[지디넷코리아]슈퍼브에이아이가 한국토지주택공사(LH)에 인공지능(AI) 기반 하자 자동 분류 시스템을 구축하고 고도화에 나섰다.슈퍼브에이아이는 LH에 시각언어모델(VLM) 기반 하자 자동 분류 시스템을 구축하는 1차 사업을 완료하고 2차 고도화 사업을 진행 중이라고 2일 밝혔다.LH는 매달 약 30만 장 하자 이미지를 접수하고 있다. 기존에는 상담원이 텍스트와 전화 상담을 통해 하자 유형을 분류했으나 복잡한 분류 체계와 담당자별 판단 차이로 업무 표준화에 어려움이 있었다.하자 분류 체계는 공간과 부위·자재, 하자 유형, 공종, 공사 유형 등 5개 항목으로 구성된다. 이를 조합하면 1만 8000가지가 넘는 유형이 발생한다.슈퍼브에이아이는 이러한 분류 과정을 단일 VLM로 처리하도록 시스템을 설계했다. 이미지 한 장을 분석해 5개 항목을 동시에 분류하고 판단 근거를 자연어 문장으로 제공하는 방식이다. 별도 위치 탐지 모델과 유형 분류 모델을 운영할 필요가 없어 시스템 구조와 유지보수 부담을 줄일 수 있다.균열과 누수, 파손, 곰팡이, 오염 등 주요 하자를 분석하며 사진만으로 원인을 특정하기 어려운 경우에도 학습된 패턴을 활용해 유형을 추론한다. 회사에 따르면 검출 정확도 90% 이상, 오탐·미탐 10% 이하를 목표로 설계했다. 또 주기적인 검증을 통해 해당 기준을 유지하고 있다.이번 1차 사업으로 LH는 연간 약 400만 장 규모 하자 이미지를 자동 분류할 수 있는 체계를 마련했다. 이를 통해 상담 인력은 단순 분류 업무를 줄이고 판단이 필요한 민원에 집중할 수 있게 됐다.축적된 하자 데이터는 단지와 자재, 시공연차별 발생 패턴 분석에도 활용할 수 있다. 반복 하자가 발생하는 시설을 사전에 점검하거나 노후시설 보수·교체 시기를 결정하는 장기수선계획 수립에도 도움이 될 것으로 기대된다.김현수 슈퍼브에이아이 대표는 "1차 사업은 복잡한 분류체계와 대량의 비정형 데이터라는 이중 과제를 VLM 단일 모델로 해결한 사례"라며 "2차 고도화 사업도 차질 없이 수행하는 한편, 하자 분류를 넘어 시설물 점검, 민원 이미지 분석 등 공공 서비스 영역 전반에 AI 도입을 지원하겠다"고 말했다.
Continue to ZDNet Korea →You are being forwarded in 6s — stay on this page