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AI 기술의 발전과 건축 프로젝트 관리에 대한 영향 분석

일일 보고서 2024년 09월 05일
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목차

  1. 요약
  2. AI 기술의 건축산업 내 도입 현황
  3. AI가 건축 프로젝트 관리에 미치는 영향
  4. 국내 건설사들의 AI 기술 도입 사례
  5. AI 기반 건축 설계 및 운영 최적화
  6. 결론

1. 요약

  • 본 리포트는 AI 기술이 건축산업에 미치는 영향과 그 활용 방법에 대해 논의합니다. 건축산업에서 AI 도구인 OpenSpace, Procore, ALICE Technologies, Doxel, Buildots를 활용한 효율적인 프로젝트 관리 사례들을 분석합니다. 또한, 국내외 건설사들인 DL이앤씨, 포스코이앤씨, 현대건설이 AI를 적용한 성과를 소개하며, AI 기반 설계 및 운영 최적화, 안전 관리 향상 등 다양한 적용 사례를 제시합니다. 리포트는 AI 기술의 도입이 건축 산업의 디지털 트랜스포메이션을 어떻게 이끌어갈 수 있는지 설명하며, 앞으로의 발전 방향을 제안합니다.

2. AI 기술의 건축산업 내 도입 현황

  • 2-1. 건축산업에서의 AI 기술 도입 배경

  • 전 세계 건설 AI 시장 규모는 지난해 2조원을 돌파하였으며, 앞으로도 지속적인 성장이 기대됩니다. AI 기술은 설계, 건설, 운영 등 모든 과정에서 역할을 비중 있게 차지하고 있으며, 특히 건설업계에서는 AI 기술이 건설현장에서 점점 더 중요한 역할을 하게 될 것이라는 전망을 하고 있습니다. 글로벌 시장조사기업 마켓리서치퓨처(MRFR)에 따르면, 전 세계 건설 AI 시장의 연평균 성장률은 35%로 예상되고 있으며, 2018년 한화 기준으로 약 1조4500억원에서 지난해에는 약 2조3300억원으로 성장하였습니다. 이러한 흐름으로 볼 때 AI의 활용도는 앞으로 더욱 높아질 것으로 보입니다.

  • 2-2. 주요 AI 도구와 기술 동향

  • 건축산업에서 활용되는 주요 AI 도구는 OpenSpace, Procore, ALICE Technologies, Doxel 및 Buildots입니다. 이들 도구는 데이터 기반 의사 결정을 통해 효율적인 프로젝트 관리를 지원하고 있습니다. AI는 프로젝트 계획, 실행 및 관리에 있어 전례 없는 이점을 제공하며, 방대한 양의 프로젝트 데이터를 분석하여 보다 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있게 해줍니다. 또한, AI 기반 도구는 소규모 개조부터 대규모 인프라 개발에 이르기까지 현대 건설 프로젝트의 복잡성을 처리하는 데 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니다. AI의 능력은 센서, 드론, 웨어러블 기기 등 다양한 소스의 데이터를 처리하여 프로젝트 진행 상황과 현장 상태에 대한 실시간 통찰력을 제공합니다. 이를 통해 프로젝트 관리자는 신속하게 문제를 해결하고, 작업자의 행동을 모니터링하여 안전 관리의 효율성을 개선할 수 있습니다.

3. AI가 건축 프로젝트 관리에 미치는 영향

  • 3-1. AI를 활용한 일정 관리 최적화

  • AI 기술은 프로젝트 일정 관리의 효율성을 크게 향상시키고 있습니다. 예를 들어, 포스코이앤씨는 AI 기반 프로젝트 관리 도구를 사용하여 실시간으로 진행 상황을 모니터링합니다. AI는 예상되는 문제를 미리 경고하고, 이를 신속하게 해결할 수 있는 기회를 제공합니다.

  • 3-2. AI 기반의 예산 책정 및 자원 관리

  • AI는 프로젝트에 필요한 자원(인력, 재료, 자금)을 정확하게 예측하는 기능을 가지고 있습니다. 예를 들어, Jane은 AI가 예측한 자원 할당 계획을 검토하며, 이를 통해 자원 낭비를 최소화하고 예산을 보다 효율적으로 사용할 수 있습니다. 이와 같은 AI 기술의 도입은 포스코이앤씨의 다양한 프로젝트에서 예산 절감을 위한 전략으로 활용되고 있습니다.

  • 3-3. 현장 상태 모니터링과 실시간 데이터 분석

  • AI는 현장 상태 모니터링을 위해 다양한 데이터를 수집하고 분석할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 예를 들어, 포스코이앤씨는 드론을 활용하여 균열 관리 솔루션을 개발하였으며, 이를 통해 건설현장의 안전성을 확보하고 있습니다. AI 기반의 실시간 데이터 분석 기능은 프로젝트 진행 중 발생하는 다양한 문제를 감지하고 즉각적으로 대응할 수 있게 합니다.

  • 3-4. 안전 시스템과 품질 관리

  • AI 기술은 건설 안전과 품질 관리에도 큰 도움을 주고 있습니다. 예를 들어, 한국건설기술연구원은 시설물 유지관리에 AI를 도입하여 점검 진단, 보수 보강, 노후도 예측 등이 가능하도록 하였습니다. 이러한 AI 활용은 프로젝트의 안전성과 품질을 높이는 데 중요한 역할을 합니다.

4. 국내 건설사들의 AI 기술 도입 사례

  • 4-1. DL이앤씨의 AI 도입 및 성과

  • DL이앤씨는 착공 전 설계 단계부터 착공 후 현장 관리 및 고객 응대까지 AI 기술을 적용하고 있습니다. 모든 현장에서 균일한 품질을 유지하기 위해 AI 기반 설계 기술 및 하자 점검 시스템을 갖추고 있으며, 건설 현장 내 드론이 촬영한 사진을 AI가 확인하여 시공 품질을 관리하는 스마트 시스템을 활용하고 있습니다. 하자 점검 시스템은 직원이 벽지를 촬영하면 AI가 스스로 벽지 찢김 여부와 위치 등을 판단하여 알려줍니다. 이를 통해 하자 점검에 소요되는 인력과 시간을 크게 줄이며, 입주자 사전 점검 전에 하자 발생을 최소화할 수 있습니다.

  • 4-2. 포스코이앤씨의 스마트 기술 전략

  • 포스코이앤씨는 2018년에 스마트건설 전담 조직을 신설하고, 스마트 기술 개발에 집중해 왔습니다. 올해는 빌딩정보모델링(BIM)에 AI와 건설 로봇을 적극 도입하여 건설 현장의 생산성을 높이고 리스크를 저감하는 전략을 수립하였습니다. AI 기술 개발의 원천은 수행한 프로젝트에서 수집한 빅데이터로, 딥러닝을 활용하여 건설 특화 AI 모델을 프로젝트 수명 주기(PLC) 핵심 업무에 적용하고 있습니다. 특히 지역별 부동산 시장 분석 시스템 및 자재 가격 예측 시스템을 개발하여, 가격 추세를 최대 6개월 전에 예측하고, 안정적인 자원 수급과 시공 품질 확보를 도모하고 있습니다.

  • 4-3. 현대건설의 AI 활용 현황

  • 현대건설은 AI 기술을 다양한 건축 분야에 적용하고 있으며, 건설 프로세스의 효율성을 높이는 데 주력하고 있습니다. AI 기반의 데이터 분석을 통해 설계, 시공 및 운영 각 단계에서 효율성을 극대화하고, 지속적인 품질 관리를 추진하고 있습니다. 향후 AI 기술이 건설 현장에 더욱 중요하게 자리 잡을 것으로 예상되며, 현대건설은 이를 선도하기 위해 AI 활용을 가속화하고 있습니다.

5. AI 기반 건축 설계 및 운영 최적화

  • 5-1. 건물 성능 최적화를 위한 AI 응용

  • AI는 건축물의 설계와 건설 단계에서 건물의 성능을 최적화하는 데 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 내부 및 외부 환경 데이터를 분석하여 에너지 효율성을 향상시키고, 실내 공간의 쾌적성을 높이는 등의 목표를 달성할 수 있습니다. 이는 AI가 건축물의 성능을 개선하기 위해 중요한 역할을 할 수 있음을 시사합니다.

  • 5-2. AI와 건설 로봇의 협업

  • 건설업체는 AI 서비스를 사업 운영에 연결하는 것을 통해 프로젝트의 전반적인 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, Autodesk Build(오토데스크 빌드)의 자산 기능을 사용하여 프로젝트의 모든 자산과 장비의 전체 사용 주기를 추적하고 관리함으로써 현장 상황을 AI에 전달하고, 공사 현황에 맞춰 대응할 수 있도록 합니다.

  • 5-3. 제너레이티브 AI를 통한 혁신적 설계

  • 제너레이티브 AI는 설계 최적화 과정에서 과거의 설계 데이터 아카이브를 활용하여 최적화된 설계를 지원할 수 있는 가능성을 제공합니다. 이는 과거의 문제 해결 경험을 바탕으로 AI가 학습할 수 있는 환경을 조성하고, 향후 설계의 정확성을 높일 수 있는 기반이 됩니다. 제너레이티브 AI는 디자인 과정의 창의성을 증진시키고 다양한 디자인 옵션을 생성하는 데에 중요한 역할을 할 수 있습니다.

6. 결론

  • 이번 리포트를 통해 AI 기술이 건축산업 전반에 걸쳐 중요한 역할을 하고 있음을 확인했습니다. AI를 활용한 일정 관리, 자원 최적화, 실시간 모니터링, 안전관리 등의 사례를 통해 건축 프로젝트의 효율성과 안전성이 크게 향상될 수 있음을 알 수 있습니다. 예를 들면, DL이앤씨는 AI 기반 설계와 하자 점검 시스템으로 현장 품질을 관리하고 있으며, 포스코이앤씨는 빌딩정보모델링을 통해 생산성을 높였습니다. 또, ALICE Technologies, OpenSpace 등의 도구가 사용되어 프로젝트 관리의 새로운 표준을 제시하고 있습니다. 이러한 기술 도입 사례는 AI가 제공하는 가능성을 잘 보여줍니다. 그러나 이와 동시에 AI 기술 적용의 한계를 명확히 인식하고 꾸준한 연구와 투자를 통해 이를 보완하는 노력이 필요합니다. 앞으로 AI 기술은 건축 산업을 더욱 혁신적으로 변화시킬 잠재력을 가지고 있으며, 실질적인 적용 가능성도 높아질 것으로 전망됩니다. 이를 위해 AI 기술의 지속적인 발전과 더불어 산업 전체의 협력과 투자가 필수적입니다.

7. 용어집

  • 7-1. DL이앤씨 [회사]

  • DL이앤씨는 AI 기반 설계 기술과 하자 점검 시스템을 통해 건설 현장의 품질을 관리하며, 스마트 시스템을 활용해 시공품질을 검사합니다.

  • 7-2. 포스코이앤씨 [회사]

  • 포스코이앤씨는 AI와 드론을 활용한 건설 로봇 등을 도입해 생산성을 높이고, 리스크를 저감하며, 지능화된 건설 프로젝트 관리를 진행합니다.

  • 7-3. ALICE Technologies [제품]

  • 건설 프로젝트 관리를 위한 AI 도구로, 데이터 기반 의사 결정과 실시간 진행 상황 추적을 통해 효율적인 프로젝트 관리를 지원합니다.

  • 7-4. OpenSpace [제품]

  • 건설 프로젝트 관리 효율성을 높이기 위해 데이터 기반 의사결정 및 실시간 현장 모니터링 기능을 제공하는 AI 도구입니다.

  • 7-5. Market Research Future [기관]

  • 글로벌 건설 AI 시장의 성장률과 연구 동향을 제공하는 시장조사기관으로, AI 기술의 성장 전망을 발표합니다.

8. 출처 문서