공공기관 해안 관리에 드론＋AI 도입한 성공 사례

공공기관 해안 관리에 드론＋AI 도입한 성공 사례

1. 배경 및 도입 목표

키워드: 배경, 도입목표
국내 해안선 관리 업무는 연간 1,000km 이상의 해안 구간을 대상으로 연 2회 이상 현장 점검을 시행하며, 인력·장비·차량 운용비용으로 연간 15억 원 규모의 예산이 소요되었습니다. 특히 기후 변화로 인한 태풍·폭풍해일 빈도가 연평균 1.2회에서 1.8회로 증가함에 따라, 침식·퇴적 패턴을 시의적절하게 모니터링하고 복원 공법을 선제 적용하는 것이 긴급 과제로 떠올랐습니다. 이에 A지방자치단체 해양관리공단은 “드론＋AI 기반 해안 관리 시스템 도입”을 통해 점검 주기 단축, 데이터 정확도 향상, 예산 절감을 동시에 달성하겠다는 명확한 도입목표를 설정했습니다. 구체적으로는 ①연간 2회였던 점검 횟수를 4회로 늘려 계절별 침식 양상을 분석, ②기존 수작업 대비 80% 이상 프로세스 자동화, ③예산 20% 절감 등을 목표로 삼았습니다.

2. 시스템 구축 및 기술 도입

키워드: 시스템구축, 기술도입
해당 공단은 2023년 3분기에 드론 3대(산업용 쿼드콥터, 대당 1,200만 원)를 도입하고, 멀티스펙트럴 센서 3개(대당 700만 원)와 LiDAR 모듈 2개(대당 1,500만 원)를 장착하여 총 하드웨어 비용 7,300만 원을 투입했습니다. AI 플랫폼은 클라우드 기반(AWS EC2 g4dn.xlarge 1대, 월 100만 원)과 엣지 컴퓨팅(NVIDIA Jetson AGX 2대, 대당 200만 원)을 혼합하여 구축했습니다. 수집된 영상은 매월 250km 해안 구간을 대상으로 전방 중첩 80%, 측방 중첩 70% 조건에서 비행하며, 하루에 최대 50km를 커버해 전체 250km를 5일 내에 촬영합니다. 수집 데이터는 4K 해상도 기준 하루 200GB, 월 1TB를 생성하며, AI 자동 분석 파이프라인(OpenCV·TensorFlow 기반 U-Net 세그멘테이션 모델)으로 1GB당 15분 내에 처리합니다. 이와 같은 시스템구축을 통해 수작업 GIS 분석 대비 정확도를 95% 이상으로 확보했습니다.

3. 도입 성과 및 효과

키워드: 성과, 효과
시스템 가동 첫 해(2024년) 성과는 매우 두드러졌습니다. 연간 점검 횟수를 목표치인 4회로 확대 시행해 계절별 침식량을 분석한 결과, 사전 복원 공법 적용 시 추가 복구 비용을 평균 30% 절감(연간 약 3억 원)했습니다. AI 탐지 정확도는 평균 Precision 0.92, Recall 0.88을 기록해, 기존 수작업 대비 검출 누락률을 85% 감소시켰습니다. 또한 수집·분석 자동화 비율이 82%에 달하면서 인력 투입 시간을 연 1,200시간에서 220시간으로 줄였고, 그에 따른 인건비 절감 효과는 연간 1억 5,000만 원으로 집계되었습니다. 총 절감 예산은 복구 비용 3억 + 인건비 1.5억 = 4억 5,000만 원으로, 초기 투자비용 1억 1,300만 원 대비 ROI(Return on Investment)는 (4.5억 – 1.13억) ÷ 1.13억 ×100 ≈ **298%**를 달성했습니다.

4. 교훈 및 확장성

키워드: 교훈, 확장성
A공단의 사례에서 얻은 주요 교훈은 세 가지입니다. 첫째, 초기 드론 운영 전문 인력 교육에 2개월을 투자해야 시스템 안정성이 확보된다는 점, 둘째, 데이터 처리 파이프라인을 표준화해 신규 지자체로의 확장성을 높여야 한다는 점, 셋째, 현장 경찰·어민·연구기관과의 협업이 현장 데드존(통신 단절 지역) 관측율을 100%로 끌어올리는 핵심 동인이었다는 점입니다. 이를 바탕으로 2025년에는 인근 4개 지자체로 수요 조사를 마치고, 총 1,000km 해안 관리 네트워크 구축을 추진 중이며, 예상 투자비 5억 원 대비 연간 절감액은 5억 2,000만 원, ROI는 약 **104%**로 전망됩니다. 이러한 확장성 전략을 통해 공공기관 해안 관리에 드론＋AI 솔루션은 지속 가능한 체계로 자리매김할 것입니다.