도입 배경

Jones Bros Construction은 대형 건설 프로젝트 규모와 복잡성 증가로 인해 장비 차량의 운영 안전과 효율적인 관리가 중요한 과제였습니다. 특히 사각지대 사고 위험, 운전자 안전, 장비 운영 모니터링 부재로 인한 관리 비용 증대 문제가 지속적으로 제기되었고, 이를 해결하기 위해 A.I.MATICS의 Vision AI 기반 다채널 다인지 솔루션을 도입하게 되었습니다.

솔루션

Jones Bros Construction은 대규모 건설 장비 차량을 효율적으로 관리하고, 증가하는 프로젝트 복잡성에 대응하기 위해 A.I.MATICS의 Roadscope9 5CH 솔루션과 API 서비스를 도입했습니다.

이 솔루션은 차량 전방, 운전자 모니터링, 캐빈, 좌·우측 카메라를 포함한 다채널 영상 수집을 통해 안전 사각지대를 실시간으로 모니터링하고, 수집된 데이터를 클라우드 기반으로 분석·연동하여 운영 효율성을 높입니다.

특히, A.I.Matics의 AATS(Automatic AI Training System)를 활용하여 현장에서 수집된 데이터를 기반으로 북미 도로 환경에 최적화된 학습과 모델 개선을 자동화하였으며, 샌프란시스코 서버와 서울 R&D 센터, 테네시 AI 디바이스 간 원격 업데이트를 통해 빠른 성능 개선이 가능했습니다. 이를 통해 Jones Bros는 단순 모니터링을 넘어 AI 기반의 예측형 안전 관리와 운영 최적화를 실현할 수 있었습니다.

도입결과

솔루션 도입 후 Jones Bros Construction은 여러 측면에서 의미 있는 성과를 확인했습니다.

• 주요 데이터 확보: 신호등, 도로 표지판 등 북미 특화 도로 인프라 데이터를 비롯해 다양한 운전자 얼굴 데이터가 확보되어 글로벌 AI 학습 자산으로 활용 가능성이 확대되었습니다.

• 운영 효율성 증대: AATS 기반 자동 학습·배포를 통해 현장 데이터를 즉시 반영할 수 있었고, 원격 업그레이드를 통해 시간과 비용 절감 효과를 동시에 달성했습니다.

• 확대 적용 가능성 입증: 1차 Pilot에서 200대 장비에 설치·모니터링 후 성능 개선 결과를 확인했으며, 이를 기반으로 2024년 6월 300대 추가 설치가 진행 중입니다. 나아가 2025년 하반기에는 건설장비 전반으로의 확대 도입이 계획되고 있습니다.

Jones Bros Construction은 이번 프로젝트를 통해 건설 장비 관리의 안전성과 효율성을 동시에 강화하며, 북미 건설 산업 내 차세대 AI 기반 장비 운영 모델을 선도하는 사례로 자리매김하게 되었습니다.