Agentic AI 기반 건설사업관리 디지털 인프라 구축 방향

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Agentic AI 기반 건설사업관리 디지털 인프라 구축 방향

요약

본 문서는 건설산업이 직면한 디지털 전환의 필요성과 Agentic AI를 활용한 차세대 건설사업관리 디지털 인프라 구축 방향을 제시한다. 최근 빈번한 건설 현장 사고로 인해 안전 및 품질 관리에 대한 사회적 요구가 증대되고 있으나, 산업의 디지털 성숙도는 여전히 낮은 수준에 머물러 있다. 특히, 현장의 과도한 문서 중심 업무는 비효율성을 초래하고 데이터 활용을 저해하는 핵심 원인으로 지목된다. 이에 대한 해결책으로, 1단계에서는 지능형 문서 처리(IDP) 기술을 활용해 서류 업무를 자동화하고, 2단계에서는 자율적으로 목표 설정 및 과업 수행이 가능한 Agentic AI를 도입하여 복합적인 문제 해결을 도모한다. 최종적으로는 이러한 기술을 설계, 시공, 유지관리를 아우르는 건설 엔지니어링 전주기로 확장하고 디지털 트윈과 결합하여, 문서 중심에서 데이터 중심의 패러다임으로 전환함으로써 국내 건설산업의 혁신과 글로벌 경쟁력 강화를 목표로 한다.

 

 

참고링크: https://www.codil.or.kr/viewDtlTchDevNews.do;jsessionid=Mv1lsZEj4cZqaZ93EZH0kgS1uMRTyJUvEVs6SFQbtx1hy3O7tU1D73P6u8q53HK9.codil_servlet_engine1?pMetaCode=inf20251030010&fbclid=IwY2xjawN8wX5leHRuA2FlbQIxMABicmlkETFpaDV4SGIzZ2RDSk1tN2JTc3J0YwZhcHBfaWQQMjIyMDM5MTc4ODIwMDg5MgABHga--EGlq5PUjiBjRrsTS6XIHZif8BuKzP1NlItJHVYK_-fvMyrkl20IiHY0_aem_Ffjg8n7Nxc0omrv1jhMR_Q

Agentic AI 기반 건설사업관리 디지털 인프라 구축 방향 - 건설기술동향 건설기술정보시스템 CODIL

 

참고자료: 

Agentic+AI+기반+건설사업관리+디지털+인프라+구축+방향.PDF

3.21MB

 

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1. 건설산업 디지털 전환의 현주소와 필요성

1.1. 사회적 요구와 정책적 배경

최근 국내에서 발생한 아파트 지하주차장 붕괴, 교량 붕괴, 물류센터 화재 등 중대 건설사고는 건설산업 전반의 투명성 및 신뢰성 개선에 대한 사회적 요구를 증대시키는 계기가 되었다. 정확하고 객관적인 정보에 기반한 의사결정을 위해 고품질 데이터의 축적이 중요해졌으며, 업계 전반에서는 디지털 전환 기술 활용에 대한 관심이 높아지고 있다.

정부 또한 이러한 변화에 발맞춰 지속적으로 스마트 건설 기술 도입을 추진해왔다. 주요 정책적 노력은 다음과 같다.

• 제6차 건설기술진흥기본계획 (2017): 4차 산업혁명 기술과 BIM을 중심으로 한 기술력 강화 방안을 포함했다.
• 스마트 건설기술 로드맵 (2018): 건설산업 전반의 기술 발전을 목표로 설정했다.
• 스마트 건설 활성화 방안 (2022): 건설 전 과정의 디지털화를 통해 디지털 생태계 조성을 목표로 했다.
• 제7차 건설기술진흥기본계획 (2023): 기술 주도권 확보 및 안전하고 편리한 생활환경 조성을 목표로 디지털 전환을 강조했다.

이러한 정책들은 건설산업의 디지털화를 꾸준히 추진해왔으나, 아직 기술들이 본격적인 상업화 수준까지는 도달하지 못한 한계를 보이고 있다.

1.2. 디지털 성숙도의 한계

정부의 적극적인 정책 지원에도 불구하고 건설산업의 디지털 전환 수준은 여전히 초기 단계에 머물러 있다.

• 기술 도입 수준: 건설업의 4차 산업혁명 기술 도입 비율은 전체 산업 IT 예산의 7.5%에 불과하다. 이는 선도 기업 평균인 13.2%의 약 57% 수준으로, 기술 적용이 매우 미흡함을 보여준다.
• 활용 기술: 현재 PMIS(사업관리정보시스템), 기본적인 데이터 분석, 모바일 플랫폼 등이 상대적으로 널리 활용되고 있으나, 이는 데이터의 부분적인 활용에 그친다.
• 근본적 문제: 머신러닝, AI, RPA, 디지털 트윈 등 핵심 기술의 채택 수준이 매우 저조하여 '디지털화' 단계는 완수했으나, 데이터를 유기적으로 활용하는 '디지털 전환(Digital Transformation)' 준비는 미흡한 상황이다.

2. 건설현장 문서 중심 업무의 비효율성

2.1. 과도한 서류 업무 부담

건설사업관리는 공정관리, 품질관리, 안전관리, 자원관리 등 다양한 분야에 걸쳐 방대한 양의 문서 작업과 발주청 보고를 수반한다. 현재 건설현장에서는 대부분의 업무를 분업화된 공무 담당자들이 수기로 문서를 작성하고 있으며, 이는 다음과 같은 문제를 야기한다.

• 업무 효율성 저하: 수기 작성 및 관리 방식은 업무 효율성과 정확성을 저해하며 의사결정 과정을 지연시킨다.
• 핵심 업무 집중 불가: 현장 관리 인력은 시간의 60% 이상을 서류 작업에 소요하여 정작 본연의 업무인 시공, 품질, 안전 관리에 집중하기 어렵다.
• 데이터 활용의 어려움: 현장에서 생성되는 대부분의 데이터가 수기 기반의 비정형·아날로그 형태여서 체계적인 축적과 재활용이 불가능하다. 이는 AI가 학습하고 활용할 수 있는 표준화된 디지털 데이터 확보를 어렵게 만드는 주된 요인이다.

2.2. 사례 분석: 중대재해처벌법 관련 서류 업무

중대재해처벌법 시행 이후 안전 관련 서류 업무가 급증하면서 현장의 비효율성은 더욱 심화되었다.

• 사례: 한 실제 사례에서 법규 준수를 위해 검토해야 할 서류 종류는 37개에 달했으며, 담당 관리자가 사전 촬영 및 검토 요청 등 초기 업무를 처리하는 데에만 23시간이 소요되었다.
• 결과: 이는 담당 인력이 실제 현장 관리가 아닌 서류 업무에 매몰되는 현실을 명확히 보여준다. 이처럼 비효율적인 업무 방식은 중요한 안전 문제에 대한 신속한 대응을 어렵게 할 수 있다.

구분	중대재해처벌법 관련 서류 유형 (37종 중 일부)
1~13	경영방침, 안전보건목표, 목표 달성 세부 추진계획, 개인정보처리 등 지침서 관리대장, 관리감독자 선임서, 비상 훈련 실시 보고서, 산업재해 사고조사 보고서, 산업재해 조사표, 수급업체 선정 기준표, 수급인 선정 절차도, 이차 사고 보고 및 예방 대책, 안전보건 예산 편성 내역서, 안전보건 전문가 인력 업무 배치표
14~26	안전보건 관리 담당 업무 배치도, 안전보건 관리 준수 서약서, 안전보건 관리 분야 책임자 선임서, 안전보건 관리 책임자 선임서, 안전보건 교육 계획서, 안전보건 교육 일지, 안전보건 담당자 선임서, 안전보건 예산 관리 대장, 안전 예산 편성 항목, 위험성 평가 교육, 위험성 평가 사전 교육 결과, 위험성 평가 조직도
27~37	위험성 평가 체크리스트, 위험성 평가 회의 결과, 작업 전 안전 점검 회의 결과, 재해 예방 대책, 안전보건 제안 제도서, 제안 제도 시행 공고문, 중대 재해 등 비상시 조치 매뉴얼, 중대 재해 발생 보고서, 중대 재해 발생 시 대처 조치 흐름도, 중대 재해 비상 연락망, 훈련 실시 보고서

3. Agentic AI 기반 디지털 인프라 구축 방안

3.1. 1단계: AI 기반 공정·품질관리 플랫폼 구축

문제 해결의 첫 단계는 현장의 아날로그 데이터를 디지털화하는 것이다. 이를 위해 지능형 문서 처리(Intelligent Document Processing, IDP) 기술 도입이 필수적이다.

• IDP 기술: AI 기반의 자동화된 문서 처리 기술로, 비정형 데이터(수기 문서, 사진, 도면 등)를 자동으로 인식하고 디지털 데이터로 변환한다.
• 구축 방향: IDP와 자율형 자동화 기술(non-robotic automation)을 결합하여 건설현장의 데이터를 자동으로 수집하고 처리하는 데이터 파이프라인을 구축한다. 이를 통해 공정·품질·자원관리 전주기에 걸친 '페이퍼리스' 기술 및 통합 플랫폼의 기반을 마련할 수 있다.

3.2. 2단계: Agentic AI 도입 및 활용

단순한 데이터 디지털화를 넘어 복합적인 문제 해결을 위해 Agentic AI의 도입이 필요하다.

• Agentic AI 개념: 단순한 작업 수행을 넘어 스스로 목표를 설정하고, 환경을 인식하며, 복잡한 문제 해결을 위한 계획을 자율적으로 수립하고 실행하는 인공지능 시스템이다. 반응형 AI와 달리 능동적으로 과업을 처리하는 특징을 가진다.
• 건설산업 적용 방안:
  • 다중 에이전트 시스템 (Multi-Agent System): 건축, 구조, 설비 등 각 전문 분야의 AI 에이전트들이 서로 협력하여 복잡하고 다단계적인 건설 프로젝트의 목표를 달성한다.
  • 실시간 최적화: 시공 단계에서 공정, 품질, 안전, 자원관리 에이전트들이 실시간으로 상호작용하며 현장 상황에 맞는 최적의 솔루션을 도출할 수 있다. 예를 들어, 건설 계획 최적화, 자동 안전 점검, 자재 부족 예측 등을 자동으로 수행할 수 있다.

3.3. 3단계: 건설 엔지니어링 전주기로의 확장

궁극적으로 Agentic AI 기반 인프라는 시공 단계를 넘어 설계, 유지관리 등 건설 엔지니어링 전주기로 확대되어야 한다.

• 확장 필요성: 노후화된 인프라 관리, BIM 기반의 신규 설계 및 유지관리 수요 증가 등 산업 변화에 대응하기 위해 전주기적 관점의 디지털 인프라가 필수적이다.
• 기술 융합: Agentic AI와 디지털 트윈 기술을 결합하여 가상 공간에서 시뮬레이션 및 최적화를 수행하는 고도화된 인프라 구축이 가능하다.
• 데이터 처리 기술: OCR, RPA, 자연어 처리(NLP) 등의 기술을 활용하여 보고서, 도면, 시방서 등 비정형 데이터를 추출하고 표준화된 메타데이터로 변환한다.
• 구체적 개발 목표: LLM(거대 언어 모델)을 활용하여 시스템 설명문으로부터 P&ID(배관 및 계측 다이어그램)를 자동으로 생성하고, 에이전트 기반 워크플로우를 통해 해당 도면의 생애주기를 관리하는 프로토타입 개발을 추진한다.

4. 결론 및 기대효과

정부의 AI 전환(AX) 정책에 따라 건설산업에 AI 도입의 필요성이 부각되고 있으며, 그 핵심은 Agentic AI 기반의 디지털 트윈 플랫폼 구축에 있다. 이 플랫폼은 건설 엔지니어링 전주기에 걸쳐 의사결정을 자동화하고 최적화하는 학습 모델을 포함해야 한다.

이러한 통합 플랫폼이 구축되면, 건설산업은 기존의 비효율적인 문서 중심(Document-centric) 패러다임에서 벗어나 데이터 중심(Data-centric) 패러다임으로 전환할 수 있다. 이는 건설 데이터 활용을 극대화하여 건설산업의 혁신을 촉진하고, 나아가 글로벌 시장에서의 경쟁력을 강화하는 핵심 동력이 될 것이다.

 

 

 

 

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추가설명(해설): https://info.dec-w.com/304

ⓐ건설 CM 혁신의 시작: Agentic AI 기반 디지털 인프라 구축 완벽 가이드

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Google Gemini, NotebookLM 등을 이용해서 작성되었습니다.

 

디이씨(D.E.C)

martin@dec-w.com