2025 스마트건설 챌린지 [단지•주택 분야 스마트 기술]

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2025 스마트 건설 챌린지: 단지·주택 분야 기술 경연 브리핑

요약

본 문서는 국토교통부가 주최하고 한국토지주택공사(LH)가 주관한 '2025 스마트 건설 챌린지'의 단지·주택 분야 스마트 기술 경연 대회의 핵심 내용을 요약 및 분석한다. 본 행사는 단지·주택 건설 분야의 생산성 향상, 품질 및 안전 확보를 목표로 AI 기반 스마트 건설 기술을 발굴하고 보급을 촉진하기 위해 마련되었다.

예선을 통과한 총 6개 팀이 본선에 참가하여 혁신적인 기술을 선보였다. 주요 기술들은 건설 현장의 고질적인 문제인 안전사고 예방, 품질 관리의 한계 극복, 생산성 저하 문제 해결에 중점을 두었다. 발표된 기술은 ▲이동식 크레인의 충돌 및 전도 사고를 예방하는 AI 기반 작업 관리 시스템 ▲레미콘의 품질을 사전 예측하고 생산을 자동화하는 AI 시스템 ▲위험하고 비효율적인 파일 두부 정리 작업을 대체하는 로봇 ▲복잡한 건설 현장에서 자재를 자율 운반하는 로봇 ▲CCTV, 드론, 바디캠 등을 통합하여 현장 사각지대를 없애는 지능형 모니터링 시스템 ▲야간 시간을 활용하여 시공 준비 및 보조 작업을 수행하는 로봇 작업 프로세스 등이다.

심사는 적용성, 파급성, 기술성, 혁신성 네 가지 기준으로 진행되었으며, 최종 결과는 오는 11월 킨텍스에서 열리는 '2025 스마트 건설 엑스포'에서 발표될 예정이다. 본 경연 대회는 대한민국 건설 산업의 디지털 전환 현주소를 확인하고, AI와 로봇 기술이 현장의 안전과 효율성을 어떻게 혁신할 수 있는지에 대한 구체적인 비전을 제시하는 중요한 계기가 되었다.

행사 개요

행사 목적 및 주최/주관

• 목적: 단지·주택 건설 분야의 생산성을 높이고 품질과 안전을 확보하기 위한 AI 기반 스마트 건설 기술의 발굴 및 보급 촉진
• 주최: 국토교통부
• 주관: 한국토지주택공사(LH)
• 설명: 본 행사는 국토교통부가 총괄하는 '2025 스마트 건설 챌린지 기술 경연대회'의 일부로, LH를 포함하여 한국건설기술연구원, 한국도로공사, 국가철도공단, 국토안전관리원 등 5개 기관이 각 전문 분야(BIM, 도로, 철도 등)를 나누어 공동으로 주관하는 대규모 기술 경연이다. LH는 '단지·주택 분야의 AI 기반 스마트 건설 기술'을 주제로 담당했다.

심사 위원 및 평가 기준

심사 위원 명단

소속	직책	성명
경상국립대학교	교수	문성현
경북대학교	교수	석원호
포스트구조기술	연구소 소장	김문
한국토지주택공사 스마트단지기술처	팀장	박정모
한국토지주택공사 신도시정비처	팀장	박요

 

평가 기준

평가는 다음 네 가지 핵심 기준을 바탕으로 진행되었다.

1. 적용성 (Applicability)
2. 파급성 (Impact)
3. 기술성 (Technology)
4. 혁신성 (Innovation)

진행 방식

• 참가 대상: 예선을 통해 선정된 총 6개 팀
• 발표 형식: 각 팀당 10분의 기술 설명 및 시연, 이후 5분의 심사위원 질의응답
• 결과 발표: 2025년 11월 킨텍스(KINTEX)에서 개최되는 '스마트 건설 엑스포'에서 시상식과 함께 발표 예정
• 특이 사항: 행사는 '2025 스마트 건설 챌린지' 공식 유튜브 채널을 통해 실시간으로 생중계되었다.

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원본영상: 

https://www.youtube.com/watch?v=lNL-uOOVq-w

 

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본선 진출팀 기술 발표 내용

1. 삼성물산 CS텍: 이동식 크레인 작업 관리 시스템 (CELON)

• 기술 개요: 이동식 크레인 작업 시 발생하는 충돌, 전도, 낙하 등 중대재해를 예방하기 위해 IoT 센서와 AI 기술을 결합한 통합 관리 솔루션.
• 문제 인식: 타워크레인과 달리 이동식 크레인은 충돌 방지 장치 의무화가 되어있지 않아 사망 사고 발생률이 2.4배 더 높으며, 작업 활용도가 높아 안전과 생산성 관리가 동시에 필요하다.
• 핵심 기능:
  1. 수평 충돌 방지: RTK-GPS를 활용해 크레인 붐이 주변 장비나 구조물(지오펜스 설정 가능)에 일정 거리 이하로 접근 시 경고. 기존 타워크레인 충돌 방지 장치와 연동 가능.
  2. 수직 충돌 방지: 고도 센서를 이용해 상부의 고압선이나 장애물과의 충돌 위험을 감지.
  3. 붐 하부 작업자 보호: AI 카메라가 붐 하부에 위치한 작업자를 인식하여 낙하물 등으로 인한 사고를 예방. 하향 시점에서 인체를 인식하도록 AI 모델을 특화 학습시킴.
  4. 가동률 관리: 장비의 가동 시간 및 위치를 실시간 모니터링하여 생산성을 극대화하고 불필요한 장비 대기 시간을 감소.
• 기대 효과:
  • 안전: 중대재해 예방 및 관리자 상주 없이도 즉시 조치 가능. (중대재해 발생 시 예상 손실 비용 약 21억 원 이상 절감)
  • 생산성: 장비 가동률 향상을 통한 공기 단축 및 원가 절감.
• 주요 질의응답:
  • 신호수와의 연계: 신호수의 안전모에 센서를 부착하여 위험 상황을 공유하는 파일럿 테스트를 진행했으며, 시스템은 신호수가 커버할 수 없는 원거리 충돌 방지에 특히 효과적이다.
  • 오작동 및 신뢰성: RTK-GPS는 cm 단위의 높은 정확도를 가지며, 센서 오류나 통신 문제가 발생하면 관리자에게 실시간으로 알려 원격 재부팅 등 즉각적인 대응이 가능하다.

2. 포스코이앤씨 & SHLAB: 레미콘 품질 예측 및 생산 자동화 시스템

• 기술 개요: 비전 AI와 딥러닝을 활용하여 레미콘의 핵심 품질(슬럼프, 압축강도)을 사전에 예측하고, 생산 공정을 자동화하여 불량 레미콘의 현장 반입을 원천 차단하는 기술.
• 문제 인식: 건물 붕괴 사고의 주요 원인 중 하나인 불량 레미콘 문제를 해결해야 함. 현재의 샘플링 검사와 28일 후 강도 시험 방식은 사후적이며 한계가 명확하고, 생산 과정에서의 인적 오류(휴먼 에러)가 품질 편차를 유발한다.
• 핵심 기능:
  1. AI 슬럼프 예측: 레미콘 믹싱 영상을 실시간 분석하여 콘크리트의 점착성, 유동성 등 특징을 추출하고 슬럼프 값을 95% 이상의 정확도로 예측. 목표값 미달 시 자동으로 단위수량을 보정.
  2. AI 압축강도 예측: AI가 예측한 슬럼프 값과 배합 데이터를 통합하여 28일 압축강도를 사전에 예측.
  3. AI 믹서트럭 잔수 판독: 비전 AI로 믹서트럭 내부의 잔수 유무를 자동으로 판독하여 물-시멘트비 변경으로 인한 품질 저하를 방지.
• 기대 효과:
  • 품질 혁신: 사후 품질 시험에서 사전 예방 관리로 패러다임 전환.
  • 생산성 향상: 생산 공정 무인화 및 자동화를 통해 인력비와 회차율(불량으로 인한 반품) 절감.
  • 확장성: LH의 '레미콘 스마트 품질관리 시스템'과 연동하여 시너지 창출 가능.
• 주요 질의응답:
  • 도입 비용: 레미콘 공장당 카메라 3대와 판넬 업그레이드 비용을 포함하여 약 500만 원 수준.
  • 데이터 신뢰성: 실제 현장(현대 반포 공동주택 등)에서 시험한 데이터와 5개 레미콘 공장의 데이터를 수집하여 AI 모델을 학습시키고 정확도를 검증했다.

3. 스마트콘텍: PHC 파일 두부 정리 로봇 (스마트커터)

• 기술 개요: 굴착기에 부착하는 '올인원 어태치먼트' 형태의 로봇으로, 기존에 여러 인력과 장비가 수작업으로 진행하던 PHC 파일 두부 정리 작업을 운전원 1인이 일괄 처리할 수 있도록 자동화한 장비.
• 문제 인식: 기존의 수작업 방식은 생산성이 낮고, 절단면의 품질이 고르지 않으며, 감전, 베임, 추락, 협착 등 안전사고 위험이 상존한다.
• 핵심 기능:
  • 자동화 공정: 최초 1회 절단선 설정 후, 자동 센싱(접촉, 각도 센서)을 통해 파일을 수평으로 고정하고, 두 개의 다이아몬드 날이 정해진 깊이로 정밀하게 절단.
  • 일괄 처리: 절단부터 절단된 상부 파일의 인양, 운반, 적재까지 단일 장비로 수행. (본당 5분 내외 소요)
  • 높은 호환성: 제조사에 관계없이 모든 굴착기(틸트 로테이터 장착)에 장착 가능하며, 굴착기의 유압과 전원만으로 구동.
  • HMI(Human-Machine Interface): 운전석의 12인치 터치패널을 통해 작업 현황(절단선, 수평, 클램프 상태, 유압 등)을 실시간 모니터링하고 간편하게 조작.
• 기대 효과:
  • 생산성: 기존 방식 대비 1.9배 ~ 2.3배 향상 (일일 최소 76본 이상 작업 가능).
  • 품질: 각도 센서를 이용한 수평 절단으로 평탄도가 매우 우수하며 재시공 비율 제로.
  • 안전: 작업자 투입이 없어 관련 안전사고 발생 가능성 원천 차단.
  • 비용: 바닥에 근접(40mm)하여 절단이 가능해 불필요한 토공 작업량 감소.
• 주요 질의응답:
  • 안전장치: 작업 중 위험 상황 발생 시 운전석 HMI의 비상 정지 버튼으로 즉시 작동을 멈출 수 있다. 틸트 로테이터와의 체결 방식이 견고하여 작업 중 로봇이 탈락할 위험은 없다.

4. 삼성물산 & 현대건설: 건설 현장 자재운반 로봇

• 기술 개요: 국내 대표 건설사인 삼성물산과 현대건설이 공동 개발한 지게차 형태의 자율주행 로봇으로, 아파트 등 건설 현장의 복잡하고 불규칙한 환경에서 팔레트형 자재를 운반하기 위해 특화된 기술.
• 문제 인식: 건설 현장의 자재 운반은 여전히 인력에 의존해 비효율적이고 안전 위험이 높다. 기존 물류 로봇은 건설 현장의 불규칙한 바닥, 경사로, 협소 공간 등에 적용하기 어렵다.
• 핵심 기능:
  • 특화된 하드웨어: 전 방향 주행이 가능한 4륜 메커니즘을 적용하여 제자리 회전, 대각선 이동 등이 가능. 35mm의 단차와 10도의 경사로를 극복할 수 있다. (최대 500kg 적재)
  • 고도화된 자율주행: 3D 라이다 슬램(SLAM) 기술로 복잡한 현장 지도를 생성하고, IMU 센서와 모션 제어 기술로 불규칙한 노면에서도 안정적인 자세를 유지. 최적 경로 탐색을 위해 '하이브리드 A-Star' 알고리즘을 적용.
  • 지능형 인식: 3D 카메라를 통해 비정형 팔레트의 형태와 홀을 정확히 인식하여 피킹하며, 갑작스러운 사람이나 장애물 출현 시 정지 또는 회피.
  • 사용자 편의성: 태블릿 PC를 통해 누구나 쉽게 주행 경로를 설정·편집하고 로봇을 원격으로 관제할 수 있다.
• 기대 효과: 자재 운반 작업의 자동화를 통한 생산성 및 안전성 향상. 대형 건설사 간 최초의 로봇 공동 개발 성과로서 기술 공유 및 확산의 기틀 마련.
• 주요 질의응답:
  • 기존 로봇과의 차별점: 건설 현장의 특수성(불규칙한 노면, 반사/조도 변화, 시시각각 변하는 환경)에 대응하기 위해 주행 메커니즘과 센서 필터링 기술 등을 특화 개발했다.
  • 상용화 계획: 직접 판매보다는 '스마트건설 얼라이언스' 등 협의체를 통해 여러 건설 현장에서 추가 실증을 진행하며 완성도를 높이고, 작업 프로세스와의 연계를 검증해 나갈 계획이다.

5. 현대건설: H-Vision 공동주택 건설 현장 사각지대 제로화

• 기술 개요: 고정형 CCTV, 이동형 드론, 작업자 착용 바디캠 등 다양한 영상 장비를 통합하고 AI 분석 기술을 결합하여 건설 현장 전체를 사각지대 없이 모니터링하는 종합 안전 관리 시스템.
• 문제 인식: 법적/제도적 안전 관리가 강화되었음에도 건설업 사망 사고 비중은 여전히 높다. 기존 CCTV는 커버리지에 한계(특히 실내)가 있어 사고 발생 시 신속한 대응 및 원인 규명이 어렵다.
• 핵심 기능:
  1. 고정형 모니터링: BIM 기반 시뮬레이션으로 CCTV 최적 위치를 선정하고, AI CCTV를 통해 ▲중장비-작업자 간 협착 위험 ▲고소 작업 추락 위험 ▲안전모 미착용 등 12가지 위험 상황을 자동으로 감지 및 경고.
  2. 이동형 모니터링: 무인 드론을 활용해 넓은 외부 공간(안전망 훼손, 타워크레인 마모 등)과 사람이 접근하기 힘든 실내 밀폐/협소 공간(지하 공동구, 엘리베이터 샤프트)을 점검.
  3. 작업자 중심 모니터링: 360도 카메라로 현장 로드뷰를 생성하고, 전 현장 작업자에게 바디캠을 보급하여 작업자 시점의 안전 관리를 강화하고 안전 의식을 고취. (바디캠 도입 후 재해 건수 16.5% 감소)
• 기대 효과: 멀티소스 영상 기반으로 현장 관리 범위를 90% 이상으로 확대하고, AI 기반의 사전 위험 감지를 통해 안전사고를 예방. 축적된 데이터는 디지털 트윈 기반의 시공 관리 효율화에도 기여.
• 주요 질의응답:
  • 3차원 공간 인식: 현재는 2D 이미지 기반 분석이 주를 이루나, 3D 모델 생성 및 공간 인식을 통한 고도화를 연구 중이며, 자재운반 로봇 등 타 기술과의 융합도 모색하고 있다.

6. 롯데건설: 건설로봇 야간 작업 프로세스

• 기술 개요: 주간에 인력 작업이 끝난 후, 야간 시간을 활용하여 소수의 관리자가 원격으로 다수의 로봇을 운영하는 새로운 작업 프로세스. 청소, 데이터 수집, 시공 보조(연마, 드릴링, 스프레이) 등 일련의 작업을 자동화한다.
• 문제 인식: 국내 건설로봇 보급이 더딘 이유는 낮은 인건비, 부족한 실증 사례, 로봇 작업을 위한 사전 준비(청소, 평탄화)의 어려움 때문이다. 로봇 단일 기술보다는 통합된 프로세스가 필요하다.
• 핵심 기능:
  1. 작업 준비 (청소 및 데이터 수집): 산업용 청소 로봇이 바닥을 청소함과 동시에 360도 카메라로 현장 데이터를 수집하여 깨끗한 작업 환경과 디지털 데이터를 확보.
  2. 다목적 시공: 고소작업대에 탑재된 로봇 팔이 엔드 툴(EOAT)을 교체하며 벽면 연마(멀티커터), 드릴링, 스프레이 등 다양한 작업을 수행. (현재는 반자율 단계, 향후 비전 AI를 통한 완전 자율 목표)
  3. 작업 검사: 4족 보행 로봇(스팟)이 작업 완료 구역을 자율 주행하며 360도 카메라로 작업 결과를 기록.
• 기대 효과:
  • 생산성: 유휴 시간인 야간을 활용하여 다음 날 주간 작업을 위한 준비를 마침으로써 전체 공정의 효율성 증대.
  • 안전: 사람과 로봇의 작업 공간 및 시간을 분리하여 충돌 등 안전 리스크 최소화.
  • 데이터 기반 관리: 로봇이 수집한 데이터를 디지털 트윈 플랫폼에 동기화하여 데이터 기반의 의사결정 지원.
• 주요 질의응답:
  • 생산성 비교: 현재 단계에서는 인간의 생산성을 능가하기보다, 주간 작업자를 '지원'하고 야간에 부가 가치를 창출하는 것에 중점을 두고 있다. 누적되면 의미 있는 생산성 향상으로 이어질 것으로 기대.
  • 로봇 간 데이터 공유: 현재는 개별 로봇을 운영하지만, 향후 다양한 로봇의 데이터를 공유하고 통합 관제할 수 있는 플랫폼을 전문 스타트업과 협력하여 개발할 계획.

 

 

 

 

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NotebookLM을 이용해서 작성되었습니다.

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