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건설업의 인공지능 가상시공 현장건설업의 미래 프론티어, AI 가상시공

운송업, 관광업 등 타 산업의 사례에서 알 수 있듯이 AI의 도입은 업종의 경계를 허물고 산업을 넘어서는 경쟁이 초래되고 있는 상황이다. 건설업에 AI 기술을 도입할 경우 비용과 시간을 25% 가량 줄일 수 있어 높은 ROI가 기대된다는 조사결과도 있다. 건설업에 적용 가능한 다섯 개의 AI 어플리케이션을 살펴보고, 이를 시행하기 위해 필요한 세 가지 절차를 통해 건설업이 AI 적용을 통해 어떻게 퍼스트 무버로서 이익을 누릴 수 있을 지 알아보자.


4차 산업혁명에 대응하는 스마트 건설기술 개발 
스마트건설은 4차 산업혁명 기술과 융합해 새로운 가치를 창조하려는 건설 분야의 새로운 흐름으로 정의할 수 있다. 보다 구체적으로 풀이하면 건설사업의 기획, 설계, 조달, 시공, 유지관리 등 전 과정을 IoT, 클라우드, 빅데이터 등 최근 주목받는 기술과 융합한 시설물 구축 기술이다. 최근 미국, 영국, 일본 등 세계 선진국들은 스마트건설을 적극적으로 육성하고 있다. 현재 건설업계에서 스마트건설 관련 최고 기술을 보유한 국가로 꼽히는 미국의 트럼프 정부는 스마트건설 관련 인프라 투자계획을 올해 하반기에 공개할 예정이다. 영국도 건설 영역에서 BIM(빌딩정보모델) 및 ICT(정보통신기술) 기술 도입을 확대해나가고 있다. 일본도 건설 산업 생산성 향상을 위해 공공사업 전 과정에서 건설과 ICT를 통합하려는 움직임을 보이고 있다. 
이에 국토교통부는 현장에서 작업이 이루어져 정밀 시공이 어렵고 안전사고 발생 가능성이 높은 단점을 극복하기 위해, 3차원 설계기술인 BIM(Building information modeling)을 활용하여 가상(VR)으로 시공 후에, 3D 프린터를 활용하여 공장에서 건설 부재를 모듈화하여 제작하고, 인공지능(AI)을 탑재한 건설 로봇에 의해 조립·시공하는 건설자동화 기술을 2025년까지 개발할 계획이다.
이와 더불어 드론, 사물인터넷(IoT) 센서, 초소형(마이크로) 로봇 등을 활용하여 시설물의 이상을 신속하게 검지·대응하는 시스템 개발도 적극 추진할 계획이다. 또한 현재 개발 중에 있는 BIM 기술 활용을 유도하기 위해 설계 기준 및 매뉴얼을 마련하고, 2020년까지 500억 원 이상의 도로사업에 BIM 설계를 의무화한다. 그리고, 해외시장 진출에 유리한 메가스트럭쳐, 플랜트, 해저터널 등의 핵심 원천기술을 확보할 수 있도록 R&D 사업에도 집중 투자할 계획이다.
이 로드맵에 따라 실제 스마트 설계가 활성화되면, 2025년엔 다종 센서를 기반으로 건설 현장 정보를 취득하거나 분석 자동화 시스템을 갖추게 될 뿐 아니라, 2030년엔 AI 기반 설계를 구현하고 빅데이터 해설 모델을 도입해 건설 과정에서 보다 효율적인 의사결정 도출이 가능하게 된다. 결국 정부가 구상하는 스마트 설계의 미래상은 다양한 실시간 수집정보를 토대로 빅데이터, BIM 기술을 활용해 건설 계획·설계의 최적화를 이루는 것이다. 자동화 시공 영역에서는 현장 작업자들이 직접적인 현장 시공과정 참여 없이도 입력된 BIM 데이터, 공간정보, 영상·센서 정보를 종합적으로 분석할 수 있도록 할 계획이다. 로드맵에 따르면 2025년 부분 관제형 원격 시공이 이뤄지고, 2030년엔 자율관제형 무인시공 시스템이 도입된다.

건설업에 적용 가능한 AI 어플리케이션
스마트홈, 스마트교통, 스마트인프라, 보안 등 각종 서비스가 융합되는 스마트시티에 인공지능을 적용하려는 노력은 어쩌면 너무나 당연한 것인지 모른다. 인공지능을 적극적으로 활용해 새로 다가오는 4차 산업혁명을 통해 지금까지 신기술을 통해 이루지 못한 건설업의 생산성 향상을 현격히 이룰 수 있을 것으로 판단된다. 특히 건설업에 적용 가능한 다섯 가지 AI 어플리케이션이 있다. 이 앱은 운송 경로 최적화 알고리즘을 프로젝트 계획 최적화 관리에 적용되고 제약산업에서 사용하는 최종 산출물 예측 어플리케이션으로 시공성 이슈를 해결해준다. 또 무인 물류창고, 해상운송 도착 예정시간 예측, 도심 배송 경로 최적화 같은 소매 공급사슬의 게임방식을 바꾼 AI 어플리케이션을 건설 현장에 활용할 수 있다. 
아울러 3D 프린팅과 로보틱스 기술을 최근 건설 산업에서 상당한 진전을 보인 모듈러 생산이나 프리패브에 적용할 가능성도 타진하고 있다. 이와 함께 헬스케어 산업에서 검진에 이용되고 있는 이미지 인식 기술을 현장의 리스크와 안전관리에 활용된다. 특히 건설 현장에서 안전사고 발생 가능성 및 비효율성 문제는 인공지능 도입으로 개선하기 적합한 영역이다. 건설 현장은 중장비의 가동, 고르지 못한 지형적 특성 및 지속적인 작업 활동으로 인해 상당한 위험에 노출되어 있다. 이처럼 AI를 활용하여 설계단계부터 시공단계까지 적용을 하게 되면, 공사 품질관리가 용이해지고, 발주처와 분쟁이 생겼을 때 활용 가능한 자료를 축적하게 되며 프로젝트 모니터링과 리스크 관리가 강화될 뿐 아니라 지속적으로 설계 최적화를 추구할 수 있게 된다.
하지만 결국 AI 알고리즘은 과거 데이터 기반의 머신러닝을 기본으로 하기 때문에 기업에서 AI 알고리즘을 훈련하기 위해서는 대규모 데이터가 필요하다. 실행성을 높이기 위해 다음과 같은 절차를 고려해 볼 수 있다. 일단 적용이 용이한 분야를 선별해야 한다. 또 디지털 역량을 키우기 위한 R&D 비용 투자를 확대해야 하며 직원들이 혁신 아이디어를 생산/실행할 수 있도록 조직 유연성 강화 및 내부 프로세스의 변경도 필요하다.

미래 도시의 두뇌 역할
AI 서비스는 스마트시티의 개별 서비스와 시스템에 우선 적용되고 향후에는 도시의 두뇌 역할을 하게 될 것으로 전망된다. 한 인공지능 전문가는 “스마트시티 서비스들 중 동영상 카메라 분석 분야에 인공지능이 빠르게 적용될 것으로 본다”며 “이미 영상 분석 분야에 인공지능 기술이 많이 적용되고 있다. 이를 도시 CCTV 등에 적용하면 행동이 이상한 사람을 찾아내거나 이상한 물체가 놓여있는 것을 확인하는 등 보안 문제를 해결할 수 있다”고 말했다. 또 그는 “수많은 카메라가 있어도 사람이 일일이 다 확인하기는 어렵다. 인공지능을 적용해서 아파트나 건물에 불이 난 것을 자동으로 알려주거나 놀이터 안전에는 문제가 없는지 알려줄 수 있다. 나아가 교통량과 영상 자료를 접목하면 도시의 어느 구간이 어느 시간에 정체가 되는지 더 정확히 알 수 있다”고 설명했다.
아울러 도시의 수량을 확인해 수문을 자동으로 열고 닫는다거나 도로에 정체가 발생했을 때 원인을 파악하는 것과 시민들 개개인을 인식해 맞춤형 서비스를 제공하는 것 등이 가능할 수도 있다. 실제로 2017년 5월 엔비디아는 미국 캘리포니아 세너제이에서 열린 엔비디아 ‘GPU 테크놀로지 컨퍼런스(GTC)’에서 AI를 이용한 메트로폴리스 지능형 영상 분석 플랫폼을 공개했다. 이 플랫폼은 도시의 공공 안전, 교통 관리, 자원 최적화 관련한 CCTV 등 애플리케이션의 영상 데이터에 AI 기술을 적용해 스마트시티 서비스를 구현할 수 있도록 해준다. 이어 지난해 9월 엔비디아는 중국 알리바바와 화웨이가 자사의 메트로폴리스 플랫폼을 사용하기로 했다고 발표했다. 엔비디아는 2020년까지 전 세계 도시의 10억 대 이상 카메라에 인공지능 플랫폼을 적용할 계획이다.

재난 대응부터 개인용 서비스까지
도시의 각종 정보를 분석해 새로운 가치를 창출하거나 예측하는 것에도 인공지능 기술이 활용될 수 있다. 2017년 10월 부산시와 IBM은 태풍, 집중호우, 지진 등 각종 재해에 대비한 효과적인 대응 절차 수립 등을 위한 예측 시스템 구축 컨설팅을 진행한다고 밝혔다. 부산시의 각종 데이터를 기반으로 재해에 취약한 곳에 선제적인 대응 방안을 찾기 위한 노력의 일환이다. 이미 빅데이터 기술을 적용해 도시 문제를 분석하고 해결하려는 시도는 많았다. 인공지능으로 한 걸음 더 나아가 예측까지 하고자 하는 것이 인공지능 적용의 핵심이다. 현 시점에 건설업이 AI 적용을 준비할 경우 퍼스트 무버로서 이익을 누릴 수 있는 기회가 될 것이다.                                          

이철영 대기자  lcyfe@sisanewn.co.kr

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