안녕하세요. 이글은 2022년 AEC 분야의 AI 서비스 개발 사례와 시사점을 살펴봅니다.
모든 산업 분야에서 인공 지능(AI) 혁명의 직전에 있으며 AEC(건축, 엔지니어링 및 건설) 산업도 예외는 아다. BIM(Building Information Modeling)의 채택으로 기존 방법의 많은 문제가 제거되었지만 고유한 한계가 있다. AI를 채택할 필요성과 범위가 바로 여기에서 발생한다. AI 및 머신 러닝(ML)을 적시에 채택하면 최적화된 설계, 효율적인 성능을 촉진함으로써 AEC 산업의 기존 워크플로를 크게 개선할 수 있다.
사물 인터넷(IoT)과 디지털 트윈의 통합
IoT 지원 스마트 빌딩 및 디지털 트윈 기술을 통해, 업계에서 AI 및 ML(기계학습) 사용을 자극하고 있다. BIM 프로세스는 주로 프로젝트 데이터와 건설 데이터로 분류되는 방대한 양의 데이터를 제공한다. 건설 데이터 수집은 타 산업 데이터 수집만큼 쉽지는 않지만, IoT 및 스마트 빌딩과 같은 기술의 채택으로 가능하다. 스마트 빌딩과 통합된 센서는 기계 학습 프로세스에 필요한 가장 중요한 데이터를 생성하고, 제품 및 프로젝트 수명 주기 전반에 걸쳐 의사 결정에 영향을 미친다.
AI로 BIM 시각화
머신 러닝을 통해 생성된 데이터를 사용하여 프로세스의 효율성을 높일 수 있다. 예를 들어, 설계 단계에서 실내 부하, 실내 공급 및 반환 용량, AHU(Air Handling Unit), 공조 터미널 배치와 같은 매개변수를 입력하여, 덕트 라우팅을 자동으로 생성할 수 있다. 신경망은 열전도 및 덕트 두께와 같은 관련 매개변수를 사용하여, 건물 전체에 사용된 HVAC 전력 데이터 학습으로 필요한 내열성, 실내에 필요한 최적 온도를 계산할 수 있다.
안녕하세요. 이 글은 최근 뉴노멀 시대 글로벌 건설테크 스타트업 펀딩 현황과 시사점을 확인해 봅니다. COVID-19로 인해 전통적인 건설업은 큰 위기를 맞았었습니다. 건축 자재 비용과 인건비는 급격히 증가했고, 공급망은 제대로 동작되지 못하였습니다. 초기에는 많은 건설 프로젝트가 취소되었고, 이로 인해, 수많은 건설 종사자들의 어려움이 있었습니다.
하지만, 건설테크(ConTech) 업체는 2021년이 기록적인 펀딩으로 성공적한 해가 되었습니다. 이는 언택트 뉴노멀시대 많은 건설사와 업계가 얼마나 시급하게 디지털 트랜스포메이션 솔류션을 찾고 있는 지, 또한, 많은 투자자들이 이 움직임을 크게 주목하고 있는 지를 보여줍니다.
다만, 아직, 건설테크는 다른 산업 테크기업과 같은 서비스에 기반한 매출은 크게 만들지 못하고 있다는 점을 생각해야 합니다. 이런 관점에서, 이 글은 세계적인 건설테크 기업의 투자동향과 솔류션을 살펴보고, 그 시사점을 확인해 봅니다.
머리말
최근 실리콘밸리 기반 건설테크 스타트업의 규모는 언텍트 뉴노멀과 디지털 트랜스포메이션의 트랜드로 더욱 성장하고 있다. 예를 들어, 2019년은 콘테크 기업 투자액은 40.2% 감소했으나, 2020년 63.8% 증가했다. 건설 분야 디지털트윈 관련 펀딩은 2019년에서 2020년 268.1%(47,520,347 달러)로 증가했다. 디지털트윈의 가치는 환경변화, 블록체인, 모듈러 건설, PropTech 트랜드와 부합한다. 아울러, 꾸준히 계속된 BIM 관련 기업의 펀딩은 2020년에 38.9% 증가(3,669,179달러)했다. 2021년 건설테크 분야의 주요 12개 기업은 총 3억 9600만 달러의 투자를 받았다.
기록적인 ConTech 투자(Luke Graham, 2021.9)
급증하는 건설 기술 투자 에 더 많은 돈을 추가하면서 12개 회사는 최근 벤처 자금으로 3억 9,600만 달러를 추가로 모금했다. COVID-19는 많은 고객이 디지털 솔루션을 요구함에 따라, 컨테크 투자를 가속화했다. 다만, 업계 전문가들은 건설 산업이 여전히 대중화의 초기 단계에 있다고 말한다.
이 글은 주요 12개 기업 투자 현황을 확인하고(Sebastian Obando, 2021.10), 시사점을 분석한다.
계약자를 위한 자재 조달 및 관리 플랫폼인 Agora는 8VC, Tishman Speyer, Yahoo 공동 창립자 Jerry Yang, Michael Ovitz, DST와 함께 Tiger Global Management가 주도한 시리즈 B 자금 조달 라운드에서 3,300만 달러를 모금했다. 이벤트 관리 및 티켓팅 웹사이트인 Eventbrite의 공동 설립자인 LeFrak과 Kevin Hartz로 부터 Agora는 약 4,500만 달러를 투자받는다.
Agora의 사명은 계약자가 자재 주문 이후 프로세스를 추적하고, 데이터 입력을 자동화하여, 조달 프로세스에 관련된 모든 당사자가 서로 커뮤니케이션할 수 있는 플랫폼을 제공하는 것이다. 이를 통해, 프로젝트는 더 빨리 진행되고 계약자가 건설 지연을 방지하는 데 도움을 준다.
AI기반 건설기술 회사인 Buildots는 이전 투자자인 TLV Partners, Future Energy Ventures, Tidhar Construction Group 및 Maor Investments와 함께 Lightspeed Ventures가 이끄는 3천만 달러 시리즈 B 라운드를 성공시켰다. 이 회사는 펀딩 자금을 사용하여, 제품 영업 및 연구 개발팀을 두 배로 늘릴 것이라고 발표했다.
Buildots는 프로젝트 관리자에게 건설 현장의 모든 활동을 완전히 제어할 수 있는 종단 간 솔루션을 건설회사에 제공한다. AI 알고리즘은 안전모에 장착된 카메라로 캡처한 이미지를 자동으로 해석, 검토하여 원래 디자인 계획의 시공 일정 간 격차를 계산한다.
이 회사의 플랫폼은 시리즈 D 펀딩에서 15억 달러의 가치로 평가되어, 1억 2,500만 달러를 모금했다. 자금 조달 라운드는 Brookfield Technology Partners, 9Yards Capital, XYZ Venture Capital 및 HighSage Ventures와 함께 TCV가 주도했다.
새로운 자금은 Built의 개발팀을 확장하고, 신제품 배송 가속화, 부동산 개발업자, 주택 건축업자 및 계약자 지원을 위한 신제품 개발 및 국제화에 사용될 것이다.
AI 기반 프로젝트 제어 솔루션인 Doxel은 2021년 8월 시리즈 B 펀딩에서 4천만 달러를 모금했다. Insight 파트너는 기존 투자자 Andreessen Horowitz 및 Amplo와 함께 라운드를 주도하여 2015년 12월 이후 총 모금액 5,650만 달러를 성공시켰다.
이 회사는 라이다(LiDAR) 및 비전 기반 3차원 스캔 및 역설계 기술을 보유하고 있다. 이 회사는 건설 작업 현장의 진행 상황을 실시간으로 추적, 모니터링하는 데 도움이 되는 소프트웨어를 개발했다. 이 기술을 통해 건설 발주자의 예산을 약 11% 절감하고, 평균 생산성을 38% 증가하는 데 도움이 되었다.
건설 로봇 스타트업인 Kewazo는 2021년 9월에 500만 달러 시리즈 A 펀딩 라운드를 성공시켜, 총 900만 달러의 자금을 확보했다. 이번 라운드는 TrueVentures가 주도했고, 기존 투자자인 독일의 벤처캐피털 회사인 MIG AG도 참여했다.
이 회사는 로봇 공학 및 데이터 분석 기술을 보유하고 있다. 이를 통해, 건설 현장 및 산업 플랜트의 건설 프로세스를 디지털 트랜스포메이션한다. 이를 위해 Kewazo는 로봇 플랫폼 LIFTBOT을 활용해, 디지털 서비스를 구현한다. 이 회사는 비계에서 LIFTBOT이 인건비를 최대 44% 절약하고, 인력 부족 및 작업 안전성을 향상시킬 수 있다.
고급 단열재를 개발하는 메릴랜드 기반 스타트업 Liatris는 Maryland Momentum Fund와 Old Line Capital이 이끄는 2021년 7월 100만 달러의 시드 라운드를 유치했다.
Liatris는 첫 번째 제품인 불연성 단열 보드 파일럿 샘플을 개발하는 데 자금을 사용할 것이라고 발표했다. 2017년 런던의 Grenfell Tower 화재 이후 Kenneth Research에서 연간 거의 200억 달러 규모로 추산하는 내화 단열재의 세계 시장은 2배 성장했다.
캐나다 녹색 건설 기술 회사인 Nexii는 2021년 9월에 4,500만 달러를 모금하였다. 이를 통해, 창업 3년만에 유니콘 지위에 도달했다. 밴쿠버에 기반을 둔 이 회사는 캐나다 역사상 유니콘 투자 역사에서 가장 빨리 도달한 회사이다.
이 회사는 기후 변화에 직면해, 지속 가능하고, 비용 효율적이며, 탄력적인 고성능 건물 및 친환경 건물 제품을 설계, 제조, 시공한다. 이 회사의 솔루션은 20%에서 33% 더 적은 탄소배출, 에너지를 33% 덜 사용함과 동시에, 난방 에너지를 55% 더 적게 사용한다.
이 회사는상업용 건물 건설에 대한 기술 지원 및 보험을 제공한다. 샌프란시스코 기반의 이 회사는 Susa Ventures, Procore Technologies, Y Combinator, Greenlight Re, Oldslip 및 Spark Capital이 주도하는 2021년 9월 615만 달러 시드 라운드를 성공시켰다. 이 회사는 건설 분야의 보험과 핀테크 생태계의 큰 부분을 구성한다.
Shepherd의 플랫폼은 건물 인수 프로세스 자동화, 계약자 투자에 대한 보상과 인센티브를 제공한다. 이를 통해, 상업용 건물에서 보험이 조달되는 방식을 디지털화한다.
이 회사는 인공 지능과 IoT를 사용해, 건설 프로세스를 최적화한다. 이 건설는 2021년 9월에 시리즈 B 펀딩에서 8천만 달러를 확보했다. 자금 조달 라운드는 Tiger Global, Robert Bosch Venture Capital GmbH, Entrée Capital, Root Ventures, Conductive Ventures 및 베테랑 건설 기술 기업가인 Leigh Jasper 및 Rob Philpot과 함께 Insight Partners가 주도했다. Versatile은 자금을 사용하여 데이터 기반 기술 역량을 강화할 것이다.
Procore의 설립자이자 CEO인 Tooey Courtemanche와 PlanGrid의 공동 설립자인 Ralph Gootee를 비롯한 건설 업계 베테랑들도 새로운 투자자로 합류했다. 참고로, Procore는 클라우드 기반 협업 플랫폼을 제공하는 회사로 건설 업계의 의사소통 문제를 개선한다. 이와 관련해, 라스베거스 호텔 개발 프로젝트 건설의 불명확한 설계 도면 의사소통으로 인한 프로젝트 중단 사례는 유명한 일화이다. Procore는 프로젝트 관리, 품질 안전 관리, 자금 관리, 인력 관리를 프로젝트 참여자에게 투명하게 전달 및 공유하는 Construction OS 플랫폼을 제공한다.
캘리포니아에 기반을 둔 이 회사는 건설 전문가에게 시공 속도에 대한 가시성을 제공하는 기술을 개발한다. 이 회사는 건설 생산성, 예측 가능성 및 안전성을 향상시킨다.
이외에도 많은 컨테크 스타트업이 세계적으로 투자를 받았다(아래 영상 참고). 이들 대부분은 미국, 영국, 유럽, 이스라엘 국가들이다.
건설은 디지털화를 채택하는 데 가장 느린 산업이다. 하지만, 언텍트로 인한 모든 불확실성이 가라앉으면서, 기술 분야에 종사하는 사람들에게 2021년은 콘테크의 기록적 투자 해가 되었다. 앞서 언급한 회사 이외에도 디지털 트랜스포메이션 플랫폼을 확보하기 위한 투자 경쟁은 전세계적으로 진행되고 있다.
이렇게 펀딩에 성공한 회사의 공통점은
건설 디지털 트랜스포메이션 플랫폼과 가치체인구성의 핵심 기술
보유회사라는 것이다. 여기서 디지털 트랜스포메이션을 구성하는 핵심기술은 인공지능, 디지털트윈, IoT, 빅데이터, 비전 및 스캔, 블록체인, 로보틱스, 클라우드 기술이다.
예를 들어, 이스라엘 건설 계획 회사인 Swapp의 AI 자동화 건설 기술은 700만 달러의 벤처 캐피탈을 성공시켰다. 뉴노멀이 우리가 협업하는 방식을 변화시키면서, Swapp와 같은 자동화 기술은 더욱 주목을 받게 된다. 이 기업은 글로벌 업체의 지원을 받고 있다.
디지털 트윈과 관련된 펀딩은 앞서 언급한 바와 같이 268.1% 증가했다. 이 기술은 지속가능한 스마트 빌딩, PropTech에서 많이 활용되고 있다. 예를 들어, 디지털 트윈은 공간에서 수집된 데이터를 기반으로, 서비스를 자동화하여, 에너지 비용을 최대 20% 절약할 수 있다. 이러한 지능형 건물 관리는 기업 비용을 절감할 뿐만 아니라, 전세계로 규제화되고 있는 탄소배출을 줄일 수 있다(Unissu, 2021). 의료 분야에서 Haltian은 Tromsø 병원에서 디지털 트윈을 활용하여 큰 효과를 얻었다. IoT 센서 데이터를 사용하여, 환자와 접촉한 후 손을 씻는 직원의 비율을 표시하고, 접촉 추적을 지원하고, 누락된 장비를 추적하고, 공기 질을 측정할 수 있다. 데이터는 병실이 어떻게 활용되고 있는지 보여줄 수 있다.
ARUP의 디지털 트윈 보고서는 '마이크로 디지털 트윈'에서 건설 산업에 대한 가치를 설명한다. 이는 건물 관리, 도면 및 3D 모델을 통합할 수 있다. 예를 들어, 작업자가 작업을 수행하기 전에 물리적 작업을 가상으로 처리할 수 있어, 현장의 효율성과 안전성을 향상시킨다.
ARUP DIGITAL TWIN REPORT
IoT 생태계에 페이스북 등에서 개발한 가상현실 헤드셋 가격이 크게 하락함에 따라, 시공간의 한계를 넘을 수 있는 가능성을 보게 되었다. 그러나 GlobalData의 설문 조사에 따르면, 메타버스와 같은 게임 기반 기술은 산업계 활용에 더 많은 시간이 소요될 수 있다고 밝혔다.
또 다른 영역은 블록체인 기술과 공급망 관리이다. 디지털 트윈은 시뮬레이션 등을 통해, 사전 시공을 가능하게 하여, 재작업과 같은 낭비를 없애고, 건설 시간과 비용을 줄인다. 이러한 요소를 블록체인과 결합하면, 공급망에서 완제품까지 건설의 많은 낭비와 비효율을 제거할 수 있다.
블록체인은 이미 부동산 분야에서 파장을 일으키고 있다. 관련 투자는 2019년 $3,763,000에서 2020년 $8,339,814로 137.735% 증가했다. 이 기술은 안전하고 투명하게 계약 및 공급망 데이터를 관리한다. 특히 AI, IoT, Digital Twin 기술과 결합할 때 효율성을 높이는 이점이 있다.
도전 과제
2022년은 건설이 그 어느 때보다 디지털 트랜스포메이션 혁신을 채택할 수 있는 해로 보인다. 적응하는 사람은 살아남을 뿐 아니라 번성할 것이며, 적응하지 못하는 사람은 뒤쳐질 것이다. 하지만, 앞서 언급한 바와 같이, 관심과 투자가 집중된 콘테크 시장에서 제대로된 제품과 서비스는 출시되지 않은 경우가 많았다. 이미, 타 산업에서는 큰 투자를 받고 서비스되는 기술들이지만, 건설은 지금 제품화 시작단계에 있다. 컨테크에 대한 대부분의 투자는 시장이 원하는 서비스 개발을 위해, 이런 기술을 보유한 인력 고용, 시스템의 인하우스 개발과 인수합병에 사용되고 있다. 현재 투자는 현장 솔류션과는 아직 괴리감이 많으며, 이는 거품으로 나타날 수도 있다.
특히, ConTech의 선두주자 카테라의 셧다운은 우리에게 큰 도전과제를 준다. 카테라의 방만한 경영과 관리되지 않은 인수합병 등은 분명 컨테크 잠재력을 손상시켰다. 그보다 더 근본적인 것은 고객이 원하는 가치에 투자하기 보다는 너무 높은 기대수준에 맞추기 위해 현재 문제점은 무시했다는 것이다. 이는 장미빛 디지털 트랜스포메이션 기술로 포장된 컨테크 업계에 대한 무분별한 투자가 카테라처럼 재앙으로 돌아올 수도 있다는 것을 의미한다. 덩치가 커진 컨테크 시장도 적절한 시점에 대한 투자회수와 위험관리가 크게 중요해졌다.
국내의 경우는 건설 시장이 선진국과 같이 프로젝트가 유연한 계약 발주 방식으로 진행되지 않는 경우가 많다. 이는 국내 건설 업계의 또 다른 위험이다. 예를 들어, 발주 방식의 문제로 인해 BIM과 같은 도구가 제대로 동작되지 않고 그 효과를 얻지 못하는 상황에서, 이보다 더 통합적으로 동작되어야 하는 첨단 기술을 시장에 적용한다는 것은 결코 쉽지 않은 과제이다. 이를 고려한 현명한 비지니스 접근과 기술 개발이 필요할 것이다.
이 글은 건설이 무결성 데이터 확보에 실패하여 생산성 수렁에 빠져 있는 이유에 대한 이야기입니다.
건설 산업은 규제되고 세분화된 산업 중 하나이며, 거의 모든 건설 프로젝트는 다양한 이해당사자들이 공동으로 만들어내는 결과물이다. 건설 프로젝트의 수명 주기는 예산 책정, 건축, 구조, 견적, 조달, 제어 및 운영과 같은 다양한 역량을 가진 수많은 전문가의 영향을 받다.
각 전문가들이 생성하는 데이터들은 서로 다른 시스템(CAD, MEP, ERP, CDE, ECM, CPM) 간에 교환되는 방식이 건설 프로젝트 품질 및 비용 효율성에 직접적인 영향을 미친다.
이 지점에서 무결성없는 데이터들로 인해, 건설 산업은 생산성 측면에서 가장 비효율적인 산업 중 하나가 되었다. 지난 20년 동안 전체 건설 산업의 생산성은 21%만 증가했지만, 다른 산업의 생산성은 70%가 향상되었다.
데이터의 품질 및 투명성은 결과적으로 건설 시장에서 회사의 생존을 결정한다. 데이터 내보내기 및 가져오기 프로세스의 복잡성으로 인해, 3D에서 6D모델까지의 연계는 전문가가 없이는 처리할 수 없다. 기업 내부 업무 프로세스에 정통하면서, 동시에 CAD와 ERP 시스템에 대한 이해도가 높은 전문가만이 두 시스템을 적절하게 결합할 수 있다. 따라서 건설업에서는 다양한 시스템(CAD-ERP, FEM-CAD-HVAC, ERP-CPM, ERP-EPM) 간의 정보교환을 담당하는 관리자가 증가하고 있다.
건설 산업의 복잡성과 솔류션 폐쇄성으로 인해 상호운용성과 재활용성에 큰 문제가 발생하고 있고, 이는 제조업과 같은 표준 프로세스 기반 생산성 향상을 도모하기 어렵게 만들고 있다.
소프트웨어는 점점 더 건축 및 디자인 회사의 최고 비용이 되고 있다. 많은 소프트웨어 응용 프로그램과 파일 형식이 사실상의 산업 표준이 되면서 기업은 점점 더 상용 소프트웨어에 종속되고 있다.
독점 파일 형식이 있는 상용 소프트웨어와 달리 오픈소스 소프트웨어 프로젝트는 이익을 추구하지 않으며, 사용자가 코드를 수정하고 더 넓은 커뮤니티와 공유하도록 권장한다.
건축가가 더 많은 디지털 작업을 수행함에 따라, 많은 오픈 소스 응용 프로그램이 설계 워크플로에 사용되고 있다.
Blender
Blender는 모델링, 렌더링, 애니메이션 및 시뮬레이션 기능을 제공하는 3D 모델링 도구 무료 오픈 소스 제품군이다. 이 제품군은 건축 응용 프로그램보다 시각 효과 및 캐릭터 애니메이션에 더 적합하다. 사용자 커뮤니티는 Blender3DArchitect 와 같은 웹 사이트를 통해 AEC 전문가 자습서 및 리소스를 제공한다. Blender는 Autodesk의 DWG 또는 RVT와 같은 독점 파일 형식을 직접 가져오지 않지만, DXF와 같은 개방형 형식을 가져올 수 있다.
GIMP
디지털 이미지를 만들고 편집하기 위한 Adobe Photoshop의 오픈소스 대안이 있다. 1996년에 처음 출시된 김프 버전 2.10은 필수적인 이미지 편집 기능을 제공한다.
Inkscape
이 무료 오픈 소스 소프트웨어를 사용하면 SVG(확장 가능한 벡터 그래픽) 파일 형식을 사용하여 그래픽 이미지를 만들 수 있다. Adobe Illustrator와 마찬가지로 Inkscape는 유연한 2D 그리기 및 텍스트 조작 도구를 제공한다.
LibreCAD
이 오픈 소스 2D CAD 응용 프로그램은 AutoCAD와 유사하다. LibreCAD는 2D에서만 작동하므로 3D 모델을 생성하거나 편집할 수는 없다. 또한, DXF 파일만 가져올 수 있다. 그러나 파일은 여러 형식으로 내보낼 수 있다.
LibreOffice
Microsoft Office 제품군 사용자는 LibreOffice에 포함된 많은 도구에 익숙할 것있다. 워드 프로세싱, PDF 편집, 프레젠테이션 디자인, 스프레드시트 생성과 같은 표준 사무 작업을 수행하는 응용 프로그램이 포함되어 있다.
FreeCAD
FreeCAD는 오픈 소스 응용 프로그램에서 강력한 3D 모델링 기능 세트를 제공한다. 파라메트릭 모델링 도구이므로 사용자가 모델의 이력을 직접 편집하여 변경할 수 있다. FreeCAD에는 소프트웨어 내에서 BIM 관련 워크플로를 제공하는 Arch Workbench가 포함되어 있다. FreeCAD는 DXF, OBJ, STEP 및 IFC를 포함한 다양한 파일 형식을 지원한다.
OpenStudio
EnergyPlus 시뮬레이션 엔진을 기반으로 하는 이 오픈 소스 에너지 모델링 솔루션은 원래 국립 재생 에너지 연구소에서 개발했다. OpenStudio의 주요 이점 중 하나는 사용자가 Trimble SketchUp에서 모델을 생성한 다음 OpenStudio에서 분석할 수 있는 SketchUp 플러그인을 지원한다는 것이다. 결과 분석은 SketchUp에서 직접 볼 수 있다.
이외에, 건축가이자 프로그래머인 Ehsan Iran- Nejad 가 개발한 PyRevit은 Autodesk Revit용으로 널리 사용되는 오픈소스 애드인이다. Revit은 무료가 아니지만 Iran-Nejad의 추가 기능은 무료로 사용할 수 있다. 사용자는 해당 소스 코드를 다운로드하고 자신의 용도에 맞게 수정할 수 있다.
Ladybug도구는 Rhino와 같은 상용 응용 프로그램 및 OpenStudio와 같은 오픈 소스 소프트웨어와 함께 작동한다. 비주얼 프로그래밍 애플리케이션인 Dynamo 는 오픈 소스 프로젝트로 무료로 제공된다.
시장조사기관 Global Industry Analysts Inc.(GIA)가 발행한 시장 조사 보고서 "건설 인공지능(AI) - 글로벌 시장"을 발표했다(2021.8.26.). 이 보고서는 크게 변화된 COVID-19 이후 가속화된 디지털트랜스포메이션과 인공지능에 대한 시장기회, 그리고 새로운 관점을 제시한다.
AI in Construction (StrategyR)
이 보고서에 따르면, 2026년까지 건설 시장의 인공 지능(AI) 글로벌 시장 규모는 40억 달러에 달할 전망이다. 코로나19 위기 속에서 2020년 세계 건설인공지능 시장은 6억 9,440만 달러로 추정되며, 분석 기간 동안 31.2%의 CAGR로 성장하였다. 관련해 향후 7년 동안 33% CAGR가 예상된다. 2021년 미국 건설 시장에서 인공지능기술은 285.8 백만달러 시장규모였다.
이런 상황에서 미국, 유럽 및 중국을 중심으로 관련 스타트업들이 큰 투자를 받고 있으며, 공백 기술을 제공하는 기업끼리 파트너쉽 합작 등의 움직임이 커지고 있다.
건설 인공지능기술 관련 최신 사례
3차원 스캔 기반 품질관리
독일 엔지니어링 서비스 회사인 TÜV SÜD는 영국의 건설사업분석 회사인 Contilio와 협력하여 인공지능 기반 품질 관리 시스템을 개발했다. TÜV SÜD의 부동산 및 인프라 사업부 CEO인 Joachim Birnthaler는 전체 건설 프로젝트의 60%가 상당한 지연을 경험하고 있으며, 건설 비용의 최대 30%가 재작업 및 설치 오류 수정으로 소비되고 있다고 말했다.
이 시스템은 3D기반 AI 건설품질검사를 지원한다. 예를 들어, 건물 및 인프라 프로젝트에 대한 자동화된 결함 분석 및 품질검증기능을 제공한다. Contilio CEO인 Zara Riahi는 3D AI 기술과 품질검사 전문 지식을 결합해 3D 데이터(LiDAR 등 스캔)에서 실시간 정보를 자동으로 해석한다. 3차원 현장 데이터에서 모든 구조, 건축, MEP를 지능적으로 식별한 후, BIM과 자동으로 이를 비교한다.
Riahi는 상업용 스캐너, 드론 기반 사진측량 기술을 사용해, 건물 및 인프라 프로젝트의 건설 진행 상황과 설치 품질을 자동으로 추적한다. 이러한 자동 분석 기술은 건설 과정을 디지털 트윈으로 구현할 수 있다. 디지털 트윈을 통해, 건설 진행 과정을 최신 디지털 모델로 유지한다. 이를 통해, 건설 계획, 설치 오류의 차이를 신속하게 감지하고, 민첩하게 대응할 수 있는 정보를 제공한다.
IoT기반 건설 생산성 관리
2016년에 설립되어 캘리포니아 로스 알토스에 본사가 있는 Versatile은 건설 관리자에게 건설 생산성에 대한 신속한 가시성을 제공하는 기술을 개발한다. 이 회사 제품인 CraneView는 AI 및 IoT를 사용해, 수천 개 데이터 포인트를 캡처 후 분석하여, 작업 현장 생산성에 대한 실시간 분석을 제공한다. 이를 통해, 의사 결정을 간소화하고 자재 중복, 건설 진행, 크레인 활용 등에 대한 정보 등 모든 작업 현장의 생산성 데이터를 제공한다.
CraneView
Turner Construction Company의 부사장 겸 최고 혁신 책임자인 Jim Barrett은 CraneView를 건설 프로젝트에 통합함으로써 크레인을 자사의 데이터 자산으로 전환하는 데 성공했다고 말했다.
CraneView
이러한 노력을 발판으로, Versatile는 얼마전 시리즈B 라운드에서 8천만 달러를 모금에 성공했다. 이 펀딩에는 Procore의 설립자이자 CEO인 Tooey Courtemanche와 PlanGrid의 공동 설립자인 Ralph Gootee를 비롯한 건설 업계 베테랑들도 합류했다.
비전 기반 건물시공현장 모니터링
Buildots는 건설 현장 안전모 장착 카메라, CCTV 등에서 촬영한 이미지 데이터를 사용해, 건설 현장 건물 내부의 작업현장 정보를 수집한다. AI를 사용하여 수집된 이미지를 사용해, 건설 프로젝트 진행 상황 모니터링을 수행한다.
Buildots
텔아비브와 런던에 본사를 두고 있는 Buildots는 내부 주거 및 상업용 건설 프로젝트에 사용할 수 있으며, 20개 이상의 고객과 12개 국가에서 사용되고 있다. 올해 8월에는 Lightspeed Ventures가 주도하는 3천만 달러의 라운드 B 투자를 받았다. Buildots는 이 자금을 사용하여 글로벌 영업 및 R&D 팀 규모를 두 배로 늘리고 있다.
Buildots 실시간 프로젝트 보고서는 3D 모델링 기술을 적용해, 건물 배선, 벽, 배관 등 현장의 모든 측면을 포착한다. 그런 다음 AI 알고리즘을 사용하여 영상을 분석하고, 원래 프로젝트 계획 및 일정과 비교한다. Buildots 시스템은 안전모에 장착된 360도 GoPro 카메라와 독점 도킹 스테이션을 사용한다. 이 시스템은 직원들이 현장을 걸어갈 때, 작업 현장의 모든 세부 사항을 캡처한 다음 GoPro 카메라를 도킹 스테이션에 연결해, 수집된 정보를 분석하고, 데이터를 서버에 다운로드한다.
Buildots 시스템은 프로세스 최적화, 지연 최소화, 예산 초과 제거를 목표로 한다. 이 기술은 디지털화된 건설 워크플로와 건설 프로세스 가시성을 생성한다. 수집된 데이터는 컴퓨터 비전을 사용해 처리되어, 작업 현장의 디지털 트윈을 생성한다. 건설 관리자와 직원에게 누락된 항목, 아직 진행 중인 항목 및 완료된 항목에 대한 세부 정보를 제공한다. 이를 통해, 전기 소켓 누락, 잘못된 창 설치, 덕트 작업 오류 등 미세한 세부 이슈를 찾을 수 있다.
지난 7월, 로스엔젤레스에 기반을 둔 종합 건설업체인 Build Group은 샌프란시스코 M2 타워 주거 프로젝트를 포함해, 미국 3개의 건설 프로젝트에 Buildots를 사용했다고 발표했다 .
영국에 기반을 둔 Wates Construction의 운영 이사인 Glen Roberts 는 이 기술을 320개 아파트 건설에 사용하고 있다고 말한다. 그는 약 10명의 개별 프로젝트 관리자가 매주 하청업체가 완료하는 작업을 검사하기 위해, 현장에 가야 한다면 많은 시간이 걸릴 것이지만, Buildots 플랫폼의 AI 기술을 사용하면 카메라를 가진 한 사람만을 보내 모든 시공을 검사할 수 있다고 말한다. 카메라가 모든 정보를 포착하고 필요한 대시보드와 시공된 작업에 대한 100% 정확한 사진을 보여준다.
Buildots
과거에는 관리자가 시각적 검사를 통해, 해당 작업을 수행하고, Excel 스프레드시트와 종이 노트에 메모 및 세부 정보를 기록했다고 Roberts는 말했다. 이런 방식은 시간이 많이 걸렸다. Buildots를 사용해, 금요일에 현장에 나가서 데이터 캡처를 수행한 다음, 월요일 아침에 데이터를 분석하면 현장 상황을 정확히 알 수 있다. 그는 현재는 원하는 정보를 얻기까지 36시간 지연이 있으나, 앞으로는 이 지연 시간을 12시간으로 줄이려고 한다. 아울러, 캡쳐된 데이터를 통해, 시공 분쟁 소지 등을 없애나가려 한다.
GIS분석 기반 인프라 공사 모니터링
AI Clearing는 GIS 분석을 통합해, 인프라 건설 진행 정보 생성을 자동화한다. AI Clearing 플랫폼은 항공 이미지, 지리 공간 데이터, CAD, BIM 데이터 등을 분석하여 인프라 시설 프로젝트 진행 상황을 모니터링한다.
AI Clearing
AI Clearing은 드론 기반 데이터 수집 기술을 사용해, 일반적인 프로세스보다 최대 144배 빠르게 인프라 프로젝트의 진행 상황을 추적할 수 있다. 고속도로, 공장, 태양열 발전소, 지역 사회 기반 시설 프로젝트 및 기타 다양한 요구 사항에 사용할 수 있다. AI Clearing은 건설 프로젝트 진행 상황을 모니터링하고, Alice Technologies는 AI를 사용해 건설 일정 계획, 시뮬레이션 최적화를 수행한다.
Alice Technologies
이 기술은 이미지를 AI Clearing 플랫폼에 가져와 건설 프로젝트의 상태를 분석한다. 데이터를 업로드하기만 하면 몇 시간 안에 전체 건설 현장을 분석할 수 있다. 대부부의 건설 프로젝트는 예산을 초과한다. 정부는 건설 지연의 핵심적인 이유를 100마일에 달하는 고속도로나 거대한 태양광 발전소 등을 건설할 때, 인간으로 정확하게 검사하거나 제어할 수 없다고 생각한다. 이러한 검사를 일반적으로 수행하는 측량사를 포함한 건설 노동자는 부족하다. 이 기술은 최근 승인된 미국 연방 시설 법안으로 더욱 유용해 질 수 있다.
AI Clearing
마무리 데이터 분석 컨설팅 회사인 TDWI 수석 연구 이사인 James Kobielus는 "AI가 더 이상 건설 산업에서 사용되고 있다는 사실에 놀라지 않다."라고 말했다. 이제, 건설 업계는 AI 기반 스마트 센서, 스캔, 스마트 카메라를 사용하여 프로젝트를 3차원으로 재구성하고, 실시간으로 평가, 계획, 매핑, 측량 및 모니터링하고 있다. Kobielus는 미래에는 AI 기반 로봇, 원격 협업, 디지털 트윈 도구를 사용하는 건설 회사도 볼 수 있을 것이라 예상한다.
레퍼런스
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