건설산업의 지능형 의사결정 지원 시스템 구축: 인간-AI 협업 모델의 초기 탐색
Building Intelligent Decision Support Systems in Construction Industry: An Exploratory Study of Human-AI Collaboration Models
심학보(한국방송통신대학교 경영대학원); 정세윤(한국방송통신대학교)
10권 4호, 311~316쪽
초록
기술 발전과 디지털 전환으로 인해 현대 건설산업에서 지능형 의사결정 지원 시스템(Decision Support System)의 필요성이 커지고 있다. 특히, 딥러닝을 중심으로 한 인공지능(Artificial Intelligence: AI), 빅데이터 분석 기술은 건설 현장의 안전 확보와 유지관리에 중요한 역할을 하고 있으며, 인간과 AI 사이의 협업 방안에 관한 연구도 활발히 이루어지고 있다. 본 연구는 합성곱 신경망(Convolution Neural Network: CNN) 모델을 직접 구축하고 건설 현장에서 촬영한 건축물 이미지를 분석하여 균열 유무와 균열 유형(구조 균열, 비구조 균열)을 분류하는 것을 목적으로, 세 가지 모델(건축물 이미지만 제공한 후 균열 분류, 건축물 이미지로 부재 종류 판단 후 균열 분류, 건축물 이미지와 부재 정보를 함께 제공한 후 균열 분류)을 제시하였다. 또한, CNN 모델과 전문가 판단을 비교 분석하여 CNN 기반 AI 균열 분류 성능을 파악하고, 안전한 구조물 유지와 재난 예방에 기여하는 인간-AI 협업 모델의 발전 방향을 모색하였다. 연구 결과, 세 가지 CNN 모델 중 건축물 이미지와 부재 정보를 함께 제공한 후 균열을 분류하는 모델의 분류 성능이 가장 우수하였으며, 이 모델의 균열 유무 분류 정확도는 71.43%, 균열 유무의 재현율은 80.95%를 기록하였다. 이를 통해, 건축물 이미지만 제공한 후 균열을 분류할 때보다 건축물 이미지를 분석하여 부재 종류를 먼저 판단한 후 균열 여부를 분석하는 계층적 방식이 균열 분류 성능을 개선할 수 있고, 건축물 이미지와 부재 정보를 함께 제공하면 분류 성능을 더욱 향상시킬 수 있음을 확인하였다. CNN 모델의 분류 결과와 전문가 집단의 판단을 비교한 결과, 전문가 집단의 균열 분류 성능이 더 높은 정확도와 재현율을 보였으나 CNN 모델은 초기 검토에 유용하다는 점을 발견하였다. 이를 통해 AI는 건축물 이미지를 분석하여 균열 유무와 구조 균열 가능성을 신속하게 파악하고, 전문가가 상세 검토와 최종 판단을 수행하는 AI와 인간의 협업 방식이 효과적일 수 있음을 확인하였다.
Abstract
Intelligent Decision Support Systems are becoming essential in the modern construction industry due to technological advancements and digital transformation. In particular, artificial intelligence (AI), especially deep learning, and big data analytics play a crucial role in ensuring safety and managing maintenance on construction sites, with active research exploring human-AI collaboration. Our study aims to classify the presence and type of cracks (structural vs. non-structural) in building images captured on construction sites by developing three Convolution Neural Network (CNN) models. The three models were designed as follows: 1) classifying cracks solely from building images, 2) classifying cracks after first determining the type of structural member from building images, and 3) classifying cracks by providing both the building image and structural member information. This research also compared the CNN models' performance with expert judgment to understand the capabilities of AI-based crack classification and to explore directions for developing human-AI collaboration models that contribute to safe structural maintenance and disaster prevention. We found that the third model, which used both building images and structural member information, demonstrated the best classification performance among the three CNN models. This model achieved a crack presence classification accuracy of 71.43% and a recall of 80.95%. These results confirm that a hierarchical approach, where the type of structural member is first identified before crack analysis, improves classification performance compared to using only building images. Also, the classification performance can be further enhanced by providing both the image and the member information simultaneously. A comparison between the CNN models' classifications and expert judgments revealed that the experts achieved higher accuracy and recall. However, the CNN models were found to be useful for initial quick reviews. This finding suggests that an effective human-AI collaborative approach could involve AI which quickly analyzes images to identify cracks and potential structural cracks, followed by experts conducting detailed reviews and making final decisions.
- 발행기관:
- 한국비즈니스학회
- 분류:
- 과학기술학