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| ㈜딥인스펙션 이철희 대표이사를 만나다 | |||||
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| 작성자 | 관리자 | 등록일 | 2021.07.04 | 조회수 | 1482 |
시설물 안전점검 기술혁신 선도 기업! ㈜딥인스펙션 이철희 대표이사를 만나다 ㈜딥인스펙션은 인공지능 기술을 기반으로 하여 공공시설물 안전검사 자동화 소프트웨어 및 영상촬영장치를 개발하는 인프라 IT 전문기업이다. 터널 및 교량 구조물뿐만 아니라 국방부 민군기술이전사업, 댐, 공항 등 안전점검 자동화 시스템개발을 완료하여 인프라 유지관리 기술의 혁신을 주도하고 있으며, 국가 R&D 지원 사업에도 수차례 선정되어 지속적으로 연구개발을 진행하고 있다. 이번 163호 인터뷰에서는 서울 문정동 법조단지에 위치해 있는 딥인스펙션 서울사무소에서 이철희 대표이사를 만났다. 이철희 대표는 “인프라 기술 IT 기술의 융합을 통해 혁신적인 원천기술을 개발하는데 중점을 뒀다”며, “우리 기술을 전 세계에 확산시켜 제2의 인프라 유지관리 르네상스 시대를 여는데 앞장설 것”이라고 말했다. 다음은 인터뷰 내용의 전문이다. Q 도로교통 저널 독자들께 인사 부탁드립니다. A 딥인스펙션 대표이사 이철희라고 합니다. 도로교통 저널을 통해 인사드리게 되어 영광입니다. 우리 회사에 관심을 갖고 방문해줘서 감사합니다. 협회 사무실과 우리 서울사무소가 무척이나 가까운데 이렇게 소통할 수 있는 시간이 많아지면 좋겠습니다. Q 혹시 모르시는 분들을 위해 회사 소개 부탁드립니다. A 딥인스펙션은 인공지능과 컴퓨터비전 기술을 이용하여 공공시설물의 안전검사 자동화 소프트웨어와 영상촬영장치를 개발하는 인프라 IT 전문기업입니다. 특히, 터널 유지관리 사업, 소프트웨어 개발, 기술 컨설팅, R&D 사업을 수행하고 있습니다. 최근에는 국방부와 민군기술이전사업을 수행하였고, 댐, 공항에도 안전점검 자동화 프로젝트를 진행하며 국내 안전검사 부분 기술 향상에도 기여하고 있습니다. 우리 회사 사업장은 서울 문정동 법조단지에 위치해 있고 기술연구소는 서울시 양재 AI 허브에 입주하고 있습니다. 본사는 대전 융합기술연구 생산센터(ETRI)에 있습니다. Q 작년 2019년 태명이씨앤씨에서 딥인스펙션으로 사명을 변경했는데, 특별한 이유라도 있나요? A 2015년 회사를 설립하고 경영적으로 성장을 이루면서 과감하게 사명을 바꿨습니다. AI 점검 기술을 기반으로 한 회사이기 때문에 회사명에 사업영역을 그대로 내포했습니다. 우리의 정체성을 표현하기 위함입니다. Q 딥인스펙션은 시설물유지관리 전문업체인 ㈜태명엔지니어링으로부터 2015년 분리 독립한 신규 법인으로서 6년 동안 많은 성장을 이뤄냈습니다. 그동안 어떤 성과가 있었나요? A AI 기반 터널시설물 안전점검 자동화 기술로 2018년 하반기에 솔루션의 상용화를 완료하였고, 2020년 9월에는 국토교통부 신기술인증을 취득하였습니다. 최근까지 10개 이상의 터널에 우리가 개발한 안전점검 신기술을 적용하여 정밀안전 점검 정확도를 50% 이상 끌어 올렸고, 점검비용도 약 30% 절감시켰습니다. 그리고 국토교통부와 서울시로부터 인공지능 기반의 기술사업화 지원사업에도 선정되어 인공지능 분야의 기술력을 인정받았고, 국방부와 과학기술정보통신부에서 발주한 인공지능 기반의 기술이전사업 및 검증사업에도 최종사업자로 선정된 바 있습니다. 꾸준히 철도터널, 댐, 공항 안전검사 자동화를 위한 특허출원, 인증 등 핵심 원천기술 개발에도 박차를 가하고 있습니다. 우리 딥인스펙션은 인공지능 학습플랫폼, 설명가능 인공지능(XAI), 강화학습 기반 객체인식 핵심기술 개발을 통해 SOC분야 유지관리에 있어 미래 인공지능 기술개발을 선도하고 있다고 자부합니다. Q 딥인스펙션은 인공지능 점검 기술을 상용화하고 있습니다. AI 서비스를 기반으로 SOC 시설물 안전검사 플랫폼 구축에 나서고 있는 이유는 무엇입니까? A SOC 시설물은 국민의 삶을 유지할 수 있는 핵심적인 공공재입니다. 우리나라는 1970년대부터 경제성장이 이뤄진 후에 시설물이 급격하게 증가했고, 유지관리 비용에 대한 요구도 그만큼 늘어나고 있습니다. 하지만 예산과 인력은 한정적이죠. 우리는 예산과 인력, 점검기술을 충족하기 위한 방법을 찾기 위해 그동안 많은 연구를 추진했고, AI기반 영상분석이라는 결과물을 만들어냈습니다. AI기반을 통한 시설물 안전점검은 장점이 많습니다. 우선 인공지능 기반 영상분석을 통한 결함 검출 및 측정을 자동화해 점검 인력을 감축시킬 수 있으며, 인공지능 기반으로 결함을 검출하고 측정하여 객관성을 확보할 수 있습니다. 결과적으로 점검인력의 숙달에 따른 편차 없이 일정한 품질을 유지할 수 있습니다. Q 앞서 AI기반 터널시설물 안전점검 자동화 기술로 국토교통부 건설신기술 인증을 획득했다고 말씀하셨습니다. 국내 최초 인공지능기술과 영상처리기술을 활용한 건설 신기술인데요. A 이 기술의 풀네임은 ‘도로터널 유지관리를 위한 고해상도 촬영장비 및 인공지능 알고리즘 기반 라이닝 표면의 균열검출 기술’입니다. 터널 라이닝 영상 데이터 분산 병렬 처리 방법, 영상 데이터 획득 장치, 통합 소프트웨어 등 3개의 인공지능 관련 특허를 기반으로 한 기술이죠. 이 신기술은 도로터널 라이닝의 표면을 촬영하는 4K급 이상 고해상도 카메라로 구성된 영상장비를 20~40km/h의 일정한 속도로 주행하면서 도로터널 표면 영상을 확보하고 영상데이터를 분산병렬 처리하는 인공지능 알고리즘 프로그램입니다. 영상장비 차량으로 주행을 하면 균열폭 0.1mm에서 0.5mm의 도로터널 라이닝의 균열 정보까지 검출하고 수치화하여 자동적으로 외관조사망도와 보고서가 작성됩니다. Q 말씀하신 신기술이 기존의 점검방식보다 얼마나 빠르고 정확한지 설명 부탁드립니다. A 이 기술은 연장 1km의 터널을 48시간 이내에 인공지능 기반으로 영상 처리할 수 있습니다. 기존 기술 대비 1.5배 이상의 정확도 향상과 시간단축, 인력감축 등으로 경제적인 효과를 기대할 수 있어 연간 수백억 원 이상의 터널점검 정부예산을 절감할 수 있다고 봅니다. 특히, 터널 딥인스펙터 2020이라는 시스템을 통해 4K 촬영 동영상을 정지화면으로 분리해 내고 장당 2,500만 화소의 정보를 화소단위로 분해하여 배경은 흰색으로, 균열부분은 검은색으로 표현해 출력해 주는 방식을 사용합니다. 이 프로그램은 데이터를 기반으로 한 딥러닝을 통해 균열을 찾는 방식으로 절대적 어둡기를 따져 화소를 분해하여 정확성을 높였습니다. 최근까지 30개 이상의 터널의 균열 상태 기록 데이터 1,000만 장 이상을 사용했습니다. Q 공기업과 정부기관이 수요처일 텐데, 신기술의 만족을 위해 어떤 부분에 중점을 두셨나요? A 일단 우리 딥인스펙션 신기술은 터널 안전점검 시 교통차단 없이 주행 중에 영상촬영이 가능한 장점이 있습니다. 그리고 AI를 통해 분석하므로 점검 결과를 받아보는 시간도 절약할 수 있습니다. 참고로 인공지능 기반의 균열과 결함 검출, 외관조사망도 작성, 상태평가 보고서 작성 등 전 과정이 자동화된 프로세스로 진행되어 기존대비 약 30%의 시간을 절감시킬 수 있습니다. 무엇보다 감독관이 점검결과를 쉽게 확인할 수 있도록 전단면 점검 데이터를 사진과 영상을 통해 제공하여 체계적으로 이력관리를 할 수 있다는 장점이 있습니다. Q 딥인스펙션에서는 인공지능 소프트웨어도 개발하여 판매 중입니다. 제품 소개 부탁드립니다. A 제품명은 Deep Inspector입니다. 인공지능과 영상 기반 안전점검 소프트웨어 Deep Inspector는 터널라이닝과 교량 촬영 영상을 이용하여 인공지능 기반으로 균열과 결함을 검출하고 균열의 폭과 길이가 측정되는 기능이 있습니다. 그리고 AutoCAD 형식으로 3차원 도면도 작성이 가능하고, 터널의 상태등급도 산출 전 영상처리가 자동화된 프로세스로 이루어지는 딥러닝 기반의 국내 유일의 소프트웨어입니다. Q AI기반 터널시설물 안전점검 자동화 기술은 어느 터널에 적용되었나요? A 남산1호터널, 대구포항고속도로 등 주요 터널에 당사의 인공지능 기술을 적용한 실적을 보유하고 있습니다. 작년까지 30개 이상의 터널에 우리 인공지능 점검기술을 적용하였습니다. 한국도로공사, KAIST, SQ엔지니어링에 인공지능 기반 프로그램도 납품하였습니다. 최근에는 터널뿐만 아니라 천호대교, 당인교, 망원5교에 대한 교량 점검분석도 성공적으로 진행하고 있습니다. Q 터널, 교량뿐만 아니라 다른 SOC 시설물에도 AI 기술을 적용하기 위한 준비를 하고 있다고 들었습니다. A 그렇습니다. 터널, 교량뿐만 아니라 하수관로, 댐 유지관리에 적용하기 위한 절차를 밟고 있습니다. 관련하여 서울시 인공지능팀과 ‘인공지능 기반 하수관로 결함탐지 학습데이터 구축 용역’도 완료하였고, 2021년 안에 사업화할 예정입니다. 최근 수자원공사와도 ‘댐 시설물 지능형 진단체계 구축 용역’을 진행하면서 인공지능 기반 수자원 관리와 댐시설물 관리를 위한 로드맵도 구축하고 있습니다. Q 딥인스펙션이 XAI라는 기술을 국내 최초로 개발하였습니다. XAI기술이 생소한 분들을 위해 설명 부탁드립니다. A XAI는 eXplainable AI 기술, 즉 설명가능 인공지능이라고 합니다. 추론이유를 설명하지 못하고 단순히 결과만 제시하는 기존 딥러닝 방식의 한계를 극복하기 위해 개발했습니다. 우리 XAI는 결과의 투명성을 제공하고 딥 네트워크가 객체를 결함으로 추론한 이유와 안전등급 판정 이유를 사용자에게 이해하기 쉽게 설명할 수 있습니다. 터널, 교량, 댐 등 기존 딥러닝 기술과는 달리 균열, 백태, 누수와 같은 손상을 설명가능 인공지능(XAI)으로 검출한다는 측면이 차별화되고 있습니다. 현재 터널부문은 상용화가 완료되었고, 교량은 서비스개발 완료, 댐시설물의 경우 데모프로그램이 개발 완료되었습니다. 참고로 과기부, 국토부, 국방부, 중기부, 서울시에 국내최초로 XAI 기술을 적용하고 사업화를 리딩하고 있습니다. Q 대표님께서 언급했듯이 다양한 기관과 AI 연구개발을 추진하고 있습니다. 최근에 진행한 프로젝트에 대해 간략히 소개 부탁드립니다. A 한국전자통신연구원(ETRI)으로부터 기술이전 받은 ‘대규모 딥러닝 HPC(High Performance Computing) 시스템’ 핵심기술 개발에 집중하고 있습니다. 대규모 딥러닝 HPC 시스템은 2017년부터 2019년까지 정부예산 75억 원이 투입되어 ETRI 고성능컴퓨팅 연구그룹, KAIST, 퓨처시스템 외 4개 기관에서 개발된 차세대 인공지능 핵심기술입니다. 국방과학연구소(ADD)와 민군협력진흥원(ICMTC)이 발주하고 관리하는 사업으로 ‘드론맵핑기술과 인공지능 기술을 활용한 긴급 비행장 피해분석 시스템 개발’이란 주제로 2019년 6월부터 2021년 5월까지 연구개발이 진행됐습니다. 본 기술의 목적은 전시에 폭격을 당한 비행장에 최소운영 활주로 선정을 위해서 자동으로 비행장 피해분석을 수행하는 것입니다. 이 드론맵핑 기술은 전시뿐 아니라 평소에도 활용도를 높일 수 있도록 공항의 활주로 관리나 도로 관리 등에도 적용할 수 있고, 국내·외 노후 공항 관리에도 접목할 수 있는 기술입니다. Q 딥인스펙션이 보유한 특허와 인증 현황은 어떻게 되나요? A 당사는 인공지능 영상처리기반 안전점검 관련 특허 8건을 보유하고 있습니다. 말씀드렸다시피 특허기술을 기본으로 하여 2020년 9월 국토교통부 건설신기술도 인증받았고, 최근에도 교량, 철도터널 분야 쪽으로 신기술인증을 준비하고 있습니다. 우리 딥인스펙션은 기술뿐만 아니라 소프트웨어 기능과 성능을 증명할 수 있는 다수의 GS(Good Software)인증과 공공기관 시험성적 인증서도 확보하고 있습니다. Q 국내와 비교하여 선진국의 시설물 AI 안전점검 기술 수준은 어떤가요? A 인공지능을 이용한 시설물관리 기술은 인공지능 로봇 기술의 종주국인 미국, 유럽, 일본을 중심으로 활발히 이루어지고 있습니다. 미국은 MS-DJI 컨소시엄 등에서 활발한 연구가 진행되고 있으며, 유럽은 Robo-Spect Project 등 다수의 영상 및 인공지능 기반 대형프로젝트가 EU 주도로 진행되고 있습니다. 일본도 영상센서 원천기술을 앞세워 영상기반의 공공시설물 점검을 10년 이상 진행하고 있습니다. 그에 비해 우리나라는 인공지능 전문인력이 부족한 상황입니다. 인공지능 기술은 전 세계적으로 빠르게 변화하며 매월 수십 건씩 새로운 기술이 쏟아져 나오는 분야이므로 조직이 유연한 스타트업, 벤처기업 등 강소기업 위주로 기술개발이 이루어질 수 있도록 민관이 더욱 힘을 합쳐 노력했으면 합니다. Q 최근 들어 정부도 AI 분야에 관심이 많아지고 있습니다. 정부 지원이 필요한 부분이 있다면 말씀 부탁드립니다. A 정부의 4차산업 기술을 포함한 연간 R&D 투자는 전체 예산의 5.6% 수준인 23조 원 정도에 육박하고 있어 규모 면에서나 정부의 의지라는 측면에서는 매우 긍정적으로 볼 수 있습니다. 다만, 미국과 EU 등 기술선진국에서 어떤 특정분야가 대두되면 그 분야에 관심과 정부예산이 집중되는 경향이 있어 정부의 기술개발 투자 방향에 대한 일관성, 연속성 측면에서는 많은 아쉬움이 남습니다. 특히나 미국이나 중국과 같이 많은 자본과 인구, 대규모의 시장, R&D 인프라를 보유한 국가와 국내 상황은 많이 다를 수 있어 그들의 기술을 대부분 따라잡기보다는 국내현실에 맞는 특화된 첨단기술 분야를 지원하고 일관성을 유지하는 정책이 필요하다고 봅니다. Q 국내에도 30년 이상 된 시설물의 비중이 높아지고 있습니다. 시설물의 노후도에 따라 유지관리비용도 가속화되지만 정부 예산은 한정적입니다. 이를 극복할 수 있는 최적의 방안은 무엇이라고 생각합니까? A 사전 안전점검이 향후 유지관리 비용을 절감할 수 있는 가장 효과적인 방법이라고 생각합니다. 하지만 공공시설물 안전점검과 유지관리 분야는 노동집약적이고 주관적이며 비경제적인 방식으로 점검이 이루어져 왔던 터라 생산성 향상이 절실히 필요한 분야입니다. 인력 중심의 안전점검에서 탈피하고 경제적이고 스마트한 점검 방식이 많이 채택되어야 할 것입니다. 이를 위해 관련법과 정부지침 등의 개정이 필요하다고 봅니다. 사실 시특법과 기반시설관리법이 제·개정되었다지만 공공뿐만 아니라 민간에서도 국내 첨단기술을 기반으로 한 안전검사 기법을 적극 활용할 수 있는 유인책이 더욱 필요합니다. Q 터널, 교량, 댐, 등 공공시설물 안전점검 및 진단에 대한 시장 규모는 어느 정도 되나요? A 국내에서만 볼 때 공공시설물은 약 4,300억 원, 민간분야는 약 3,400억 원, 계측장비, 시험, 소프트웨어 분야 약 2,000억 원 등 약 1조 원 규모 정도로 추정하고 있습니다. 시설물 안전점검분야는 노후화에 따라 지속적으로 성장할 수 있는 분야이므로 인공지능 같은 첨단기술 기반의 비즈니스 모델을 구축하기에 시장규모는 충분하다고 봅니다. 특히, 영상과 인공지능 기반의 개발 기술로 대체할 수 있는 영역은 전체 안전점검 시장의 약 70% 수준인 것으로 확인되었습니다. 이처럼 국내외 거대한 안전검사 시장이 존재하고 기존의 프로세스를 인공지능 기술로 대체할 영역이 충분하므로 인공지능 및 영상처리 기반의 안전검사 시장 성장 가능성은 매우 긍정적이라고 볼 수 있습니다. Q 딥인스펙션의 목표와 향후 계획이 궁금합니다. A 그동안 한국전자통신연구원, 한국과학기술지주㈜, 에트리홀딩스㈜로부터 기술과 현물 등을 투자받은 바 있습니다. 최근 에스제이투자파트너스와 인터밸류파트너스, 신용보증기금으로부터 총 15억 원의 투자도 유치했습니다. 올해에도 인공지능 기술에 관심 있는 여러 VC(벤쳐투자자)들과 유의미한 미팅을 수차례 가졌으며, 약 30억 원 규모의 신규 투자가 진행될 예정입니다. 앞으로 다양한 투자 유치를 통해 기술특례상장 제도를 활용하여 IPO(기업공개상장)를 준비할 예정입니다. Q 마지막으로 하실 말씀이 있다면 부탁드립니다. A 우리 딥인스펙션은 시설물 안전점검에 대한 문제점을 사전에 파악하고 해결하기 위해 연구개발에 많은 시간과 예산을 투자하였습니다. 그동안 우리 임·직원의 노력으로 정부기관 인증, 투자유치 등 의미 있는 성과를 내고 있습니다. 앞으로 도로 시설물 안전점검과 유지관리 기술수준 향상을 위해 협회와 함께 연구하고 개선점을 찾아 나갈 수 있는 시간이 많아졌으면 합니다. 감사합니다. 딥인스펙션 이철희 대표이사 이력 이철희 대표는 토목공학과 구조분야 박사과정을 수료하고 인공지능, 머신러닝, 빅데이터, 딥러닝 전문가 과정(deeplearning.ai, stanford 등)을 수료한 4차산업 기술·융합형 전문가이다. 2015년 인공지능 및 영상처리 전문기업 딥인스펙션을 창업하였으며, 현재 인지과학산업협회 자문위원, 지하안전협회 연구위원, 한국도로협회 대의원 등 SOC 인공지능 분야에서 다양한 활동을 펼치고 있다. |
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