[4th City] "건설현장 'AI·로봇 생태계' 육성, 데이터·법규 개선 필요"

[포쓰저널=송신용 기자] 건설업계가 생산성 저하, 인력 부족, 안전사고 등 고질적인 문제들을 해결하기 위해 인공지능(AI)과 로봇 기술을 도입하고 있지만, 데이터 부족과 법규 미비 때문에 상용화에 어려움을 겪고 있다는 지적이 제기됐다.

건설업계와 학계 전문가들은 기술 개발과 함께 데이터 인프라 구축, 규제 개선, 산업 생태계 조성이 병행돼야 한다고 입을 모았다.

10일 서울 여의도 국회의원회관 제1세미나실에서 열린 '건설현장 AI기반 로봇기술을 활용한 건설관리 고도화 방안' 세미나에는 학계와 건설사 전문가들이 모여 건설 기술의 현주소와 미래 비전을 논의했다.

김주형 한양대학교 건축공학부 교수는 'AI 건설기술의 패러다임의 변화와 미래 로봇기술의 비전' 발제를 통해 이 기술이 현장에서 널리 쓰이지 못하는 이유로 '데이터의 한계'를 지적했다.

그는 "국내 50층 이상 초고층 건물은 127개에 불과해 AI 모델을 학습시킬 사례가 절대적으로 부족하다"며 "이처럼 데이터가 적을 경우, 데이터 증강(Data Augmentation)과 같은 기법이 필요하지만 근본적인 양질의 데이터 확보가 시급하다"고 강조했다.

이어 "실험실 수준에서는 성공적인 기술도 예측 불가능한 변수가 많은 실제 현장에서는 적용하기 어려운 경우가 많다"고 했다.

그는 AI 기술이 부동산 수요 예측부터 건설 현장 안전관리, 유지보수까지 건설 프로젝트 전반에 적용될 수 있는 잠재력을 가졌다고 설명했다.

김 교수는 "LSTM, XGBoost와 같은 AI 예측 모델을 활용하면 아파트 매매지수나 전세가격지수 등 부동산 시장의 흐름을 분석하고 예측할 수 있다"며 "이러한 기술은 프로젝트의 사업성 분석과 기획 단계에서 중요한 의사결정을 도울 수 있다"고 말했다.

데이터의 부족으로 이 같은 모델의 사용에 애로가 있다는 의미다.

이성재 삼성물산 건설기술디지털팀 그룹장 상무는 '건설현장 로봇기술 적용사례-정부의 로봇기술 활성화 방안' 발제를 통해 건설업이 생산성 저하, 인력 부족, 중대재해 증가라는 삼중고에 직면해 있다고 진단했다.

그는 "전산업의 1인당 노동 생산성은 증가 추세인 반면, 건설업은 2018년 이후 감소세에 있으며, 숙련 인력 부족 현상도 심화되고 있다"고 강조했다.

이 상무는 이러한 문제의 해결책으로 건설 로봇 기술을 제시하며 삼성물산의 개발 사례를 소개했다.

그는 "고소 작업의 위험을 줄이고 반복 작업의 효율을 높이기 위해 '건설용 앵커 로봇'을 개발해 1세대부터 4.1세대까지 지속적으로 성능을 개선하고 있다"며 "수장 벽체 타공 로봇, 철골 볼팅 로봇 등을 개발해 현장에 적용하고 있다"고 설명했다.

이 상무는 건설업의 문제점을 극복하기 위해서는 개별 기업의 노력만으로는 한계가 있다며 '건설 로봇 생태계 구축'의 중요성도 주장했다.

그는 "현대건설과 건설 로봇을 공동으로 연구·개발(R&D)하고 국토교통부 주관 '스마트건설 얼라이언스'에 참여하는 등 업계와 협력하고 있다. 기술 개발과 보급 활성화를 위해 업계 전반의 협력이 필요하다"고 강조했다. 

조원석 현대건설 기술연구원 스마트건설연구실 책임연구원은 '건설현장 로봇 도입의 현실과 로봇 기술 정책 방향' 발제를 통해 건설 로봇 개발의 현실적인 한계점으로 산업구조, 기술, 비용, 제도의 네 가지 측면을 짚었다.

그는 "건설 작업은 제조업과 달리 표준화되지 않은 비정형 환경에서 이뤄져 자동화 난이도가 매우 높다"고 설명했다. 

그는 법적·제도적 문제를 가장 큰 걸림돌로 꼽았다.

조 책임은 "'건설로봇'에 대한 법적 정의가 불명확해 안전 인증, 보험 적용, 책임 소재 등에서 혼란이 발생하고 있다"며 "예를 들어 운반 로봇의 경우 차량계 건설기계인지 무인 산업트럭인지 분류가 모호하며, 로봇이 측량하거나 시공한 결과의 법적 효력도 불분명하다"고 지적했다. 

그는 해외 사례를 들며 규제 개선의 필요성을 역설했다.

그는 "미국, 유럽, 사우디 등은 삼차원(3D) 프린팅 건축물에 대한 별도의 설계 및 검증 기준을 마련해 산업을 활성화하고 있다"며 "한국도 신기술·신사업에 대해 금지된 것만 할 수 없는 '원칙 허용, 예외 금지'를 적용, 네거티브 규제 방식으로 전환해야 한다"고 주장했다.

박정운 DL이앤씨 미래기술센터 스마트건설팀 부장은 'AI, 드론기술을 활용한 건설현장 관리업무의 고도화' 발제를 통해 드론과 AI 기술을 활용해 수주부터 준공까지 건설 현장 관리 업무를 고도화하는 사례를 공개했다.

그는 "드론을 이용한 디지털 측량으로 사업 부지의 토공 물량을 정확히 산출하고, 360도 카메라와 가상현실(VR) 기술로 모델하우스를 디지털화해 품질관리와 고객 소통에 활용하고 있다"고 말했다.

박 부장은 "'파일 관입량 자동측정 솔루션'(PAMS)은 AI 영상 분석을 통해 20m 원거리에서도 파일의 관입량과 리바운드량을 1㎜ 오차 내로 측정해 작업자의 안전과 데이터 정확도를 동시에 확보했다"고 설명했다.

'크랙N 드론' 솔루션은 드론이 아파트 외벽을 자율비행으로 촬영하면 AI가 0.3㎜ 이상의 균열을 95% 이상의 정확도로 탐지하고, 보고서까지 자동으로 생성하는 시스템이다.

박 부장은 "이를 통해 준공 전 균열을 100% 탐지하고 보수함으로써 입주 후 외벽 누수 하자를 예방하는 효과를 거두고 있다"고 했다.

이희웅 대우건설 스마트건설연구팀 책임은 '생성형 AI를 활용한 건설프로젝트 계약관리의 효율성 확보' 발제에서 건설 산업 생성형 AI의 활용 가능성을 제시하며 고도의 전문성이 요구되는 '계약 관리' 분야에 초점을 맞췄다.

그는 "EPC(설계·조달·시공) 프로젝트는 복잡한 계약 문서, 수많은 이해관계자, 방대한 데이터로 인해 관리에 어려움이 많다"고 했다.

대우건설은 이러한 문제를 해결하기 위해 생성형 AI를 도입했다.

이 책임은 "GPT-4 터보 모델을 활용해 영문 레터 초안 작성과 분석을 지원하는 '바로레터 AI'와, 방대한 입찰안내서(ITB)와 계약 문서를 정밀하게 분석하는 '바로답 AI'를 자체 개발했다"고 설명했다.

이 시스템의 핵심 기술은 '검색증강생성'(RAG)이다.

이 기술은 LLM(거대언어모델)을 기업 내부의 보안된 데이터베이스와 연결해, 정보 유출 없이 사내 데이터를 기반으로 정확한 답변을 생성하고 출처까지 제시할 수 있다.

이 책임은 "생성형 AI를 통해 계약서의 독소조항을 찾거나 과거 유사 프로젝트의 계약 조건을 비교 분석하는 등 복잡한 지식 노동을 자동화하여 리스크를 줄이고 업무 효율성을 높일 수 있다"고 강조했다.

박홍근 서울대학교 건축학과 교수는 '스마트구조감리솔루션 개발을 통한 건설 안전의 혁신방안' 발제를 통해 최근 잇따른 건설 현장 붕괴 사고의 주요 원인으로 '부실 감리'를 지목했다.

그는 이를 해결하기 위한 '스마트구조감리솔루션' 개발 현황을 소개했다.

이 솔루션은 360도 카메라와 뎁스(Depth) 카메라 등을 활용해 건설 현장을 가상현실로 구현하고, 구조기술사가 사무실에서 원격으로 철근 배근 간격 등을 자동으로 검측하고 판정하는 기술이다.

가설 지주에 하중 계측 센서를 부착해 시공하고 있는 구조물의 안전성을 실시간으로 모니터링하고 붕괴 위험을 예측하는 시스템도 포함된다.

박 교수는 "이러한 디지털 기술을 통해 구조 전문가가 물리적 제약 없이 더 많은 현장을 더 자주, 더 면밀하게 감리할 수 있다"고 설명했다.

그는 기술 개발만으로는 부족하며 제도적 뒷받침이 필수적이라고 주장했다.

박 교수는 "현행 건축법 시행령은 관계전문기술자가 공사 현장을 확인하도록 규정하고 있어 직접 방문을 원칙으로 한다"며 "원격감리를 통하여 확인하는 것을 허용하도록 법 개정이 시급하다"고 강조했다.

이날 세미나는 더불어민주당 손명수 의원과 한국건설관리학회가 공동 주최하고, 경북대 지능형건설자동화연구센터와 한양대 건설경영최고위과정, 직스테크놀로지가 후원했다.