[자료]AI 시대의 BIM 전문인력 양성(한국건설기술연구원)_2025-06-30

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AI 시대의 BIM 전문인력 양성: 핵심 인사이트 및 전략

• 발행처: 한국건설기술연구원(함남혁)
• 발행일: 2025-06-30
• 초록: 
  • 개요 및 시장동향
    - AI 시대의 도래, 국내 건설산업은 준비되었는가?
    - 건설 프로젝트에서 BIM 도입의 방향
    - 건설 프로젝트에서 AI의 역할과 응용
    - AI 시대, BIM 전문인력 양상의 한계점
    - 대학교 BIM 교육현황 및 문제점
    - AI 시대, BIM 전문인력 양성의 방향

 

요약 (Executive Summary)

건설 산업은 고질적인 생산성 저하 문제에 직면해 있으며, 그 핵심 원인은 대기, 운반, 과잉가공 등 7가지 낭비 요인(Non-Value-Adding Effort)에 있다. 이러한 상황에서 AI, 로보틱스, 그리고 빌딩 정보 모델링(BIM)의 융합은 건설 산업의 디지털 전환을 이끌 핵심 동력으로 부상하고 있다. BIM은 더 이상 단순한 3D 모델링 도구가 아니라, 프로젝트의 모든 정보를 담은 '디지털 자산'이자 AI와 로봇이 활용할 수 있는 핵심 정보 공급원으로 기능해야 한다.

그러나 현재의 BIM 전문인력 양성 시스템은 이러한 시대적 요구를 따라가지 못하고 있다. 교육은 특정 소프트웨어의 기능 습득에 치중된 '도구 중심' 접근에 머물러 있으며, BIM을 통한 협업 프로세스 및 데이터 관리, 낭비 요인 제거와 같은 근본적인 가치 창출에 대한 이해를 제공하지 못하고 있다. 이는 파편화된 프로젝트 관리 문화와 맞물려 디지털 격차를 심화시키고, 배출된 인력이 현업에서 BIM을 제대로 활용하지 못하는 결과로 이어진다.

따라서 AI 시대에 걸맞은 BIM 전문인력을 양성하기 위해서는 교육 패러다임의 근본적인 전환이 시급하다. 정부의 재정 지원을 통해 교육 인프라를 확충하고, 국가적으로 공신력 있는 자격 제도를 활성화하여 전문가 풀을 넓혀야 한다. 교육 현장에서는 플립러닝(Flipped Learning), 산업 연계 프로젝트 기반 학습(IC-PBL)과 같은 혁신적인 교수법을 도입하여 학생들이 실제 산업 현장의 문제를 해결하며 실무 역량을 기를 수 있도록 해야 한다. 이는 BIM을 단순 기술이 아닌, 건설 프로젝트 전반의 생산성을 혁신하는 핵심 전략으로 이해하는 인재를 양성하는 유일한 길이다.

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원본출처: https://www.codil.or.kr/viewDtlTchDevNews.do?pMetaCode=inf20250926011

AI 시대의 BIM 전문인력 양성 - 건설기술동향 건설기술정보시스템 CODIL

원본자료: 

AI+시대의+BIM+전문인력+양성.PDF

5.02MB

 

이 문서는 건설 산업의 디지털 전환을 위한 핵심 요소인 BIM 전문가 양성에 초점을 맞추고 있습니다. 구체적으로, 건설 현장의 생산성 저하와 낭비 요소를 극복하기 위해 BIM의 도입이 필수적임을 강조하며, BIM이 단순한 3D 모델을 넘어 AI 시대의 핵심적인 디지털 데이터 공급원 역할을 수행한다고 설명합니다. 더 나아가 BIM은 AI 기술(예: 인공지능 기반 건설 자동화)과 융합하여 건설 프로젝트 전반의 효율성과 품질을 혁신하고 있으며, 이러한 미래 산업 변화에 대응하기 위해 대학교육 과정 개편 및 BIM 전문가의 체계적인 육성 방안을 제시하고 있습니다.

 

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1. 건설 산업의 현주소: 낭비와 혁신의 필요성

건설 산업의 7가지 낭비 요인

국내 건설 산업은 생산성 향상에 어려움을 겪고 있으며, 그 근본 원인은 건설 프로젝트의 특성상 투입되는 자원을 100% 활용하기 어려운 구조에 있다. 린 건설(Lean Construction) 이론은 가치를 창출하지 않는 모든 활동(Non-Value-Adding Effort)을 '낭비'로 규정하고 있으며, 건설 현장에서는 다음과 같은 7가지 대표적인 낭비 유형이 발생한다.

낭비 유형	설명
과잉생산 (Overproduction)	필요 이상의 자재를 미리 조달하거나 작업을 조기에 수행하여 자원 낭비 및 공간 부족을 야기함.
대기 (Waiting)	자재 지연, 장비 고장, 작업자 비효율 등으로 인해 인력이나 장비가 유휴 상태에 있는 전형적인 낭비.
운반 (Transportation)	자재를 불필요하게 옮기거나 비효율적으로 배치하여 시간과 에너지를 소비함.
과잉가공 (Over-processing)	도면이나 사양 이상의 작업을 수행하거나 불필요한 검토 및 승인을 반복함.
재고 (Inventory)	자재나 부품을 과도하게 현장에 쌓아두어 공간 활용도 저하 및 품질 저하 위험을 초래함.
동작 (Motion)	작업자가 비효율적인 동선으로 이동하거나 도구를 찾기 위해 반복적으로 움직이는 경우.
불량 (Defects)	시공 오류, 재작업, 누락 등 품질 문제로 이어지며 추가 자원 투입을 요구함.

이러한 낭비 요인들은 건설 프로젝트의 생산성 저하, 비용 상승, 공기 지연으로 직결되는 심각한 문제이다.

 

BIM의 역할: 단순 3D 모델을 넘어 디지털 자산으로

BIM은 앞서 언급된 건설 산업의 구조적 문제를 해결할 잠재력을 가진 핵심 기술이다. BIM은 단순히 3차원 형상을 구현하는 것을 넘어, 건축물의 모든 정보를 체계적으로 모델링하고 디지털화하는 과정 그 자체를 의미한다. BIM을 효과적으로 활용하기 위해서는 건설 분야의 전문 지식(Domain Knowledge)이 필수적이다.

• 핵심 가치: "전문 지식은 BIM 데이터를 단순한 ‘3D 모델’이 아닌 의미 있는 ‘디지털 자산’으로 전환시키는 핵심 열쇠이며, AI 시대의 건설 프로젝트에 대한 주요 정보 공급원이 되어야 함."
• 당면 과제:
  • 정보 분석의 어려움: 전문 지식이 없으면 방대한 BIM 데이터 안에서 의미 있는 정보를 해석하고 분석하기 어렵다.
  • 지식 통합의 문제: 자동화 설계나 검토 지식이 반영된 BIM 데이터의 경우, 그 기반이 된 가정이나 논리가 명시되지 않아 결과의 신뢰성을 검증하기 어렵다.
  • 협업의 한계: 통합 BIM 모델은 설계자, 시공자, 발주처 간의 효율적인 의사소통을 위해 필수적이지만, 이를 위해서는 모델에 내재된 전문 지식을 효과적으로 공유하는 것이 관건이다.

 

2. AI와 로보틱스: 건설 산업의 미래

AI 기술은 건설 프로젝트 전 단계에 걸쳐 의사결정 지원, 효율성 향상, 비용 절감 등 핵심적인 가치를 창출할 수 있으며, BIM, IoT와 같은 기술과의 융합을 통해 그 영향력이 가속화되고 있다.

 

건설 프로젝트 내 AI의 핵심 응용 분야

응용 분야	상세 내용
예방적 유지보수	센서 데이터를 기반으로 장비나 기계의 이상 징후를 사전에 감지하여 고장 전 정비를 수행.
자동 품질 검사	컴퓨터 비전과 딥러닝을 이용해 콘크리트 균열, 철근 누락 등 시공 품질 문제를 자동으로 감지.
자동 설계 및 최적화	생성형 AI를 통해 2D 이미지로부터 3D 모델을 생성하고, 다양한 설계 시나리오를 자동으로 제안하여 설계 생산성을 향상.
현장 안전 관리	CCTV 및 드론 영상에서 안전장비 미착용, 추락 위험 행동 등을 실시간으로 탐지하여 사고를 예방.

 

휴머노이드 로봇(Optimus)과 BIM의 시너지

테슬라가 개발 중인 휴머노이드 로봇 '옵티머스(Optimus)'는 위험하고 반복적인 작업을 자동화하여 인간 작업자의 부담을 줄이고 생산성을 향상시키는 것을 목표로 한다. 건설 현장에서 이러한 로봇을 효과적으로 활용하기 위해서는 BIM과의 긴밀한 연계가 필수적이다.

• BIM의 역할: 로봇을 위한 '디지털 작업 지시서' 로 기능한다. BIM은 로봇이 수행해야 할 작업의 정확한 위치, 필요한 자재, 작업 순서 등 구조화된 정보를 제공한다.
• 공간 정보 제공: BIM의 3D 공간 정보는 로봇이 현장 내에서 장애물과 충돌 없이 안전하게 이동 경로를 계획할 수 있도록 지원한다.
• 실시간 피드백 루프: 현장의 실시간 데이터 수집 시스템과 BIM을 연동하면, 로봇의 작업 상태를 BIM 모델에 자동으로 피드백하여 실시간 모니터링 및 품질 관리를 수행할 수 있다.

 

3. BIM 전문인력 양성의 현실과 한계

AI와 로봇 기술의 도입으로 BIM 전문가의 중요성은 더욱 커지고 있으나, 현재의 교육 시스템은 이러한 변화에 효과적으로 대응하지 못하고 있다.

 

현재 BIM 교육의 구조적 문제점

• 파편화된 산업 구조: 건축, 구조, 설비 등 다양한 분야의 협업이 필수적인 BIM의 특성과 달리, 국내 건설 산업의 분절된 업무 방식은 BIM 교육의 효과를 반감시킨다.
• 도구 중심 교육: 교육이 BIM의 원리나 데이터 구조에 대한 이해보다 특정 소프트웨어의 사용법을 가르치는 데 치중되어 있다. 이는 학생들이 기술의 본질을 파악하지 못하고 단순 기능인으로 전락하게 만든다.
• 디지털 격차: 디지털 기술에 익숙한 세대와 그렇지 않은 세대 간의 격차가 교육 현장에서 효과적인 지식 전달을 어렵게 한다.
• 실무 연계성 부족: 많은 졸업생들이 BIM 교육을 이수하더라도 실제 현업에서 BIM을 활용할 기회가 제한적이어서 교육의 성과가 지속되지 못하는 경우가 많다.

 

대학교육의 현황과 과제

• 교육과정 통합의 어려움: 건축 교육은 다양한 연구 영역으로 구성되어 있어, 통합적인 접근이 필요한 BIM을 기존 교육과정에 편입시키는 데 한계가 있다. 많은 교수진이 BIM을 필수 교과가 아닌 하나의 선택 도구로 인식한다.
• 교수진의 부담: 전통적인 교육 방식에 익숙한 교수진이 BIM을 수용하고 가르치기 위해서는 상당한 시간과 비용 투자가 필요하다.
• 교육 목표의 혼란: 대부분의 건축 교육은 '건축물을 잘 이해하는 인재' 양성을 목표로 하나, 도구 중심의 BIM 교육은 이러한 목표와 상충될 수 있다. 올바른 방향은 BIM을 활용하여 건축을 더 깊이 이해하는 전문가를 양성하는 것이다.
• 인증 제도의 부재: 건축학교육인증원(KAAB)에서 BIM 교육과정 개발을 권장하고는 있으나, 의무화된 기준이 없어 교육의 질적 수준을 보장하기 어렵다.

 

4. 미래 지향적 BIM 전문인력 양성 전략

AI 시대의 요구에 부응하는 BIM 전문인력을 양성하기 위해서는 정책적, 제도적, 교육 방법론적 차원의 종합적인 혁신이 필요하다.

 

정책 및 제도적 지원 강화

• 정부의 재정 지원 확대: 한양대학교 ERICA의 스마트융합공학부가 5년간 정부 재정지원사업을 통해 교육과정을 혁신하고 높은 취업률과 진학률을 달성한 사례처럼, 대학의 BIM 교육 확산을 위한 정부의 적극적인 재정 지원이 필수적이다.
• BIM 자격 제도 활성화 및 전문가 풀(POOL) 구축: 국가적으로 공신력 있는 민간 자격 제도를 활성화하여 BIM 전문가의 저변을 넓혀야 한다. 또한, 분야별 전문 BIM 교육 프로그램을 개발하고 이를 통합적으로 관리하여 체계적인 인력 풀을 구축할 필요가 있다.

 

교육 방법론의 혁신

• 실무 중심 교육과정 운영: 단순한 데이터 분석 및 설계를 넘어 실제 시공 및 유지관리 단계까지 포괄하는 실무 중심의 교육 내용을 강화해야 한다.
• 다양한 교수법 도입:
  • 플립러닝 (Flipped Learning) 및 블렌디드 러닝 (Blended Learning): 온라인으로 이론을 학습하고, 오프라인 수업에서는 토론과 실습에 집중하여 학습 효율을 극대화한다.
  • 산업 연계 프로젝트 기반 학습 (IC-PBL, Industry-Coupled Project-Based Learning): 기업이 직면한 실제 문제를 학생들이 해결하는 프로젝트를 통해, 현장 실무 역량과 문제 해결 능력을 동시에 함양시킨다.
• 기존 교과목과의 연계: BIM을 독립적인 과목으로만 가르칠 것이 아니라, 기존의 다양한 전공 교과목에 BIM을 활용하는 방식을 접목하여 학생들이 전공 지식을 심화하는 도구로 BIM을 자연스럽게 습득하도록 유도해야 한다.

 

 

 

 

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NotebookLM을 이용해서 작성되었습니다.

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