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최근 AI 데이터센터, 반도체 클러스터, 전력망 등 주요 산업 인프라 투자가 확대되면서 기반시설의 안정적 유지관리 중요성이 커지고 있다. 이에 따라 전력·통신·상하수도·도로 등 도시 기반시설의 안전 점검 기술 고도화 수요도 증가하는 추세다.
기존 지하구조물 점검은 전문 인력이 장비를 직접 운용하거나 일부 구간을 선별 조사하는 방식이 주를 이뤘다. 이로 인해 현장 조건에 따른 점검 품질 편차와 함께 반복 점검 및 위험 구간 조사에 따른 시간·인력 부담이 한계로 지적돼 왔다.
이번 과제는 지표투과레이더(GPR), 음향, 토양 수분 등 복합 센서 데이터를 자율주행 로봇과 결합해 도심 지하구조물의 이상 징후를 비파괴 방식으로 점검하는 지능형 진단 시스템의 조기 상용화를 목표로 한다. 특히 노후 상하수도관, 도로 하부, 지하 매설물 등에서 발생할 수 있는 누수, 공동, 싱크홀 위험을 AI가 자동 분석하고, 3차원(3D) 지리정보시스템(GIS) 기반 관제 플랫폼과 연계해 현장 적용성을 높이는 것이 핵심이다.
해당 과제에는 주관연구개발기관인 건화를 비롯해 클로봇, 아텐마인드, 서울대학교 산학협력단이 참여한다. 건화는 현장 실증과 테스트베드 구축을 총괄하며, 클로봇은 자율주행 로봇 플랫폼과 GPR 카트 견인형 주행 시스템 개발을 맡는다. 아텐마인드는 복합 센서 데이터 동기화와 3D GIS 기반 관제 플랫폼 구축을, 서울대학교 산학협력단은 GPR·음향 융합 데이터 기반 AI 탐지 모델 개발과 고도화를 담당한다.
클로봇은 기존 4륜 로봇 베이스를 기반으로 GPR 카트를 안정적으로 견인할 수 있는 주행 플랫폼을 개발하고, 도심 불규칙 노면과 GPS 음영 환경에서도 안정적인 주행이 가능한 제어 기술을 고도화할 계획이다. 또한 다양한 센서와 통신 모듈을 통합해 현장 실증이 가능한 지하구조물 점검 로봇 시스템 구현에 기여할 방침이다.
