2025 스마트건설 챌린지 [BIM 분야 스마트 기술] 02 wyzrs(와이저스) | BIM 및 AI 기반 간섭 관리를 활용한 리스크 관리 및 생산성 향상
(와이저스(wyzrs)의 BIM 및 AI 기반 건설 리스크 관리 및 생산성 향상 방안)
Executive Summary
본 문서는 와이저스(wyzrs)가 '2025 스마트건설 챌린지'에서 발표한 BIM(빌딩 정보 모델링)과 AI(인공지능) 기술을 활용한 건설 프로젝트 리스크 관리 및 생산성 향상 방안을 종합적으로 분석 및 요약한다. 건설 산업의 고질적인 문제인 재작업, 공기 지연, 비용 상승 등 다양한 리스크의 핵심 원인으로 '설계 간섭'을 지목하고, 이를 해결하기 위한 기술적 접근법을 제시한다.
와이저스는 자체 개발한 Clash AI 플랫폼을 통해 기존 BIM 기반 간섭 검토 프로세스의 비효율성을 극복하고자 한다. 이 시스템은 간섭 데이터를 자동으로 데이터베이스화하고, 직관적인 대시보드와 챗봇을 통해 필요한 정보를 즉시 제공하며, 보고서 생성 시간을 획기적으로 단축시킨다.
화향초등학교 프로젝트 실증 사례를 통해 이 기술의 효과를 입증하였다. MEP(기계, 전기, 배관) 모델을 직접 설계하여 통합한 결과, 총 5,500여 건의 간섭 중 약 90%(5,000여 건)를 해결했다. 또한, 4D 시뮬레이션과 Task AI 플랫폼을 활용해 작업 공간 충돌로 인한 공기 지연을 4일로 최소화하는 성과를 거두었다.
프로젝트 수행 후 축적된 작업 데이터(총 300여 시간)와 모델링 데이터(16,000여 개 부재)를 심층 분석하여, 야간 작업의 비효율성, 공종별 간섭 발생률 차이, 개인별 업무 패턴 등 구체적인 인사이트를 도출했다. 이를 바탕으로 데이터 기반의 생산성 향상 전략을 수립하였으며, 실제 타 프로젝트에서 간섭 관리 시간을 83%, 보고서 작성 시간을 87% 단축하는 효과를 확인했다.
결론적으로, 와이저스는 BIM 기술에 AI 기반 자동화 시스템과 데이터 분석을 결합하는 통합적 접근법이 건설 산업의 리스크를 감소시키고 생산성을 극대화하는 핵심 전략임을 실증적으로 보여주었다.
원본영상: https://youtu.be/tB9r5XA606U?si=grCiXm7vCEuyNc8D
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1. 서론: 건설 산업의 리스크와 BIM 기술의 현주소
1.1. 건설 프로젝트의 내재적 리스크
건설 프로젝트는 예측 불가능한 다양한 리스크에 상시 노출되어 있다. 대표적인 리스크는 다음과 같다.
- 재작업 발생: 설계 오류나 불일치로 인한 반복 작업
- 공기 지연: 계획된 일정의 차질
- 비용 상승: 예산 초과
- 안전사고: 작업자의 안전 위협
1.2. 간섭(Clash) 문제: 핵심 리스크 요인
이러한 다양한 리스크를 유발하는 가장 근본적이고 중요한 요인 중 하나는 건물 설계 내에 존재하는 구조, 건축, 설비 등 공종 간의 간섭이다. 시공 단계에서 간섭이 발견될 경우, 이는 곧바로 재작업, 공기 지연, 비용 상승으로 이어진다.
1.3. 기존 BIM 기술의 기회와 한계
BIM 기술의 도입으로 3D 모델을 통해 설계 단계에서 간섭을 사전에 발견하고 해결하는 것이 가능해졌다. 하지만 이 과정은 여전히 많은 한계를 내포하고 있다.
- 과도한 시간과 노력: 간섭 검토 및 해결 과정은 수많은 담당자들의 수작업과 긴밀한 협의를 요구하며, 순식간에 이루어지지 않는다.
- 정보 처리의 비효율성: 간섭 항목을 확인하고 보고서를 작성하는 데 상당한 시간이 소요되어 실제 문제 해결이 지연되는 경우가 빈번하다. (예: "간섭 보고서가 늦어지니 실제 이슈 해결이 자꾸만 지연되네요.")
2. 와이저스의 기술적 솔루션: Clash AI 및 Task AI 플랫폼
와이저스는 기존 BIM 프로세스의 한계를 극복하기 위해 약 2년 간의 연구 개발을 통해 AI 기반 플랫폼을 구축했다.
2.1. Clash AI: 지능형 간섭 관리 시스템
Clash AI는 간섭 관리 업무를 자동화하고 지능화하여 리스크를 최소화하는 플랫폼이다.
- 데이터베이스화: BIM 데이터를 드래그 앤 드롭으로 업로드하면, 시스템이 자동으로 데이터를 전처리하고 모든 간섭 사항을 데이터베이스로 구축한다.
- 직관적 정보 제공: 현장 전문가(예: 구조 전문가)에게 필요한 정보만을 선별하여 보여주는 맞춤형 대시보드를 제공한다.
- AI 챗봇: 6개월 이상 한국어와 영어로 트레이닝된 챗봇을 통해 사용자가 원하는 정보를 신속하게 질의하고 답변받을 수 있다.
- 보고서 자동 생성: 데이터 업로드 즉시 현장에서 사용하는 양식의 간섭 보고서가 자동으로 생성되어 보고서 작성 시간을 획기적으로 단축시킨다.
2.2. Task AI: 데이터 기반 공정 최적화
Task AI는 공정 계획 및 관리를 최적화하는 플랫폼이다.
- P3 연동 스케줄링: P3와 유사한 인터페이스에서 공정 계획을 수립하고 4D 시뮬레이션을 수행한다.
- 자원 연계 분석: 개별 작업(Task)에 작업자의 투입 시간, 요율(비용) 등의 데이터를 연동할 수 있다.
- 실시간 영향 분석: 공정 계획이 변경될 경우, 투입 인력의 변화와 비용 변동을 실시간으로 분석하여 최적의 의사결정을 지원한다.
3. 실증 사례: 화향초등학교 프로젝트 적용
와이저스는 화향초등학교 프로젝트에 자사의 기술을 적용하여 실증을 수행했다.
3.1. 프로젝트 개요 및 접근 방식
기본적인 BIM 모델링, 물량 산출, 도면화 등 전반적인 BIM 업무를 직접 수행했다. 특히, 제공된 건축 및 구조 모델에 더해 자체적으로 MEP(기계, 전기, 통신, 소방) 모델을 직접 설계 및 모델링하여 통합적인 간섭 검토를 진행했다.
3.2. 간섭 관리 성과
Clash AI 시스템을 전 과정에 활용하여 다음과 같은 성과를 달성했다.
- 초기 간섭 도출: 제공된 모델에서 1,700여 건의 간섭 발견.
- MEP 통합 후 간섭 증가: 자체 설계한 MEP 모델 통합 후 3,800여 건의 간섭 추가 발생.
- 최종 간섭 해결: 총 5,500여 건의 간섭 중 약 5,000건을 해결하여 89.82%의 높은 해결률 달성.
3.3. 공정 관리 및 최적화
4D 시뮬레이션을 통해 잠재적인 공정 리스크를 발견하고 해결했다.
- 리스크 식별: 5층 골조 공사와 3-4층 외장 공사가 동일한 작업 공간(약 330㎡)에서 겹치는 문제점을 발견. 이는 작업자 간 충돌 및 안전사고의 리스크를 내포한다.
- Task AI를 통한 최적화: Task AI 플랫폼을 활용하여 두 공정을 분리하는 최적의 스케줄을 도출. 이 과정에서 발생하는 공기 지연을 4일로 최소화하는 데 성공했다.
3.4. 자동화 기술 적용
다양한 자동화 스크립트와 기술을 적용하여 생산성을 극대화했다.
| 분야 | 상세 내용 | 주요 효과 |
| 모델링 자동화 | 비계(Scaffolding) 자동 생성 스크립트 활용 | 수작업 대비 100배의 속도 향상 |
| 설계 변경 관리 | 변경 전/후 모델의 차이점을 자동으로 비교 및 분석하여 데이터베이스화 | 수작업으로 찾기 힘든 변경 사항을 신속하게 파악하고 이력 관리 |
| 안전 관리 | 도면에서 인지하기 어려운 개구부(Openings)를 3D 모델에서 시각화하고, 자동화 스크립트로 비계 부재의 간격 등 안전 규정 준수 여부 검토 | 잠재적 안전사고 리스크 사전 차단 |
4. 데이터 분석을 통한 인사이트 도출
프로젝트 수행 과정에서 축적된 모든 데이터를 분석하여 객관적인 인사이트를 확보하고, 이를 차기 프로젝트의 생산성 향상 지표로 활용했다.
4.1. 분석 개요
- 투입 자원: 6명의 인력이 약 300시간 동안 실증 프로젝트를 수행했으며, 이후 3명이 100시간을 추가로 투입해 데이터 분석을 진행했다.
- 분석 데이터: 16,000여 개의 모델 부재, 5,500여 건의 간섭 데이터, 개인별/업무별 작업 시간 로그 데이터 등
4.2. 주요 분석 결과
- 업무 시간 분석: 계획 대비 실제 업무 시간은 평균 7분 초과. 특히 '생산(Production)'과 '관리(Management)' 카테고리에서 초과 시간이 길게 나타남.
- 생산성 분석:
- 야간 작업 효율 저하: 데이터 분석 결과 야간 작업의 생산성이 주간 대비 떨어지는 경향을 확인.
- 모델링 생산성: 분당 평균 12.2개의 부재를 생성하는 생산성을 보임.
- 베스트 프랙티스 발굴: 개인별 업무 효율 차이를 분석하여 우수 사례를 발굴하고, 이를 매뉴얼화하여 팀 전체의 역량 상향 평준화를 도모.
- 간섭 데이터 연계 분석:
- 고위험 공종 식별: 직접 설계한 전기/통신 공종은 전체 부재 5개 중 4개가 간섭을 유발할 정도로 간섭 발생률이 매우 높게 나타남.
- 안정적 공종 식별: 기계, 소방, 건축 공종은 상대적으로 안정적인 것으로 분석됨.
5. 실제 적용 효과 및 기술 확장성
5.1. 타 프로젝트 적용 성과
화향초 프로젝트에서 검증된 Clash AI 시스템은 현재 진행 중인 다른 실제 프로젝트에도 적용되어 가시적인 성과를 내고 있다.
- 간섭 데이터 관리 시간 83% 단축
- 주간 코디네이션 미팅 보고서 작성 시간 87% 단축
5.2. 기술의 확장 가능성
이러한 데이터 기반 접근법은 단일 프로젝트를 넘어 건설 산업 전반의 생산성 향상에 기여할 수 있다. 축적된 데이터를 통해 프로젝트 계획의 정확도를 높이고, 리스크가 높은 공종에 자원을 선제적으로 배분하며, 공정별 표준화 및 자동화 영역을 발굴하는 등 다양한 활용이 가능하다.
6. 결론
와이저스의 사례는 BIM 기술의 활용이 단순히 3D 모델링과 간섭 검토에 머무르는 것이 아니라, AI 기술 및 데이터 분석과 결합될 때 그 가치가 극대화된다는 점을 명확히 보여준다.
BIM으로 생성된 모델과 그 과정에서 발생하는 간섭 및 작업 데이터를 '자산'으로 인식하고, 이를 AI 플랫폼으로 분석하여 합리적인 개선 방안을 도출하는 선순환 구조는 건설 프로젝트의 리스크를 획기적으로 감소시키는 동시에 생산성을 향상시키는 핵심 전략이다. 화향초등학교 프로젝트에서 입증된 약 90%의 간섭 해결률, 공기 지연 최소화, 자동화를 통한 업무 효율 향상 등의 성과는 이러한 접근법의 유효성을 증명한다. 향후 이러한 통합 기술의 확산은 건설 산업의 스마트화를 가속화하는 중요한 동력이 될 것으로 전망된다.
추가설명(해설): https://info.dec-w.com/235
ⓐ스마트건설 챌린지 2025 브리핑: 와이저스의 BIM-AI 솔루션이 건설 산업을 바꾸는 법
원본자료: https://info.dec-w.com/234 2025 스마트건설 챌린지 [BIM 분야 스마트 기술] 02 wyzrs(와이저스) | BIM 및 AI 기반 간섭 관리를 활용2025 스마트건설 챌린지 [BIM 분야 스마트 기술] 02 wyzrs(와이저스) | BI
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