.svg)
AI 솔루션 문의하기
노후 건물의 리모델링 수요가 증가하면서 시공 품질 관리의 중요성이 더욱 커지고 있습니다. 전기와 통신 공사가 완료된 뒤 추가 설비를 적용하려 할 경우, 배선과 스위치 위치, 네트워크 환경 등 기본 조건이 맞지 않아 재공사가 필요하거나 원하는 기능을 구현하지 못하는 사례가 발생합니다.
이러한 불편을 사전 예방하고 초기 도면 단계에서 전문가 검증을 제공하는 시스템의 필요성이 대두되고 있으며, 설계 및 시공 오류를 사전에 감지하여 리모델링 과정에서 발생할 수 있는 하자를 최소화하는 것이 중요합니다.
인공지능 기반 설계 검증 서비스는 리모델링 구축 과정에서 발생하는 설계 및 시공 오류를 사전 예방합니다. 초기 도면 단계에서 배선 경로와 스위치 배치, 통신 인프라 등을 종합적으로 분석하여 잠재적인 문제점을 미리 파악하고, 전문가 수준의 검증 결과를 제공합니다.
기존에는 시공이 완료된 후에야 문제를 발견하여 재공사로 인한 비용과 시간 손실이 발생했으나, 인공지능 시스템을 통해 설계 단계에서 오류를 제거함으로써 원활한 시공이 가능해졌습니다.
조명과 보안, 에너지 관리 등 다양한 설비 기능을 적용할 때 이러한 사전 점검이 필수적이며 시스템은 각 요소를 종합적으로 분석하여 최적의 설계안을 도출합니다.
인공지능 기반 영상 분석 기술을 활용하여 리모델링 공사 현장을 실시간으로 모니터링합니다. CCTV에서 수신한 영상을 딥러닝 기반으로 실시간 분석해 감지하고, 분류된 객체를 추적하며 설정한 이벤트가 발생했는지 탐지하여 운영자에게 즉시 알립니다.
작업자의 안전모 착용 여부와 위험 구역 진입, 작업 절차 준수 상황 등을 자동으로 확인하여 시공 품질과 안전을 동시에 관리할 수 있습니다. 비디오 영상 속 사람과 차량, 사물 등의 객체를 인공지능이 검출하고 인식하며, 이상 상황 여부를 학습된 알고리즘으로 판단합니다.
리모델링 공사는 해체와 보강, 배선, 마감 등 여러 공정으로 구성되며, 각 공정마다 품질 기준이 다릅니다. 인공지능 시스템은 공정별로 축적된 데이터를 분석하여 품질 이탈이 발생할 가능성이 높은 구간을 사전에 파악하고, 해당 공정에 집중 관리를 적용합니다.
발생과 원인, 조치, 검증 단계를 따르는 현장 부적합 처리 프로세스가 자동으로 문서화되며, 시정 및 예방 조치 기록이 자동으로 귀속됩니다. 변경 요청은 영향 공정을 표시해 감사 항목과 연결되고, 도면과 변경 이력은 개발 검토 및 의사결정 과정과 연결되어 추적성을 확보합니다.
리모델링 과정에서 기존 설비의 상태를 정확히 파악하는 것이 중요합니다. 센서와 데이터 기반 분석을 통해 가장 적절한 시기에 유지보수를 진행하는 예지보전 방식이 주목받고 있으며, 설비 고장이 발생하기 전에 이상 징후를 감지하여 예방정비를 수행합니다.
설비의 상태를 실시간으로 모니터링하며 이상 진동과 온도 상승, 부하 편차 등의 데이터를 분석해 경보를 자동 관리합니다. 전력 설비의 상태를 한눈에 확인할 수 있기 때문에 유지보수 시간을 단축하고, 설비 고장 전 예방조치가 가능해집니다.
과거 리모델링 프로젝트에서 발생한 하자 데이터를 인공지능이 학습하여 유사한 조건에서 발생할 수 있는 문제를 예측합니다. 건물 구조와 시공 방식, 자재 종류 등 다양한 변수를 종합적으로 분석하여 하자 발생 가능성이 높은 부분을 사전에 식별합니다.
공구 수명과 불량률 데이터를 기반으로 생산 효율을 분석하며, 가공 이력과 통계 정보를 바탕으로 품질 이상을 사전에 예측합니다. 복잡한 설비 네트워크를 한눈에 파악할 수 있는 인터페이스가 제공되며, 공정별 데이터 흐름을 시각화한 모니터링 화면으로 관리 효율성이 향상됩니다.
축적된 리모델링 프로젝트 데이터를 빅데이터 기술로 분석하여 최적의 시공 방법과 자재 선택, 공정 순서 등을 제시합니다. 각 시스템에 산발적으로 퍼져 있던 데이터를 정제해 실시간으로 분석할 수 있도록 시각화한 대시보드를 구축하며, 예측 알고리즘을 적용해 준공 예정 현장의 하자 발생을 사전에 최소화합니다.
품질 감사 계획 대비 완료율과 부적합 조치 완료 시간 등 품질과 개발 일정을 아우르는 지표들이 대시보드 및 추세 그래프로 노출되어 공정 안정화 추이를 즉시 파악할 수 있습니다.
시공 과정에서 품질 기준을 벗어난 작업이 감지되면 즉시 알림을 발송하여 신속한 조치가 가능합니다. 관리자는 물론 작업자에게도 경고 방송을 보내 실시간으로 문제를 인식하고 대응할 수 있으며, 이는 하자 발생을 근본적으로 차단하는 효과를 가져옵니다.
공정별 공기질과 온도, 습도, 소음 등을 센싱해 기준 준수 여부를 실시간 체크하며 기준치를 초과하면 자동으로 환풍기나 공조 시스템을 가동해 안전사고와 직업병을 예방합니다.
리모델링 프로젝트에는 설계사와 시공사, 설비업체 등 여러 주체가 참여합니다. 인공지능 시스템은 이들 간의 정보 공유를 원활하게 하고, 변경 사항이 발생했을 때 관련된 모든 당사자에게 즉시 전달하여 의사소통 오류로 인한 하자를 방지합니다.
모바일 어플리케이션을 통해 미세먼지 농도와 가스 농도, 온도, 습도 등을 모니터링할 수 있으며, 모니터링 중에 유해물질의 농도가 일정 수치를 넘기면 작업자 및 관리자에게 경고 알림을 발송합니다.
리모델링 완료 후에도 지속적인 모니터링을 통해 하자 발생을 조기에 감지합니다. 사물인터넷 센서를 활용하여 온도와 습도, 진동 등을 측정하고, 정상 범위를 벗어난 경우 즉시 알림을 보내 신속한 대응이 가능합니다. 정기 검사 이력을 시스템에 기록하여 샘플 접수부터 최종 승인까지의 과정을 추적할 수 있으며, 이 모든 운영 과정은 실시간 지표로 수치화되어 관리됩니다.
사전 검증을 통해 재공사를 방지함으로써 공사 기간 단축과 비용 절감을 동시에 달성할 수 있습니다. 인공지능 시스템 도입으로 인한 초기 투자 비용은 재공사 비용과 하자 보수 비용을 고려하면 충분히 회수 가능하며, 장기적으로는 시공 품질 향상으로 인한 브랜드 가치 상승 효과도 기대할 수 있습니다.
기존 CCTV 인프라를 활용하기 때문에 신규 시스템 구축에 대한 비용 부담을 덜 수 있고, 산업현장에 최적화된 맞춤 영상을 딥러닝 분석을 활용해 학습하기 때문에 정확성도 계속 높여갈 수 있습니다.
리모델링 공사는 건축법과 전기공사법, 소방법 등 여러 법규를 준수해야 합니다. 인공지능 시스템은 관련 법규 데이터베이스를 탑재하여 설계 및 시공 과정에서 법규 위반 가능성을 자동으로 체크하고, 필요한 조치 사항을 안내합니다.
자동화된 시스템을 통해 안전 관리자는 더 적은 인력과 시간을 투입하여 이상 징후를 감지하고 대응할 수 있게 되며, 불안전 상태와 행동에 대한 실시간 분석을 통해 교육 및 훈련 과정에서의 피드백을 개선할 수 있습니다.
리모델링 완료 후 품질 인증을 받기 위한 자료를 자동으로 생성합니다. 공정별 시공 사진과 검사 결과, 자재 인증서 등을 체계적으로 정리하여 인증 기관에 제출할 수 있는 형태로 제공하며, 이는 인증 절차를 간소화하고 신속한 준공을 가능하게 합니다.
시스템은 불안전 상태와 행동에 대한 데이터를 기록하고 분석하여 추후 사고 원인 분석과 개선 방안 제시에 활용될 수 있으며, 리모델링 현장뿐만 아니라 제조업과 교통 관리, 공공 CCTV 감시, 시설물 관리 등과 같은 분야에서도 안전과 효율성을 높이는 데 도움이 됩니다.
조명과 보안, 냉난방, 환기 등 각종 설비를 통합 관리할 수 있는 스마트 시스템 구축을 지원합니다. 리모델링 단계에서부터 통합 관리 시스템을 고려한 설계를 적용하여, 완공 후 효율적인 건물 운영이 가능하도록 합니다.
현장에 최적화된 다양한 분석 시나리오를 기존에 구축된 카메라에 연동해 활용할 수 있으며, 선별 관제와 지능형 교통시스템, 산업 안전관리 분야 등 다양하게 적용 가능합니다.
인공지능 시스템은 프로젝트가 진행될수록 더 많은 데이터를 학습하여 정확도가 향상됩니다. 초기에는 일반적인 하자 패턴을 기반으로 예측하지만, 시간이 지남에 따라 특정 건물 유형이나 시공 방식에 특화된 예측이 가능해져 더욱 정밀한 하자 예방이 실현됩니다.
비전 인공지능 기술은 산업현장의 위험 패턴을 빨리 파악하고 이를 예방하는 데 유용하게 사용할 수 있으며, 사고가 났을 경우에도 즉시 알람을 통해 생명을 살릴 수 있는 골든타임을 확보할 수 있고 추가 사고 방지에도 기여할 수 있습니다.
.svg)
.svg)
