비용–효과 분석: 드론＋AI 솔루션 투자 대비 절감 효과

1. 초기 투자비용 분석

키워드: 초기투자, 드론하드웨어
드론＋AI 솔루션 도입을 위해서는 하드웨어 및 소프트웨어에 대한 초기투자가 필수적입니다. 드론 플랫폼으로 산업용 쿼드콥터 2대(대당 1,500만 원)를 구매하면 총 3,000만 원이 소요됩니다. 여기에 멀티스펙트럴 센서(2대, 대당 800만 원) 및 LiDAR 모듈(2대, 대당 1,200만 원)을 장착하면 하드웨어 비용은 총 3,000 + 1,600 + 2,400 = 7,000만 원입니다. AI 소프트웨어 라이선스 및 커스터마이징 비용은 연 1,000만 원, 초기 구축 컨설팅·개발비용이 1,500만 원 정도 발생한다고 가정하면, 초기 소프트웨어·개발비는 2,500만 원입니다. 또한, 데이터 저장 및 처리용 클라우드 인프라(AWS EC2 GPU 인스턴스, S3 스토리지 등)에 연간 600만 원, 엣지컴퓨팅 서버(NVIDIA Jetson AGX) 2대에 1,200만 원, 네트워크 장비·통신비 연간 300만 원이 추가돼, 인프라 비용은 처음 해에 1,800만 원입니다. 따라서 1년 차 총 투자비용은 하드웨어 7,000 + 소프트웨어 2,500 + 인프라 1,800 = 1억 1,300만 원으로 산정됩니다.

비용–효과 분석: 드론＋AI 솔루션 투자 대비 절감 효과

2. 운영비용 절감 효과

키워드: 운영비용, 인력절감
전통적인 해안 침식 모니터링 방식은 연 4회 현장 인력 투입, 조사 차량 임대, 인건비 등을 포함해 연간 약 6,000만 원의 운영비용이 소요됩니다. 드론＋AI 솔루션을 도입하면 현장 출동 횟수를 연 1회로 줄이고, 데이터 수집·영상 분석·리포트 작성 업무를 자동화하여 인건비 4,000만 원, 차량 임대료 800만 원을 절감할 수 있습니다. AI 자동 분석으로 인력 2명을 50% 감축(연간 인건비 3,000만 원 절감)하며, 원격 모니터링으로 출장비·숙박비 500만 원, 조사 차량 유지비 300만 원을 줄이면, 총 연간 운영비 절감액은 약 4,000 + 800 + 3,000 + 500 + 300 = 8,600만 원에 달합니다.

 

3. 부가가치 및 위험비용 절감

키워드: 부가가치, 위험관리
AI 기반 실시간 모니터링으로 침식 위험을 조기에 감지하면, 응급 복구 작업 비용(평균 1회당 2,000만 원) 및 대규모 공사비(연간 1억 5,000만 원 이상)를 사전에 방지할 수 있습니다. 연간 평균 2회 시행하던 긴급 복구를 1회로 줄이면 2,000만 원을 절감하고, 장기 복구비용으로 예상되는 1억 5,000만 원 규모의 방파제 재시공을 10% 미만으로 억제(1,500만 원 절감)하면, 위험비용 절감 합계는 2,000 + 1,500 = 3,500만 원입니다. 또한 AI 모델 개선으로 해안 침식 예측 정확도를 80% 이상 유지하면, 보험사·정부 보조금 환급 등 부가가치로 연간 2,000만 원을 추가로 확보할 수 있습니다.

 

4. ROI 및 손익분기점 분석

키워드: ROI, 손익분기점
초기 투자비용 1억 1,300만 원 대비 연간 절감액은 운영비 8,600 + 위험비용 3,500 + 부가가치 2,000 = 1억 4,100만 원입니다. 따라서 단순 ROI(Return on Investment)는 (1억 4,100 – 1억 1,300) / 1억 1,300 = **24.8%**로 계산되며, 순절감액 2,800만 원은 초기 투자비 회수에 크게 기여합니다. 손익분기점(BEP)은 초기 투자비를 연평균 절감액으로 나누어 약 0.80년, 즉 9.6개월 이내에 도달합니다. 2년 차부터는 추가 유지보수비 연 600만 원, 라이선스 갱신비 1,000만 원, 클라우드 운영비 600만 원 등 연간 2,200만 원만 지출되므로, 연간 순절감액은 1억 4,100 – 2,200 = 1억 1,900만 원으로 더욱 높아집니다. 이와 같은 경제성 분석을 통해 드론＋AI 솔루션은 빠른 손익분기점 도달과 안정적 비용 효율성을 제공함을 확인할 수 있습니다.