BIM principle and Digital transformation: 스마트건설

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2024년 10월 20일 일요일

2024년 하반기 스마트 건설과 생성AI 기술 동향

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.

레퍼런스

강태욱, 2022, 뉴노멀 디지털 트랜스포메이션, CIR출판사
Precedence research, 2024, Artificial Intelligence (AI) in Construction Market Size, Share, and Trends 2024 to 2033
Michael Abramov, 2024, The Future of Construction: Exploring Emerging Applications of AI
Matt Sharon, 2024, AI Adoption In Construction Building Brighter Future
Viact, 2024, Generative AI in Computer Vision: A Paradigm Shift in Construction
Numalis, 2024, AI and BIM Synergy: A Powerful Duo for Construction Efficiency
Novatr, 2024, How will AI in BIM revolutionise the AEC Industry?
Openasset, 2024,, The Top 23 Construction Industry Trends for 2024
QeBIM, 2024, Is AI, Robotics, and BIM Shaping the Future of Construction?
Appinventiv, 2024, AI in Construction: Redefining the Industry with Smart Solutions
John Lee, 2024, A Proposed Framework for Construction 4.0 Based on a Review of Literature
Procedence research, 2024, Construction Software Market Size to Hit USD 8.99 Billion by 2034
Autodesk, 2024, How AI in architecture is shaping the future of design, construction
Frontier-enterprise, 2024, Builders in Singapore rev up DX, seeing AI as key growth driver
Frontier-enterprise, 2024, Builders in Singapore rev up DX, seeing AI as key growth drivere
MJ Longjinos, Julianna Widlund, 2023, An introduction to AI for Civil and Geotechnical Engineers and how it’s being used by Civils.ai
AI and the construction industry, BCLP - Bryan Cave Leighton Paisner
RIBA AI Report 2024
AI toolkit (UK), Practical Law
Blockchain and digital assets toolkit, Practical Law
Blockchain, DLT and smart contracts: an introduction, Practical Law
Building information modelling (BIM): an overview, Practical Law
Research, MIT Media Lab

2023년 8월 19일 토요일

2023년 하반기 해외 스마트건설 및 BIM 기술 트랜드

디지털 트랜스포메이션 시대에서 스마트 건설 솔루션은 인프라 분야의 게임 체인저가 되고 있다. 스마트 건설 솔루션은 인공 지능(AI), 사물 인터넷(IoT), 디지털트윈, 3D 스캔과 비전 기술, 로보틱스, 빌딩 정보 모델링(BIM)과 같은 첨단 기술을 건설 프로세스에 통합한다. 이를 통해, 건설 프로세스의 효율성을 높이고, 비용을 절감할 수 있다. 스마트건설 기술은 건설 프로젝트의 생산성, 안전, 품질 및 지속 가능성을 개선할 수 있지만, 아직은 여러 도전과제들이 존재하기 때문에, 우리는 이런 기술의 한계를 경험하고 있는 중이다. 다소의 시간이 걸리겠지만, 이런 장애물들은 하나씩 해결될 것이라 예상한다.

스마트건설 기술 현장 유스케이스 예시(Rajant Corporation, 2022)

이와 관련해, 이 글은 2023년 하반기 해외 스마트건설 및 BIM 기술 트랜드를 정리한다.

스마트건설을 향한 여정

건설산업은 온실감축 감축과 같은 강화된 환경규정, 보건안전법규의 제약 하에서 근로자 생산성, 효율성을 높여야 하는 큰 도전과제를 해결해 나가야 한다. 예를 들어, 일본은 2030년까지 건설업에서 약 백만 명 이상의 근로자가 감소할 것으로 예상한다. 스마트건설 솔류션은 첨단 기술을 활용하여 건설산업의 전통적인 문제를 해결하고자 한다.

일본 국토교통성은 "i-Construction" 프로그램을 통해, 이런 문제를 해결하고자 한다. 코마츠 건설은 NTT Communications Corporation, Sony Semiconductor Solutions 및 Nomura Research Institute, Ltd.와 파트너십을 맺고 비전 기술, 장비 간 연결 플랫폼 및 애플리케이션을 포함한 건설 디지털 솔루션을 개발하고 있다.

EarthBrain 프로젝트 (코마츠 건설)

코마츠 건설의 주도하에 진행되고 있는 EARTHBRAIN은 건설 장비들 간 연결을 통한 운영관리와 데이터 통찰력을 얻는 오픈 플랫폼이다. 이 플랫폼은 비전 기술과 관련해 소니에서 센서를 개발하고, NTT Communications Corporation은 연결성을 지원하는 통신기술, Nomura Research Institute는 프로젝트 관리 기술, 코마츠는 건설 장비, 관련 데이터와 노하우를 제공한다. EARTHBRAIN 개발 키트는 이미 운용 중인 기존 건설 기계를 디지털화할 수 있다. 이 개발 키트를 통해 기존 노후 장비들을 디지털 전환할 수 있다.

EARTHBRAIN 컨소시엄 (Komatsu, 2021)

장기간 야외에서 진행되는 건설산업의 특성상 예측불가능성은 또 다른 도전과제이다. AI와 기계 학습은 예측 분석에 도움이 될 수 있다. 이 기술을 통해, 건설 엔지니어는 잠재적인 문제를 예측하고, 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있다. IoT 장치는 장비와 작업자 간의 안전이나 환경 관리 KPI(Key Performance Indicator)를 실시간으로 모니터링할 수 있다.

IoT는 건물 에너지 절약, 폐기물 관리 및 보안 강화를 지원하는 스마트 빌딩 개발을 가능하게 했다. AI와 IoT의 출현은 반복적인 작업을 자동화하는 것부터 구조적 문제를 예측하는 것이 가능해졌다. 자율 주행이 되는 건설 차량에서 시공 로봇에 이르기까지, 건설 로봇이 점점 더 많이 현장에 배치되고 있다.

스마트건설에서 BIM은 건설에 스마트기술을 활용한 초창기 도구였다. BIM을 통해 건물에 대한 모든 필수 정보를 디지털화한 가상 3D 모델을 만들 수 있었다. 이를 통해, 다양한 이해관계자 간의 협업이 강화되어 효율적인 건설 프로세스를 가능하게 했다.

디지털 트윈 기술은 스마트 건설을 새로운 차원으로 끌어 올릴 수 있다. 물리적 인프라 시설물의 디지털 복제본을 생성함으로써, 시뮬레이션, 실시간 모니터링, 시나리오 테스트가 컴퓨터에서 가능하게 되었다. 이는 시설물 운영에 대한 더 나은 통찰과 의사 결정으로 이어진다.

이제, 스마트건설 솔류션 트랜드를 좀 더 자세히 살펴보자.

구체화되고 있는 디지털 트윈

디지털 트윈은 VDC(Virtual Design and Construction)이라 불리는 건설 설계 시공 시뮬레이션의 새로운 차원을 보여주고 있다. 디지털 트윈은 물리적 자산의 디지털 구현이므로 이해 관계자가 다양한 시나리오에서 시설물 시공, 운영이 어떻게 가능할 수 있는 지 분석할 수 있다. 디지털 트윈은 실시간 데이터를 제공함으로써, 더 나은 의사 결정을 내리고, 성능을 최적화하며, 유지 관리 이슈가 발생하기 전에 사전 예측할 수 있다.

BIM 프로세스는 증강 현실 기술의 출현으로 영향을 받고 있다. 이들은 BIM 데이터를 시각화하고 상호 작용하는 새로운 방법을 제공하면서 건설 산업에 점점 더 통합되고 있다. 이러한 기술은 건설 프로젝트를 구상하고 시뮬레이션하는 데 사용할 수 있으므로 이해 관계자는 건설 전에 프로젝트를 더 잘 이해할 수 있다. 디지털트윈 모델 기반 가상 증강 현실을 통해 대규모 3D 모델을 더 빠르고 쉽게 검사할 수 있다.

Spatial Data AI 솔류션은 스캔된 포인트 클라우드에서 디지털트윈 모델에 필요한 형상을 생성하는 Scan to Geometry 기술을 보유하고 있다. 이 기술은 벤틀리의 iTwin 모델을 기반으로 동작하므로, 디지털트윈 전환을 통한 데이터 분석과 BIM으로의 기능 확장이 가능하다.

자산관리에 사용되는 디지털트윈 모델(Spatial Data AI)

AR 및 VR은 현장 충돌 테스트 속도를 높이고 원격 현장 관리를 향상시킬 수 있기 때문에 일반 계약자가 프로젝트를 효율적으로 계획하고 제공하는 데 도움이 될 수 있다. 마지막으로 두 기술자를 사용하여 직원을 교육하고 건물의 가상 투어를 통해 고객을 안내할 수 있다.

확장 현실(XR)은 이해 관계자 간의 커뮤니케이션 및 협업을 개선하는 데 사용되고 있다. XR은 실제 현장에서 디지털 모델을 오버레이하여, 시공성을 체크하고, 시공 품질을 감리하는 데 사용할 수 있다. 또한, XR은 가상목업을 수행할 수 있으므로 시공 오류와 재작업을 줄이는 데 도움이 될 수 있다.

모듈러 사전제작 XR(e-Frame)

건설 자동화와 Prefabrication

건설 자동화는 디지털 프로세스, 로보틱스 기술을 사용하여 최소한의 인적투입으로 건설 작업을 수행하는 것이다. 자동화에는 여러 이익이 있으며, 그 중 하나는 안전 위험 감소이다. 건설 자동화는 로봇 공학, 센서 및 AI와 같은 자동화 기술을 사용한다.

두산은 2019년 한국에서 세계 최초로 건설, 채석, 광산 현장을 위한 무인 자동화 통합 관제 솔루션인 Concept-X를 선보였다. XiteCloud는 Concept-X 상용화의 첫 번째 단계이다.

XiteCloud를 통해 고객은 단일 플랫폼에서 측량, 지형 분석, 기계 구매, 장비 운영 및 시공 관리와 같은 여러 작업을 관리할 수 있으므로 시공 비용을 절감하고 시간을 절약하는 동시에 작업 정확도를 높여 생산성을 높일 수 있다. 또한 XiteCloud를 통해 고객은 단일 플랫폼에서 여러 프로젝트를 관리하여 향후 의사 결정/비즈니스에 활용할 수 있는 데이터를 축적하고 관리할 수 있다.

Bauma 2022에서 두산 부스 이노베이션센터 방문객들은 Xitecloud 시스템을 기반으로 한 스마트 건설을 위한 새로운 올인원 플랫폼을 볼 수 있다. 올인원 플랫폼은 XiteCloud 시스템의 일부를 구성하는 다양한 새로운 솔루션을 도입한다.

XiteCore는 모든 XiteCloud 솔루션을 연결하는 클라우드 기반의 개방형 통합 대시보드 시스템으로, 건설 프로젝트 수행에 필요한 정보를 제공하고 프로젝트 관리 및 제어를 한 눈에 쉽게 할 수 있다.

이 시스템은 사용자가 프로젝트의 특정 특성(카드 종류, 위치, 크기 등)에 따라 대시보드를 유연하게 설정할 수 있는 카드형 인터페이스를 적용한 개방형 플랫폼으로 프로젝트 참여자 간의 협업/소통 기회를 제공한다. 또한 날씨, 인력, 장비, 기기, CCTV 및 기타 측면에 대한 실시간 모니터링과 XiteFleet, XiteAnalyst 등과 같은 XiteCloud 내의 다른 솔루션과의 연결을 통합한다.

두산건설 XiteCloud 기반 스마트건설

Trimble은 토공 다짐을 위한 건설 장비 제어 플랫폼인 Trimble Earthworks 플랫폼을 출시하였다. 이 장치는 토공 장비를 제어하는 건설기사가 높은 정확도로 토공 작업을 끝마칠 수 있도록 지원한다. Trimble 장비는 건설장비 유압전자제어모듈(ECM)을 통해 디지털 방식으로 연결되지만, ECM이 장착되지 않은 구형 장비를 위해 Trimble 기술자가 유압장치를 직접 마운트하는 머신가이던스 시스템을 설치할 수 있다.

Trimble 의 건설장비 가이던스 Earthworks 플랫폼

사전제작(Prefab) 방식은 시설물 구성요소를 건설 현장이 아닌 공장과 같은 외부에서 생산한 다음 현장에서 조립하는 프로세스이다.

이 방식을 BIM과 같이 사용하면 효율성, 정확성이 향상될 수 있다. BIM은 CAM(Computer-Aided Manufacturing) 기계를 직접 제어할 수 있는 제조 수준의 제어 데이터 정보를 생성한다. 이를 통해, 건설 부재를 높은 정밀도로 가공할 수 있다.

Prefab 시공 예시(Urwish Engineers, 2022)

최초의 3D 프린팅 옹벽 프로젝트가 있었다. Cornwall에 있는 National Highways의 A30 Chiverton to Carland Cross 업그레이드 건설 프로젝트에서, 프리캐스트 콘트리트 구조로 만들어지는 옹벽을 시험적으로 3D 프린팅 방식으로 적용해 보기로 하였다.

이 프로젝트는 Costain이 파트너 회사인 Versarien, 케임브리지 대학과 함께 주도하는 공동 작업이다. 이 프로젝트는 Digital Roads of the Future Partnership의 일부로 영국 주요 A 도로 및 고속도로에 혁신적인 디지털 기술을 건설에 적용하여, 그 효과를 분석한다. 이를 위해, 컨소시엄은 Roads Research Alliance를 구성하여, 관련 정보를 공유하고 있다.

Digital Roads of the Future Partnership 프로젝트 사례

사물 인터넷(IoT)과 인공지능

IoT 센서의 도움으로, 시설물 사용자는 시설물이 어떻게 운영되고 있는지에 대한 중요한 통찰력을 얻을 수 있다. 건설 현장의 IoT는 시설물을 모니터링 제어하고, 유지보수 작업을 자동화하며, 작업 안전을 강화하는 데 사용할 수 있다.

IoT 센서를 시설물과 통합함으로써, 시설물 성능과 유지관리에 대한 실시간 데이터를 수집할 수 있다. 이 데이터는 시설물 상태를 개선하고, 성능을 최적화하며, 문제를 예측하는 데 사용할 수 있다.

2023년 스마트건설기술의 주요발전 중 하나는 솔루션 중심에서 데이터 중심 건설 프로젝트 관리로의 전환이다. 건설사는 AI 알고리즘을 사용하여 프로젝트 데이터를 분석하고, 인프라 성능에 대한 통찰력을 얻을 수 있다.

ChatGPT와 같은 AI기술을 사용하면, 코딩 기술이 없는 건축가와 엔지니어가 필요에 따라 데이터 분석 업무와 설계 작업에 대한 자동화 솔류션을 더 쉽게 구현할 수 있다. 설계 엔지니어링 프로세스 내에서 반복적인 작업을 제거하고, 품질 검사 또는 규칙 기반 설계 분석과 같은 워크플로를 자동화할 수 있다. 이는 컨설팅 업체가 생산성 향상을 제안할 때 특히 중요하다

건설 산업에서 AI는 성능을 모니터링하고, 문제가 발생하기 전에 감지하는 데 도움이 된다. 이는 품질 관리 방식을 개선하는 데 도움이 될 수 있으며, 많은 양의 데이터를 분석하여 프로세스를 최적화하는 데 사용될 수 있다. ChatGPT와 같은 챗봇 AI 도구는 이해 관계자의 질문에 대한 빠른 답변을 얻는 데 도움이 될 수 있다.

퀘벡에 본사를 둔 60년 경력의 건설사 Pomerleau는 설계-시공에 이르는 여러 시스템을 연결해 데이터를 추출하고, 이를 기반으로 프로젝트 성공에 필요한 통찰력을 제공하는 솔류션을 개발중이다. 이 솔류션은 AI 신경망 모델, 3D 스캔, 로보틱스 기술을 적용해, 건설 프로젝트 프로세스 KPI 예측과 대안을 제안해, 생산성을 높이고 위험을 줄이고자 한다.

3D 스캔 AI 기반 스마트 인스펙션(Pomerleau)

3D 레이저 스캐닝과 비전

3D 레이저 스캐너를 사용하면 물리적 인프라 시설물의 형상과 특성을 정확히 기록할 수 있다. 스캐너는 이 정보를 BIM 소프트웨어로 가져올 수 있는 포인트 클라우드 데이터로 변환할 수 있다.

3D 레이저 스캐닝은 몇 가지 이점을 제공한다. 사람들이 할 수 있는 것보다 훨씬 빠르게 정확한 3차원 정보를 기록하므로, 시간을 절약할 수 있다. 자동화된 데이터 수집으로 인해 휴먼에러가 발생하지 않다. 이미 잘 알려진 3D 레이저 스캐닝의 응용 분야는 드론과 로버 기반 측량이다. 이를 통해 시설물 형상을 안전한 방식으로 3D 모델을 추출할 수 있다. 드론은 사람이 쉽게 접근할 수 없는 위험한 위치에서 데이터를 빠르게 수집할 수 있다.

유럽 혁신 수도 중 하나인 루벤시는 XenomatiX가 개발한 전체 도로 네트워크 3D 디지털 모델을 사용해, 도로 수리가 필요한 시점과 장소를 빠르고 효율적으로 예측한다. XenomatiX는 도로 라이더 시스템을 사용하여 28,000개의 레이저 빔으로 도로 상태를 측정하고, 단 며칠 만에 디지털 매핑하여, 150km의 3차원 모델을 생성할 수 있다. 이 시스템은 도로 표면을 완전히 디지털화하고, 포장 상태, 평탄도, 포트홀, 스폴링, 균열 유형 등에 대한 데이터를 자동으로 수집한다.

도로 네트워크 스캔 및 비전 인식 시스템(XenomatiX)

건설 프로젝트 계약자 지원을 위해, RICOH THETA는 작업 현장을 디지털화하는 플랫폼을 개발했다. RICOH360 프로젝트를 통해 팀은 작업 현장에서 촬영한 360도 이미지를 플랫폼으로 업로드, 공유할 수 있다. 팀 구성원은 360도 데이터를 기반으로 협업하고, 변경해야 할 사항에 대해 의견을 달 수 있다. 이를 통해, 사이트를 방문하는 횟수를 크게 줄일 수 있다.

RICOH360 project

건설 비전 기술 리더 중 하나인 OpenSpace는 열화상 및 적외선 이미징 카메라 리더인 FLIR과 통합된 플랫폼을 제공한다. OpenSpace의 제품 담당 부사장인 Neel Sheth는 MEP 계약자가 잘못된 사양으로 인해 연결된 전기 계통에 과열되었는지 확인하기 위해, 패널을 스캔해 시운전 중 벽 뒤나 창문 주변의 누출을 식별하는 것을 도와준다.

OpenSpace Capture 기술 사례(OpenSpace)

BIM 의무화 증가와 클라우드 기반 협업

BIM 시장 규모는 2022년에서 27년 사이에 19.61%로(CAGR) 성장할 것으로 예상된다. 시장 규모는 6억 631,73만 달러 증가할 것이다. 시장은 대규모 프로젝트 관리에 대한 필요성 증가, 글로벌 건설 시장의 성장을 비롯한 여러 요인에 영향을 받고 있다.

대규모 프로젝트 관리에 대한 필요성 증가는 BIM 소프트웨어 시장의 성장을 이끄는 핵심 요인이다. BIM 솔루션 구축의 주요 목표는 리소스를 효과적으로 관리하고, 품질을 만족하는 프로세스의 결과를 시각화, 자동화하는 것이다. 자동화된 서비스는 이기종 팀과 시스템간의 연결성을 향상시켜 프로젝트 관련 이슈를 빠르고 효율적으로 대응할 수 있는 방법을 제공한다

전면발주와 같은 BIM 의무화는 선택 사항이 아닌 필수사항이 되고 있다. BIM 채택은 2023년에도 계속 증가할 것으로 예상된다.

이러한 추세는 기술 발전뿐 아니라 국가 건설 경쟁력 개선, 생산성을 향상시키려는 정치적 노력에 의해 주도된다. 이런 이유로, 건설업체는 BIM 표준 및 규정을 준수하기 위해 노력하고 있다. 업계는 BIM 기술을 업무에 통합하기 위해 기존 관행을 개선하고 있다.

클라우드 기반 BIM은 협업 개선, 실시간 업데이트 등 많은 이점을 제공한다. 이 기술을 통해 프로젝트 개발에 관련된 이해관계자는 전 세계 어디에서나 건설 정보 모델에 접근하고 업데이트할 수 있다. 또한 실시간 업데이트를 제공하여 팀이 프로젝트 변경 및 진행 상황을 파악하는 데 도움이 될 수 있다.

협업 클라우드 기반 플랫폼을 통해 BIM 모델, 2D 도면 및 비그래픽 문서를 관리할 수 있다. 이를 통해 사용자는 2D 도면과 3D 모델을 공유하고 사용 가능한 모든 문서를 BIM 모델의 올바른 객체에 연결할 수 있다. 인공지능(AI)과 머신러닝의 통합은 어떤 도면이 어떤 프로젝트에 속하는지 자동으로 결정하고, 최소한의 입력으로 모델을 생성하게 할 수 있다.

커넥티드(Connected) BIM은 디지털트윈에서 중요한 기술 중 하나이다. 커넥티드 BIM은 인프라 자산의 전체 수명 주기 동안 데이터를 연결하는 기능을 지원한다. 이는 BIM, 클라우드 컴퓨팅 및 IoT 센서에 의해 구현된다. 이 기술은 건물 수명주기 단계에서 정보를 분석하고 시각화하여 통찰력을 얻고 더 나은 결정을 내린다.

일부 특정 커뮤니티에서 퍼지기 시작한 오픈소스 이니셔티브는 현재 BIM 소프트웨어 시장에 영향을 미치고 있다. 건설 시장에서 디지털화에 대한 수요가 증가함에 따라 기업은 가성비있는 오픈소스 솔류션에 대한 니즈가 높아졌다. 많은 건설 중소기업과 신흥기업이 상용 소프트웨어에 투자하는 대신, 오픈소스 솔류션들을 사용한다.

오픈소스 솔루션의 채택이 증가함에 따라 상업용 솔류션 공급업체의 이익 마진이 감소할 수 있다. Autodesk, Bentley, GRAPHISOFT 등 주요 벤더사는 이런 트랜드에 대응하기 위해 노력 중이다. IFC와 같은 오픈포맷의 지원이 늘고 있는 현상은 이를 고려한 것이다.

스마트 빌딩

싱가포르는 F2(Fusionopolis Two)라는 획기적인 프로젝트를 통해 BIM, 스마트 건설의 통합을 보여주었다. 이 프로젝트는 싱가포르 과학기술연구청의 요구를 충족하기 위해 JTC Corporation(JTC) 형식으로 진행되었다. 이 건물은 진동에 민감하고, 오염 물질 없는 환경을 요구하는 클린룸 시설에 대한 엄격한 요구사항이 있다. BIM 기술은 이러한 요구를 달성하는 데 중요한 역할을 했으며, 건물의 상세한 3D 모델을 제공했다. 이를 통해 효과적인 인프라 시공 계획, 설계, 건설 및 최종 관리가 가능해졌다. 그 결과 훨씬 빠르고 효율적인 건설 프로세스가 가능해졌다.

F2와 연계된 바이오폴리스 인프라는 공공 부문과 민간 부문의 공생 관계를 만들고자 하는 싱가포르의 목표를 상징한다. 이 프로젝트를 통해, 싱가포르는 긍정적인 경제적, 사회적 결과를 창출하려 한다. BIM과 스마트 건설 기술을 활용한 F2 프로젝트의 성공적인 실행은 효율성, 혁신 및 지속 가능성의 균형을 추구하는 향후 건설 프로젝트의 청사진 역할을 하고 있다.

F2 프로젝트(ZinCo Green Roof)

보쉬(Bosch)의 싱가로프 커넥티트 캠퍼스 프로젝트는 개방형 스마트 빌딩 기술의 지향점을 보여준다. 보쉬는 스마트 빌딩 개념을 구현하기 위해, IoT, AI, 비전 기술을 사용하고 있다. 스마트 빌딩을 구성하는 시스템은 개방형 표준인 BACNET, IoT 산업표준, BEMS 표준과 호환되는 API(Application Program Interface)를 제공한다. 이를 통해, 기존 BMS(Building Management System)등과 쉽게 연결될 수 있었다.

보쉬의 커넥티트 빌딩 기술은 자동화된 조명제어, 자산 추적 및 관리, 접근 및 안전 관리, 비전 기반 객체 인식, 주차 관리, 공기질 관리, 에너지 관리 서비스를 제공한다.

보쉬의 커넥티트 빌딩 데쉬 보드(Bosch)

ESG 경영과 친환경 건설

건설 산업은 세계 기후 변화에 대처해야 하는 요구에 따라 지속 가능한 기술을 채택해 왔다. 세계는 ESG(Environmental, social, and governance) 경영을 이슈화하고 있다. 관련 요구와 규제가 시작됨에 따라, 세계적인 건설사는 현재 친환경 건물, 에너지 효율적인 설계, 폐기물 최소화 솔류션 제공을 높은 우선순위로 여긴다.

ESG 트랜드(친환경 빌딩, Kamran Arabi, 2023)

친환경 건설은 건축물 시공 과정의 환경영향에 대한 인식이 높아지고, 에너지 소비와 온실 가스 배출 감소 요구에 영향을 받는다. 통계적으로 현재 모든 탄소 배출량의 거의 40%가 건설 산업에 의해 발생되고 있다. 아울러, 모든 건설 자재의 20%가 낭비되고 있다.

제로 에너지 건물은 태양열, 풍력, 에너지 효율적인 에너지 저장 시스템과 같은 기술의 사용을 통해 리소스를 절약함으로써 인기를 끌 것이다. 에너지 소비를 줄이고, 실내 공기질을 개선하는 데 도움이 될 수 있는 자연환기와 같은 패시브 디자인 기술도 더욱 보편화될 것이다. 이 산업 분야의 리더들은 최적의 에너지 효율성을 위한 건물 성능 및 관리 기술 적용에 초점을 둘 것이며, 이는 디지털화의 증가 추세를 강화할 것이다.

한계와 도전

스마트건설 솔루션을 현장에 적용하는 것은 장기적으로 유익하지만, 한계가 없는 것은 아니다. 두드러진 문제는 상당한 초기 투자 비용, 열악하고 복잡한 건설 엔지니어링 작업 환경, 불투명한 업무 프로세스로 인한 건설 데이터의 무결성 문제 그 자체이다.

과도한 투자비용 - 소규모 건설사에게 스마트건설 기술의 적용이란 큰 도전과제로 다가온다. 스마트건설 기술은 관련 전문가, 고급 하드웨어, 소프트웨어에 대한 상당한 투자 뿐 아니라, 이러한 새로운 기술을 적절하게 활용할 수 있는 인력도 재교육해야 한다. 유지비용과 정기적인 업그레이드 문제는 이미 막대한 초기 투자에 재정적 부담으로 다가온다. 실질적인 이익보다 지출이 많은 스마트건설 기술은 시장에서 환영받지 못한다.

무결성이 확보되지 않은 건설 데이터 - 몇몇 국가들은 불투명한 건설 계약, 기성 처리 관행으로 인해, 건설 엔지니어링 프로세스에서 생성된 데이터 그 자체의 무결성이 확보되지 않는다. 이런 문제는 앞서 언급한 데이터로 구동되는 기술들을 무용지물로 만들어 버린다. 예를 들어, 전면발주되고 있는 BIM과 같은 설계 데이터에 무결성이 확보되지 않은 경우, 이를 사용한 프로젝트의 성공에 큰 악영향을 줄 수 있다. 건설 기성, 물량, 품질과 같은 중요 데이터가 투명하지 않다면, 스마트건설 기술의 적용은 큰 의미가 없다. 어차피, 수집된 데이터에서 얻은 정보는 사용되지 않을 것이기 때문에 투자비는 손실로 연결될 것이다. 계약제도와 프로젝트 수행방식이 투명하지 않고, 유연하지 못한 국내에서는 이런 기술들이 적용될 유스케이스가 많지 않을 수 있다.

열악한 기술 운영 환경과 비현실적인 기대 - 스마트건설 기술은 프로젝트에 따라 현실적이지 않을 수 있다. 예를 들어, 어떤 스마트건설 기술은 안정적인 인터넷 연결을 필요로 할 수도 있다. IoT기술은 외딴 지역의 건설 프로젝트에서 실현 가능한 것이 아니다.

실제 건설 현장의 모습(시간, 비용, 환경적 제약. Alicia Hearns, 2019)

건설 디지털전환 인재 부족 - 건설 디지털화는 복잡한 IT 인프라에 크게 의존한다. 이러한 솔류션을 적용하기 위해서는 스마트 기술과 건설 양쪽을 잘 이해하고 있는 인재가 필요하다. 하지만, 이런 인력을 고용시장에서 얻는 것은 쉽지 않다.

기술에 대한 저항 - 전통 건설 분야에서 노동 집약적인 부문은 새로운 기술을 기존 관행에 통합하는 것에 대해 회의적이거나, 불안해할 수 있는 인력이 있을 수 있다. 이런 직원들의 심리적 저항은 스마트 기술의 채택을 늦춘다.

법적 제도, 규제, 보험 문제 - 스마트건설은 AI, IoT, 로봇 공학과 같은 기술의 사용을 수반하기 때문에 현재 규정은 노무, 안전, 보험 등 여러 문제로 인해 적용 자체를 불가능하게 할 수도 있다. 법적 개선뿐만 아니라 업계 내에서 관련 표준 및 지침의 수립이 필요할 수 있다.

결론

AI와 같은 기술의 급속한 발전은 우리 삶의 모든 영역의 디지털 전환을 가속화하고 있다. 이런 관점에서 스마트 건설은 효율성, 안전 및 지속 가능성을 주도하는 트렌드에 의해 발전될 것이다.

기존의 전통적인 건설 엔지니어링 분야들은 스마트건설 테크기업들의 목표가 되고 있다. 아직, 스마트건설기술은 많은 도전과제들을 해결해야 한다. 건설현장에서는 여러가지 문제들로 인해 완벽하게 동작하지 않는 경우가 많다. 하지만, 결국에는 이런 문제들은 시간이 지나면 해결될 것이라 예상한다. 그러므로, 건설은 디지털 트랜스포메이션 웨이브를 미리 준비해야 할 것이다.

레퍼런스

Digital Journal, 2023, Architectural BIM Software Market Share Size 2023 : Top Players, Market Share, Future Growth by 2029
BIMobject, 2023, The future of BIM: Emerging trends and technologies
Nemetschek Group, 2023, Top 7 Trends for AECO in 2023
Neuroject, 2023.5, Smart Construction Solutions in 2023
bimspot, BIM Trend in 2023
Smart construction news
Construction Pros.com, 2023, Top 20 Most Read Construction Technology Stories of 2022 | For Construction Pros
World Folio, 2023, The Worldfolio: Komatsu paves the way for digital transformation in the construction industry
Digital Journal, 2023, Smart Construction Market Share, Size and Forecast to 2030
PE News, 2022, Doosan Unveils ‘All-In-One Platform’ For Smart Construction - Plant & Equipment News
Komatsu, 2023, Accelerating to achieve safe, highly productive, smart and clean workplaces of the future - Developed a remote control system for construction equipment and began offering it to customers
Komatsu, 2023, Komatsu, NTT DOCOMO, Sony Semiconductor Solutions and Nomura Research Institute to Launch “EARTHBRAIN”
Pomerleau, 2021, POMiCapture: An integrated data acquisition application for construction job sites
Smart Construction IO, Homepage - Smart Construction
Rajant Corporation, 2022, 3 Things Holding Back Widespread Autonomous Vehicle Implementation In Construction
Bosch Digital Blog, Bosch Singapore campus: smart building concept turned reality (bosch-digital.com)
Alicia Hearns, 2019, The Impact of the Labor Shortage in the Construction Industry | Giatec (giatecscientific.com)
Urwish Engineers, 2022, Use of Prefabrication Construction in 12 Different Structures!

2023년 3월 12일 일요일

불확실성의 시대, 2023년 해외 스마트 건설과 디지털 전환 기술 동향

이 글은 불확실성의 시대, 2023년 해외 스마트 건설과 디지털 전환 기술 동향을 조사하고, 나눔한다. 이 글은 불확실성의 시대가 뉴노멀 디지털 전환에 영향을 준 배경을 설명하고, 올해 스마트 건설 기술 트랜드를 정리한다. ChatGPT, Stable Diffusion과 같은 생성 AI 기술, 디지털 트윈, 지속 가능성과 ESG, 로보틱스, IoT, BIM-GIS 등의 스마트 건설 분야에서 관심을 받는 기술 트랜드와 도구를 조명하고, 공유한다. 아울러, 이런 변화 속에 고려 할 사항을 정리한다.

불확실성의 시대, 뉴노멀 디지털 전환

COVID-19와 전쟁으로 인한 노동력 부족, 에너지 대란, 경제적 불확실성과 같은 문제에 직면했음에도 불구하고 건설 산업은 2022년에도 건설 프로젝트는 17% 증가하면서 성장했다. 2022년 CIArb (Chartered Institute of Arbitrators) 보고서에 따르면, 2030년까지 세계 건설 시장은 중국, 미국, 인도를 중심으로 8조 달러 규모 성장이 예측되고 있다. 글로벌 건설 2030(Global Construction 2030)보고서에서는 2030년까지 전 세계적으로 건설 생산량은 85% 증가한 15조 5000억 달러에 달할 것으로 전망하고 있다. 이 중 중국, 미국, 인도가 전 세계 성장의 57%를 차지할 것이다. 기존 전통적인 건설 프로세스와 도구로는 요구되는 건설 물량과 프로젝트의 복잡성을 효과적으로 제어하기 어려울 것이다. COVID-19 팬데믹을 경험하면서, 발생된 노동력 부족, 불확실성의 증가는 디지털 트랜스포메이션 과정을 더욱 가속화하였다. 전쟁 등으로 인한 에너지 수급 문제는 유럽 연합 32%, 미국 16% 로 비용이 급등하였다.

러시아-우크라이나 전쟁 반대 시위(좌. Adam Vaughan, 2022, New Scientist), 치솟는 에너지 가격(우. Thomas Barrabi, 2022, New York Post)

이러한 상황에서 건설분야 의사결정권자들이 건설 프로젝트 수행 비용, 생산성, 품질을 높일 수 있는 솔류션을 탐색하는 것은 당연한 일이다. 혁신적인 건설 기술은 프로젝트 착수부터 시공, 건설 현장 관리, 유지보수, 보안 등에 이르기까지 모든 단계에서 적용될 수 있다.

2023년에도 AECO(건축, 엔지니어링, 건설 및 운영) 조직은 건설 프로젝트 워크플로를 디지털화하고 최적화하기 위해, 첨단 기술에 투자할 것이다. Dodge Data & Analytics의 Smart Market Brief: Connected Construction 에 따르면 오너의 약 3분의 2가 기존 보유 중인 디지털 워크플로를 개선하는 데 투자할 것이라 응답하였다. 이 보고서에서 오너의 78%는 설계 검토, 입찰, 조달, 발주품, 건설 현장 품질 검사, 기성 관리를 위해, 기존 프로세스를 디지털 전환할 계획이 있었다.

건설 공급망을 디지털 전환하면, 발주와 조달에 필요한 노력이 줄어들고, 생산 및 배송 관련 지연으로 인한 영향이 최소화된다. 건설 프로세스 디지털화에 투자한 조직은 데이터에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있다. 이는 효율성을 높이며, 문제의 원인을 추적하는 기반이 된다. 이러한 건설 프로세스 디지털 전환을 통해, 궁극적으로 반복적인 작업은 자동화되고, 위험한 부분은 최소한의 인력으로 작업을 수행할 수 있다. 자동화는 건설에서 더 비용 효율적일 뿐만 아니라 안전 위험도 줄여준다.

우리는 앞서 언급한 환경적 변화로 인해 촉발된 인공지능, 로보틱스와 같은 디지털 전환 기술이 스마트 건설 기술이란 이름으로 우리 주변에 활용되기 시작한 것을 목격하고 있다. 이제, 2023년에 우리가 주목해야 할 건설 분야의 디지털 전환 기술이 무엇인지 살펴본다.

2023년 스마트 건설 기술 트랜드

기계학습과 딥러닝 기반 생성 AI기술

빅데이터에서 반복적인 패턴이나 객체를 인식할 수 있는 기계학습(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning) 기술은 건설 프로세스에 문제점을 식별하고, 잠재적인 문제를 해결하는 데 도움이 된다. 이미 많은 영역에서 인공지능 기술은 그 효과를 증명하고 있다.

올해 많은 관심을 받고 있는 생성(Generative) AI라 불리는 DALL-E 2, Stable Diffusion 및 Midjourney와 같은 텍스트-이미지 AI 기반 도구는 경진대회에서 수상하고, 변호사 자격 시험을 통과하는 등 논란을 불러 일으키고 있다. 이 기술은 건축 인테리어 및 도시 디자인 분야에서 디자이너가 고객과 커뮤니케이션하는 방식에 대한 게임 체인저가 될 수 있다. 현재 고객은 디자이너에게 영감을 주는 이미지, 아이디어를 제공하고, 디자이너는 이런 아이디어를 공간과 기능으로 변환하는 작업을 한다.

생성 AI로 스케치된 건축 디자인(Michael Rostenbach, 2022), 도시 디자인 이미지(Stable Diffusion)

Stable Diffusion은 이 양쪽의 프로세스의 시간을 절약할 수 있다. 클라이언트는 자신의 아이디어를 설명하는 데 사용할 수 있으며, 디자이너는 주택 레노베이션 프로젝트에 대한 이미지를 몇 분만에 스케치할 수도 있다. 건축 산업에서 인공지능(AI) 기반 솔루션의 수는 점차 증가하고 있다. 평면도를 자동으로 디지털화하고, 건축 인테리어 디자인을 시각화하는 데 도움이 되는 AI 기반 솔루션이 개발되고 있다.

AI 기반 텍스트 렌더링 Revit 애드인 (VERAS, EnvolveLAB)

OpenAI사에서 개발한 ChatGPT, Codex와 같은 인공지능 도구를 활용하면, 건축가의 디자인 언어를 모델링 코드로 변환할 수 있다. 이런 도구는 건설 엔지니어가 솔류션을 발견하고, 프로세스를 자동화할 수 있도록 지원할 수 있다.

No code 기반 게임 자동 프로그래밍 예(OpenAI Codex)

예를 들어, 프로세스 자동화 솔류션인 FlowForma는 노코드(No code) 도구를 이용해 반복적인 건설 비즈니스를 자동화된 솔루션으로 대치할 수 있다.

프로세스 자동화 도구 기능 예시(FlowForma)

건설 분야에서 AI는 사용 가능한 모든 방법을 탐색하여, 프로젝트 수명 주기의 비용, 시간 및 위험을 줄임으로써, 건설 프로세스를 보다 간소화할 수 있는 솔류션을 제시해 줄 수도 있다. 아직, 이런 AI 도구들은 아직 실제 디지털 모델을 완벽히 생성할 수는 없지만, 현재 기술 수준에서도 디자인 아이디어와 영감을 주는 브레인스토밍 도구로서 충분히 동작할 수 있다.

디지털 트윈

현재 디지털 트윈은 AEC (Architecture, Engineering & Construction) 업계의 최신 기술이다. IBM 에 따르면 "디지털 트윈은 물리적 객체를 디지털 세계에 정확히 반영하도록 만든 가상 모델"이다. 디지털 트윈 기술은 물리적 객체에 장착된 실시간 센서를 사용해 객체 성능에 대한 데이터를 서비스에 효과적으로 제공할 수 있다.

Allied Market Research는 디지털 트윈 기술의 가치가 2021년 65억 달러에서 2030년까지 약 1,250억 달러로 증가할 것이라 예상했다. 건설 분야에서 디지털 트윈은 건축물, 도로, 도시 자산의 디지털 복제본이 될 수 있다. 부동산 자산 소유자는 운영, 유지 관리 방법을 개선하기 위해 효과적인 디지털 트윈 솔류션을 찾고 있다.

디지털 트윈 기술은 건물 프로토타입을 만들 때 시뮬레이션을 수행하는 기술이 포함된다.

디지털 트윈은 실제 물리 조건을 기반으로 의사 결정을 시뮬레이션하고 예측하여, 문제를 사전에 제거할 수 있다. 또한, 거주와 공간 활용 패턴을 분석해, 입주자의 행동을 예측하고, 이를 통해, 공간 활용과 에너지 사용의 효율을 높일 수 있다..

건축물 관리를 위한 디지털 트윈 예시 (Autodesk)

디지털트윈의 인터페이스 기술인 가상 및 증강 현실은 원격 현장 점검 및 품질 관리에 사용될수 있다. 또한, 가상의 프로젝트 공간에서 협업 및 커뮤니케이션을 가능하게 할 수 있다.

가상 현실을 이용한 시공 관리 (VRoom Buzz)

건설 프로젝트에서 디지털 트윈 기술을 사용함으로써 팀은 가상의 객체에서 다양한 프로세스대안들을 실행한 후, 재작업을 줄일 수 있는 방안을 탐색할 수 있다. 이는 건설 비용을 대폭 절감하고, 시간을 절약할 수 있게 한다.

예를 들어, 노르웨이 Glasblokkene Trinn 2 프로젝트는 전체 프로젝트에서 디지털 트윈 솔루션을 사용하여 건축물의 디자인부터 운영에 필요한 데이터를 디지털화했다. 이를 위해, 다양한 이기종 시스템을 연결하고, 현장 데이터를 교환하기 위해 dRofus, FM:Systems 솔류션이 사용되었고, API(Application Program Interface)를 통해 서비스가 개발되었다. 이를 통해, 건축물 인프라의 전생애주기 비용을 효과적으로 관리할 수 있었다.

디지털트윈으로 구현된 노르웨이 Glasblokkene Trinn 2 프로젝트(, Nemetschek Group)

디지털 현실 회사인 Hexagon은 최근 도시 디지털 트윈을 제공하기 시작했다. 시 정부는 디지털 환경에서 자산 모니터링, 잠재적 위험 평가, 프로젝트 계획에 이르기까지 많은 작업을 수행할 수 있다. AI 회사인 Cityzenith는 라스베이거스 시의 디지털 트윈 프로젝트를 완료했다. 시는 제로 탄소로의 전환을 위해, 디지털 트윈 모델을 사용할 것이다. Vancouver의 Canada Line 철도는 실시간 성능 데이터를 제공하는 센서를 기반으로 한 디지털 트윈을 개발했다.

도시 디지털 트윈 플랫폼 (Cityzenith)

업계에서 고민하는 디지털 트윈 도전과제 중 하나는 센서 등 데이터 소스로부터 생성, 수집된 엄청난 양의 데이터이다. 사용자는 이런 방대한 데이터 세트를 더 잘 관리하고, 사용할 수 있도록, 솔루션 제공업체를 찾고 있다. Trimble의 Quadri 및 Connect 플랫폼 등은 CDE(Common Data Environment. 공통 데이터 환경을 제공해, 빅데이터를 표준화하고, 관리하는 데 도움을 준다.

지속가능성과 ESG

ESG(Environmental, Social, and Governance)로 알려진 환경적, 사회적 요구사항은 건설 분야에서 새로운 시장을 만들어내고 있다. 많은 건설 회사가 보다 지속가능한 방법을 프로젝트 수행 시 옵션으로 선택하고 있으며, 많은 국가에서 의무사항이 되고 있다. 건설 산업을 혁신할 수 있는 ESG 기술에는 에너지 효율 분석, 윤리적이고 지속 가능한 재료, 스마트 조명, 지열 시스템 등이 포함된다.

미국 EERE (Office of Energy Efficiency and Renewable Energy) 에 따르면 건물 에너지 모델링 기술은 건물 설계, 규정 준수, 친환경 인증, 유틸리티 인센티브에 사용되는 다목적 도구로서 실시간 건물 제어를 포함하는 것으로 정의한다. 건물 에너지 모델링은 친환경 건축을 구현할 때 필요한 소프트웨어 도구를 포함한다. 에너지 사용에 대한 건물 시뮬레이션을 지원하는 소프트웨어는 에너지 효율적인 건물을 설계하고, 프로젝트 에너지 사용 비용을 절감하는 데 도움이 될 수 있다.

Building Energy Management 소프트웨어 (미국 energy.gov)

Autodesk는 AEC 회사의 82%가 현재 ESG 팀을 보유하고 있으며, 74%가 지속가능성을 개선하기 위해 관련 기술에 투자하고 있다고 조사했다. 건설 테크 회사는 지난 5년 동안 건설 ESG 기술에 세계적으로 45억 달러를 투자하고 있다. 2022년에만 22억 달러가 투자되었다.

ESG 기술과 관련해, One Click LCA의 Embodied Carbon Assessment 도구는 엔지니어가 디자인 모델의 탄소 수준을 예측하는 데 도움을 준다.

디지털 디자인 모델에 대한 탄소 수준 예측 (One Click LCA)

Tekla Structural Designer는 디지털 모델의 탄소 값을 분석하고, 건물 환경 영향을 줄이는 의사결정을 제시할 수 있다. Carbon Clean은 건설 작업 현장을 위한 사용 가능한 CO2 수집 솔루션을 제공한다. Converge는 센서가 포함된 Edge AI를 사용해, 사용자가 탄소 친화적인 콘크리트 혼합물을 설계하고, 콘크리트 폐기물을 줄이는 데 도움을 준다.

콘크리트 혼합물 데이터 수집 Edge AI 기술 (Converge)

사물 인터넷과 3차원 스캔 기술

컴퓨터가 지배하는 현대 사회에서 고객의 데이터는 비즈니스 추진의 원동력이다. 의료 분야, 마케팅 회사, 법률 회사 등 모든 분야에서 디지털 데이터와 통찰력 있는 분석은 매우 중요하다. 건설분야에서는 데이터의 잠재력을 발견하기 쉽지 않다. 건설 데이터는 비정형적이고, 표준화되지 않으며, 많은 노이즈가 포함되어 있다. 건설 데이터를 효과적으로 필터링, 분석, 관리하면 건설 작업 프로세스의 생산성을 크게 개선할 수 있을 것이다.

건설 산업에서 데이터를 수집하는 가장 좋은 방법 중 하나는 사물인터넷(Internet of Things. IoT) 을 사용하는 것이다. 사물 인터넷은 디지털 데이터를 컴퓨터 시스템에 연결하고, 중계하는 물리적 네트워크를 포함한다.

사물인터넷 기반 건물 MEP 운영 시스템 (Ashit Harode, Walid Thabet, and Michael B. DuLaney, 2022, AECbytes)

IoT는 건설 분야에서 안전, 성능 개선 및 현장 관리 문제를 개선하고 있다. IoT는 드론, 스마트 안전모, CCTV, 로보틱스 장치 등에 연결되어, 관리자에게 최신 정보를 제공한다. 스마트 안전모는 작업자의 위치를 추적하여, 잘못된 시간에 잘못된 장소에 있는 작업자가 없도록 한다. 건설 장비에 연결된 IoT는 유지 관리 시점, 오작동 문제를 실시간으로 모니터링할 수 있다. 또한, IoT 시스템은 건설 생산성 분석, 기성 데이터를 수집해, 관리자와 고객에게 KPI(Key Performance Indicator)를 실시간으로 제공할 수 있다.

AEC 산업의 최신 건설 기술 중 하나는 3D 스캔 기술이다. 실제 현실의 객체와 현황을 드론이나 라이다(LiDAR)로 스캔하고, 분석하는 기능으로 정밀 시공과 현장 관리의 효율성이 크게 증가되었다. 현장 측량, 매핑, 프로젝트 품질 검사, 안전 등을 위한 작업에 3차원 스캔 기술이 사용된다. 스캔 기술의 정확성은 상당한 비용 절감을 가져오고, 복잡한 프로젝트 관리를 쉽게 만든다.

Scan to BIM (Delta Scan)

ATFF(Aiguilles-Queyras Hospital Center) 프로젝트는 Scan-to-BIM기술을 사용해, 3차원 스캔 데이터인 포인트 클라우드를 디지털 모델로 변환하였다. 이 프로젝트는 Autodesk Recap과 3D 레이저 스캐너인 FARO를 사용해, 기존 병원의 모든 부분을 캡처하고, 리노베이션을 위한 다양한 대안 모델을 생성해, 가상의 디지털 공간에서 이를 시뮬레이션하고, 평가함으로써 비용을 크게 줄였다.

Scan to BIM 기반 ATFF 건설 프로젝트 (AEC magazine)

BIM-GIS 기술

BIM(Building Information Modeling) 시장은 2030년까지 525억 달러에 달할 것으로 예상된다. 끊임없이 진화하는 기술의 특성으로 인해 건설 업계에서 새로운 BIM 트렌드가 등장하고 있다. Viewpoint 에 따르면 지난 10년 동안 BIM 소프트웨어의 채택이 크게 증가했으며, 건설 회사의 73%가 BIM을 알고 있다고 보고했다.

BIM이라는 용어는 1970년대 후반에 등장했지만 구현되기 시작한 것은 2000년대이다. 영국은 2017년부터 BIM 구현은 £100m 이상의 모든 프로젝트에 의무화하였다. 아울러, 자국의 BIM 표준을 ISO로 개발하여, 엔지니어링 경쟁력을 강화하고 있다. 이런 배경에서, ISO 19650은 BIM을 사용하여 건설 자산의 전체 수명 주기 정보를 관리하기 위한 국제 표준이다. 상호운용성을 고려한 이 기술을 사용하면 건물에 대한 정확한 디지털 모델을 생성할 수 있다. 이 기술은 각국 정부에서 승인한 ISO19650 표준을 준용한다.

BIM 정보 사이클(ISO 19650 국제표준)

John Sisk & Son은 DPD(Digital Project Delivery) 방식을 통해 런던 Quintain Wembley 프로젝트 에 BIM을 적용했다. 또한, 런던 동부 NHS 나이팅게일 병원을 모델링하기 위해 Revit을 사용해 BIM을 구현하였다.

제대로 된 BIM 모델이 있다면, nD 시뮬레이션을 통해, 건설 프로젝트의 시간과 비용을 절약할 수 있다. Mott MacDonald 회사는 Haweswater Aqueduct의 Bentley 파이프라인 프로젝트에 4D 시뮬레이션을 적용하여 20일 작업일을 절감했다

건설 현장 4D 시나리오 비교 및 기성 관리(Justin Stanton, 2021, How 4D helped Mott MacDonald Bentley save 20 days on major pipeline project)

최근까지 BIM과 GIS(지리 정보 시스템)는 별도로 발전했다. 소프트웨어 엔지니어인 Chris Andrews와 같은 혁신가들은 BIM과 GIS 데이터를 연결해, 풍부한 정보 모델과 향상된 디자인을 개발할 수 있다고 말한다. ISO 19166은 BIM-GIS 통합을 위한 세계 최초의 국제표준이다. 이 표준은 발주자 요구사항에 기반한 관점정의, 객체맵핑 및 LoD(Level of Detail) 맵핑 규격을 정의한다.

BIM-GIS 통합 모델 예시(Chris Andrews, 2022, ENR)

BIM-GIS 통합을 통해 설계자는 지리적 지형, 주변 시설, 인근 인프라를 시각화하고, 설계 개념을 평가할 수 있다. BIM-GIS 통합은 디자인 모델의 정확도, 완성도를 향상시킨다.

Trimble의 Quadri, Connect 플랫폼 같은 공통 데이터 환경(CDE)을 활용하여, BIM-GIS 설계 데이터를 통합할 수 있다. 측량, 검사 및 계약 관련 엔지니어는 API 커넥터를 통해, 데이터 무결성과 관련된 위험을 줄이고 데이터 통합을 자동화한다.

BIM-GIS 연결은 건설 인프라 자산 수명 주기 관리에 필요한 모든 측량, 준공, 사용 데이터의 핵심 소스가 된다. 이 BIM-GIS 연결 데이터는 태블릿, LIDAR 스캐너, 드론과 같은 장치에서 다시 CDE로 통합될 수 있다. 이를 통해, 프로젝트 팀은 건설 과정 중 긴급 상황, 유지 관리 및 운영 문제 개선에 대한 향상된 정보를 얻을 수 있다. City Engine 과 같은 도구는 대규모 도시 자산에 대한 실제 GIS 데이터를 기반으로 하는 고급 3D 모델링을 지원한다.

BIM-GIS 통합은 ESG를 지원하는 건설 인프라를 제공하는 데 핵심적인 역할을 한다. Trimble, Autodesk, ESRI, SAFE, TopoDOT 파트너는 이와 관련된 데이터 표준, 상호 운용성을 지원하는 캘리포니아 CalTrans 프로젝트의 CALMS(CalTrans Asset Lifecycle Management Systems)을 개발하고 있다.

캘리포니아 CALMS 프로젝트 (CalTrans)

로보틱스 기술

Next Move Strategy Consulting에 따르면 건설 로봇에 대한 투자는 2022년 9,970만 달러에서 2023년 1억 1,310만 달러, 2030년에는 2억 4,240만 달러로 증가할 것으로 예상된다. 지금까지는 건설 분야에서 로보틱스 기술의 가능성을 확인해 본 시기였다. 로보틱스 기술 중 하나인 드론은 10년 이상 건설에 사용되었다. 실시간 항공 이미지와 3D 라이더 스캔을 통해 드론은 건설 프로세스의 생산성을 개선하고 있다. 앞으로는 이 분야는 건설 비즈니스 가치를 선점하기 위한 경쟁이 심화될 것이다. 이미, 관련 업계 기업 중 Caterpilla는 Marble Robot을 인수하였으며, Mortenson과 Build Robotics의 파트너십이 진행되었다.

광산 업계는 로보틱스 기술의 얼리 어답터였다. Caterpillar는 30여 년 전에 최초의 자율 운행 제어 기술을 개발 시작했었다. Caterpillar 등 건설장비 제조업체와 함께, Trimble은 작업 현장에 사용할 수 있는 자율운행 건설차량 기술을 개발했다. Trimble Earthworks 기술은 경사면 토공 제어가 가능하다. 이 플랫폼은 토양 다짐을 위한 업계 최초의 자동 조향 제어 솔루션이다.

보스톤 다이나믹스에서 개발한 로봇 개는 Heathrow 공항 개조 프로젝트에서 안전성, 효율성 및 정확성을 개선하고 있다. Trimble X7 스캐너가 장착된 4족 로봇은 현장 데이터를 검색하고 스캔하며 안전 사고를 줄이고, 3D 모델의 정확도를 향상시킨다.

보스톤 다이나믹스의 로봇 개(Chris Scott, 2022)

향후, 이러한 건설 로봇은 단조롭고 시간이 많이 걸리는 건설 작업을 대체할 수 있다. 예를 들어 Advanced Construction Robotics의 철근 결속 로봇인 TyBot은 최근 플로리다 교통국의 Gateway Expressway 프로젝트에서 11,044개의 철근을 체결하는 기록을 세웠다. 이런 생산성은 10시간 교대 근무 시 4~5명의 엔지니어가 작업해야 하는 업무량에 해당한다.

Rebar Tying 로봇(Florida DoT, 2020)

CivDot은 불규칙한 표면에서 건설 시 필요한 레이아웃 작업을 수행할 수 있다. 데이터는 Trimble 장비와 쉽게 통합된다. Hilti 로봇은 건설 현장에서 드릴링과 같은 힘든 작업을 덜어준다.

건설 레이아웃 작업 로봇 (Civ Robotics)

3D 프린팅도 아직 여러가지 이유로 건설 분야에 본격 응용되지 않고 있지만, 가능성있는 로보틱스 기술이다. Arup의 엔지니어는 3D 프린팅을 사용하여 경량 구조용 강철 노드를 제작했다. 또한 상하이 회사인 Win Sun Decoration Design Engineering은 속성 시멘트와 재활용 원료 혼합물을 분사해 3D 프린팅 건축물을 시공했다.

아직, 건설분야에서는 로보틱스 건설장비의 활용을 방해하는 몇 가지 요인이 있다. 건설 현장의 열악한 무선 네크워트 환경, 빈약한 데이터 전송 용량, 다양한 장비간 연결성 문제, 야외에서 발생하는 다양한 환경의 변화 등의 문제는 여전이 남아 있다.

클라우드 플랫폼과 데이터 보안

클라우드 기술을 사용하면 건설 프로젝트에서 작업하는 많은 사람들이 함께 협업할 수 있으며 건축가, 설계자 및 엔지니어는 서로 다른 장소에서 동일한 정보에 액세스할 수 있다. 클라우드 기반 프로젝트 통합은 팀의 전반적인 생산성을 향상시키고, 커뮤니케이션 오류를 줄여주기 때문에 유용하다.

Trimble Construction One은 건설 프로젝트 내 수행되는 프로세스 간 작업흐름 연결 기능을 제공해 협업과 생산성을 개선한다. Autodesk, Procore, Bentley 및 Hexagon도 클라우드 기반 협업 제품을 제공하고 있다. 클라우드 기반으로 동작하는 Hilti Track 자산 관리 시스템은 Trimble과 통합되어 건설 자산과 장비를 추적하고, 관리할 수 있다.

클라우드 기반 장비 자산 관리 시스템(Hilti Track)

이러한 유용성의 장애요인은 데이터보안이다. 클라우드 플랫폼을 사용하기 위해서는 사용자가 인터넷에 접속하고, 관련 건설 프로젝트 데이터가 인터넷 상에 공유된다는 것을 의미한다. 네트워크와 데이터 보안에 취약한 곳은 악의적인 해킹, 멀웨어, 바이러스에 노출될 수 있다. 특히, 중요한 계약, 금융 거래에서는 치명적인 문제가 될 수 있다.

아직은 기술적으로 보완이 필요하지만, 블록체인과 스마트 계약은 이 문제의 대안이 될 수 있다. 이 기술이 건설 산업에 도입된 것은 불과 10년 전이다. 블록체인 기술은 모든 건설 프로젝트 거래 기록을 표식과 함께 디지털 원장을 생성하는 역할을 수행할 수 있다. 이 기술은 안전하게 분산되어 있어, 해킹이 거의 불가능하며, 문제가 발생할 경우, 이력을 추적할 수 있는 기능을 제공한다. 이를 스마트 계약과 함께 사용하면, 안전성이 필요한 건설 계약, 기성 처리 등이 자동화될 수 있다.

블록체인 기반 스마트 계약 예시(Decentraland, 2020)

마무리

지금까지 2023년 불확실성의 시대, 건설 분야 뉴노멀 디지털 전환과 관련된 배경, 동향과 사례를 살펴보았다. 항상 언급하듯이, 화려한 인공지능 기술, 스마트 기술이 성공하는 것은 아니다. 명확한 프로젝트 요구사항, 정렬된 비즈니스 모델, 프로세스와 아키텍처 설계가 없이는 어떤 기술을 사용하던지 제대로 된 가치를 얻을 수 없다. 이 기술을 사용하는 조직의 제도와 문화가 변화되어야 하는 것은 필수적인 일이다.

제조업을 포함해, 많은 산업 영역이 소프트웨어로 대치되고 있다. 인공지능 시대 디지털 데이터의 중요성은 그 어느때보다 높아지고 있다. 많은 비용으로 개발된 스마트 건설 기술, 소프트웨어와 디지털 데이터에 오류가 있어, 올바른 서비스를 수행하지 못한다면, 프로젝트는 큰 손해를 볼 수 밖에 없음을 이해해야 한다.

앞서 언급한 디지털 전환 기술의 활용은 사실 매우 까다롭다. 단순히, 도구를 가져온다고 저절로 건설 산업 생산성은 증가하지 않는다. 무조건적인 건설 데이터 디지털화는 오히려 현장 생산성에 독이 되거나 불필요한 비용만 낭비할 가능성이 크다. 건설 디지털 트랜스포메이션 프로젝트에서 적절한 인재를 배치하는 것은 건설 디지털화 성공에 매우 중요하다.

맥킨지 조사에 의하면 이런 인재에 사업을 투자하면 디지털화 성공 확률이 2.5배 높아진다. 회사에 맞는 적절한 디지털 Geek인재를 탐색하고, 조직내 디지털 추진팀을 구성하여, 디지털 문화를 확산시킬 수 있어야 한다. 이런 변화를 지원하는 것은 경영진의 강한 의지 속에서 가능하다.

성공을 위해서, 건설의 디지털 전환은 현명하고 전략적으로 추진해야 한다. 화려한 기술에 현혹되지 말고 비즈니스 핵심 가치를 바라보며 필요한 기술만 적용해 나가는 자세가 필요할 것이다.