세미나_건설현장 AI기반 로봇기술을 활용한 건설관리 고도화 방안

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건설현장 AI기반 로봇기술을 활용한 건설관리 고도화 방안

 

주최: 더블어민주당 국회의원 손명수, 한국건설관리학회

후원:

  - 경북대학교 지능형건설자동화연구센터

  - 한양대학교 건설경형최고위과정

  - (주)직스테크놀로지

일시: 2025. 09, 10(수)

장소: 국회의원회관 제1세미나실

 

 

 

 

원본출처: 

https://www.kicem.or.kr/board/?_0000_method=view&ncode=c0025&num=639&fbclid=IwY2xjawM3fg9leHRuA2FlbQIxMABicmlkETFyazMyZ1Y1U2Z0VXFmdDdBAR4o3uj8Og64M1P_45C5UlcTo5I3UcShzHW67g_lXdVuVT2zmjjZlB6np4q1sA_aem_WK1UTGmasaeWqQrGR9fyog

한국건설관리학회

 

요약영상:

https://youtu.be/jSZyyjPo6fY

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첨부자료: 

기관장+인사말+및+발표자+소개.pdf

4.96MB

 

해당 문서는 **'건설현장 AI 기반 로봇기술을 활용한 건설관리 고도화 방안'**을 주제로 2025년 9월 10일에 개최된 스마트 건설 활성화 방안 세미나의 프로그램과 주요 인사들의 개회사를 담고 있습니다. 이 행사는 손명수 국회의원이 주최하고 한국건설관리학회가 참여했으며, 건설 산업이 직면한 인력난, 안전사고, 생산성 저하 등의 복합적인 도전을 AI와 로봇기술 도입을 통해 극복하고 혁신을 이루는 데 초점을 맞추고 있습니다. 세미나에서는 AI 건설기술의 비전, 로봇기술 적용 사례 및 정책 방향, 스마트 구조 감리 솔루션, 그리고 생성형 AI를 활용한 계약관리 효율성 확보 방안 등 다양한 주제에 대한 발표가 이어지며, 관련 전문가들의 심도 있는 종합 토론이 진행될 예정입니다. 국토교통부 장관은 축사를 통해 스마트 건설로의 전환이 필수 과제임을 강조하며, 정부가 기술 개발과 규제 혁신을 통해 산업의 혁신을 적극적으로 지원할 것임을 밝혔습니다.

 

발표 1 - 김주형.pdf

5.09MB

 

해당 자료는 한양대학교 건축공학부 김주형 교수가 발표한 AI 건설기술의 패러다임 변화와 미래 로봇 기술의 비전에 대한 것으로, 건설 산업에서 AI와 로봇 기술의 현재 상태와 통찰을 핵심 주제로 다룹니다. 자료는 부동산 가격 예측부터 시작해 공사비 산정, 안전 관리, 디지털 트윈 구현 등 건설 생애 주기 전반에 걸친 AI의 광범위한 응용 분야를 제시합니다. 특히, 데이터 사이언스, 머신러닝, 로보틱스 등 주요 관련 기술을 언급하며, 현재는 기술 수용 격차, 양질의 데이터 부족, 현장 특성 반영의 어려움 등으로 인해 실제 현장에서 구현이 어려운 기술적 한계점들도 솔직하게 진단합니다. 궁극적으로 자료는 건설 로봇의 발전 비전을 숙련공 보조 방식의 보편화로 예측하며, 미래를 위해 연구 공간 확보, 양질의 데이터 지원, 인간-로봇 협업 시 책임 소재 등 제도 정비가 필요함을 강조합니다.

 

발표 2 - 이성재.pdf

8.38MB

 

제시된 문서는 건설 산업의 혁신을 위한 스마트 건설기술과 로봇 도입의 국내외 동향 및 개발 사례를 포괄적으로 다룹니다. 특히, 고령화, 숙련 인력 부족, 그리고 중대재해처벌법 시행 등으로 인해 건설 현장의 생산성 혁신 및 안전성 강화가 시급함을 강조합니다. 이를 해결하기 위해 한국 정부는 2030 건설 전 과정 디지털화·자동화 목표를 설정하고, 스마트 건설기술 로드맵과 '스마트건설 얼라이언스' 출범 등의 정책적 노력을 추진하고 있습니다. 문서는 또한 건설용 앵커 로봇, 수장 벽체 타공 로봇 등 구체적인 건설 로봇 개발 사례와 그로 인한 생산성 향상 성과를 제시하며, 미래에는 휴머노이드 로봇 기술 융합과 로봇 시스템 제어 및 시뮬레이션 역량 내재화가 중요하다고 역설합니다.

 

발표 3 - 조원석.pdf

3.70MB

 

본 문서는 건설현장 로봇 도입의 현실과 로봇 기술 정책 방향을 다루는 발표 자료의 발췌본으로, 건설 자동화 기술 개발을 통한 시공 생산성 향상을 목표로 합니다. 현재의 건설 로봇 개발 현황을 3D 프린팅과 시공 로봇(커튼 월/운반) 중심으로 분석하고 있으며, 각 기술의 한계점—특히 3D 프린팅의 구조적 안정성, 품질 일관성, 그리고 국내 법적·제도적 한계를 상세히 조명합니다. 미래 건설 로봇으로는 휴머노이드 로봇의 개발 동향과 적용 가능성을 제시하며, 휴머노이드가 직면할 기술적, 경제적, 안전 및 법적·제도적 문제를 예측합니다. 나아가 신기술 도입을 촉진하기 위한 규제 환경 개선 방안으로 네거티브 규제의 중요성을 강조하며 발표를 마무리합니다.

 

발표 4 - 박홍근.pdf

9.80MB

 

이 문서는 건설 현장 감리 및 안전 관리를 위한 스마트 기술 활용 방안을 제시합니다. 핵심은 RGB, 3D 데이터, 파노라마 등의 다양한 센서 데이터를 활용하여 현장을 실시간 원격 감리하는 시스템입니다. 특히, 철근 간격 자동 측정이나 3D 포인트 클라우드 기반 계측과 같은 AI 및 3D 분석 기술을 통해 구조물의 품질 검증을 자동화하며, 파노라마 이미지로 구성된 Virtual Tour 구축을 통해 현장감 있는 시각화 환경을 제공합니다. 또한, 시공 중 슬래브 하중과 강도 변화를 분석하는 도표들을 통해 콘크리트 양생 지연에 따른 붕괴 위험 예측과 시공 계획 수정을 통한 위험 감소 방안을 다루며, 이는 시공 안전성 확보가 중요한 목적임을 강조합니다.

 

발표 5 - 박정운.pdf

4.27MB

 

제시된 문서는 DL이앤씨 미래기술센터 스마트건설팀이 발표한 자료로, AI 및 드론 기술을 활용한 건설 현장 관리 업무의 고도화 방안을 상세히 소개합니다. 이 자료는 수주부터 준공까지 공사 진행 단계별로 적용되는 다양한 스마트 기술들을 개괄하며, 특히 디지털 측량, 토공/파일 공사 관리 솔루션, 그리고 구조물 균열 및 경사 측정 솔루션(크랙N, 경사N, PAMS) 등의 구체적인 제품 설명을 제공합니다. 이러한 기술 도입의 핵심 목표는 품질 관리의 디지털화 및 자동화를 통해 작업자의 안전을 확보하고, 단순 반복 업무를 줄여 업무 생산성을 향상시키는 것입니다.

 

발표 6 - 이희웅.pdf

6.04MB

 

이 문서는 대우건설 스마트건설 연구팀의 이희웅 책임이 작성한 자료로, 생성형 AI를 활용한 건설 프로젝트 계약 관리의 효율성 확보 방안에 초점을 맞추고 있습니다. 특히, 복잡한 EPC(설계, 조달, 시공) 프로젝트의 수주 입찰 및 수행 단계에서 발생하는 문서 관리와 지식 집약적 협업의 복잡성을 생성형 AI로 어떻게 해결할 수 있는지 제시합니다. 핵심적인 활용 사례로는 **'바로레터 AI'**를 통한 레터 분석 및 작성 지원, 그리고 **'LLM 기반 계약문서 분석(바로답AI)'**을 통한 계약 조항 검색 및 비교 분석 기능을 들 수 있으며, 이는 RAG(검색증강생성) 기술을 기반으로 현업의 계약 리스크 저감과 업무 효율화를 목표합니다. 궁극적으로 이 자료는 건설 산업이 AI Native 체질로 전환하여 비정형 데이터와 복잡한 커뮤니케이션 문제를 극복하고 지식 기반의 의사결정을 지원하는 4-Layer 아키텍처를 통해 발전해야 함을 역설합니다.

 

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1. 개요 및 배경

최근 건설산업은 인력난, 잦은 안전사고, 생산성 저하 등 복합적인 문제에 직면하고 있습니다. 특히 고령화로 인한 숙련공 부족과 젊은 세대의 현장 기피 현상이 심화되면서, 건설현장의 지속가능한 발전을 위한 혁신적인 해결책이 절실히 요구됩니다. 이러한 상황에서 AI와 로봇 기술의 도입은 건설 현장의 안전성, 생산성, 관리 효율성을 획기적으로 향상시킬 핵심 동력으로 주목받고 있습니다. 본 세미나는 AI 기반 로봇 기술의 현재 문제점을 진단하고, 건설 현장에서의 성공적인 상용화 방안을 모색하는 데 목적을 두고 있습니다.

 

2. 주요 논의 주제 및 내용

본 세미나에서는 "건설현장 AI 기반 로봇기술을 활용한 건설관리 고도화 방안"을 대주제로 삼아, AI 건설기술의 패러다임 변화, 로봇기술 적용 사례 및 정책 방향, 스마트 구조 감리 솔루션, AI 및 드론 기술을 활용한 현장 관리 고도화, 생성형 AI를 활용한 계약 관리 효율성 확보 등 다양한 관점에서 논의가 이루어졌습니다.

 

2.1 AI 건설기술의 패러다임 변화와 미래 로봇기술의 비전 (김주형 한양대학교 교수)

김주형 교수는 AI가 건설산업 전반에 걸쳐 다양한 분야에서 활용될 수 있는 잠재력을 강조했습니다.

• AI 활용 분야: 부동산 수요 및 공급 예측, 아파트 가격 예측, 분양가상한제 효과 검증, 사업비 예측, 타당성 분석, PF 구도 설계, 적정 공사비 산정, 자재 가격 예측, 계약 관리, 설계 대안 생성, 안전 관리, 구조 해석 및 설계, MEP 설계, 법률 검토, 영업이익 예측, 생산 방식 결정 및 사전 제작 관리, 공기 예측, 공정률 관리, 자원 관리, 실시간 품질 관리, 건설 로봇 제어, 보안 및 방재, 에너지 관리, 3D 모델 변환, 디지털 트윈, 역공학, 객체 정의, 경관 심의용 대안 생성, 현장 안전 모니터링, 위험 분석 및 보고서 작성, 자재 조달 로봇, 사전 시뮬레이션, 모듈러 설계, BIM 모델 생성, 건축 설계 조감도 생성, 사례 기반 구조 설계 검토, 자원 제약 고려 스케줄링, 배근 품질 관리, 통합 안전 관리 에이전트, 객체 인식, 숙련공 보조 로봇, 임대료 책정, 근로자 생체 정보 분석, 균열 검측, BEMS 오작동 파악, 안전 장비 미착용 및 규정 미준수 감지, 근로자 이상 행동 감지 등 거의 모든 건설 프로세스에 AI가 적용될 수 있음을 제시했습니다.
• AI 기술의 현재 한계:예측의 불확실성: "패턴 추론이 불가능한 제도"나 "전세계 공급망 불안에 따른 자재 가격 변동 미반영", "부족한 공기와 돌관공사"와 같은 예측이 무의미한 상황에서는 AI의 효용이 제한될 수 있습니다.
• 데이터 부족 및 관리 체계 미비: "사례 부족", "데이터 관리 체계 미비", "양질의 데이터 부족"이 기술 수용의 가장 큰 걸림돌입니다. 특히 초고층 건물 공사 기간 예측과 같이 "사례수가 절대적으로 적을 경우 데이터 증강(data augmentation)이 필요"합니다.
• 실험실과 현장의 차이: "이론적으로는 가능하지만 실제로 다양한 현장 조건 모두에서 구현 가능한 기술 개발은 어려움"을 지적하며, 실험실 환경에서의 성공이 현장 적용으로 이어지기 어렵다고 언급했습니다.
• 기술 수용 격차 및 투자 대비 효과 불확실성: 새로운 기술 도입 시 "기술수용격차, 투자대비 효과 불확실성"이 발생하며, 이는 AI 기술 도입에도 동일하게 적용됩니다.
• 건설 로봇의 현재와 미래 비전:On Site Construction(OSC)의 한계 극복: 현재 현장 시공 로봇은 숙련공 보조, 현장 소운반, 현장 소양중 등에 활용되지만, "관리비용, 운송비용" 등의 한계가 있습니다. 이를 극복하기 위해 "On Site Manufacturing (Micro Factory)"와 같은 현장 내 제조 시스템의 필요성을 제안했습니다.
• 로봇 비전: "숙련공을 보조하거나 특정 공종만 로봇이 수행하는 방식"이 향후 5~10년 이내에 보편화될 것으로 예상했습니다.
• 극단적 비전: "스마트 팩토리형 작업 공간"을 통해 달비계 설치, 실내와 같은 작업 공간에서 로봇이 현장 작업을 수행하는 미래를 제시했습니다.
• 생각해볼 점:"연구자들이 자유롭게 도전해 볼 수 있는 건설 로봇 연구공간 및 장비 필요"
  • "양질의 데이터 확보 지원책 필요"
  • "인간과 로봇 공동작업 시 안전사고 발생 시 책임 소재 포함 제도 정비"
  • "합리적인 공사비 및 공기 책정 문화 조성"
  • "실제로 공사를 진행하는 협력업체 지원 방향"

 

2.2 건설현장 로봇기술 적용사례_ 정부의 로봇기술 활성화 방안 (이성재 삼성물산 그룹장)

이성재 그룹장은 건설업의 환경 변화와 국내외 정책 동향을 분석하고, 삼성물산의 건설 로봇 개발 사례를 소개하며 기술 방향을 제시했습니다.

• 건설업 환경 변화: "노령화, 숙련인력 부족, 중대재해처벌법 시행 등"으로 인해 건설 현장의 노동 생산성이 낮아지고 있으며, "14.1만명"의 건설 근로자가 부족한 상황입니다.
• 정책 동향:국내: 2030년까지 건설 전 과정 디지털화 및 자동화를 목표로 하는 "스마트 건설기술 로드맵", "스마트 건설 활성화 방안(S-Construction 2030)"이 추진 중이며, "스마트건설 얼라이언스" 출범, "LH 스마트 건설 기술처 신설" 등의 노력이 이루어지고 있습니다.
• 일본: "건설분야 근로기준법 시행('24년~)" 및 "민간 주도의 건설RX 컨소시엄 설립('21.9월)"을 통해 "현장 생산성 향상, 인력 절감"을 추구하며 로봇/자동화 기술 도입의 필요성이 증대되고 있습니다.
• 북미/유럽: "향후 10년 이내 로봇/자동화 기술 도입(81%)"을 통해 "불안전한 작업 제거 및 건강/안전 향상"을 기대하고 있습니다.
• 개발 사례:건설용 앵커 로봇: 고소 작업 안전 확보, 시공 품질 균등화, 시공 생산성 확보를 목적으로 개발되었으며, "인력 시공 대비 116% ~ 133%의 생산성 확인"이라는 실증 결과를 보여주었습니다.
• 수장 벽체 타공 로봇: 고소 및 낙하 위험 작업 인력 대체를 목표로 하며 "고소 작업 추락/낙하 위험 Risk 제거 효과", "로봇 활용 단위 작업 생산성 향상"을 기대합니다.
• 철골 볼팅 로봇: 철골 TS 볼팅 체결 작업을 자동화하여 안전사고 예방 및 작업 인원 감소(팀당 5명 → 3명)를 목표로 합니다.
• 기술 방향: "단위 작업 로봇"에서 시작하여 "공종 완결형 로봇 기술 융합+연계"로 나아가며, "로봇 성능 고도화"를 통해 3D(BIM) 디지털 트윈 기반의 스마트 건설 기술을 연계하는 방향을 제시했습니다. 또한, "로봇이 무엇을 해야 할지 학습"하는 인지+판단 기술과 "로봇이 어떻게 움직일지 학습"하는 구동+최적화 기술의 중요성을 강조했습니다.
• 건설 로봇 생태계 구축: "스마트건설 얼라이언스"와 같은 "민·관 협력 강화"를 통해 기술 공유, BP 발굴, 기술 도입 및 개발, 정책 제언을 활성화해야 함을 역설했습니다.
• 개발 한계 및 필요 기술: 건설 로봇 개발의 한계로 "로봇 분야 (Payload 부족, 가동 시간 부족, 인식 및 판단 오류 발생, GPS 및 통신 음영, EOAT)", "건설 분야 (현장 환경 및 인프라, 관련 제도·규제 개선, 인력 양성, 인센티브 제도, 표준화, 공사 진행에 따른 건설 환경 변화)"를 지적하며, 고강도/경량화/모듈화 부품, 고출력/효율 구동 기술, 센서 융합, 데이터 확보/축적, AI 학습 기반 고도화, BIM/디지털 트윈 기반 시뮬레이션 환경 구축 등의 "근원 기술 개발 및 융합"과 현장 실내 측위 인프라, 로봇 실증 테스트 베드, 건설 로봇 안전 규정 및 성능 인증 기준 제정, 로봇 운영/정비 자격 제도, 인센티브 기준 수립 등의 "응용 기술 다변화, 활성화"가 필요하다고 강조했습니다.

 

2.3 건설현장 로봇 도입의 현실과 로봇기술 정책 방향 (조원석 현대건설 책임연구원)

조원석 책임연구원은 건설 로봇 개발 현황 및 한계점, 미래 개발 로봇을 논하며 로봇 기술 정책 방향에 대해 제언했습니다.

• 건설 로봇 개발 현황 및 한계점:3D 프린팅 기술: "비정형 구조물 3D 프린팅 출력 기술"로 조경 구조물 등 단순 형상에 적용되고 있으나, "구조적 안정성 (고층건물 하중 지지 불가, 지진/강풍 취약성, 철근 보강 한계)", "품질 일관성 확보 어려움", "재료 및 공정 (높은 구조물 출력 시 하층부 변형, 골재 사용 어려움)", "장비 기술 (건물보다 큰 장비 필요, 출력 속도 한계)" 등 기술적 한계와 더불어, "법적·제도적 (다층 건물 허가 어려움, 상용화 신뢰도 부족)" 한계가 있음을 지적했습니다. "현행 건축 관련 법규 및 기준에 반영되지 않아 구조물로 인정받지 못함"이 큰 문제로 작용하고 있습니다.
• 시공 로봇 (커튼월/운반): 기술적 난이도(비정형 외부 환경 적응, 복잡한 작업 동작 구현 어려움, 안전 제어 위험), 산업 구조적 문제(개발 주체의 모호함, 다품종 소량 생산), 비용 문제(개발 고비용, 유지 보수 부담), 제도적 문제(법적 정의 부재, 안전 인증 중복/부재, 위험성 평가 기준 미정, 작업 허가/자격 충돌, 품셈/계약/조달 표준 부재, 품질 검측/책임 불명, 보험/배상 경계 불명확) 등 다양한 한계점을 제시했습니다.
• 미래 건설 로봇 및 정책 방향:건설 로봇 개발 트렌드: "전문 공정 로봇"에서 "Polyfunctional Robot"을 거쳐 "Humanoid robot"으로 발전할 것으로 예상했습니다. 특히 휴머노이드 로봇은 노동력 부족과 AI 기술 발전 속도의 상호작용으로 "기하급수적 성장"을 할 것으로 전망하며, "가장 먼저 적용될 산업"으로 건설 산업을 꼽았습니다.
• 휴머노이드 로봇의 한계점: "기술적 한계 (환경 적응성, 작업 능력, 배터리 성능)", "경제성 (높은 초기 비용, 유지 관리비, ROI 불확실)", "인적 자원 및 조직 관련 (노동자 저항, 전문 인력 부족, 인간-로봇 협업)", "운영 및 관리 (현장 통합, 데이터 관리, 응급 상황 대응)", "안전/신뢰성 (물리적 안전, 예측 불가능성, 표준 및 인증)", "법적·제도적 (책임 소재, 규제 공백)" 등 포괄적인 한계를 제시하며, 특히 "안전/신뢰성"과 "법적·제도적" 문제가 주된 현안임을 강조했습니다.
• 정책 방향: "포지티브 규제"에서 "네거티브 규제"로의 전환을 제안했습니다. "네거티브 규제: 금지된 것만 할 수 없음 → 신기술/신사업 대응 용이함"을 강조하며, "중소벤처기업부: '27년까지 전면적 네거티브 규제 시행" 사례를 언급했습니다.

 

2.4 스마트구조 감리솔루션 개발을 통한 건설 안전의 혁신방안 (박홍근 서울대학교 교수)

박홍근 교수는 스마트 구조 감리 솔루션 개발을 통한 건설 안전 혁신 방안을 발표했습니다.

• 스마트 구조 감리 솔루션: RGB, 3D 데이터, 파노라마 이미지를 활용한 "Virtual Tour" 구축을 통해 "현장감 있는 가상 시각화 환경 제공" 및 "비대면 실시간 원격 구조 감리"가 가능함을 보여주었습니다.
  • 주요 기능:Segmentation (AI): 이미지 내 철근 등 객체를 자동으로 식별합니다.
  • Auto Spacing: 사용자가 선택한 영역 내 철근 간격을 자동으로 계산하며, "최대 6x6 영역 내 철근 간격 동시 추출"이 가능합니다.
  • 3D Analysis: 3D 포인트 클라우드 기반으로 철근 계측 및 검증을 수행합니다.
• 시공 중 붕괴 위험 관리: 슬래브 하중(고정), 시공 하중(변동), 콘크리트 강도(양생 중 서서히 증가)의 상호작용으로 인해 "슬래브 강도 발현 지연으로 시공 중 붕괴" 위험이 발생할 수 있음을 지적하며, "시공 계획 수정을 통한 시공 하중 감소 및 지연" 또는 "콘크리트 강도 조기 발현"을 통해 붕괴 위험을 줄일 수 있음을 시뮬레이션으로 보여주었습니다. 예측 슬래브 하중과 처짐을 계측 데이터와 비교하여 시공 중 구조 안전성을 모니터링하는 기술의 중요성을 강조했습니다.

 

2.5 AI, 드론기술을 활용한 건설현장 관리업무의 고도화 (박정운 DL이앤씨 부장)

박정운 부장은 수주부터 착공, 시공, 준공까지 공사 진행 단계별 AI, 드론 기술 적용 사례를 소개했습니다.

• 공정 단계별 기술 적용 개요: "드론, AI 기술 등 스마트 기술 적용을 통해 현장 관리 업무 효율화 및 업무 생산성 향상"을 목표로 합니다. 기대 효과로 "데이터 취득부터 분석, 보고서 생성까지 품질관리 디지털화/자동화", "작업자 위험구간 접근방지를 통한 안전사고 예방", "단순 반복 업무 자동화 및 디지털화를 통해 업무 생산성 향상" 등을 제시했습니다.
• 적용 기술 소개:
  • 디지털 측량: 드론을 활용한 정확한 현황 측량으로 "토공량 산출 정확도 향상" 및 "주택본부 전 현장 적용 중"입니다.
  • 인접 건물 현황 조사 플랫폼: AI, IoT 센서, 플랫폼 기반으로 인접 건물 사전 조사를 수행하며, "보고서 작업을 위한 CAD 작업 불필요" 등 업무 생산성 향상을 가져옵니다.
  • 모델하우스 VR 솔루션: 드론을 이용한 단지 모형 3D 모델링, 단위 세대 매터포트 360 촬영을 통해 "단지 모형, 건립 세대 3D 데이터화로 도면과 상이한 부분 간편하게 확인 가능"하여 "3D 도서 활용 및 민원 대응"에 효과적입니다.
  • 토공/파일 공사 관리 솔루션: BIM 기반 토공/파일 산출 자동화, 드론 기반 토공량 산출, 온라인 암 판정, 파일 항심 오차 측정 등을 통합 관리하는 플랫폼으로, 기존의 "인력 산출 기반 정확도/효율성 낮음", "부정확한 장비/공법 선정", "비효율적 공사 관리", "안전/품질 관리 미흡" 등의 문제점을 해결합니다.
  • 파일 관입량 자동 측정 솔루션 (PAMS): AI 기반 파일 관입량, 리바운드량 원격 측정 시스템으로 "20m 원거리 측정으로 작업자 안전사고 발생 원천 차단" 및 "실시간 AI 영상 분석으로 데이터 정확도 대폭 향상 (오차 1mm 이내)"을 자랑합니다.
  • 크랙N, 경사N: AI, IoT 센서, 무선통신 기술 기반 구조물 균열 점검 및 경사 원격 측정/모니터링 플랫폼으로, "AI 기술로 0.01mm 단위 균열 분석 가능"하며, 국토부 및 감리 응대, 인접 건물 민원 대응, 측정 데이터 신뢰도 향상에 기여합니다.
  • 크랙N 드론: 드론, AI 기반 공동주택 외벽 균열 점검 솔루션으로 "AI 균열 탐지 정확도 95%"를 통해 "준공 전 0.3mm 이상 균열 보수를 통한 준공 후 외벽 누수 하자 예방"에 효과적이며, "공기 단축 (1천 세대 기준 11일)" 및 "비용 절감"이 가능합니다.

 

2.6 생성형 AI를 활용한 건설프로젝트 계약관리의 효율성 확보 (이희웅 대우건설 책임)

이희웅 책임은 EPC 프로젝트의 복잡성을 설명하고 생성형 AI를 활용한 계약 관리 효율성 확보 방안을 제시했습니다.

• EPC 프로젝트의 복잡성: "대규모 자본", "해외 프로젝트", "지식 집약", "협업"의 특성을 가지며, "이해 관계", "역할", "문서" 측면에서 복잡도가 높음을 설명했습니다.
• 생성형 AI의 강점: "매우 똑똑하다 (건설 도메인 지식 완벽 이해, 지능과 추론 능력 지속 향상)", "글을 잘 읽고 잘 분석한다 (언어 모델 특화, 최대 컨텍스트 지속 향상)", "빠르고 저렴하다 (가격 하락, 속도 향상)"를 언급했습니다.
  • 생성형 AI 활용 시나리오:계약 관리 업무 효율화 (바로레터 AI): 해외 프로젝트의 레터(공식 문서)를 요약, 쉬운 말로 변환, 주요 키워드 추출, 분류, 감성 분석, 긴급성 파악하며, 레터 초안 작성, 문법 교정, 다양한 시나리오 생성 등 아웃고잉 레터 작성도 지원합니다. "현장에서 하루에도 수십장씩 주고 받는 공식문서: 레터"를 분석하고 회신 전략을 수립하는 데 "고도의 지식노동"이 필요했으나, 생성형 AI를 통해 "현업 실무자들과 다양한 시나리오를 실험하고 검증"할 수 있게 되었습니다.
  • LLM 기반 계약 문서 분석 (바로답AI): 계약서 조항에 대한 문구 해석의 어려움, 특정 주제에 대한 조항 탐색과 정리의 어려움, 과거 프로젝트 계약서들과 유사 내용 비교의 어려움 등을 해결하며, "AI 검색", "AI 이슈 분석", "AI 계약 조항 분석", "AI 계약 비교 분석" 등의 기능을 제공합니다.
• 검색 증강 생성(RAG) 기술: LLM 모델의 단점인 환각 증상을 보완하고 사내 데이터를 활용하여 "정확한 출처 제시"와 "신뢰도 향상"을 가능하게 합니다. RAG 기술을 통해 "프로젝트 계약서 내용을 잘 알고 있는 최신 GPT 모델을 전 직원이 업무에 활용할 수 있게 되는 것"을 목표로 합니다.
  • 문제 해결을 위한 4-Layer 아키텍처:AI model Layer: 최신 LLM 도입, Private AI 환경 구축, 도메인 특화 튜닝, 모델 형상 관리를 통해 "AI의 두뇌"를 관리합니다.
  • Knowledge Layer: 데이터 디지털화, 의미 단위 데이터 정제, 벡터 DB 최적화 설계, 모델의 지속 발전을 통해 "AI의 학습 데이터"를 자산화합니다.
  • Search Layer: 시맨틱 검색 모델 적용, 벡터 DB 선정 및 최적화, 메타데이터 필터링 설계, 하이브리드 검색 구현을 통해 "AI의 정보 탐색 능력"을 향상시킵니다.
  • Agent Layer: 복합 과업 계획 수립, 내/외부 Tool 연동, 다단계 추론 및 종합, 업무 프로세스 자동화를 통해 "AI의 실행 능력"을 강화합니다.
  • 건설 산업 AI 발전의 태생적인 한계와 가능성:한계: "데이터의 비표준화/비정형성", "복잡한 도면, 문서 체계와 지식의 단절", "사람 간, 커뮤니케이션에 의존"하는 건설 산업의 특성을 지적했습니다.
  • 가능성: "이미지 데이터 활용도 향상", "비정형 데이터 한계 극복", "건설 도메인 지식과 경험의 정보화", "커뮤니케이션 효율화"를 통해 이러한 한계를 극복할 수 있음을 제시했습니다.
• AI NATIVE로의 전환: "HUMAN CENTERED DESIGN"에서 "AI CENTERED DESIGN"으로의 변화를 강조하며, "전처리 모델이 별도로 필요 없이 프로젝트를 수행하며 자연스럽게 AI와 함께 협업 할 수 있는 환경"을 구축해야 한다고 역설했습니다.

 

2.7 종합 토론

종합 토론에서는 AI 및 로봇 기술이 건설 현장에서 상용화되지 못한 이유와 극복 방안, 성공적인 산업 자동화 사례와 건설 현장 상용화에 대한 교훈, 출연연의 역할, AI 및 로봇 기술 활성화 방안 등에 대해 심도 있는 논의가 이루어졌습니다.

• 엄신조 경일대학교 교수 (직스테크놀로지 대표이사):
  • AI·로봇 기술 도입의 현실과 한계: "사람이 하던 일을 로봇에게 시키는 방식으로는 생산성 향상 효과가 제한적"이며, "기술 도입으로 인한 복잡성 증가, 책임 소재 불분명, 안전사고 우려 등 기술역설(Productivity Paradox)이 발생할 수 있다"고 지적했습니다. 부분적 자동화로는 근본적인 문제 해결이 어렵다는 점을 강조했습니다.
  • 미래형 조선소 사례 (Palantir와 HD현대): "단순 자동화가 아닌, 디지털 트윈, 로보틱스, AI 기반 공정 최적화를 통해 조선업의 생산성과 안전성을 동시에 확보"하는 사례를 통해 "산업 구조 자체를 재설계하는 방식"의 접근이 필요함을 시사했습니다.
  • 한국형 미래 건설 현장 모델 구축 방향:"한국형 건설 AI 모델 구축 및 DfMA 자동화 - 전 과정 프로세스 재설계 및 건설 파운데이션 모델 구축으로 AI 기반 설계/제조/시공 최적화 모색"
  • "한국형 모듈러 시스템 개발 - 국내 환경에 맞는 모듈러 표준화"
  • "모듈러 생산 로봇화 - 공장 기반 생산 자동화로 안전 및 생산성 극대화"
  • 한국 현실에 맞는 생태계 조성: "현장 AI·로봇 적용을 위한 선결과제로 표준화, BIM, 모듈러, 디지털 트윈 등 관련 스마트 건설 기술 개발과 제도화가 성숙되어야 한다"고 강조했습니다. 현행 스마트 건설 기술 개발과 적용 현실은 "생산성 향상에 도움이 되었다기보다 적용이 불가하거나 생산성이 하락하는 경우가 적지 않다"고 비판하며, "다양한 공공 발주처 간의 표준화도 불가능한 상황에서 업계에 통일화된 설계 방법을 요구하는 실정"임을 지적했습니다. 특정 외국 회사 제품 기반의 표준화로 인한 "국내 데이터 주권 종속과 업계의 비용 부담 심화"에 대한 우려도 표명했습니다.
• 박종훈 포스텍 겸임교수 (뉴로메카 대표이사):
  • 산업용 로봇 자동화의 성공 교훈: "도메인 노하우의 확보", "법적 규제의 정비", "현재 로봇 기술로 성공적인 적용이 가능한 건설 자동화 분야 확보"를 성공의 세 가지 핵심 요소로 꼽았습니다.
  • 도메인 노하우의 확보: "자동화 대상 공정에 대한 도메인 노하우의 확보는 무엇보다 중요"하며, "사람이 하는 공정에서 사람을 로봇으로 대체하려는 시도에서 대부분의 자동화 실패가 발견"된다고 지적했습니다. 건설 전문가와 로봇 개발자, 자동화 엔지니어의 협업을 강조하며 "로봇을 개발하는 것보다 공정 장비를 개발하는 것이 훨씬 더 어렵다"고 언급했습니다.
  • 법적 규제의 정비: 협동 로봇 도입 사례를 들며 "안전 펜스 없이 작업자들의 작업 공간 내에 협동 로봇을 설치하여 쓸 수 있는 기준이 마련되고 실질적으로 현장에 정착되기까지 10년이 넘는 시간이 필요했다"고 설명하며, 건설 현장에 로봇이 도입되려면 "법적인 안전 기준을 마련하기 위한 연구와 관련 규정의 정비가 필요하다"고 강조했습니다.
  • 성공 가능한 건설 자동화 분야 확보: 용접 로봇, AI 비전 센서를 활용한 인텔리전트 건설 현장 구현(작업자 행동, 얼굴 표정, 공정 자동 인식, 위험 작업 경고, 장비/로봇 통합 소통)을 아이디어로 제시하며 "로봇과 AI 기술을 적용한 성공 사례들이 쌓여가면서 건설 자동화 개발의 성공 가능성이 높아질 것"이라고 전망했습니다.
  • 건설 전문가와 로봇 전문가의 협업 및 지원: "중소기업 수준에 머물러 있는 로봇 전문기업의 활발한 건설 로봇 분야 진출이 필요"하며, 이를 위한 "연구 자금과 기회가 주어져야 한다"고 제언했습니다.
• 박명주 국토교통부 기술정책과 과장:
  • 정부의 역할: 건설 산업의 고령화, 인력난 등 문제 해결을 위해 "AI와 로봇에 관심을 갖고, 스마트 건설을 활성화하기 위한 다양한 정책들을 수립"하고 있다고 밝혔습니다.
  • R&D 투자 확대: "현재 예타급 규모의 스마트 건설 R&D를 통해 건설 자동화, 스마트 안전 등 종합적인 스마트 건설 기술 개발을 추진"하고 있으며, "건설 전주기 안전혁신 기술 개발 R&D"를 통해 고위험 공정 무인화, 보조 로봇 기술 개발, AI 활용 기술 개발 등을 추진할 계획입니다.
  • 건설 과정 디지털화: "AI 확산을 위해서는 건설 산업 디지털화가 선행되어야 하는 만큼, 향후 설계·시공 자동화에 대비하여 설계 기준, 시방서 등 건설 기준의 디지털화를 추진"하고 있으며, "BIM 의무화를 300억 원 이상 공사까지 단계적으로 확대"하고 전 과정에 도입될 수 있도록 노력할 것이라고 밝혔습니다.
  • 스마트 건설 생태계 조성: 기업의 성장 단계별 지원 (창업 공간, 기술 실증 현장 및 비용 지원, 시제품 제작, 컨설팅 지원 등), "스마트 건설 얼라이언스" 운영을 통한 민·관 협력 강화, "스마트 건설 챌린지 경연 대회와 스마트 건설 엑스포" 개최 등 다양한 노력을 기울이고 있다고 설명했습니다.
  • 제도적 기반 마련: 손명수 의원이 발의한 "스마트 건설의 정의를 명확하게 하고, 재정 지원, 전문 인력 양성 등 행정적·재정적 지원을 강화할 수 있는 건설기술진흥법 개정안"에 대해 "정부도 국회에서 심도 있는 논의와 법안 개정을 통해 제도 기반이 마련될 수 있도록 적극 노력"할 것이라고 밝혔습니다.
  • 전망: 건설 산업이 "타 산업보다 비정형적이고 현장 중심적이기 때문에 AI와 로봇 도입이 어렵고, 이에 따라 고가인 스마트 건설 기술의 도입이 다소 더딘 점이 있다"고 인정하면서도, "점차 스마트 건설은 앞으로 선택이 아닌 필수가 될 것으로 생각된다"고 강조했습니다.
• 진경호 한국건설기술연구원 건설산업진흥본부 본부장:
  • 기술 도입을 넘어선 프로세스 변화: AI와 로봇 기술은 "기술은 도구에 불과하며, 그것이 설계·시공·관리의 흐름 속에 어떻게 녹아들고 제도화되는지가 성공을 좌우하는 핵심 요인이다"고 강조했습니다. 제조업의 스마트 공장 사례를 통해 "단순한 장비 도입이 아니라 프로세스 자체를 혁신했기 때문"에 성공할 수 있었음을 설명했습니다.
  • 건설 산업에 필요한 접근: 건설 산업의 "프로젝트마다 조건이 상이하고 공정은 복잡하며 현장은 비정형적"이라는 특수성을 인정하면서도, "기존 프로세스가 새로운 기술을 수용할 수 있도록 설계되어 있지 않기 때문"에 기술 적용이 어렵다는 인식이 생겼다고 지적했습니다. "측량에서 설계, 공정 관리, 품질 검증에 이르는 전 과정을 디지털 데이터 기반의 하나의 프로세스로 재편해야 한다"고 제언했습니다.
  • 3D 프린팅 건축의 예시: "현행 제도 아래에서 인정받기 어렵다"는 점을 들며, "기술 검증의 부족도 원인일 수 있으나, 더 근본적으로는 인허가 절차, 안전성 평가, 설계 검토 과정 등 전체 프로세스가 기존 공법을 전제로 구성되어 있기 때문"이라고 분석했습니다.
  • 출연연의 역할: "단순히 기술을 개발하는 기관을 넘어, 기술을 산업과 제도 속에 안착시키는 임무를 수행해야 한다"고 강조했습니다. 특히 "다양한 기술을 통합하여 실증 프로젝트를 수행하고, 새로운 프로세스 모델을 시험하는 일", "국가 차원의 데이터 거버넌스와 표준화 체계를 마련하는 것", "제도적 공백이 존재하는 기술의 시험·검증 데이터 축적 및 제도 개선 지원", "중소·중견 기업에 기술 확산 (공공 실증 프로젝트, 교육·훈련, 개방형 플랫폼)", "전문 인력 양성 및 인증 제도 설계" 등을 주요 역할로 제시했습니다.
  • 법과 제도의 변화: "건설 산업의 법령과 기준은 대부분 전통적 공법을 전제로 하고 있어 새로운 기술이 진입할 여지가 부족하다"며, "프로세스를 재설계한다는 것은 곧 법령과 제도의 틀을 바꾸는 일"이라고 역설했습니다.
• 김성종 국토교통과학기술진흥원 산업진흥본부 본부장:
  • 스마트 건설 기술의 지향점: "➊위험 공정의 대체를 통한 안전사고 예방, ➋인력의 숙련도와 무관한 일정 수준의 작업 품질 확보, ➌생산성 향상 등"을 목표로 한다고 설명했습니다.
  • 기술 완성도와 수요자 니즈: "스마트 건설 기술의 완성도는 안정된 동작과 효율성 등의 성능, 유지 보수의 용이성, 결과의 정확성 등"이며, "수요자의 니즈는 기술이 제공하는 기능, 기술을 도입 혹은 활용하는 데 소요되는 비용, 사용의 용이성과 안전성, 그리고 현행 제도 혹은 법적 기준 안에서 사용이 가능한지"라고 정의했습니다. "기술을 개발하고 발전시키는 관점이 아닌 기술을 현장에 적용하고자 하는 관점에서는 기술의 완성도 못지않게 수요자의 니즈를 충족시키는 것, 즉 상품으로서의 가치가 매우 중요"하다고 강조했습니다.
  • 정부의 역할과 제도 개선: "새로운 기술을 현장에서 사용하는 데 있어 불합리한 혹은 불필요한 규제가 있다면 개선하는 것이 맞다. 그러나, 현행 제도나 법적 기준에서 벗어나지 않도록 기술을 개발하는 것 또한 중요할 것"이라고 균형 있는 시각을 제시했습니다.
  • 건설 신기술 제도: "국토부는 1989년부터 '건설 신기술' 제도를 운영"하고 있으며, "기술의 신규성, 진보성, 현장 적용성 등을 평가하여 보급 필요성이 인정될 경우, '건설 신기술'로 지정"하고 공공 발주처에서 우선 적용토록 하고 있음을 설명했습니다.
  • 산업 생태계 활성화: "정부는 규제 샌드박스 운영, 관련 법령의 정비, 스마트 건설 강소기업 지원, 스마트 건설 기술 실증 지원, 전문 인력 양성 등 스마트 건설 기술의 개발과 보급이 활성화될 수 있는 기반을 마련하는 역할"을 해야 하며, "기업·대학·연구소는 실험실 및 테스트 베드 등에서의 실험, 공인 시험 등을 통해 신뢰성과 상품성이 담보된 기술을 개발하여야 한다"고 제언했습니다. 또한, "기업은 공공 발주청과 함께 새로운 기술을 시장에 적용할 수 있는 주체인 만큼, 개발된 기술을 현장에 적극 도입하여 현장 적용성을 검증하고, 기술이 시장에 진출할 수 있는 기회를 제공하는 노력을 해주어야 한다"고 강조했습니다.
• 이근형 포스코 E&C 디지털 혁신반 반장:
  • 현업의 자발적인 혁신 지원: "현업의 자발적인 혁신을 유도할 수 있는 기반과 문화를 만드는 것 역시 매우 중요"하다고 강조하며, 포스코 E&C의 "AI 100" 과제, 현업의 직접 코딩(Vibe 코딩)을 통한 커튼월 유리 면적 산출 프로그램 개발, GPT 프롬프트를 활용한 작업 일보 자동 변환 사례 등을 소개했습니다. 이러한 과정을 통해 "사내 전문가들의 다양한 노하우가 자연스럽게 프롬프트에 쌓이고, 조직 전반의 AI 리터러시가 높아지는 효과"를 얻을 수 있음을 언급했습니다.
  • 데이터 기반 확보 동시 수반: "현업의 디지털 리터러시가 높아지면서 데이터에 대한 수요도 늘어나고 있다"며, "데이터 레이크 등을 통해 현업이 엑셀을 다루듯 사내 시스템의 데이터를 자유롭게 활용할 수 있어야 한다"고 강조했습니다. 데이터 레이크 구축을 통해 "입력 데이터 품질이 올라가면서 AI 성능도 향상되는 선순환 구조"가 만들어진다고 설명했습니다.
  • 협력 회사와의 협업 중요성: "최종적으로 현장에서 건설을 수행하는 것은 협력업체이기 때문"에 "대부분의 데이터도 협력업체에서 시작되어야 한다"고 역설했습니다. 협력 업체의 투자 여력이 부족한 점을 고려하여 "현장 생태계 내 파트너들과 함께 활용할 수 있는 시스템"을 만들어야 한다고 제안했습니다. 시공 협업 시스템 및 노무자 전용 앱을 통해 현장 작업 현황, 품질 관련 데이터, 노무 데이터를 취합하여 분석하고 개선하는 사례를 소개했습니다.

 

3. 결론 및 향후 과제

본 세미나를 통해 AI와 로봇 기술이 건설 산업이 직면한 다양한 문제에 대한 핵심적인 해결책이 될 수 있음을 확인했습니다. 그러나 기술 자체의 발전뿐만 아니라, 현장 적용성을 높이기 위한 제도 개선, 데이터 표준화, 전문 인력 양성, 민간 기업의 투자와 협업, 그리고 산업 생태계 전반의 변화가 필수적이라는 점이 공통적으로 강조되었습니다.

핵심 과제 요약:

• 데이터 기반 구축 및 표준화: AI 모델의 학습 및 활용을 위한 양질의 데이터 확보와 데이터 관리 체계 구축, 비정형 데이터의 디지털화 및 표준화가 시급합니다.
• 법·제도 개선 및 규제 혁신: 3D 프린팅 건축물의 인허가 문제, 건설 로봇의 법적 지위, 안전 책임 소재 등 현행 법규와 제도 개선을 통해 새로운 기술의 도입과 상용화를 촉진해야 합니다. 네거티브 규제 방식의 도입을 적극 검토할 필요가 있습니다.
• 산·학·연·관 협력 강화: 기술 개발 주체의 모호성을 해소하고, 중소·벤처 기업의 시장 진입을 지원하며, 연구 개발 자금 및 실증 기회 확대를 위한 정부와 공공기관의 적극적인 역할이 필요합니다. "스마트건설 얼라이언스"와 같은 협의체를 통해 지식 공유와 협력을 지속해야 합니다.
• 전문 인력 양성 및 교육: AI와 로봇 기술을 운영하고 활용할 수 있는 전문 인력 양성과 기존 건설 인력의 디지털 리터러시 향상을 위한 교육 프로그램 마련이 중요합니다.
• 기술 수용성 증대 및 현업의 자발적 혁신 유도: 현장 중심의 실용적인 기술 개발과 함께 현업의 필요를 반영하고 자발적인 기술 도입을 유도할 수 있는 문화와 지원 체계가 구축되어야 합니다. 투자 대비 효과에 대한 명확한 검증과 함께 초기 도입 비용 부담을 완화하는 방안도 고려해야 합니다.
• 공법과 공정의 혁신: 단순히 기존 작업을 로봇으로 대체하는 것을 넘어, AI와 로봇 기술에 최적화된 새로운 공법과 공정 자체를 재설계하는 근본적인 접근이 필요합니다.

 

 

 

 

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디이씨(D.E.C)

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