중소규모 건설현장 안전관리를 위한 RGB-D 기반 파이프 서포트 설치 품질 자동 측정 연구 = A Study on RGB-D-based Automated Inspection of Pipe Support Installation Quality for Safety Management in Small and Medium-sized Construction Sites|RISS 상세보기

국문 초록 (Abstract)

건설 산업의 재해 통계에 따르면 가설구조물에 의한 사고는 전체 사망 재해의 높은 비중을 차지하며, 그중에서도 거푸집 동바리(파이프 서포트)의 설치 간격 미준수 및 수직도 불량은 붕괴 사고의 주요 원인으로 지목되고 있다. 현행 표준시방서상 이러한 설치 품질은 관리자의 육안 및 수동 계측에 의존하여 관리되고 있으나, 이는 측정의 주관성 개입, 전수 조사의 어려움, 그리고 인력 부족이 심화되는 중소규모 건설현장의 관리 부실로 이어지는 한계를 지닌다. 최근 3D LiDAR 등 스마트 기술을 활용한 자동화 연구가 시도되고 있으나, 고가의 구축 비용과 전문 운용 인력의 필요성은 영세한 현장에서의 실질적인 도입을 저해하는 요인으로 작용하고 있다.
이에 본 연구에서는 저비용 센서인 RGB-D 깊이 카메라를 활용하여, 경제성과 실용성을 동시에 확보한 파이프 서포트 설치 품질 자동 검측 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 객체 인식 모델(YOLO)을 통해 복잡한 현장 환경에서 파이프 서포트 객체를 자동으로 인식하고, 깊이(Depth) 정보를 기반으로 설치 간격 및 수직도를 3차원적으로 계측하여 허용 오차 만족 여부를 즉각 판별하도록 개발되었다.
시스템의 성능 검증을 위해 충북 청주시 소재의 아파트 건설 현장에서 실증 실험을 수행하였다. 실험 결과, 제안 시스템은 서포트 실측값 대비 오차율 5% 이내의 계측 정확도를 확보하였으며, 약 83% 수준의 객체 인식률을 보여 실무 적용 가능성을 확인하였다. 실험 결과를 바탕으로 중소규모 현장에 대한 생산성 및 경제성 분석 시뮬레이션(지상 4층, 연면적 3,752 m2)을 진행하였다. 연구의 주요 결과는 다음과 같다.
첫째, 단위 구역(67.24m2) 검측 실험 결과, 기존 수동 측정 방식(2인 1조)은 16분이 소요된 반면, 제안된 자동화 시스템(1인)은 10분이 소요되어 약 37.5%의 시간 단축 효과를 확인하였다. 둘째, 경제성 분석 시뮬레이션 결과 자동화 시스템 도입 시 투입 인력의 효율화(2인→1인)와 작업 시간 단축으로 인해 기존 대비 약 61.6%의 검측 비용 절감 효과가 있는 것으로 분석되었다. 셋째, 초기 하드웨어 구축 비용에 대한 손익분기점을 분석한 결과, 약 16,705m2의 면적을 검측할 경우 투자 비용을 전액 회수할 수 있는 것으로 나타났다. 이는 시뮬레이션 모델 기준 약 5개의 프로젝트를 수행하면 달성 가능한 수준으로, 높은 경제적 타당성을 확인했다.
결론적으로 본 연구에서 제안한 시스템은 고비용의 정밀 계측 장비를 대체하여, 예산과 인력이 부족한 중소규모 건설현장에서도 손쉽게 도입 가능한 스마트 안전 관리 솔루션을 제시하였다는 점에서 실무적 의의가 크다. 향후 본 시스템의 현장 적용이 확대될 경우, 가설구조물 붕괴 사고의 선제적 예방과 건설 현장의 안전 관리 수준 향상에 기여할 것으로 기대된다.

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건설 산업의 재해 통계에 따르면 가설구조물에 의한 사고는 전체 사망 재해의 높은 비중을 차지하며, 그중에서도 거푸집 동바리(파이프 서포트)의 설치 간격 미준수 및 수직도 불량은 붕괴 ...

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