단국대, 현장 특화 FSL로 건설 AI 성능 91.62% 달성

작성일 08-25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">공공·웹·현장 데이터 결합, 성능 개선 입증<br>자동화·안전 관리 파급 기대…10월호 게재 완료</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="FSsanho9mp">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="d25efaf53ddaf7f7d46b8c486946d596228e53d47858b72bd69973aeb3f747d7" dmcf-pid="3vONLlg2D0" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="김현수 단국대 건축학부 교수(왼쪽)와 홍성국 박사과정생 모습." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202508/25/etimesi/20250825131238830yvre.jpg" data-org-width="700" dmcf-mid="tOAeQDMUrU" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202508/25/etimesi/20250825131238830yvre.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            김현수 단국대 건축학부 교수(왼쪽)와 홍성국 박사과정생 모습.
           </figcaption>
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          <p contents-hash="5445c28f1e90259d4b38bf91813e27697053a65ae86b9bf2f0836305627313c2" dmcf-pid="0TIjoSaVw3" dmcf-ptype="general">단국대학교는 김현수 건축학부 교수 연구팀이 건설 현장의 효율성과 안전 관리를 위한 새로운 인공지능(AI) 학습 모델을 제시했다고 25일 밝혔다. 현장 특화 데이터를 활용해 적은 양의 정보로도 성능을 높일 수 있는 방법을 제안한 것이다.</p>
          <p contents-hash="79f34108a8fec9004dbc900acfd2e769dd348e768e7ea6339d074914455df522" dmcf-pid="pixb7dqyrF" dmcf-ptype="general">연구팀은 건설 장비 인식 모델 개발에 '퓨샷 러닝(FSL)' 기법을 적용했다. 기존에는 대규모 데이터가 확보돼야 AI 성능이 개선됐지만, 건설 현장은 데이터 수집과 라벨링 비용이 높아 한계가 있었다. 연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 공공 데이터와 현장에서 직접 수집한 특화 데이터를 결합해 학습 모델을 실험했다.</p>
          <p contents-hash="9416fe582dcd3b1dd8c83567a816103b0981eee4e0f02c15ba8e8cd616c2c798" dmcf-pid="UnMKzJBWwt" dmcf-ptype="general">그 결과 공공 데이터만 사용했을 때보다 현장 특화 데이터를 함께 적용했을 때 FSL 모델 성능이 뚜렷하게 향상됐다. 특히 공공 데이터와 웹 기반 건설 데이터를 결합한 FSL 모델은 단 30개 예시 조건에서도 정확도 91.62%를 기록했다. 이는 단순히 데이터 양을 늘리는 것보다, 현장 특화 데이터 활용이 성능 개선에 핵심이라는 사실을 입증한 셈이다.</p>
          <p contents-hash="0b023aa9da2f6e1df29a927a40e562a48f3c4af1f01bf4190ba252860ad113af" dmcf-pid="uLR9qibYw1" dmcf-ptype="general">이번 연구는 AI 도입 시간을 단축하고 데이터 라벨링 비용을 줄이는 데도 기여할 수 있다는 평가를 받는다. 연구팀은 향후 건설 자동화 기술과 안전성 제고에도 파급 효과가 클 것으로 내다봤다.</p>
          <p contents-hash="5fc17719caee8a55396e7fbbc25def6bdc12ed0e0cdc385d70dd341efa923ba9" dmcf-pid="7oe2BnKGm5" dmcf-ptype="general">김 교수는 “건설 현장에 최적화된 AI 학습 방식을 제시함으로써 실제 현장 적용 가능성을 크게 높였다”며 “앞으로 건설 자동화 기술 발전과 안전 관리 효율성 향상에 기여할 것으로 기대한다”고 말했다.</p>
          <p contents-hash="7df7f923244541772f5588d2071a0ee8623bcb303e410297d1bcb7e286454437" dmcf-pid="zgdVbL9HwZ" dmcf-ptype="general">이번 연구 성과는 건설 자동화 분야 세계적 권위 학술지 'Automation in Construction' 2025년 10월호에 게재됐다.</p>
          <p contents-hash="14039c6b53a33178ea69ded343be9ebac97bd38d75817c18da1fb0d2e36005ea" dmcf-pid="qaJfKo2XOX" dmcf-ptype="general">용인=김동성 기자 estar@etnews.com</p>
         </section> 
        </div> 
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