K-water 과제 선정
판독 240분 → 20분 목표
현장의 문제
지금은 이렇게 일합니다
도로 아래 빈 공간(공동)은 싱크홀로 이어지기 전에는 눈에 보이지 않습니다. 지표투과레이더(GPR)로 훑으면 신호는 남지만, 그 신호가 공동인지 매설관인지 토질 변화인지 가려내는 일은 여전히 숙련자의 눈에 달려 있습니다.
조사 구간 하나를 판독하는 데 네 시간 가까이 걸리고, 판독이 끝나도 어디를 먼저 시추할지는 또 다른 판단입니다. 정작 확인이 필요한 이상 신호는 드물게 나타나 학습 데이터도 부족합니다.
해법
무엇을 넣으면 무엇이 나오는가
입력
GPR 조사 데이터 · 매설물 도면 · 현장 로그
처리
GPR-DataSynOps 합성데이터 생성 → GPR-AutoLabel 자동 라벨링 → 이상신호 탐지 모델
출력
이상 구간 위치·유형 · 시추 우선순위 · 판독 근거 리포트
성능
숫자로 보는 현재 위치
≥85%
탐지 정확도 mAP@0.5
과제 목표
240분 → 20분
판독 시간
90% 단축 목표
20,000 Set
구축 예정 합성데이터
과제 산출물
TRL 4 → 7
기술 성숙도
2026.09–2027.03
이 페이지의 수치는 한국수자원공사(K-water) 민관협력 오픈이노베이션 과제의 목표값이며, 달성치가 아닙니다. 실증 결과는 과제 종료 후 공인시험성적서와 함께 공개합니다.
기반 기술
이 솔루션이 서 있는 생성 파이프라인
GroundSafe AI은 ScenarioDataSynOps 파이프라인이 만들어 낸 학습데이터 위에서 동작합니다. 현장이 바뀌어도 엔진을 다시 만들 필요 없이 조건만 바꿔 데이터를 새로 생성합니다.
문의
현장에서 무엇을 검출해야 하는지 알려주십시오
현장에서 무엇을 검출해야 하는지 알려주십시오. 그 데이터를 만들 수 있는지 먼저 검토해 드립니다. 보유하신 영상 샘플이 있다면 오토라벨링 시연도 함께 준비합니다.