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이번 연구의 핵심은 AI 기술을 활용한 건축 구조물의 안전 모니터링을 고도화하는 것이다. 구체적으로는 △구조물의 이상 징후를 자동으로 검측하고 △건설정보모델링(BIM) 데이터 및 현장 영상정보를 비교해 구조 적합 여부를 자동 판정하며 △AI 모델이 스스로 구조 상태를 예측해 시공 중 발생 가능한 위험을 사전에 알려주는 기능까지 포함한다. 예를 들면 AI가 설계 도면과 실제 현장 영상을 비교해 철근이 빠지거나 구조가 잘못 시공된 부분을 자동으로 찾아내고 위험 신호를 미리 알려주는 방식이다. 사람이 현장에 직접 가지 않아도 사고를 일으킬 수 있는 구조적 문제를 조기에 발견해 해결할 수 있도록 하는 것이다.
이 외에도 국토부는 건축 설계부터 시공, 주요 구조 부재 등 전 주기 정보를 디지털화하고 무인지상차량(UGV) 등을 활용해 데이터를 수집하는 모니터링 플랫폼 고도화, 모바일 엣지컴퓨팅 기반 시공 품질 검측 시스템 등도 연구할 예정이다.
이번 연구는 해외 주요국이 추진 중인 스마트 건설 혁신 흐름과 맞닿아 있다. 영국과 일본, 싱가포르 등에서는 디지털 기술을 중심으로 건설산업을 육성하고 현장 생산성도 20%가량 높이는 것을 정책 목표로 삼고 추진 중이다. 국토부는 이런 해외 사례를 참고해 한국형 스마트건설 기술 기반을 체계적으로 구축하겠다는 방침이다.
건설 업계도 AI 기반 감지 기술에 기대를 걸고 있다. 복잡한 건설 현장에서 위험을 사전에 감지하고 사고를 줄일 수 있는 자동화 기술은 현장 관리자로서도 분명한 도움이 된다는 평가다.
이에 AI 기술을 실제 현장에 도입하는 건설사들의 움직임도 빨라지고 있다. AI가 현장의 위험을 사전에 예측하고, 시공 오류를 줄이는 기술이 속속 등장하면서다. GS건설은 AI 기반 시공 매뉴얼 ‘자이북’과 다국어 번역 시스템 ‘자이보이스’를 통해 작업자의 현장 대응 능력을 높이고 있고, DL이앤씨는 업계 최초로 모든 공동주택 현장에 BIM 기술을 전면 적용해 설계·시공 오류를 최소화하고 있다. 금호건설도 자체 BIM 환경을 구축해 설계 검토 및 수량 산출 시간을 절반 가까이 줄일 계획이며, 현대건설은 CCTV 영상 데이터를 AI가 분석해 위험 요소를 실시간 감지하는 시스템을 시범 운영 중이다.
이은형 대한건설정책연구원 연구위원은 “AI 기술을 적용하려면 시범사업을 통해 효과를 검증하거나 공공 입찰에서 가점 같은 유인을 제공해야 실제 현장에 자리 잡을 수 있다”며 “과거 건설 신기술에 가점을 부여했던 사례처럼 AI 기반 기술도 구체적인 적용 범위와 조건을 제시한 제도 설계가 함께 이뤄져야 한다”고 강조했다.
