건설 분야의 AI: 생명을 구하고 비용을 절감하며 품질을 향상하는 기술

AI는 안전성 향상, 더욱 스마트한 일정 관리, 품질 관리 개선을 통해 건설 산업을 변화시키고 있습니다. 이러한 발전이 어떻게 업계의 더 안전하고 효율적인 미래를 보장하는지 살펴보겠습니다.

AI는 프로젝트 일정 관리, 리소스 할당, 작업 관리를 최적화하여 놀라운 효율성과 생산성 향상을 이끌며 건설 산업을 변화시키고 있습니다. 안전성, 의사 결정, 품질 관리를 향상하는 AI의 핵심 역할은 현대 건설 관행에서 점점 필수불가결해지고 있습니다.

도입에 따르는 어려움에도 불구하고, 2022년 25억 달러 이상으로 평가된 건설 AI 시장은 2032년까지 151억 달러 규모로 급성장할 것으로 예상됩니다. 이러한 급증은 일정과 비용을 절감하는 AI의 역량에 의해 뒷받침되며, 전 세계 업계 관계자에게 더욱 스마트하고 안전하며 효율적인 미래를 약속합니다.

그림 1. 건설 AI 시장의 글로벌 통계입니다.

AI를 활용한 건설 현장 사고 감소#

유엔의 국제노동기구에 따르면 건설업은 농업에 이어 두 번째로 위험한 산업입니다.

2022년 미국 건설 산업에서는 작업 중 사망한 전문가 1,069명의 손실이 발생했으며, 이는 전년보다 83명 증가한 수치입니다. 미국 건설 부문의 사망률은 10년 넘게 근로자 10만 명당 약 10명 수준을 유지해 왔으며, 이는 고위험 산업에서 안전 조치를 개선해야 할 필요성이 매우 크다는 점을 보여줍니다.

건설 산업에 AI를 통합하면 건설 현장의 안전 조치가 크게 향상됩니다. 주요 이점은 다음과 같습니다.

• 실시간 모니터링은 건설 활동을 지속적으로 감시하여 노출된 전기 배선, 고정되지 않은 비계, 불충분한 안전 장벽과 같은 잠재적 위험을 즉시 감지할 수 있도록 합니다. 센서나 카메라를 활용한 이러한 지속적인 감시는 위험한 상황을 신속하게 식별하고 해결하여 심각한 사고로 확대되기 전에 대응할 수 있도록 합니다.

• 위험 요소 감지는 고급 알고리즘과 데이터 분석 기법을 사용하여 구조적 취약성, 불안정한 표면, 부적절한 장비 사용과 같은 위험을 신속하게 감지할 수 있습니다. 이를 통해 즉시 문제를 해결하여 작업자의 안전을 유지하고 사고를 예방할 수 있습니다.

• 규제 준수는 안전 프로토콜이 준수되고 있는지 지속적으로 평가하여 안전 규정을 엄격하게 준수하도록 합니다. 이는 사고 위험을 줄일 뿐만 아니라 모든 인력에게 더욱 안전한 작업 환경을 보장합니다.

그림 2. 2022년에는 다른 어떤 산업 부문보다 미국 건설 노동자의 업무 중 사망자 수가 많았습니다.

건설 분야의 AI 의사 결정#

건설 산업에서는 촉박한 프로젝트 기한, 역동적인 작업 환경, 여러 팀과 리소스를 효율적으로 지속 조율해야 하는 상황이 일반적입니다. 업계의 빠른 진행 속도를 고려할 때, 신속하고 정확하게 정보를 바탕으로 의사 결정을 내리는 능력이 무엇보다 중요합니다.

바로 이 지점에서 데이터 기반 의사 결정이 중요한 역할을 하며, 건설 프로젝트의 계획 및 실행 방식을 변화시킵니다. 고급 AI 기술을 활용하면 업계는 전례 없는 속도와 정밀도로 방대한 건설 데이터를 분석할 수 있습니다. Ultralytics YOLOv8과 같은 AI 모델은 객체 감지, 세그멘테이션, 객체 추적을 지원하여 컴퓨터 비전을 통해 건설 산업의 워크플로를 변화시키고 개선해 왔습니다.

그림 3. 객체 감지에 활용되는 Ultralytics YOLOv8의 예시입니다.

주요 이점은 다음과 같습니다.

• 정보에 기반한 선제적 계획 수립. AI는 프로젝트 관리자가 설계 오류, 하도급업체의 성과 문제, 장비 고장, 자재 부족 등 잠재적 문제가 발생하기 전에 이를 예측할 수 있도록 지원합니다. 컴퓨터 비전의 YOLOv8과 같은 기술은 자재를 정확하게 카운팅하고 모니터링하여 재고 추적을 지원할 수 있습니다. 머신 러닝은 실시간 인사이트를 바탕으로 일정 조정을 가능하게 하여 위험을 완화하고, 프로젝트를 더욱 원활하게 실행하며, 지연과 비용 초과를 줄이는 데 도움을 줍니다.
• 건축 정보 모델링 (BIM): 건설 분야의 BIM 기술은 물리적·기능적 특성을 상세하게 디지털로 표현하여 데이터 기반 의사 결정을 지원합니다. BIM과 AI를 함께 활용하면 계획, 설계, 관리 프로세스를 간소화하는 인사이트를 얻을 수 있어 프로젝트를 더욱 효율적으로 실행할 수 있습니다.
• 리소스 최적화. AI는 장비, 인력, 자재의 가용성과 사용량을 평가하여 낭비 없이 최대한 활용할 수 있도록 지원합니다. 이는 생산성을 높이고 비용을 절감할 뿐만 아니라 효율성과 환경적 책임을 증진하여 지속 가능한 건설 관행을 조성합니다.
• 데이터 분석. AI는 과거 데이터와 현재 프로젝트 지표를 분석하여 날씨, 규정 관련 병목 현상, 현장 조건, 인력 부족 등으로 인한 잠재적 지연을 예측할 수 있습니다. 전략적 분석을 통해 인력과 자재를 체계적으로 재배치하여 프로젝트 일정을 유지할 수 있습니다.

건설 품질 관리 및 결함 감지에서 AI의 역할#

품질 관리는 모든 건설 프로젝트에서 중요한 요소이며, AI는 높은 건설 표준을 유지하는 데 중요한 역할을 합니다. 고급 기술을 활용하면 AI가 건설 프로세스의 각 단계가 엄격한 품질 기준을 충족하도록 보장합니다.

그림 4. 점점 더 디지털화되는 건설 산업입니다.

이는 최종 구조물의 무결성을 보장할 뿐만 아니라 프로젝트의 전반적인 안전성과 내구성도 향상합니다.

AI가 건설 품질 관리에 기여하는 구체적인 방법은 다음과 같습니다.

• 높은 건설 표준 보장: AI 시스템은 건설 활동을 지속적으로 모니터링하고 평가하여 모든 작업이 확립된 표준과 규정을 준수하도록 설계되었습니다. 이러한 지속적인 감독은 프로젝트 수명 주기 전반에 걸쳐 최고 수준의 품질을 유지하는 데 도움을 줍니다.
• 재작업 필요성 감소: AI는 결함을 조기에 식별하여 재작업의 필요성을 크게 줄입니다. 이는 시간과 리소스를 절약할 뿐만 아니라 프로젝트가 일정대로 진행되도록 보장합니다.
• 검사 간소화: AI 기반 드론과 센서는 검사 프로세스를 자동화하여 잠재적 문제를 더욱 빠르고 정확하게 식별합니다.
• 예측 유지보수 지원: AI 알고리즘은 장비 데이터를 분석하여 유지보수 필요 시점을 예측하고, 가동 중단 시간을 줄이며, 최적의 성능을 보장합니다.

건설 분야의 AI: 과제#

규모가 12조 달러에 달하는 $12 trillion 건축·엔지니어링·건설(AEC) 부문은 규모에도 불구하고 전통적으로 디지털 기술과 혁신적 관행의 도입이 뒤처져 왔습니다. 세계 최대 규모의 산업 중 하나인 이 부문은 현대화와 기술 발전 측면에서 다른 산업을 이제 막 따라잡기 시작했습니다.

McKinsey에 따르면 AEC에 초점을 맞춘 기술 부문이 발전하고 있지만, 아직 물류, 제조, 농업과 같은 기존 소프트웨어 부문에서 볼 수 있는 규모와 정교함에는 도달하지 못했습니다. 실제로 AEC 고객은 제조, 건축, 물류와 같은 다른 부문에 비해 IT에 적은 비용을 지출합니다. 이러한 낮은 투자는 AEC 기술 기업이 효율적으로 성장하는 데 직면하는 어려움을 가중합니다. 또한 이 산업은 규모에 비해 스케일업 기업과 유니콘 기업의 수도 적습니다.

IT 예산의 이러한 축소된 배정은 시장의 파편화 및 뿌리 깊은 아날로그 관행과 맞물려 발전을 저해합니다. AEC 기업은 평균적으로 매출의 12%만 IT에 할당하며, 이는 다른 산업 전반에서 일반적인 35%보다 훨씬 낮습니다.

투자와 운영에 수반되는 상당한 비용은 건설 AI 시장의 성장을 가로막는 주요 장벽입니다. 건설 프로젝트에 AI 기술을 도입하려면 AI 시스템, 필요한 하드웨어와 소프트웨어, 전문 지식 확보에 드는 비용을 포함해 상당한 재정 지출이 필요합니다.

또한 숙련된 인력 채용, 정기 업데이트 수행, 인프라 요구 사항 충족과 같은 운영 및 유지보수 비용도 상당할 수 있습니다. Global Market Insights가 지적했듯이 이러한 높은 비용으로 인해 중소 규모 건설 기업은 AI 솔루션을 도입하기 어렵습니다. 그럼에도 건설 분야에서 AI를 사용하는 방법을 이해하는 것은 업계가 이러한 격차를 해소하고 더 높은 효율성과 혁신을 달성하는 데 매우 중요합니다.

건설 산업의 AI 기반 로보틱스: 새로운 개척 분야#

로봇이 건설 현장의 인간 작업자를 대체하여 인명 부상이나 사망 위험을 완화하는 상황을 상상해 보십시오.

AI가 이끄는 건설 산업이 디지털 시대로 나아가면서 로보틱스는 건설 현장에서 미래에 대한 비전을 현실로 구현하고 있습니다. AI가 의사 결정과 품질 관리를 향상한다면, 로보틱스는 이러한 발전을 구체적으로 구현합니다.

컴퓨터 과학을 기계공학 및 전기공학과 통합하는 공학 분야인 로보틱스는 최근 몇 년 동안 건설 부문으로 확장되어 왔습니다. 로봇은 수십 년 전부터 존재해 왔지만, COVID-19 팬데믹 이후 높아진 관심과 도입으로 인해 최근에야 인기가 크게 상승했습니다. 그 결과 수많은 새로운 가능성이 열렸습니다.

로봇은 굴착, 운송, 하중 인양, 콘크리트 작업, 철거와 같은 작업을 위해 중장비와 장비 플릿을 자동화할 수 있습니다. 또한 첨단 건설 방식에서는 폐기물 관리, 작업 자동화, 산업화된 건설에 로보틱스를 활용하고 있습니다.

글로벌 건설 로봇 시장 규모는 2023년 $4억 4,250만 달러로 평가되었으며, 2030년까지 12억 달러 규모로 성장할 것으로 예상됩니다.

그림 5. 빠르게 성장하고 있는 글로벌 건설 로보틱스 시장입니다.

세 가지 주요 건설 로봇 범주가 이러한 변화를 이끌고 있습니다.

• 고정형 로봇. 이러한 로봇은 베이스를 이동하지 않고 작동하며, 갠트리 로봇, 로봇 팔, 케이블 로봇 등이 이에 해당합니다.

• 이동형 로봇. 건설 효율성을 향상하고 고르지 않은 지형을 이동할 수 있으며, 바퀴형, 보행형, 비행형, 수영형 로봇 등이 포함됩니다.

• 군집 로봇. 다수의 소형 로봇이 협력하여 설계물을 자율적으로 구축하고, 충돌을 피하기 위해 계획된 경로를 따릅니다.

마무리#

AI는 프로젝트 일정 관리, 리소스 할당, 작업 관리를 최적화하여 상당한 효율성과 생산성 향상을 이끌며 건설 산업의 모습을 변화시키고 있습니다. 안전성, 의사 결정, 품질 관리를 향상하는 AI의 역할은 점점 더 중요해지고 있습니다.

여러 과제에도 불구하고 AI의 통합과 로보틱스 및 BIM 기술의 발전은 건설 산업에 더욱 스마트하고 안전하며 효율적인 미래를 약속합니다.

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