이 글은 2024년 하반기 스마트 건설과 생성AI 기술 동향에 대한 내용을 정리한다.
머리말
건설 분야에서도 제조업과 마찬가지로 생성 AI의 시대가 도래하고 있다. 2023년 글로벌 건설 시장 내 인공지능(AI) 규모는 9억 3,356만 달러에서 2024년 12억 1,186만 달러로 증가할 것으로 예상되며, 2033년까지 약 170억 1,745만 달러에 이를 것으로 보인다. 이 시장은 2024년에서 2033년 사이에 34.12%의 견고한 CAGR로 확장되고 있다. AI 기반 솔루션으로 인한 건설 효율성과 생산성 향상으로 시장에서 AI에 대한 수요가 높아지고 있으며, 전 세계 건설 시장에서 인공지능(AI)이 활성화되고 있다(Precedence research, 2024).
북미 건설 시장의 AI 규모는 2023년에 3억 1,625만 달러에 이를 것으로 예상되며, 2033년에는 약 604억 1,190만 달러로 증가할 것으로 보인다. 이 기간 동안 34.31%의 연평균 성장률(CAGR)을 기록할 전망이다. 북미 지역은 2023년 기준으로 35%의 가장 큰 매출 점유율을 차지하며, 글로벌 AI 시장에서 지배적인 위치를 유지하고 있다. 반면, 아시아 태평양 지역은 향후 가장 빠른 성장을 보일 것으로 기대된다. 오퍼링 부문에서는 솔루션이 2023년에 62%로 가장 큰 매출 점유율을 기록하였으며, 클라우드 배포 부문은 예측 가능한 기간 동안 가장 빠른 성장을 이어갈 것으로 예상된다. 조직 규모에 있어서 대기업 부문이 2023년 시장을 지배하고 있으며, 산업 유형별로는 기관 광고 부문이 향후 가장 빠른 성장률을 기록할 것으로 보인다.
건설 분야 AI 시장 규모(Precedence research, 2024)
미국 건설 시장 규모의 인공지능(AI)은 2023년에 2억 3,718만 달러로 전시되었으며, 2033년까지 약 45억 6,110만 달러의 가치가 있을 것으로 예상되며, 2024년부터 2033년까지 34.40%의 CAGR로 성장할 것으로 보인다. 북미는 2023년 글로벌 건설 시장의 인공지능(AI)을 지배하고 있다. 이 지역의 탄탄한 건설 산업은 첨단 기술의 높은 채택률과 결합되어 AI를 건설 프로세스에 통합하는 데 앞장서고 있다. Autodesk, Trimble, Bently, IBM, Microsoft, Google, Facebook과 같은 주요 기술 기업과 AI 혁신 기업은 건설 분야에서 AI 개발 및 구현을 지원하는 데 필요한 인프라와 전문 지식을 공급하기 위해 노력하고 있다.
북미 지역은 특히 미국과 캐나다에서 인프라 프로젝트와 스마트 시티 이니셔티브에 대한 상당한 투자의 혜택을 받고 있다. 이러한 투자는 건설 프로젝트의 효율성, 안전성 및 지속 가능성을 향상시키기 위해 AI 솔루션을 배포하는 데 도움이 되는 환경을 조성한다. 따라서 건설 시장에서 인공지능(AI)을 주도하고 있다. 이 지역의 규제 프레임워크는 안전 및 환경 규정 준수를 개선하기 위해 첨단 기술의 사용을 장려하며, 친환경 건축 관행을 장려하기 위한 정부 인센티브 및 정책은 건설 분야의 AI 채택을 더욱 지원한다. 기술 리더십, 인프라에 대한 상당한 투자, 지원 규제 정책의 조합으로 북미는 건설 시장의 인공지능(AI)에서 지배적인 지역으로 자리매김하여 지속적인 성장과 혁신을 촉진하고 있다.
건설 분야 AI 시장 성장 트랜드(Precedence research, 2024)
아시아 태평양 지역은 급속한 도시화, 경제 성장 및 상당한 인프라 투자에 힘입어 향후 시장에서 가장 빠른 성장을 목격할 것으로 예상된다. 중국, 인도, 일본과 같은 국가는 건설 프로젝트의 효율성을 높이고 비용을 절감하며 안전성을 개선하기 위해 AI를 구현하는 일을 담당하고 있다. 스마트 시티와 지속 가능한 건물 관행을 장려하는 정부 이니셔티브는 AI 채택을 더욱 가속화하고 있다. 아시아의 기술 발전과 디지털 트랜스포메이션에 대한 관심이 높아짐에 따라 건설 분야에서 AI 통합에 유리한 환경이 조성되고 있다. 이 지역의 대규모 건설 프로젝트와 기술 부문은 아시아를 건설 산업에서 AI 주도 성장의 핫스팟으로 만든다.
건설 AI의 효과
AI는 건설 프로세스와 리소스 할당을 최적화하여 프로젝트 관리를 개선하고, 지연을 줄이며, 비용을 절감하는 데 기여한다. AI 알고리즘과 머신 러닝 도구의 지속적인 개발로 건설 회사는 AI 애플리케이션에 쉽게 접근하고 효과적으로 활용할 수 있게 되었다. AI 시스템은 건설 현장을 실시간으로 모니터링하고 잠재적 위험을 식별하며 규정 준수를 보장하여 작업자의 안전을 향상시키고 있다.
이와 함께 AI는 에너지 효율적이고 친환경적인 건물을 설계하고 건설하는 데 도움을 주어 지속 가능성과 스마트 시티 개발을 지원한다. 스마트 시티 프로젝트에 대한 투자 증가와 함께 도시 인프라 관리 및 삶의 질 개선을 위해 AI의 채택이 이루어지고 있다. 친환경 건물 및 기술 채택을 위한 규제 프레임워크와 재정적 인센티브도 AI 통합을 장려하고 있으며, AI 기반 자동화 및 예측 유지 관리로 운영 비용을 절감하고 건설 회사의 수익성을 향상시키고 있다.
최근 몇 년간 디지털 기술은 건축, 엔지니어링, 건설(AEC) 산업을 변화시키는 데 중요한 역할을 했으며, 종이 기반 및 아날로그 프로세스에서 디지털 도구로의 전환은 생산성과 효율성을 크게 향상시켰다. 협업 플랫폼, 문서 마크업 도구 및 BIM(Building Information Modeling)과 같은 디지털 설계 기술을 통해 계약자, 엔지니어, 소유자 및 규제 기관은 보다 원활하게 협력할 수 있게 되었다. 이러한 도구들은 오류를 줄이고 재작업을 최소화하며, 전통적으로 건설 프로젝트의 수익성을 갉아먹던 비용 초과를 방지하는 데 도움을 주고 있다. 그러나 건설 산업이 AI의 잠재력을 완전히 활용하기 위해서는 구조적 혁신과 문화적 변화가 필요하다(Michael Abramov, 2024).
가장 큰 변화가 필요한 분야 중 하나는 인재 육성이다. 역사적으로 건설 산업은 인재 개발에 있어 다소 고립되어 있었으며, 많은 전문가는 해당 분야에서 깊은 전문 지식을 바탕으로 기술을 연마해왔다. 이로 인해 건설 프로젝트는 특정 측면을 담당하는 일련의 전문 계약자에 의해 관리되었고, 디지털 기술이 도입되었음에도 불구하고 많은 전문가가 새로운 도구를 기존 기술의 보조 수단으로 간주했다. 그 결과 "건설"과 "기술"은 여전히 업계 인재 풀에서 분리되어 있으며, 소프트웨어 개발자와 같은 기술 전문가와 전통적인 건설 노동자 간의 간극이 존재한다. MIT 미디어랩의 패널 토론에서는 건설 분야의 AI 애플리케이션에 대한 질문에 한 사람도 손을 들지 않았을 정도로, 건축가와 건설업체가 AI 시대의 통합된 접근 방식을 채택하지 못하고 있다. 따라서 건설 산업은 AI와 건설 분야 모두에 정통한 전문가, 즉 "이중 운동선수"를 필요로 하며, 이들은 구조적 지식과 AI 기술 모두에 능숙해야 한다(Matt Sharon, 2024).
생성 AI 혁명과 건설AI 유스케이스
생성형 AI는 인간이 만든 출력물과 유사한 이미지, 텍스트, 음악 등의 새로운 콘텐츠를 생성하는 데 중점을 둔 인공지능의 하위 집합으로, 기존 데이터를 분석해 예측이나 분류를 하는 전통적인 AI와는 달리 완전히 새로운 콘텐츠를 만들어낸다. 예를 들어, OpenAI의 GPT 시리즈와 같은 생성형 AI 모델은 주어진 프롬프트를 기반으로 일관되고 상황에 맞는 텍스트를 생성할 수 있다. 이러한 기술은 다양한 산업 분야에서 창의성과 혁신을 촉진하며, 이전에는 인간 크리에이터만이 제작할 수 있었던 콘텐츠를 기계가 생산할 수 있는 가능성을 열어준다(Viact, 2024).
AI 기술과 기능(MJ Longjinos, Julianna Widlund, 2023. Civils.ai)
현재 생성형 AI의 사용은 시장에서 매우 널리 퍼져 있으며, 2022년 생성형 AI 도입률은 23%였고, 2025년까지 대규모 도입률은 46%에 이를 것으로 예상된다. 시장은 2022년부터 2032년까지 연평균 27.02% 성장률로 증가하여 2025년까지 221억 2,000만 달러에 도달할 것으로 보인다.
다음은 건설 분야에서 생성 AI를 적용할 수 있는 유스케이스를 보여준다(Numalis, 2024).
- 설계 최적화: 제너레이티브 디자인 알고리즘은 건축가와 엔지니어가 재료, 예산 및 구조 요구 사항과 같은 지정된 제약 조건을 기반으로 수많은 설계 대안을 탐색하도록 도와, 보다 효율적이고 혁신적인 설계를 가능하게 한다.
- 부지 계획 및 레이아웃 최적화: AI는 지형, 환경 요인 및 현지 규정에 대한 데이터를 분석하여 최적화된 부지 계획 및 레이아웃을 생성해 공간 활용도를 극대화하고 환경 영향을 최소화한다.
- 구조 분석 및 엔지니어링: 제너레이티브 AI는 다양한 구조 구성을 생성하고 평가하여 가장 효율적이고 비용 효율적인 솔루션을 찾아 구조 해석 및 엔지니어링을 지원한다.
- 에너지 효율성 및 지속 가능성: AI 알고리즘은 방향, 재료 및 패시브 설계 전략과 같은 요소를 분석해 건물 설계를 최적화하여 에너지 효율성과 지속 가능성을 높인다.
- 건설 계획 및 스케줄링: 제너레이티브 AI는 프로젝트 요구 사항, 리소스 가용성 및 제약 조건을 분석하여 최적화된 건설 순서를 생성해 건설 일정을 최적화하는 데 도움을 준다.
- 로보틱스 및 자동화: AI 기반 로보틱스 및 자동화는 벽돌 쌓기, 콘크리트 타설, 자재 취급 등 건설 프로세스를 간소화하여 더 빠르고 정확한 건설을 가능하게 한다.
- 안전 관리: AI는 센서와 카메라의 데이터를 분석해 건설 현장의 잠재적인 안전 위험을 실시간으로 식별하고, 사고를 예방하여 전반적인 안전을 개선하는 데 도움을 준다.
- AI 기반 스캔 및 디지털트윈 개발: AI 기반 스캔, 객체 분류 및 인식 기술은 건설 산업에서 디지털 혁신을 가속화하는 중요한 역할한다. 건설 현장에서 AI를 통해 영상과 함께 3D 스캔 데이터를 자동으로 처리하고 객체를 분류 및 인식하는 기술은 설계부터 시공, 유지보수까지 모든 단계에서 효율성을 극대화할 수 있다. 기존에는 수작업으로 처리해야 했던 복잡한 작업들이 AI에 의해 자동화되면서 프로젝트의 정확성과 속도가 크게 향상될 것이다.
- 비용 추정 및 예산 책정: 생성형 AI 알고리즘은 과거 비용 데이터와 프로젝트 사양을 분석해 정확한 비용 추정치를 생성하고 건설 프로젝트의 예산 책정을 지원한다.
- 유지 관리 및 시설 관리: AI 기반 예측 유지 관리 알고리즘은 센서 및 IoT 장치의 데이터를 분석해 장비 고장을 예측하고 유지 관리 일정을 최적화하여 가동 중지 시간과 운영 비용을 줄인다.
- 가상 현실(VR) 및 증강 현실(AR): AI 기반 VR 및 AR 기술은 몰입형 시각화 및 시뮬레이션 경험을 제공하여 이해 관계자가 건설 프로젝트를 탐색하고 상호 작용할 수 있도록 해 더 나은 의사 결정과 협업을 촉진한다.
- 예측 분석: BIM은 예측 모델을 훈련하는 데 사용할 수 있는 과거 및 현재 프로젝트 데이터를 제공한다. 의사 결정 트리(DT), 신경망 및 랜덤 포레스트(RF)와 같은 기계 학습(ML) 알고리즘은 구상된 예측 솔루션에 따라 모델을 구축할 수 있다.
- AI 기반 충돌 감지 및 해결: 충돌 감지는 건물의 배관 및 전기 시스템과 같은 다양한 요소 간의 편차 또는 충돌을 식별하는 데 도움이 된다. 건설 관리자는 BIM을 사용하여 이러한 충돌을 조기에 발견할 수 있다. 그러나 이 프로세스는 수동이며 시간이 많이 소요될 수 있다.
- AI 기반 비용 추정: 효과적인 비용 관리는 건설 프로젝트의 핵심 구성 요소로서 성공적인 프로젝트 완료 가능성을 높인다.
- 재료비 결정 및 관리: 수동 견적은 오류가 발생하기 쉬워 프로젝트 지연과 추가 비용이 발생할 수 있다. 반대로, BIM은 자재 견적과 같은 계산 가능한 건물 정보를 제공하여 더 정확하다. 이러한 정보는 적합한 건축 자재를 결정하고 필요한 수량이 요구 사항을 충족하는지 확인하는 데 도움이 된다.
- 인건비 관리: 건설 인건비는 총 프로젝트 비용의 20%-40%를 차지할 수 있다. 3D BIM 모델에는 비용 추정 기능이 없다. 그러나 자동화된 비용 추정을 위해 비용 데이터베이스에 연결할 수 있다.
- 빌딩 자산 관리의 자동화: BIM은 모든 시공 단계에서 자산 데이터의 중앙 저장소 역할을 한다. 데이터는 자산에 내장된 IoT 장치에서 파생되어 BIM 모델에 통합된다.
- 위험 완화: 현장에서 매일 작업하는 수많은 하청업체로 인해 여러 문제가 발생할 수 있다. 문제는 관련 당사자에게 할당되고 종결될 때까지 추적된다. 이러한 모든 문제는 BIM에 저장되어 프로젝트의 정확하고 신뢰할 수 있는 상태를 제공한다.
- 향상된 프로젝트 일정 수립: BIM은 공유 데이터 환경을 제공하여 프로젝트 이해 관계자 간의 협업을 가능하게 한다. 일람표 데이터를 모델 객체에 할당하는 동시에 다른 객체와의 관계를 결정할 수 있다. 조기 참여를 통해 프로젝트 종속성을 매핑하여 잠재적인 일정 문제를 해결할 수 있다.
- 제너레이티브 설계 및 문서화: 제너레이티브 AI는 BIM 워크플로우에서 반복적이고 노동 집약적인 프로세스 중 일부를 제거하는 데 도움이 된다. BIM에서 사용할 수 있는 데이터 및 매개변수에서 설계 및 문서를 생성할 수 있다.
AI와 BIM 기반 AEC 솔류션 동향
이 장에서는 AI를 적극 연구 및 활용하고 있는 주요 BIM 소프트웨어 및 시스템을 살펴본다(Novatr, 2024).
1. BIM 360
Autodesk에서 개발한 클라우드 기반 플랫폼으로, AI 기술을 통합하여 설계 검토 및 협업 프로세스를 향상시킨다. 지능형 AI 비서인 Assemble은 여러 모델을 연합 모델로 통합하는 과정을 간소화하여 시간과 노동력을 줄인다. 또한 AI 기반 충돌 감지 기능은 다양한 위치의 팀 간 원활한 조정을 가능하게 한다.
AI 기반 모델 검토 예시(Assemble)
2. 스케치업 프로
"Smart Components"라는 AI 기반 플러그인을 특징으로 하는 3D 모델링 소프트웨어이다. 사용자는 입력에 따라 속성을 자동으로 조정하는 동적 구성 요소를 만들 수 있으며, AI 기반 "스타일" 기능은 재료와 질감을 클릭 한 번으로 적용할 수 있게 하여 디자인 프로세스를 단순화한다.
3. 오토데스크 레빗
업계의 선두 주자인 이 소프트웨어는 AI로 구동되는 제너레이티브 디자인 도구를 통해 사용자에게 권한을 부여한다. 프로젝트 목표를 입력하면 특정 기준을 충족하는 여러 설계 옵션을 제공하며, 자동 충돌 감지 시스템은 AI를 활용해 건물 요소 간의 잠재적 충돌을 신속히 식별한다.
제네레이티브 디자인 예시
4. 그래피소프트 아키캐드
AI 기술을 활용하여 실시간 에너지 분석을 지원, 건축가가 설계 결정이 환경에 미치는 영향을 평가하고 지속 가능성을 최적화하도록 돕는다. ArchiCAD의 AI 어시스턴트인 BIMx Docs는 문서 및 보고서 생성을 자동화하여 전문가의 시간을 절약한다.
5. 벤틀리 AECOsim
AI가 활용되는 자동화된 코드 규정 준수 검사 기능을 제공하는 포괄적인 플랫폼이다. 이 소프트웨어는 설계가 관련 건축 규정을 준수하도록 보장하며, AI 기반 수량 산출 도구는 자재 요구 사항을 정확히 계산하여 비용 관리 및 조달 효율성을 높인다.
6. 빌딩 자동화 및 제어 시스템
난방, 환기, 공조, 조명, 보안 및 출입 통제와 같은 다양한 시스템이 중앙 집중식 자동화 플랫폼에 통합되어 성능을 최적화하고 낭비를 줄인다. BIM은 건축 자산에 대한 정보를 생성하고 관리하는 총체적인 프로세스로 정의되며, 건축가와 엔지니어는 이미지를 캡처하고 3D 모델을 생성하여 건물 설계의 프로토타입을 신속히 제작하고 테스트할 수 있다(Openasset, 2024).
인터넷을 통해 서로 "대화"하는 센서는 건물 관리자와 거주자에게 유용한 데이터를 제공한다. 이 설정은 조건이나 기본 설정에 따라 수동 또는 자동으로 조정될 수 있다.
알고리즘은 IoT 센서의 실시간 데이터를 실행 가능한 통찰력으로 변환하여 건물 성능을 최적화하고 향후 프로젝트에 정보를 제공한다. 스마트 빌딩은 수집한 데이터를 학습하여 다양한 점유 시나리오를 모델링하고 사용자 경험을 지속적으로 미세 조정한다.
7. DAM 소프트웨어
2024년 디지털 자산 관리(DAM) 소프트웨어는 건설 산업의 핵심 트렌드가 되고 있다. AEC 전문가를 위해 설계된 DAM 시스템은 건설 회사가 디지털 자산을 효율적으로 관리할 수 있도록 지원한다. 이러한 도구는 중요한 문서, 이미지 및 비디오에 대한 중앙 집중식 액세스를 제공하여 프로젝트 워크플로를 간소화한다.
예를 들어, OpenAsset은 AEC 산업에 적합한 DAM 솔루션으로, 제안서 작성 과정의 효율성을 높인다. DAM 소프트웨어를 채택함으로써 건설 비즈니스는 생산성을 높이고 브랜딩의 일관성을 보장하며 포괄적인 프로젝트 문서 아카이브를 유지할 수 있다.
OpenAsset 솔류션
결론
생성AI, IoT, 로봇 공학과 같은 기술의 급속한 발전은 건설 산업의 디지털 전환을 가속화하고 있다. 글로벌 건설 기업들은 이러한 기술을 도입하기 위해 DX 조직을 설립하고, 비즈니스 가치를 창출할 수 있는 유스케이스를 발굴하고 있다.
건설 산업에서 인공 지능(AI)의 도입을 제한하는 주요 요인 중 하나는 높은 초기 투자 비용이다. 특히 중소기업은 AI 도입을 위해 필요한 자본을 확보하는 데 어려움을 겪고 있으며, AI 도구 구매, 시스템 통합, 직원 교육 등의 비용은 상당하다. 또한, 건설 산업은 전통적으로 보수적이어서 새로운 기술을 채택하는 속도가 느리며, AI의 장기적인 이점을 즉시 확인하기 어려운 상황에서 투자 수익률(ROI)을 정당화하는 데 어려움을 겪는다. 이로 인해 AI 통합이 지연되고, 이를 관리할 전문 인력을 확보하는 데도 한계가 있다. 비록 초기 도입 과정에서 다양한 도전 과제가 있지만, 시간이 지남에 따라 이러한 문제들은 해결될 것이다.
AI는 건축가를 대체하는 것이 아니라, 그들의 능력과 효율성을 향상시키는 도구로서 역할을 한다. AI는 반복적인 작업을 자동화하고 설계를 최적화할 수 있지만, 창의적이고 복잡한 설계 작업은 여전히 인간 건축가의 창의적 직관과 판단이 필요하다. AI는 데이터를 기반으로 다수의 설계 옵션을 제시해 건축가가 최적의 선택을 할 수 있도록 돕고, 더 창의적인 작업에 집중할 수 있게 한다. 이로써 AI와 건축가의 협업은 혁신적이고 효율적인 설계를 가능하게 하며, 궁극적으로는 더 나은 결과를 제공하게 될 것이다.
건설 산업은 디지털 트랜스포메이션을 위한 기술과 역량을 갖추기 위해 준비해야 할 시점이다.
