최근 스마트 건설 분야에서 드론과 레이저 스캐너가 현황 파악 및 현장 모니터링을 위해 활발히 활용되고 있다. 그러나 드론과 레이저 스캐너를 통해 취득한 데이터는 수십 기가바이트(GB)에 달하는 대용량 데이터이기 때문에 저장 및 관리에 어려움이 있고, 이를 활용하기 위해서는 일반적인 사무용 PC가 아닌 고성능의 워크스테이션 PC가 필요하다는 단점이 있었다. 또한, 데이터 후처리에 소요되는 시간으로 인해 즉각적인 현황 검토가 어렵다는 한계도 있었다.
컨워스에서 개발한 'B-Eagle'은 엣지클라우드 방식의 분산처리 시스템으로, 수백 기가바이트 수준의 대용량 데이터도 1~2시간 만에 처리가 가능하다. 또한, 중간에서 거쳐야 하는 단계가 없으므로 저지연(low latency), 보통 사양의 서버를 연결하여 처리하므로 저비용으로 가능하다는 장점이 있다. 이렇게 처리한 데이터는 사용자가 일반 PC의 웹(Web)과 스마트폰 앱(App)으로도 볼 수 있다.
또한, 데이터 취득에 활용하는 스팟(SPOT)은 보스턴다이나믹스社에서 개발한 건설용 4족 보행 로봇이다. 현재, 연세대학교에서 보유 중인 스팟은 본 연구에서 건설 현장의 데이터 취득의 무인 자동화 테스트에 활용된다.
롯데건설 기술연구원 관계자는 “기존에 진행해온 연구가 현장에서 생산되는 3차원 형상정보의 정확한 취득과 분석의 신뢰도에 초점을 두었다면, 이번 실증 연구는 대용량 데이터를 효율적으로 취득하고, 취득한 데이터를 빠르게 정제하여 현장에 공유하고 활용한다는 점에서 한 단계 진보된 기술”이라며, “다양한 스마트 건설 기술과의 시너지가 높을 것으로 판단되는 데이터 플랫폼을 기반으로 AI를 활용한 빅데이터 분석과 로봇 활용 기술 등 연구를 확대해 나갈 예정”이라고 말했다.
홍지인 기자 helena@fntimes.com
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