AI Form Builder를 활용한 실시간 드론 지원 인프라 점검 보고서 자동화

소개

교량, 고속도로, 전력 전송선, 철도 회랑과 같은 핵심 인프라는 안전성·수명·규제 준수를 위해 지속적인 모니터링이 필요합니다. 기존 점검 워크플로는 수작업 데이터 입력, 종이 체크리스트, 비행 후 긴 보고서 작성 과정에 의존합니다. 이로 인해 의사결정 지연, 전사 오류, 인건비 증가와 같은 문제가 발생합니다.

Formize.ai의 AI Form Builder와 동반 제품인 AI Form Filler, AI Request Writer, AI Responses Writer는 원시 드론 영상을 구조화된 감사‑가능한 점검 보고서로 실시간 변환하는 통합 웹 기반 플랫폼을 제공합니다. 본 글에서는 기술 아키텍처, 단계별 구현 방법, 그리고 드론 지원 인프라 점검 솔루션의 측정 가능한 혜택을 자세히 살펴봅니다.

키워드: AI Form Builder, 드론 점검, 실시간 보고, 인프라 관리, 자동화

1. 기존 인프라 점검의 핵심 과제

이러한 pain point를 이해하면 드론 착륙 즉시 점검 데이터를 캡처·구조화·배포하는 솔루션을 설계할 수 있습니다.

2. 솔루션 개요

아래는 점검 미션이 완전 자동화된 보고서가 되는 과정을 보여주는 고수준 데이터 흐름도입니다.

  flowchart TD
    A["드론 촬영"] --> B["클라우드 스토리지 (S3/Blob)"]
    B --> C["AI Form Builder – 점검 폼"]
    C --> D["AI Form Filler – 자동 채우기"]
    D --> E["AI Request Writer – 점검 보고서 생성"]
    E --> F["AI Responses Writer – 이해관계자 전달"]
    F --> G["규제 아카이브·분석"]
    classDef cloud fill:#f0f8ff,stroke:#333,stroke-width:1px;
    class B,G cloud;

핵심 구성 요소

1. 드론 촬영 – 고해상도 RGB, 열화상, LiDAR 데이터를 비행 종료와 동시에 보안된 클라우드 버킷에 업로드합니다.
2. AI Form Builder – 자산 유형(교량·도로·전선)별로 설계된 웹 기반 폼 템플릿. AI가 과거 점검 데이터를 기반으로 스팬 길이, 부식 등급, 열 이상 점수 같은 필드를 제안합니다.
3. AI Form Filler – 이미지 인식 API(AWS Rekognition·Azure Computer Vision 등)를 활용해 메타데이터(GPS·고도)와 시각적 결함을 추출해 해당 필드를 자동 채워 넣습니다.
4. AI Request Writer – 생성형 LLM이 구조화된 점검 보고서를 작성하고, 표·주석 이미지·규제 체크리스트를 요청한 포맷(PDF·DOCX·HTML)으로 삽입합니다.
5. AI Responses Writer – 엔지니어·자산 소유자·규제 기관 등 이해관계자에게 맞춤형 업데이트를 생성·이메일·API webhook 등으로 전송하고, 실행 가능한 다음 단계 권고안을 포함합니다.
6. 규제 아카이브·분석 – 모든 산출물은 불변 타임스탬프와 함께 저장되어 감사 추적을 제공하고, 집계된 데이터는 대시보드에 연결돼 추세 분석에 활용됩니다.

3. AI Form Builder로 점검 폼 만들기

3.1. 템플릿 선택

Formize.ai는 산업별 스타터 템플릿을 제공합니다.

예시에서는 교량 구조 조사 템플릿을 선택합니다.

3.2. AI 지원 필드 정의

검사자가 필드 추가를 클릭하면 AI가 자산의 히스토리 데이터를 기반으로 적절한 필드명·데이터 유형을 제안합니다.

필드: "스팬 길이 (m)"  → 숫자
필드: "부식 등급" → 드롭다운 [없음, 낮음, 보통, 높음]
필드: "균열 길이 (mm)" → 숫자
필드: "열 이상 점수" → 슬라이더 0‑100

AI는 조건부 로직도 추가합니다. 예: “균열 감지” = Yes일 때만 *“균열 길이”*를 표시하도록 설정합니다.

3.3. 미디어 슬롯 삽입

각 점검 포인트는 다음을 포함할 수 있습니다.

• 이미지 업로드 – 드론의 지오태그 사진과 자동 연결.
• 동영상 클립 – 움직이는 부품(예: 케이블 흔들림) 짧게 기록.
• 3D 모델 뷰어 – 상세 분석을 위한 포인트 클라우드·메시 임베드.

모든 미디어는 SHA‑256 체크섬을 저장해 무결성을 보장합니다.

4. AI Form Filler로 데이터 입력 자동화

4.1. 이미지·센서 분석

Form Filler는 사전 학습된 모델을 활용합니다.

• 결함 감지 – 녹슨 부위·콘크리트 박리·식생 침범을 탐지.
• 열핵점 식별 – 기준 온도보다 높은 구간을 표시.

분석 결과는 JSON 형태로 내보내어 폼 필드에 매핑됩니다.

{
  "corrosion_rating": "Medium",
  "thermal_anomaly_score": 78,
  "crack_detected": true,
  "crack_length_mm": 45
}

4.2. 메타데이터 보강

드론 비행 로그에는 타임스탬프·GPS·비행 고도가 포함됩니다. Form Filler는 “점검 날짜”, “위도”, “경도”, “비행 고도 (m)” 필드를 자동으로 채워 수작업을 없앱니다.

4.3. 인간·인-루프 검증

검사자는 웹 UI에서 자동 채워진 섹션을 검토할 수 있습니다. 신뢰도 점수(예: 부식 등급 92% 신뢰도)가 인라인으로 표시되어 확인 또는 수정이 필요할 때 안내합니다.

5. AI Request Writer로 최종 보고서 생성

폼이 완성되면 AI Request Writer를 한 번 클릭합니다.

1. 템플릿 선택 – “규제 교량 점검 보고서 v3.2” 선택.
2. 내용 조합 – LLM이 필드값을 가져와 주석 이미지·표(예: “스팬별 결함 요약”)를 삽입하고 문서를 구성합니다.
3. 규제 검사 – AASHTO·IEEE 등 표준 규칙 엔진으로 검증하고 비준수 항목을 강조합니다.

결과물은 디지털 서명이 포함된 PDF와 머신 리더블 JSON 버전이 제공돼 이후 분석에 활용됩니다.

6. AI Responses Writer로 결과 전달

이해관계자는 각각 맞춤형 메시지가 필요합니다.

Responses Writer는 수신 확인·조치 승인을 추적해 점검 대시보드에 반영합니다.

7. 정량적 혜택

지역 교통국과의 파일럿 프로젝트에서는 점검 사이클 타임 84% 감소, 수작업 입력 오류 90% 감소를 기록했습니다.

8. 단계별 구현 가이드

1. 자산 유형·규제 정의 – 적용될 모든 표준(AASHTO, EN 1013 등) 목록 작성.
2. 폼 템플릿 생성 – AI Form Builder로 자산별 스코프 폼을 설계.
3. 드론 데이터 파이프라인 연동 – 드론 운영 소프트웨어(DJI Pilot, Pix4D 등)를 클라우드 버킷(S3·Blob)과 이벤트 트리거(Lambda·Functions) 연결.
4. AI Form Filler 기능 배포 – 새 이미지가 업로드될 때마다 컴퓨터 비전 API를 호출하도록 서버리스 함수 설정.
5. 보고서 템플릿 구성 – 규제 템플릿을 AI Request Writer에 로드하고 필드 매핑.
6. 알림 워크플로 설정 – AI Responses Writer로 이메일·Slack·Webhook 등 적합한 채널에 전달.
7. 인력 교육 – 자동 채움 데이터 검토·보고서 승인 절차에 대한 짧은 워크숍 진행.
8. 모니터링·최적화 – 신뢰도 점수·오류율·소요 시간 등 분석 지표를 지속적으로 확인.

팁: 전체 네트워크에 확대하기 전에 2km 구간 교량 한 개를 파일럿으로 운용해 프로세스를 검증하세요.

9. 모범 사례·보안 고려사항

• 전송·저장 암호화 – 클라우드 스토리지는 SSE‑AES256, API 호출은 TLS 사용.
• 역할 기반 접근 제어(RBAC) – 폼 편집은 인증된 검사원에게만 허용하고, 관리자는 조회 전용 권한 부여.
• 감사 로그 – 모든 폼 변경·AI 제안 수락·보고서 생성 이벤트를 기록.
• 모델 거버넌스 – 새로운 라벨링 이미지를 주기적으로 추가해 결함 탐지 모델 드리프트 방지.
• 규제 문서화 – PDF와 함께 전체 JSON 감사 추적을 내보내 규제 기관에 제출.

10. 향후 전망

엣지‑능력 드론과 생성형 AI의 시너지는 이제 시작 단계입니다. 향후 기대되는 개선 사항은 다음과 같습니다.

• 드론 온보드 AI 추론 – 착륙 전 실시간 결함 태깅으로 클라우드 처리 지연 최소화.
• 예측 유지보수 스케줄링 – 점검 데이터를 시계열 모델에 투입해 부품 고장 시점을 예측.
• 다중 자산 연관 분석 – 교량·도로·전선 데이터를 교차 분석해 인프라 전반의 시스템 리스크 패턴 식별.

Formize.ai의 AI Form Builder를 점검 워크플로 중심에 배치하면 반응형 유지보수에서 데이터 기반 선제적 자산 관리로 전환할 수 있습니다.

관련 자료

• Microsoft Azure Computer Vision을 활용한 결함 감지
• ISO 9001:2015 – 점검 서비스 품질 관리