건설 분야의 AI: 생명을 구하고 비용을 절감하며 품질을 높이는 기술

AI는 안전성을 높이고, 일정을 더욱 효율적으로 수립하며, 품질 관리를 개선해 건설업을 혁신하고 있습니다. 이러한 발전이 어떻게 업계의 더 안전하고 효율적인 미래를 뒷받침하는지 살펴보겠습니다.

AI는 프로젝트 일정 수립, 자원 배분, 작업 관리를 최적화하여 건설업을 변화시키고 있으며, 그 결과 효율성과 생산성이 크게 향상되고 있습니다. 안전성, 의사결정, 품질 관리를 개선하는 AI의 핵심적인 역할은 현대 건설 관행에서 필수불가결해지고 있습니다.

도입 과정의 어려움에도 불구하고, 2022년 25억 달러 이상으로 평가된 AI 건설 시장은 2032년까지 151억 달러 규모로 성장할 것으로 예상됩니다. 이러한 급성장은 일정과 비용을 줄이는 AI의 역량에 힘입은 것으로, 전 세계 업계 관계자에게 더 스마트하고 안전하며 효율적인 미래를 약속합니다.

그림 1. 건설 시장의 AI, 글로벌 통계.

AI를 활용한 건설 현장 사고 감소#

국제연합의 국제노동기구에 따르면 건설업은 농업 다음으로 위험한 산업입니다.

2022년 미국 건설업계에서는 근무 중 사망한 전문가 1,069명이 발생했으며, 이는 전년보다 사망자가 83명 늘어난 수치입니다. 미국 건설업의 사망률은 10년 넘게 근로자 10만 명당 약 10명 수준을 유지해 왔으며, 이는 고위험 산업인 건설업에서 안전 조치를 개선해야 할 필요성이 매우 크다는 점을 보여 줍니다.

건설업에 AI를 통합하면 건설 현장의 안전 조치를 크게 강화할 수 있습니다. 주요 이점은 다음과 같습니다.

• 실시간 모니터링은 건설 활동을 지속적으로 감시하여 노출된 전선, 고정되지 않은 비계, 불충분한 안전 펜스와 같은 잠재적 위험을 즉시 감지할 수 있도록 합니다. 센서나 카메라를 활용한 이러한 지속적인 감시는 위험한 상황을 심각한 사고로 확대되기 전에 신속하게 식별하고 대응할 수 있도록 합니다.
• 위험 요소 감지는 고급 알고리즘과 데이터 분석 기법을 사용해 구조적 취약성, 불안정한 표면 또는 부적절한 장비 사용과 같은 위험 요소를 신속하게 감지할 수 있습니다. 이를 통해 즉각적인 조치가 이루어져 작업자의 안전을 지키고 사고를 예방할 수 있습니다.
• 규정 준수 기능은 안전 프로토콜 준수 여부를 지속적으로 평가하여 안전 규정이 엄격하게 준수되도록 합니다. 이는 사고 위험을 줄일 뿐만 아니라 모든 직원에게 더 안전한 작업 환경을 보장합니다.

그림 2. 2022년에는 다른 어떤 산업 부문보다 건설 현장에서 사망한 미국 노동자가 많았습니다.

건설업의 AI 기반 의사 결정#

건설업에서는 촉박한 프로젝트 마감 기한, 유동적인 작업 환경, 여러 팀과 자원을 효율적으로 조율해야 하는 지속적인 필요성이 일상적입니다. 빠르게 진행되는 업계 특성을 고려하면, 신속하고 정확하게 정보에 입각한 의사결정을 내리는 능력이 무엇보다 중요합니다.

이러한 상황에서 데이터 기반 의사결정이 중요한 역할을 하며, 건설 프로젝트의 계획과 실행 방식을 변화시키고 있습니다. 업계는 고급 AI 기술을 활용해 대량의 건설 데이터를 더 빠르고 정밀하게 분석할 수 있습니다. Ultralytics YOLOv8과 같은 AI 모델은 객체 탐지, 세그멘테이션, 객체 추적을 지원하며, 컴퓨터 비전을 통해 건설 워크플로 개선을 돕습니다.

그림 3. 객체 감지에 활용되는 Ultralytics YOLOv8의 예입니다.

주요 이점은 다음과 같습니다.

• 정보에 기반한 선제적 계획 수립. AI는 프로젝트 관리자가 설계 오류, 하도급업체 성과 문제, 장비 고장, 자재 부족 등 잠재적인 문제를 사전에 예측할 수 있도록 지원합니다. 컴퓨터 비전 분야의 YOLOv8과 같은 기술은 자재를 정확하게 계수하고 모니터링하여 재고 추적을 지원할 수 있습니다. 머신러닝은 실시간 인사이트를 바탕으로 일정을 조정해 위험을 완화하고, 프로젝트를 원활하게 수행하며, 지연과 비용 초과를 줄이는 데 도움이 됩니다.
• 건축 정보 모델링(BIM): 건설업에서 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 있으며, 이를 통해 프로젝트를 더욱 효율적으로 수행할 수 있습니다.
• 자원 최적화. AI는 장비, 인력, 자재의 가용성과 사용량을 평가하여 낭비 없이 최대한 활용하도록 지원합니다. 이를 통해 생산성을 높이고 비용을 절감할 뿐만 아니라 효율성과 환경적 책임을 증진하여 지속 가능한 건설 관행을 장려할 수 있습니다.
• 데이터 분석. 과거 데이터와 현재 프로젝트 지표를 분석하면 AI는 날씨, 규제 병목 현상, 현장 조건, 인력 부족 등으로 인해 발생할 수 있는 지연을 예측할 수 있습니다. 전략적 분석을 통해 인력과 자재를 체계적으로 재배치하여 프로젝트 일정을 준수할 수 있습니다.

건설 품질 관리 및 결함 감지에서 AI의 역할#

품질 관리는 모든 건설 프로젝트의 핵심 요소이며, AI는 높은 건설 품질을 유지하는 데 중요한 역할을 합니다. AI는 고급 기술을 활용하여 건설 프로세스의 각 단계가 엄격한 품질 기준을 충족하도록 합니다.

그림 4. 건설업의 디지털화가 빠르게 진행되고 있습니다.

이를 통해 최종 구조물의 무결성을 보장하고 프로젝트의 전반적인 안전성과 내구성을 향상할 수 있습니다.

AI가 건설 품질 관리에 기여하는 구체적인 방법은 다음과 같습니다.

• 높은 건설 품질 기준 보장: AI 시스템은 건설 작업을 지속적으로 모니터링하고 평가하여 모든 작업이 정해진 기준과 규정을 준수하도록 설계되었습니다. 이러한 지속적인 감독은 프로젝트 수명 주기 전반에 걸쳐 최고 수준의 품질을 유지하는 데 도움이 됩니다.
• 재작업 필요성 감소: AI는 결함을 조기에 식별하여 재작업의 필요성을 크게 줄입니다. 이를 통해 시간과 자원을 절약할 뿐만 아니라 프로젝트 일정을 준수할 수 있습니다.
• 검사 간소화: AI 기반 드론과 센서는 검사 프로세스를 자동화하고 잠재적 문제를 더 빠르고 정확하게 식별합니다.
• 예측 유지보수 지원: AI 알고리즘은 장비 데이터를 분석해 유지보수 필요 시점을 예측하여 가동 중단 시간을 줄이고 최적의 성능을 보장합니다.

건설업의 AI: 과제#

규모가 $12조에 달하는 건축·엔지니어링·건설(AEC) 부문은 디지털 기술과 혁신적인 관행 도입에서 전통적으로 뒤처져 왔습니다. 세계 최대 규모의 산업 중 하나인 이 업계는 현대화와 기술 발전 측면에서 이제야 다른 산업을 따라잡기 시작했습니다.

McKinsey의 보고에 따르면 AEC 분야에 집중하는 기술 부문이 발전하고 있지만, 물류, 제조, 농업과 같이 기반이 확립된 다른 소프트웨어 분야에서 볼 수 있는 규모와 정교함에는 아직 이르지 못했습니다. 실제로 AEC 고객은 제조, 건축, 물류 등 다른 부문보다 IT에 적은 비용을 지출합니다. 이러한 낮은 투자는 AEC 기술 기업이 효율적으로 성장하는 데 어려움을 더합니다. 또한 업계 규모에 비해 스케일업 기업과 유니콘 기업도 적습니다.

IT 예산 배정이 적고 시장이 분산되어 있으며 기존의 아날로그 관행이 뿌리 깊게 자리 잡은 점이 발전을 저해합니다. AEC 기업은 평균적으로 매출의 1~2%만 IT에 배정하는데, 이는 다른 산업에서 일반적으로 배정하는 3~5%보다 훨씬 낮은 수준입니다.

투자와 운영에 수반되는 막대한 비용은 건설 시장에서 AI가 성장하는 데 큰 장벽입니다. 건설 프로젝트에 AI 기술을 도입하려면 AI 시스템, 필요한 하드웨어와 소프트웨어, 전문 지식 확보에 상당한 비용을 투입해야 합니다.

또한 숙련된 인력 채용, 정기적인 업데이트 수행, 인프라 요구 사항 충족 등 운영 및 유지보수 비용도 상당할 수 있습니다. Global Market Insights가 지적했듯이 이러한 높은 비용 때문에 중소 건설업체는 AI 솔루션을 도입하기 어렵습니다. 그럼에도 이러한 격차를 해소하고 효율성과 혁신을 높이려면 건설업에서 AI를 활용하는 방법을 이해하는 것이 중요합니다.

건설업의 AI 기반 로보틱스: 새로운 지평#

건설 현장에서 로봇이 사람을 대체하여 인명 부상이나 사망 위험을 줄이는 상황을 상상해 보세요.

AI가 이끄는 디지털 시대를 향해 건설업이 나아가는 가운데, 로보틱스는 건설 현장에서 이러한 미래상을 현실로 구현하고 있습니다. AI가 의사결정과 품질 관리를 향상하는 한편, 로보틱스는 이러한 발전을 구체적으로 구현합니다.

컴퓨터 과학과 기계·전기 공학을 통합하는 공학 분야인 로보틱스는 최근 몇 년간 건설 부문으로 영역을 넓혀 왔습니다. 로봇은 수십 년 전부터 사용되어 왔지만, 주로 COVID-19 팬데믹 이후 관심과 도입이 증가하면서 최근에야 인기가 크게 높아졌습니다. 이로 인해 새로운 가능성이 많이 열렸습니다.

로봇은 굴착, 운송, 화물 인양, 콘크리트 작업, 철거 등의 작업을 위해 중장비와 장비 차량을 자동화할 수 있습니다. 또한 첨단 건설 방식에서는 폐기물 관리, 작업 자동화, 산업화된 건설에 로보틱스를 활용하고 있습니다.

전 세계 건설 로봇 시장 규모는 2023년에 $4억 4,250만 달러로 평가되었으며, 2030년까지 12억 달러 규모로 성장할 것으로 전망됩니다.

그림 5. 전 세계 건설 로보틱스 시장이 빠르게 성장하고 있습니다.

이러한 변화를 이끄는 건설 로봇의 주요 유형은 세 가지입니다.

• 고정형 로봇. 베이스를 이동하지 않고 작동하는 로봇으로, 갠트리 로봇, 로봇 팔, 케이블 로봇 등이 여기에 포함됩니다.
• 이동형 로봇. 건설 효율성을 높이고 고르지 않은 지형을 이동할 수 있으며, 바퀴형·보행형·비행형·수영형 로봇 등이 포함됩니다.
• 군집 로봇. 여러 대의 소형 로봇이 협력하여 설계물을 자율적으로 만들며, 충돌을 피하기 위해 계획된 경로를 따라 이동합니다.

마무리#

AI는 프로젝트 일정, 자원 배분, 작업 관리를 최적화하여 건설업의 모습을 바꾸고 있으며, 이를 통해 효율성과 생산성이 크게 향상되고 있습니다. 안전, 의사 결정, 품질 관리를 강화하는 AI의 역할은 점점 더 중요해지고 있습니다.

여러 과제가 남아 있지만, AI의 통합과 로보틱스 및 BIM 기술의 발전은 건설업의 더 스마트하고 안전하며 효율적인 미래를 약속합니다.

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