김현수 단국대 교수팀, 세계 정상급 SCI저널에 논문 2편 게재
마감공정 자동 모니터링·카메라 시점별 동작 인식 연구 성과
"스마트 건설을 위한 기반 기술로 활용될 것"
권태혁 기자2025.04.30 16:58
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| 김현수 단국대 건축공학과 교수(가운데)가 오주석(왼쪽), 윤상윤 석사과정생과 기념촬영하고 있다./사진제공=단국대 |
먼저 오씨는 논문 'Integrating text parsing and object detection for automated monitoring of finishing works in construction projects'(건설 마감 공정 자동 모니터링을 위한 텍스트 파싱 및 객체 탐지 기술 통합)에서 건설 도면의 텍스트 정보를 추출하는 '텍스트 파싱 기술'과 현장 사진·영상 속 객체를 식별하는 '객체 탐지 기술'을 결합해 마감 공정 자동화 모니터링 시스템을 구현했다.
특히 무인 이동로봇(UGV)을 통해 촬영된 현장 이미지와 도면 정보를 연동해 '도면-작업지시서-현장 상황' 간 통합 관리가 가능한 플랫폼을 구축하는 데 성공했다. 기존 건설 현장에서 개별적으로 운용되던 기술을 통합한 첫 사례다.
윤씨는 논문 'Analysis of masonry work activity recognition accuracy using a spatiotemporal graph convolutional network across different camera angles'(카메라 시점에 따른 ST-GCN 기반 마감작업 인식 정확도 분석)에 참여했다. 시공간 정보를 동시에 학습하는 딥러닝 모델인 ST-GCN로 다양한 각도(0°~180°)의 영상에서 작업자 동작 인식 정확도를 정량 분석했다.
측면 촬영 시 80% 이상의 인식 정확도를 보였지만, 후방 촬영에서는 인식률이 하락하는 경향을 확인했다. 연구진은 이 결과가 스마트 건설 현장 내 CCTV 배치 전략 수립에 유용한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대하고 있다.
김 교수는 "디지털 기술을 통한 건설 현장의 효율성 및 안전성 향상 연구가 활발하다. 석사과정 학생들이 주도적으로 세계적 저널에 연구성과를 게재해 자랑스럽다"고 말했다.
한편 이번 연구는 국토부가 추진하는 국가연구개발사업 '디지털기반 건축감리 및 시공 자동화로봇기술 개발'의 지원을 받아 수행됐다.
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