슈퍼브에이아이는 한국토지주택공사(LH)에 시각언어모델(VLM) 기반 하자 자동 분류 시스템 1차 구축을 완료했다고 2일 밝혔다.
LH는 하자 민원 처리 효율을 높이기 위해 시스템을 도입했다. LH의 하자 분류 체계는 공간·부위자재·하자 유형·공종·공사 유형 등 5개 항목으로 구성되고 조합만 1만8000개가 넘는다. 기존에는 상담원이 문자·전화 상담을 통해 하자 유형을 분류해 담당자별 판단 편차와 오분류 문제가 발생했다.
슈퍼브에이아이는 하자 분류 과정을 단일 VLM로 통합했다. 이미지 한 장으로 5개 항목을 동시에 분류하고 판단 근거를 자연어로 제공한다. 월 약 30만장, 연 약 400만장의 하자 이미지를 실시간으로 자동 분류하는 체계를 구축했다. 현재 2차 고도화 사업을 진행 중이다.
균열·누수·파손·곰팡이·오염 등 주요 하자를 식별하고, 이미지만으로 원인을 특정하기 어려운 경우에도 학습된 패턴으로 추론한다. 시스템은 검출 정확도 90% 이상, 오탐·미탐 10% 이하가 목표다.
LH는 하자 분류 업무를 표준화된 인공지능(AI) 체계로 전환하는 기반을 마련했다. 축적된 데이터를 단지·자재·시공연차별 하자 발생 패턴 분석과 예방 정비, 장기수선계획 수립에도 활용할 수 있다.
김현수 슈퍼브에이아이 대표는 “복잡한 분류체계와 대량의 비정형 데이터를 단일 VLM로 처리한 사례”라며 “시설물 점검과 민원 이미지 분석 등 공공 서비스 전반의 AI 도입을 지원하겠다”고 말했다.
슈퍼브에이아이는 올해 국제 컴퓨터 비전 학회 'CVPR 2026'에서 열린 '파운데이셔널 퓨샷 객체 탐지 챌린지'에서 국내 기업 최초로 종합 1위를 기록했다. 엑스레이·열화상·항공 영상 등 20개 전문 분야에서 소량의 데이터를 학습해 새로운 객체를 탐지하는 AI 기술을 선보였다.
조벼리 기자 starry@etnews.com
