AI Form Builder를 통한 자동화된 드론 옥상 검사 보고서 생성

재생 에너지 분야는 대규모 옥상 설비, 특히 태양광 패널 어레이를 평가하기 위해 무인 항공 시스템(UAS) 도입을 빠르게 진행하고 있습니다. 드론이 고해상도 이미지와 라이다 포인트 클라우드를 몇 분 만에 촬영하지만, 엔지니어, 투자자 및 규제 기관을 만족시키는 일관되고 감시 가능한 보고서로 해당 원시 데이터를 전환하는 것이 병목 현상이 됩니다.

이에 AI Form Builder—AI 기반 웹 폼 제작 플랫폼이 데이터 수집부터 최종 PDF 내보내기까지 전체 보고 파이프라인을 자동화합니다. 이 글에서는 단계별 구현 과정을 살펴보고 견고한 워크플로를 구축하는 방법을 보여주며 속도, 정확성 및 규정 준수 측면에서 측정 가능한 개선 효과를 강조합니다.

기존 옥상 검사 보고서가 부족한 이유

태양광 개발자가 수백 개의 옥상을 관리할 때 이러한 비효율성은 비용을 급격히 상승시킵니다. AI 기반 솔루션은 세 가지를 수행해야 합니다.

1. 팀 전체에 표준화된 데이터 캡처 폼을 제공한다.
2. 실시간으로 드론 메타데이터(GPS, 고도, 센서 종류)를 검증한다.
3. **산업 표준(예: IEC 61724, ISO 9001)**에 부합하는 즉시 공유 가능한 보고서를 생성한다.

AI Form Builder는 바로 이러한 시나리오를 위해 설계되었습니다.

AI 지원으로 검사 폼 설계하기

1. 새 폼 만들기

AI Form Builder 페이지로 이동해 Create New Form을 클릭합니다. AI 어시스턴트가 일련의 질문을 제시합니다.

• 프로젝트명 (계정 폴더 구조에서 자동 제안)
• 검사 유형 (옥상, 지상형, 하이브리드)
• 규제 프레임워크 (ISO, IEC, 지역 건축법)

답변에 따라 AI는 다음과 같은 동적 섹션 레이아웃을 제안합니다.

• 드론 비행 로그 (업로드된 텔레메트리에서 자동 입력)
• 시각적 손상 평가 (이미지 업로드 + 등급)
• 라이다 표면 분석 (경사, 노출 등에 대한 수치 필드)
• 규정 체크리스트 (표준에 연결된 체크박스)

2. AI‑생성 필드 제안 활용하기

AI가 프로젝트 문서를 파싱해 업계 용어에 맞는 필드명을 제안합니다.

  flowchart TD
    A["Project Docs"] --> B["AI parses terminology"]
    B --> C["Suggested Fields"]
    C --> D["Add to Form"]

각 제안을 수락·편집·폐기할 수 있습니다. 결과는 모든 향후 검사를 재사용할 수 있는 통일된 스키마가 됩니다.

3. 조건 로직 삽입하기

옥상 검사는 종종 분기가 필요합니다—예를 들어 드론이 핫스팟을 감지하면 추가 진단 필드가 나타나야 합니다. AI Form Builder는 시각적 규칙 빌더를 제공합니다.

  stateDiagram-v2
    [*] --> CheckHotSpot
    CheckHotSpot : if HotSpot == true
    CheckHotSpot --> ShowThermalAnalysis : Yes
    CheckHotSpot --> SkipThermalAnalysis : No
    ShowThermalAnalysis --> [*]
    SkipThermalAnalysis --> [*]

이 로직은 엔지니어가 관련 섹션만 보게 하여 폼 피로도와 데이터 노이즈를 줄입니다.

드론 텔레메트리를 자동으로 연동하기

대다수 상용 드론 플랫폼(DJI, Parrot, senseFly)은 JSON 또는 CSV 형식으로 비행 로그를 내보낼 수 있습니다. AI Form Builder의 자동 입력 엔진은 해당 필드를 폼에 직접 매핑합니다.

  graph LR
    Drone[Drone Telemetry] -->|Upload| AutoFill[AI Form Builder Auto‑Fill]
    AutoFill --> Form[Inspection Form]
    Form --> Report[Generated Report]

자동으로 채워지는 주요 텔레메트리 항목:

AI는 또한 이상값(예: 최소 고도 미달)을 표시하고 최종 제출 전 재촬영을 권유합니다.

실시간 데이터 검증 및 품질 보증

드론 운용자가 텔레메트리를 업로드하면 AI Form Builder는 규칙 기반 AI가 탑재된 검증 엔진을 실행합니다. 예시 검증 항목:

• 지오펜스 위반 – 비행이 옥상 경계 안에 머물렀는지 확인.
• 이미지 오버랩 – 앞·옆 중첩률 80 % 달성 여부 확인.
• 라이다 밀도 – 구조 분석을 위한 최소 10 pts/m² 보장.

검증에 실패하면 다음과 같은 모달이 나타나 간단한 조치 방안을 제시합니다.

“중첩률이 기준 미달(72 %). 북서쪽 구역에 대해 두 번째 비행을 일정하세요.”

이 즉시 피드백 루프는 사후 데이터 정제 작업을 크게 줄여줍니다.

규정 준수 보고서 자동 생성

폼 작성이 완료되면 AI Form Builder는 여러 형식으로 내보낼 수 있습니다.

1. PDF – 이미지, GIS 오버레이 및 디지털 서명이 포함된 형태.
2. JSON – 프로젝트 관리 도구(예: Procore, Asana)와의 연동용.
3. XLSX – 재무 분석가가 비용‑편익 계산에 활용.

보고서 템플릿은 IEC 61724‑4 등 표준에 사전 승인돼 있어 추가 포맷팅 없이 바로 감사에 제출할 수 있습니다.

샘플 보고서 구조

1. Executive Summary
2. Flight Log (auto‑populated)
3. Visual Inspection Findings
   - Defect Type
   - Severity (1‑5)
   - Photo evidence (linked thumbnails)
4. LiDAR Surface Metrics
   - Slope histogram
   - Roughness index
5. Compliance Checklist
   - IEC items (checked/unchecked)
6. Recommendations
7. Signatures (digital)

모든 섹션은 하이퍼링크로 연결돼 빠른 탐색이 가능하며, PDF에는 실시간 폼으로 연결되는 QR 코드가 포함되어 추적성을 강화합니다.

정량적 효과: 사례 연구

중견 태양광 EPC(설계‑조달‑시공) 업체가 150 MW 옥상 포트폴리오에 AI Form Builder 워크플로를 시범 적용했습니다. 3개월 후 결과는 다음과 같습니다.

업체는 80 % 이상의 처리 시간 단축을 주로 자동 입력 및 검증 기능 덕분이라고 평가했으며, 거의 완벽에 가까운 감사 통과율은 내장된 규정 체크리스트 덕분이라고 밝혔습니다.

조직 전체에 솔루션 확장하기

멀티‑테넌트 아키텍처

AI Form Builder는 단일 테넌트 SaaS 형태로 역할 기반 접근 제어(RBAC)를 제공합니다. 프로젝트 관리자는 다음과 같이 권한을 할당할 수 있습니다.

• 검사원 – 폼 작성·제출 권한
• 검토자 – 승인·코멘트·서명 권한
• 감사자 – 과거 보고서에 대한 읽기 전용 접근

API‑프리 통합

플랫폼이 웹 기반이므로 팀원은 노트북, 태블릿, 심지어 드론 컨트롤러에 내장된 UI에서도 브라우저만으로 로그인하면 됩니다. 별도 API 호출이 필요 없으며, 유일한 외부 연동은 텔레메트리 업로드를 위한 드래그‑앤‑드롭 인터페이스입니다.

교육 및 도입

AI 어시스턴트는 교육 코치 역할도 겸합니다. 신규 검사원은 화면 내 힌트(예: “Hot Spot = Yes 일 때만 ‘Thermal Analysis’ 선택”)를 받고, 폼 안에서 녹화된 워크스루를 직접 확인할 수 있어 온보딩 기간이 몇 주에서 며칠로 단축됩니다.

향후 로드맵

1. 엣지‑AI 통합 – 드론에 경량 AI 모델을 직접 탑재해 사진을 사전 처리하고 착륙 전 결함을 제안.
2. 실시간 GIS 매핑 – 드론이 좌표를 스트리밍할 때 폼 안에 지도 뷰를 자동 업데이트.
3. 예측 유지보수 스케줄링 – 검사 데이터를 기상 예보와 결합해 자동으로 유지보수 티켓 생성.

이러한 로드맵은 Formize.ai가 원격 검사 분야에서 지속적인 혁신을 추구한다는 점을 강조합니다.

결론

드론 기반 옥상 검사를 AI Form Builder와 결합함으로써 재생 에너지 기업은 다음을 달성할 수 있습니다.

• 팀 전체에 일관된 데이터 캡처를 표준화.
• 실시간 텔레메트리 검증을 통해 재촬영 비용 방지.
• 규정 준수 보고서 자동 생성으로 의사결정 속도 및 신뢰성 향상.

결과적으로 수작업 시간은 분 단위로, 비용은 크게 절감되며 이해관계자에게 더 높은 데이터 무결성을 제공하는 효율적인 워크플로가 완성됩니다.

관련 문서

• International Electrotechnical Commission – IEC 61724‑4: Photovoltaic System Performance Monitoring