢰도(Confidence Score)를 작업자의 모니터에 시각화합니다.
3. 자동 이력 관리
   : 검출된 모든 결함은 이미지, '균열 유무'와 같은 분류 값, 그리고 상세 검사 파라미터(예: 교각 위치, 스캔 시작점 등)와 함께 자동으로 데이터베이스에 저장되어 체계적인 이력 관리가 가능해졌습니다.

Benefit: 정확한 판단, 빠른 대응으로 예지보전(PdM) 실현

슈퍼브에이아이의 AI 솔루션 도입은 K사의 인프라 유지보수 방식에 즉각적이고 측정 가능한 긍정적 변화를 가져왔습니다.

정량적 성과

• 검출 정확도 향상
  : 육안 검사 시 작업자의 주관적 판단에 따라 누락되기 쉬웠던 '초기 미세 결함'을 일관된 기준으로 검출, 치명적 사고로 이어질 수 있는 위험을 사전에 차단했습니다.
• 검사 시간 및 비용 절감
  : AI의 실시간 자동 분석을 통해, 수 주가 소요되던 정밀 검사 시간을 획기적으로 단축했습니다. 검사 인력 비용과 도로 통제에 따른 사회적 비용의 직접적인 절감으로 이어졌습니다. 

정성적 성과

• 검사 품질의 객관화
  : 작업자의 숙련도나 컨디션에 관계없이 AI가 일관된 기준으로 24/7 검사를 수행, 검사 품질의 상향 평준화 및 객관화를 달성했습니다.
• 데이터 기반 의사결정
  : 모든 결함 데이터가 위치, 이미지, 심각도별로 슈퍼브 플랫폼에 자동 축적되었습니다. 엔지니어는 '경험'이 아닌 '객관적 데이터'에 기반하여 보수공사의 우선순위를 정하고 예산을 효율적으로 집행하는 것이 가능해졌습니다.

아래 표는 기존 육안 검사 방식과 슈퍼브 AI 기반 검출 시스템의 핵심 차이점을 요약한 것입니다.

'검출'에서 '예측 정비'로의 확장

K사의 혁신은 단순한 결함 검출 자동화에 그치지 않았습니다. 이번 프로젝트를 통해 가장 큰 자산인 '데이터'가 체계적으로 축적되기 시작했기 때문입니다.

축적된 결함 데이터를 분석하여 '어떤 교각에서', '어떤 기후 조건에서', '어떤 유형의' 미세 균열이 '얼마나 빠른 속도'로 진행되는지 객관적인 패턴 분석이 가능해졌습니다.

이는 '고장 후 수리'라는 사후 대응적 방식에서 벗어나, 결함의 진행 속도를 예측하여 "해당 교량은 6개월 뒤 보수가 필요할 것"이라고 사전에 대응하는 '예지보전(PdM)' 시스템의 강력한 기반을 마련한 것입니다.

에너지 분야 예지보전(PdM) 시장이 2025년 22억 5,000만 달러 규모로 추정되고 연평균 25.77%의 성장이 예상되는 것과 같이, 인프라 분야에서도 데이터 기반의 예지보전은 운영 효율화와 안전성 확보의 핵심 전략이 되고 있습니다.

K사 사례는 '결함 데이터 부족'과 '현장 네트워크 제약'이라는 한계로 AI 도입을 망설였던 많은 인프라 관리 기업들에게 명확한 해결책을 제시합니다.

교량과 터널에서 검증된 이 '제로샷(Zero-shot) AI + 엣지 컴퓨팅' 솔루션은 댐, 송전탑, 플랜트 설비, 항공기 동체 검사 등 카메라 기반 모니터링이 필요하지만 유사한 제약(데이터 부족, 오프라인 환경, 보안)을 가진 모든 핵심 산업 인프라에 즉시 적용 가능합니다.

슈퍼브에이아이의 AI 솔루션 도입이 궁금하시다면 아래 내용을 남겨주세요. 산업 AI 전문가들이 바로 연락 드리겠습니다.