현재 다양한 타 업체와의 협업을 위한 시도를 진행하고 있습니다. BIM 업체와는 2~3개의 업체와 협력 가능성을 논의 중이며, IoT 업체와는 2개 업체와, 360 카메라 업체와는 1개 업체와 협업 논의를 진행하고 있습니다.
당사 제품의 다양한 영역에 AI 기능을 순차적으로 적용할 예정입니다. 주로 수동으로 많은 시간이 소요되는 작업의 일부를 자동화하는 방식으로 도입을 계획하고 있습니다. 현재는 말뚝 시공 오차 확인을 위한 말뚝 탐지 자동화와 DTM 생성을 위한 현장 적재물, 중장비, 차량 탐지 자동화 기능의 배포를 준비 중에 있습니다.
메이사와 계약한 공동주택 건축 현장은 계약 기간이 50:50으로 구분됩니다. 계약의 50%는 준공까지 포함되며, 나머지 50%는 착공 전부터 지하 구조물과 골조 1층 및 2층 공정까지를 대상으로 합니다.
업무 효율화를 위해 AI 기능을 적극 도입하고자 리서치 단계를 진행 중입니다. 현재는 공간 정보를 기반으로 AI를 활용하여 사용자가 원하는 객체를 구분하고 탐지하는 기능을 개발하였으며, 앞으로 점차적으로 적용 영역을 확장해 나갈 계획입니다.
현재로서는 건설 장비와 관련된 기능은 구체적으로 고려하고 있지 않으나, 건설 분야의 다양한 영역으로 점진적으로 확장해 나갈 방안을 고민하고 있습니다. 현재 당사의 플랫폼은 단순한 드론 플랫폼이 아닌, 360도 영상, 위치 정보, 사진, 영상 등 공간 정보 전반을 다루고 있으며, 이를 통해 건설 분야 내 다양한 문제를 해결하는 데 중점을 두고 있습니다. 또한, 다른 건설 장비 회사와의 협업도 가능하오니, 필요하신 부분이 있다면 언제든지 적극적으로 알려주시기 바랍니다.
실내 품질 관리는 360 카메라 영상 기반과 사진 관리 기능(포토박스)을 중심으로 개발 방향을 설정하여 진행하고 있습니다. 올해는 포토박스 기능을 더욱 고도화하여 품질 관리 영역을 효과적으로 대응할 계획입니다.
현재로서는 3차원 기능을 안전관리 측면에 한정하여 운영하지는 않고 있습니다. 2D 환경에서 직관적이지 않은 부분들을 우선적으로 개선하여, 모니터링 기능의 고도화를 먼저 진행할 계획입니다.
DTM 영역 생성을 효율화하기 위해 AI 객체 탐지 기능을 도입할 계획입니다. 해당 기능은 현장의 적재물, 자동차, 중장비 등을 1차적으로 탐지하는 것을 목표로 하고 있습니다. 올해 안에 초기 버전을 배포할 예정이며, 이후 지속적으로 고도화할 계획입니다.
1. 수량이 정확히 맞지 않는 원인은 무엇일까요? 2. GCP는 어떤 위치에 내려야 가장 효과적일까요? 해당 질문에 대한 답변은 현장 상황에 따라 판이하기 때문에, 문의하기를 통해 문의를 남겨주시면 자세히 설명 도와드리고 있습니다.
장애물을 제거하는 기술 자체는 비교적 단순한 기술입니다. 지정된 영역의 Z 값을 사용자가 설정한 옵션 값으로 변경하는 방식이기 때문에, 메이사에서 제공하는 제거 기능에 대해 정확성을 논하기는 어려운 측면이 있습니다. (현재 사용자가 지정한 영역에 대해서는 자동 평탄화, 일괄 조정, 사용자 높이 지정 이렇게 3가지 옵션이 제공되고 있습니다.) 만약 정확성에 대한 논점이 객체 탐지에 관한 것이라면, 이는 현장별로 정확도가 달라질 수 있습니다. 차량, 중장비, 적재물에 대한 탐지 정확도는 상당히 높은 편입니다. 다만, 해당 기능은 작업자의 판단을 대체하여 정확성을 보정하려는 것이 아니라, 반복적인 작업 부담을 줄이는 것을 목적으로 하기 때문에, 이를 기반으로 정확성을 논하는 것은 다소 무의미할 수 있습니다.
