고소 위험 요소는 육안으로 확인하지 않아도 됩니다. OpenMV가 AI를 통해 사전에 탐지합니다.

고층 건물에서 물체가 떨어지는 사고는 종종 오랫동안 간과된 미세한 균열 및 노후화 문제에서 비롯됩니다. 인력에 의한 점검은 주기가 길고 위험성이 높으며, 변화를 신속히 파악하기도 어렵습니다. OpenMV는 지속적인 시각 모니터링을 통해 외벽의 잠재적 위험 요소를 사전에 드러냅니다.

고층 건물이 밀집한 도시 환경에서는 외벽의 노후화, 균열 확산 또는 부분적 박리가 발생할 경우 이를 조기에 발견하지 못하면 고소 추락 사고 등 안전사고를 유발하기 쉬워 심각한 인명 및 재산 피해 위험이 높아진다.

그러나 기존의 외벽 점검은 주로 인력에 의한 육안 점검 또는 고소작업에 의존하여 점검 주기가 길고, 점검 빈도가 낮을 뿐만 아니라 작업 위험이 높고, 주관적 판단의 불일치 등 문제가 있어 지속적인 안전 감독 요구를 충족하기 어렵다. 싱타운 테크놀로지의 OpenMV 스마트 카메라를 도입함으로써 외벽 안전 점검을 ‘간헐적 인력 점검’에서 ‘지속적 온라인 시각 모니터링’으로 업그레이드할 수 있다.

카메라는 건물 주변의 고정 감시 지점에 설치하거나, 승강 장치나 점검 장비에 탑재하여 설정된 주기에 따라 외벽의 핵심 구역을 대상으로 영상 촬영을 수행할 수 있다. OpenMV는 카메라 단말 측에서 엣지 검출, 질감 변화 분석 및 균열 특징 추출 알고리즘을 실행하여 벽면 표면의 미세 구조를 분석하고, 이 결과를 과거 영상과 비교함으로써 균열 확장, 표면 박리, 국부적 파손 등 이상 변화 영역을 식별한다.

단말 측 AI의 연속 비교 기능을 통해 시스템은 단순히 ‘문제가 있는지 여부’를 파악하는 것을 넘어, ‘문제가 지속적으로 악화되고 있는지 여부’까지 판단할 수 있습니다. 모든 식별 과정은 OpenMV 단말 측에서 완료되며, 이상 영역 위치 및 변화 추세 등 핵심 결과만 출력하므로 원시 이미지 및 동영상 데이터 전송량이 대폭 감소하여 시스템의 대역폭 및 저장 공간 부담이 경감됩니다. 이는 관리업체 또는 운영·유지보수 담당 부서에 명확하고 실행 가능한 유지보수 의사결정 근거를 제공합니다.

OpenMV의 엣지 AI 및 엣지 배포 이점을 활용하여 고층 건물 외벽의 안전 관리가 ‘사후 점검’에서 ‘사전 경고’로 전환되어 도시 운영 안전 수준을 효과적으로 향상시켰다.