건설 분야의 AI: 인명 구조, 비용 절감 및 품질 향상

AI는 강화된 안전성, 스마트한 일정 관리, 개선된 품질 관리를 통해 건설 현장을 변화시키고 있습니다. 이러한 기술 발전이 어떻게 업계를 위해 더 안전하고 효율적인 미래를 보장하는지 알아보겠습니다.

AI는 프로젝트 일정, 자원 할당 및 작업 관리를 최적화하여 건설 방식을 변화시키고 있으며, 이를 통해 놀라운 효율성과 생산성 향상을 달성하고 있습니다. 안전, 의사결정, 품질 관리를 강화하는 데 있어 AI의 핵심 역할은 현대 건설 실무에서 필수불가결한 요소가 되고 있습니다.

도입에 따르는 어려움에도 불구하고, 2022년 25억 달러 이상 규모였던 AI 건설 시장은 2032년까지 151억 달러 규모로 급성장할 것으로 예상됩니다. 이러한 급증은 일정과 비용을 절감하는 AI의 능력에 기인하며, 전 세계 업계 관계자들에게 더 스마트하고 안전하며 효율적인 미래를 약속합니다.

그림 1. AI 건설 시장, 글로벌 통계.

Link to this sectionAI를 활용한 건설 현장 사고 감소#

유엔 국제노동기구에 따르면, 건설업은 농업에 이어 두 번째로 위험한 산업 분야입니다.

2022년 미국 건설 업계에서는 1,069명의 전문가가 작업 중 사망하여 전년 대비 83명의 사망자가 증가했습니다. 미국의 건설업 사망률은 10년 넘게 근로자 10만 명당 약 10명 수준을 유지하고 있어, 이 고위험 산업에서 개선된 안전 조치가 절실히 필요함을 보여줍니다.

건설 업계에 AI를 통합하면 건설 현장의 안전 조치가 크게 강화됩니다. 주요 장점은 다음과 같습니다.

• 실시간 모니터링은 건설 활동을 지속적으로 감시하여 노출된 전선, 고정되지 않은 비계, 부적절한 안전 장벽 등 잠재적 위험을 즉시 감지할 수 있게 합니다. 센서나 카메라를 활용한 이러한 지속적인 감시는 위험한 상황이 심각한 사고로 이어지기 전에 식별하고 즉각적으로 대응할 수 있도록 보장합니다.

• 위험 요소 감지는 고급 알고리즘과 데이터 분석 기술을 통해 구조적 취약점, 불안정한 표면 또는 부적절한 장비 사용과 같은 위험 요소를 신속하게 감지할 수 있습니다. 이를 통해 근로자의 안전을 유지하고 사고를 예방하기 위한 즉각적인 해결이 가능합니다.

• 규제 준수는 안전 프로토콜이 준수되고 있는지 지속적으로 평가함으로써 엄격한 안전 규정 준수를 강제합니다. 이는 사고 위험을 줄일 뿐만 아니라 모든 인력에게 더 안전한 작업 환경을 보장합니다.

그림 2. 2022년 미국 건설 근로자 사망자 수는 다른 어떤 산업 부문보다 많았습니다.

Link to this section건설 분야의 AI 의사결정#

건설 업계에서는 빡빡한 프로젝트 마감 기한, 역동적인 작업 환경, 여러 팀과 자원을 효율적으로 조정해야 하는 지속적인 요구가 일상입니다. 업계의 빠른 속도를 고려할 때 신속하고 정확하게 정보에 입각한 결정을 내리는 능력이 가장 중요합니다.

이 지점에서 데이터 기반 의사결정이 발휘되어 건설 프로젝트의 계획 및 실행 방식을 변화시킵니다. 고급 AI 기술을 활용함으로써 업계는 방대한 건설 데이터를 전례 없는 속도와 정확도로 분석할 수 있습니다. Ultralytics YOLOv8과 같은 AI 모델은 객체 탐지, 세그멘테이션, 객체 추적을 통해 업계를 혁신하고 있으며, 컴퓨터 비전을 통해 건설 업계 내 워크플로우의 변화와 개선을 이끌고 있습니다.

그림 3. 객체 탐지에 활용된 Ultralytics YOLOv8의 예시.

주요 이점은 다음과 같습니다:

• Informed and Proactive Planning. AI empowers project managers to anticipate potential issues before they arise, whether it be design errors, subcontractor performance problems, equipment failures or material shortages. Technologies like YOLOv8 in computer vision can aid in inventory tracking by accurately counting and monitoring materials. Machine learning enables timeline adjustments based on real-time insights, helping to mitigate risks, ensure smoother project execution and reduce delays and cost overruns.
• BIM(Building Information Modeling): 건설 분야의 BIM 기술은 물리적 및 기능적 특성에 대한 상세한 디지털 표현을 제공함으로써 데이터 기반의 의사결정을 촉진합니다. BIM과 AI는 함께 계획, 설계 및 관리 프로세스를 간소화하는 통찰력을 제공하여 더 효율적인 프로젝트 실행으로 이끕니다.
• 자원 최적화. AI는 또한 장비, 인력 및 자재의 가용성과 사용량을 평가하여 낭비 없이 최대 효율을 보장하도록 지원합니다. 이는 생산성을 높이고 비용을 절감할 뿐만 아니라 효율성과 환경적 책임을 촉진하여 지속 가능한 건설 관행을 장려합니다.
• 데이터 분석. 과거 데이터와 현재 프로젝트 지표를 분석함으로써 AI는 날씨, 규제 병목 현상, 현장 상황, 노동력 부족 등으로 인한 잠재적 지연을 예측할 수 있습니다. 전략적 분석은 프로젝트 일정이 유지되도록 노동력과 자재의 체계적인 재배치를 가능하게 합니다.

Link to this section건설 품질 관리 및 결함 탐지에서 AI의 역할#

품질 관리는 모든 건설 프로젝트의 중요한 측면이며, AI는 높은 건설 표준을 유지하는 데 중요한 역할을 합니다. 첨단 기술을 활용하여 AI는 건설 과정의 각 단계가 엄격한 품질 벤치마크를 충족하도록 보장합니다.

그림 4. 건설 업계는 점점 더 디지털화되고 있습니다.

이는 최종 구조물의 무결성을 보장할 뿐만 아니라 프로젝트의 전반적인 안전성과 내구성을 향상시킵니다.

다음은 AI가 건설 품질 관리에 기여하는 몇 가지 구체적인 방법입니다:

• 높은 건설 표준 보장: AI 시스템은 건설 활동을 지속적으로 모니터링하고 평가하여 모든 작업이 확립된 표준과 규정을 준수하도록 설계되었습니다. 이러한 지속적인 감시는 프로젝트 수명 주기 전반에 걸쳐 최고의 품질을 유지하는 데 도움이 됩니다.
• 재작업 필요성 감소: 결함을 조기에 식별함으로써 AI는 재작업의 필요성을 크게 줄입니다. 이는 시간과 자원을 절약할 뿐만 아니라 프로젝트가 일정대로 진행되도록 보장합니다.
• 검사 간소화: AI 기반 드론과 센서는 검사 과정을 자동화하여 더 빠르고 정확하게 잠재적 문제를 식별합니다.
• 예측 유지보수 촉진: AI 알고리즘은 장비 데이터를 분석하여 유지보수 필요성을 사전에 파악함으로써 가동 중지 시간을 줄이고 최적의 성능을 보장합니다.

Link to this section건설 분야의 AI: 과제#

규모에도 불구하고, 12조 달러 규모의 건축, 엔지니어링 및 건설(AEC) 분야는 전통적으로 디지털 기술과 혁신적인 관행 도입에 뒤처져 있었습니다. 전 세계적으로 가장 큰 산업 중 하나인 이 분야는 이제야 다른 분야의 현대화 및 기술 발전을 따라잡기 시작했습니다.

McKinsey에 따르면 AEC에 중점을 둔 기술 분야는 발전하고 있지만, 물류, 제조, 농업과 같은 다른 확립된 소프트웨어 분야에서 볼 수 있는 규모와 정교함에는 아직 도달하지 못했습니다. 실제로 AEC 고객들은 제조, 건축, 물류와 같은 다른 분야에 비해 IT에 적게 지출합니다. 이러한 낮은 투자는 AEC 기술 기업들이 효율적으로 성장하는 데 어려움을 겪게 하는 원인이 됩니다. 또한, 업계 규모에 비해 성장 기업(scale-ups)과 유니콘 기업의 수가 적습니다.

이러한 IT 예산 할당 감소는 시장 파편화 및 고착화된 아날로그 관행과 결합되어 발전을 저해합니다. 평균적으로 AEC 기업들은 매출의 12%만을 IT에 할당하는데, 이는 다른 산업 전반에서 일반적인 35%보다 현저히 낮은 수치입니다.

투자 및 운영과 관련된 막대한 비용은 건설 시장에서 AI 성장의 주요 장벽입니다. 건설 프로젝트에 AI 기술을 도입하려면 AI 시스템, 필요한 하드웨어 및 소프트웨어, 전문적인 전문 지식 확보를 포함한 상당한 재정적 지출이 요구됩니다.

또한, 숙련된 인력 고용, 정기적인 업데이트 수행, 인프라 요구 사항 충족과 같은 운영 및 유지보수 비용도 상당할 수 있습니다. Global Market Insights에서 강조한 바와 같이, 이러한 높은 비용은 중소 건설 기업이 AI 솔루션을 도입하기 어렵게 만듭니다. 그럼에도 불구하고 건설 분야에서 AI 활용 방법을 이해하는 것은 업계가 이러한 격차를 해소하고 더 큰 효율성과 혁신을 달성하는 데 매우 중요합니다.

Link to this section건설 업계의 AI 기반 로봇 공학: 새로운 개척지#

건설 현장에서 로봇이 인간 근로자를 대체하여 인간의 부상 또는 사망 위험을 완화하는 시나리오를 상상해 보십시오.

건설 업계가 AI에 힘입어 디지털 시대로 나아감에 따라, 로봇 공학은 건설 현장에 미래지향적인 비전을 실현하고 있습니다. AI는 의사결정과 품질 관리를 강화하는 반면, 로봇 공학은 이러한 발전의 구체적인 구현을 제공합니다.

컴퓨터 과학과 기계 및 전기 공학을 통합하는 공학 분야인 로봇 공학은 최근 몇 년 동안 건설 분야로 확장되고 있습니다. 로봇은 수십 년 전부터 존재해 왔지만, 코로나19 팬데믹 이후 높아진 관심과 도입으로 인해 최근에서야 인기가 크게 상승했습니다. 결과적으로 이는 수많은 새로운 가능성을 열었습니다.

로봇은 굴착, 운송, 하중 인양, 콘크리트 작업 및 철거와 같은 작업을 위해 중장비 및 차량을 자동화할 수 있습니다. 또한, 첨단 건설 방식은 폐기물 관리, 작업 자동화 및 산업화된 건설을 위해 로봇 공학을 활용하고 있습니다.

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

그림 5. 글로벌 건설 로봇 시장이 급격한 성장세를 보이고 있습니다.

건설 로봇의 세 가지 주요 범주가 이러한 변화를 주도하고 있습니다:

• 고정형 로봇. 이 로봇들은 갠트리 로봇, 로봇 팔, 케이블 로봇과 같은 유형을 포함하여 베이스를 이동하지 않고 작동합니다.

• 이동형 로봇. 건설 효율성을 향상시키며 고르지 않은 지형을 탐색할 수 있고, 바퀴형, 보행형, 비행형, 수중형 로봇 등의 유형이 있습니다.

• 군집 로봇. 설계에 따라 자율적으로 구축하기 위해 협업하며, 충돌을 피하기 위해 계획된 경로를 따르는 다수의 소형 로봇입니다.

Link to this section마무리 생각#

AI는 프로젝트 일정, 자원 할당 및 작업 관리를 최적화하여 건설 업계의 모습을 변화시키고 있으며, 이는 상당한 효율성과 생산성 향상으로 이어지고 있습니다. 안전, 의사결정 및 품질 관리를 강화하는 데 있어 AI의 역할은 점점 더 중요해지고 있습니다.

어려움에도 불구하고, AI의 통합은 로봇 공학 및 BIM 기술의 발전과 함께 건설 분야의 더 스마트하고 안전하며 효율적인 미래를 약속합니다.

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