엣지 AI기반 경량형 영상인식 기술을 활용한 중소규모 건축현장 안전 모니터링 기술 개발
국토교통과학기술진흥원 2026.04 - 2028.12
This study proposes an intelligent monitoring system utilizing Edge AI-based lightweight image recognition technology to address safety gaps in small and medium-sized construction sites where safety management personnel are often insufficient. Existing server-centric analysis systems face limitations in construction environments with poor communication infrastructure due to high latency and infrastructure deployment costs. To overcome these challenges, this research optimizes lightweight AI algorithms capable of real-time on-device inference. Furthermore, it establishes a Concept of Operations (ConOps) that integrates Unmanned Ground Vehicles (UGVs) and Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) to enable organic operation between wide-area inspection and close-up verification. Additionally, the system is designed to enable immediate alerts and responsive actions upon anomaly detection by constructing a risk-sign prediction model based on task-action sequence analysis and a real-time data pipeline. This technology aims to lower the barrier to entry for digital safety solutions in small-scale sites and maximize the efficiency of quality control and fatal accident prevention through data-driven, standardized safety management.
[연구 목표]
기술적 목표: 엣지 컴퓨팅 기반의 경량화 영상인식 모델(On-device AI)을 통한 실시간 현장 분석 및 실증 기술 확보
운영적 목표: UGV와 UAV의 역할 분담을 통한 다각도 안전 점검 체계 구축
사회·경제적 목표: 중소규모 건설현장의 안전 관리 비용 절감 및 디지털 감리 체계 확산을 통한 건설 산업의 스마트화 기여.
[연구내용]
핵심 기술 개발
작업 행위 시퀑스 기반 위험 징후 예측 모델 설계
경량화·온디바이스 추론 기반 실시간 분석 기술 확립
통신 제약 환경 대응형 엣지 AI적용 확장 기반 확보
시스템 통합 및 운영
UGV·UAV 광역점검 및 근접확인 피드백 연계 운영
이벤트-판단-기록-피드백 통합 운영 파이프라인 구체화
실시간 데이터 파이프라인 구축을 통한 TRL제고
현장 적용 및 검증
현장 요구사항 및 제약 조건 정리를 통한 엣지 중심 설계
위험 판단 규칙 설계를 통한 경보·조치·재확인 체계화
KPI 및 검증 프레임워크 정립을 통한 실증·인증 기준 마련
[연구 지원 기관]
국토교통과학기술진흥원
[연구 기간]
Apr. 2026 - Dec.2028
