일상적 관리와 운영은 현장이 주체적으로 담당하고 있습니다. 드론 기체의 경우, 회사 차원의 자산관리 체계에 따라 본사 차원에서 고정자산으로 등록 후 통합 관리하며, 필요 시 본사는 도입/기술 지원, 운영 가이드 제공 및 통합관리 역할을 수행하고 있습니다.
이미 인지하고 계시는 바와 같이, 초기 설치 과정에서 약간의 진입장벽이 없다고는 할 수 없습니다. 현장 직원들의 협조 하에 근로자들이 앱을 설치할 수 있도록 안내하였습니다. 이는 메이사 가드 뿐 아니라, 다른 앱/기술들도 마찬가지일 것이라고 생각합니다. 단, 설치가 완료된 후에는 관련 불만사항이 접수되지 않은 것으로 보아, 대부분의 근로자가 무리 없이 사용할 수 있는 것으로 판단하고 있습니다.
실시간 관제 기능은 기본적으로 드론 스테이션을 염두에 두고 설명드린 부분입니다. 스테이션을 활용하면 정해진 주기에 따라 훨씬 빈번하고 안정적인 촬영이 가능하기 때문에, 현장을 실시간에 가깝게 모니터링하고 안전 이슈를 빠르게 확인하는 데 큰 도움이 됩니다. 다만 스테이션이 없다고 해서 활용이 불가능한 것은 아닙니다. 일반 촬영용·측량용 드론으로도 충분히 주기적인 촬영을 진행할 수 있으며, 일부 절차는 수동으로 운영해야 하는 부분이 있긴 하지만, 플랫폼 입장에서는 촬영된 데이터를 지속적으로 쌓아가면서 분석할 수 있기 때문에 실효성은 유지됩니다. 결론적으로 스테이션이 있다면 효율이 극대화되고, 없어도 주기 운영은 가능하다고 이해하시면 될 것 같습니다.
메이사는 작년부터 실내 디지털 트윈에 대한 연구를 상당히 깊게 진행해 왔고, 일부 기능은 실제 서비스 형태로 이미 제공되고 있습니다. 다만, 현재 실내에서는 주로 360 카메라 기반으로 데이터를 취득하게 되는데, 이 방식이 드론처럼 정밀한 측량 수준의 디지털 트윈을 구현하기에는 기술적 한계가 존재합니다. 이 때문에 저희는 최근 실내 영역에 대해 정밀 측량 중심이 아니라, 이슈 확인과 커뮤니케이션 중심의 서비스 방향으로 전략을 조정했습니다. 실내에서 문제점이나 개선 필요 사항을 빠르게 공유하고 기록하는 데 최적화된 서비스라고 보시면 됩니다. 향후 기술 발전 속도에 따라 실내·외를 아우르는 디지털 트윈의 완성도를 점차적으로 높여갈 계획이고, 2027년 이후 중장기 로드맵에서도 이러한 확장 가능성을 열어두고 있습니다.
현재는 장비 움직임을 정밀하게 시뮬레이션하는 기능까지 포함해서 보지는 않고 있습니다. 이 기능이 실제 현장에서 얼마나 필요한지, 민감도나 활용성이 어느 정도인지에 따라 향후 개발 여부가 결정될 것 같습니다. 지금 안전 관련 기능들은 기획 초기 단계여서 구체적인 개발 로드맵이 정해져 있는 상황은 아닙니다만, 현장에서 실제로 필요성이 확인된다면 앞으로 개발 방향에 적극적으로 반영할 수 있습니다. 즉, 고객사 의견을 기반으로 개발 우선순위가 조정될 수 있는 영역이라고 보시면 됩니다.
메이사의 최종 목표는 당연히 공사의 전 구간에서 활용되는 플랫폼으로 확장되는 것입니다. 토공 단계에서 드론 기반 데이터의 활용성이 가장 높다는 것은 사실이지만, 골조·마감 단계에서도 적용 가능성을 넓힐 수 있는 영역들이 충분히 존재합니다. 저희는 이미 공사 전 단계에서 활용할 수 있는 기능들을 지속적으로 고도화하고 있고, 특히 본사 단위에서 제안해주시는 다양한 요구사항을 적극적으로 검토하고 개발 방향에 반영하고 있습니다. 즉, 현장에서의 실질적인 필요와 본사의 운영 전략이 맞닿는 지점을 중심으로 공정 전 구간을 아우르는 플랫폼으로 발전시키는 것이 저희의 일관된 방향성입니다.
배면 부지 처짐부터 말씀드리면, 현재 드론 기반의 포토그래메트리 방식만으로 배면 처짐을 정밀하게 판단하는 것은 현실적으로 어렵습니다. 포토그래메트리는 XY 방향, 즉 평면 좌표에서는 비교적 높은 정확도를 확보할 수 있지만 Z값, 즉 고도 정보에서는 특성상 오차가 크게 발생합니다. 이를 보정하기 위해 GCP를 얼마나 정확히 관리하느냐가 핵심 변수인데, 관심 지점을 기준으로 Z값을 완전히 고정해 놓는다 하더라도 만약 현장 지반이 실제로 움직이고 있다면 기준점 자체도 함께 움직여 버리기 때문에 국소 변위를 정확하게 계산하기가 매우 어렵습니다. 그래서 드론만으로 배면 치마를 판단하는 것은 기술적으로 한계가 있다고 보시는 것이 맞습니다. 촬영 방식에 대해서는 저희가 흙막이나 배면, 균열을 촬영할 때는 보통 GSD 0.6cm 기준을 잡고 있고, 이를 위해 약 15m에서 25m 정도의 저고도에서 촬영합니다. 사용 장비나 카메라 성능에 따라 이 높이는 조금씩 달라질 수 있지만, 너무 저고도 촬영을 하게 되면 데이터 용량과 촬영량이 기하급수적으로 늘어나면서 처리 시간이 비현실적으로 길어지는 문제가 생깁니다. 그래서 메이사 플랫폼에서 바로 이 데이터를 정밀 모델로 처리하는 것은 현실적으로 적합하지 않고, 대신 Pix4D나 Bentley 같은 전문 소프트웨어에서 먼저 고해상도 모델을 생성한 뒤, 그 결과를 메이사 플랫폼에서 활용하는 방식을 권장드리고 있습니다. 그게 정밀도와 효율성 측면에서 가장 합리적인 접근입니다.
GCP 관리 방식은 회사마다 조금씩 다르지만, 가장 중요한 핵심은 현장이 GCP의 중요성을 제대로 이해하는 것입니다. 한국의 현장은 지반 특성상 제대로 된 지적 기반좌표를 사용하지 않고 임의 좌표계를 쓰거나 GCP를 부정확하게 관리하는 경우가 자주 발생하는데, 이런 상태에서 드론 데이터를 처리하면 정사영상이나 3D 모델이 설계도면과 전혀 다른 좌표체계로 생성될 수 있습니다. 그래서 “GCP를 잘못 관리하면 결과물 전체의 신뢰성이 떨어진다”는 점을 반복적으로 인지시키는 것이 가장 중요합니다. 본사에서는 실제로 현장에서 정사영상이나 모델을 만들 때 어떤 GCP를 몇 개 사용했는지, 기존 GCP가 망실되었는데 보강을 했는지, 기존 점을 임의로 대체해 사용하고 있지는 않은지 등을 지속적으로 모니터링하고 있습니다. 이 과정이 사실 현장에서는 다소 부담스럽게 느껴질 수 있지만, 이런 관리가 있어야만 플랫폼에서 생산되는 모든 데이터가 설계와 정확히 일치하는 좌표 체계 안에서 활용될 수 있습니다. 그래서 저는 이 부분은 “몇 번을 강조해도 지나치지 않다”고 말씀드리고 있고, 앞으로도 본사 차원에서 GCP 관리에 대해 지속적으로 관리·감독을 강화할 계획입니다.
GCP 관리 방식은 회사마다 조금씩 다르지만, 가장 중요한 핵심은 현장이 GCP의 중요성을 제대로 이해하는 것입니다. 한국의 현장은 지반 특성상 제대로 된 지적 기반좌표를 사용하지 않고 임의 좌표계를 쓰거나 GCP를 부정확하게 관리하는 경우가 자주 발생하는데, 이런 상태에서 드론 데이터를 처리하면 정사영상이나 3D 모델이 설계도면과 전혀 다른 좌표체계로 생성될 수 있습니다. 그래서 “GCP를 잘못 관리하면 결과물 전체의 신뢰성이 떨어진다”는 점을 반복적으로 인지시키는 것이 가장 중요합니다. 본사에서는 실제로 현장에서 정사영상이나 모델을 만들 때 어떤 GCP를 몇 개 사용했는지, 기존 GCP가 망실되었는데 보강을 했는지, 기존 점을 임의로 대체해 사용하고 있지는 않은지 등을 지속적으로 모니터링하고 있습니다. 이 과정이 사실 현장에서는 다소 부담스럽게 느껴질 수 있지만, 이런 관리가 있어야만 플랫폼에서 생산되는 모든 데이터가 설계와 정확히 일치하는 좌표 체계 안에서 활용될 수 있습니다. 그래서 저는 이 부분은 “몇 번을 강조해도 지나치지 않다”고 말씀드리고 있고, 앞으로도 본사 차원에서 GCP 관리에 대해 지속적으로 관리·감독을 강화할 계획입니다.
일부 시공오차가 있어, 기성 금액의 적정성을 확인하기 위한 backdata 로 활용하고 있습니다. 자체 공사만 진행할 경우에는 드론 산출물량을 활용할 수 있을 것 같습니다만, 별도 발주처와의 협의가 필요하여, 업체 현설 조건에 반영하지 않고 있습니다.
