에어링크는 대용량 지형지도 및 3D 모델의 경량화 및 웹 기반 시각화 기술, 디지털 트윈 기반 유지관리 기술 등에서 원천기술을 보유하고 있다. 이를 바탕으로 시공 현장의 3D 공간 위에 디지털 정보를 직접 증강하여 직관적으로 정보를 전달하는 ‘건설현장 시공사·협력업체간 업무지시 공유 솔루션’을 제공한다. 또한 현장 관리자가 스마트폰이나 태블릿으로 시공검측 대상의 사진을 촬영하면, 검측요청서를 자동 작성하고, 사진 촬영 위치를 도면(2D/BIM) 위에 자동으로 매핑해 주는 ‘시공사와 감리사간 스마트 검측요청서 솔루션’ 등을 제공하고 있다. 기존에 수동으로 입력하던 검측 정보와 도면 위치 확인 작업을 자동화하여 관리 업무 시간을 80% 이상 절감하고, 사용자의 위치와 실제 도면이 연동되어 문서 작성의 생산성을 높이고 있다. 에어링크는 호반그룹과 협력해 골프장, 리조트 등 대형 시설물을 효율적으로 유지·관리하기 위해 기술을 확장할 예정이다.

범용 인공지능(AI)의 현장 적용 한계를 보완하는 산업 맞춤형 ‘버티컬 AI’ 시장이 확대됨에 따라, AI가 스스로 이해하고 추론할 수 있도록 정제한 ‘AI 레디 데이터(AI Ready Data)’의 중요성이 제기되고 있다. 시장조사기관 그랜드뷰리서치 분석에 따르면 글로벌 버티컬 AI 시장은 연평균 약 28% 성장해 2026년 기준 130억 달러를 넘어설 것으로 전망된다. 버티컬 AI의 성패는 각 산업에 맞춰 구조화된 ‘AI 레디 데이터’ 확보 여부에 달려 있다. AI 레디 데이터는 AI가 스스로 이해하고 추론하도록 정제·가공한 데이터를 뜻한다. 의료·국방·법률·특허 등 도메인별 전문 데이터를 선점하려는 경쟁은 국가 간 주도권 다툼으로 확산되는 양상이다. 특히 특허 데이터는 기업의 기술 전략이 공개 논문보다 평균 18개월가량 앞서 담기는 기술 선행 지표로 평가되며, 특허 데이터의 AI 레디 데이터 전환 여부가 국가 간 기술 정보 격차로 이어질 수 있다는 지적이 나온다. 글로벌 시장에서는 앤트로픽, 메타, 마이크로소프트, IBM 등 빅테크 9개사가 AI 특허 공유 협력체 ‘SAIL’을 결성해 파운데이션 모델 관련 핵심 특허를 결집하고 있다. 회원사 간 AI 기술과 특허를 상호 라이선스하는 구조로, 회원사 보유 특허는 약 2만 건 이상으로 집계된다. 국내에서도 과학기술정보통신부가 ‘K-문샷’ 8대 분야 연구 데이터를 AI 레디 데이터로 변환하는 작업을 진행 중이며, 지식재산처는 AI 기반 지식재산 데이터 분석 체계 구축에 나섰다. 다만 도메인 맥락 이해가 필요한 특화 데이터 특성상 공공 역량만으로는 한계가 있다는 평가에 따라, 민간 기업과의 연계가 과제로 떠오르고 있다. 소버린 AI 국방 AI 풀스택 전략… 네이버클라우드 국방 영역은 무전 음성, 작전 문서, 드론 영상 등 다양한 형태의 데이터를 통합 처리하는 기술과 철저한 보안이 요구돼 외부 클라우드나 범용 AI 모델 적용이 어렵다. 네이버클라우드는 소버린 AI 기반 국방 AX 전담 조직을 신설하고 국방 특화 경량 옴니모달 AI 모델을 공개했다. 최근 공개한 ‘하이퍼클로바X 시드 4B’는 자체 개발한 비전 인코더 ‘하이퍼클로바X 클립’과 오디오 인코더를 적용해 텍스트·음성·영상을 동시에 처리하며, 경량화로 모델 크기를 절반으로 줄여 제한된 연산 환경에서도 저지연 추론이 가능하도록 설계됐다. 인프라부터 MLOps, 거대언어모델(LLM)까지 전 과정을 폐쇄망 환경에 배포·운영해 보안성을 확보했으며, 육·해·공군과 합동참모본부 데이터를 통합 학습하는 ‘중앙 데이터센터’와 통신 단절 상황에 대응하는 ‘엣지 데이터센터’를 연계한 국방 전용 AI 데이터센터도 제공한다. 네이버클라우드는 올해 국방 AX 기반을 구축하고 관련 사업에 참여하며, 2030년까지 국방 전 영역에 AI 에이전트를 확산한다는 계획이다. 국가 기술 경쟁력 견인하는 특허 AI Ready Data… 워트인텔리전스 특허 데이터는 복잡한 법률·기술적 언어로 구성돼 AI 레디 데이터로 가공하기 까다로운 영역으로 꼽힌다. 복잡한 권리 구조와 도면·텍스트 연결, 고난도 기술 용어 매핑에 전문성이 요구되며, 높은 진입 장벽으로 공공 주도만으로는 인프라 구축과 가공이 어렵다는 지적이 나온다. 특허 버티컬 AI 기업 워트인텔리전스는 106개국 1억 7000만 건의 특허 데이터를 AI 레디 데이터로 구조화하고 있다. AI가 특허 원문에서 직접 기술 맥락을 읽어내는 구조로 설계해 분석 과정의 주관적 판단 개입을 줄였다는 설명이다. 자체 AI 레디 데이터와 이를 학습한 특허 특화 모델 ‘플루토LM’을 결합한 ‘키워트 인사이트’를 통해 기술 탐색부터 분석, 인사이트 도출까지 이어지는 구조를 구현했다. 플루토LM은 특허 1억 7000만 건, 특허 문장 2500억 개를 학습한 LLM으로, 리서치 과정의 정보 왜곡을 최소화했다는 설명이다. 워트인텔리전스는 LG AI연구원과 기업 IP 조직의 AX 협력을 진행 중이며, IP팀과 외부 대리인 간 데이터 흐름·자동화 범위에 대한 운영 가이드를 단계적으로 구체화한 뒤 유사 산업군으로 협력 모델을 확장한다는 방침이다. 지식재산처 AX 프로젝트에 특허 특화 LLM과 AI 레디 데이터를 공급하고 있으며, 산업통상자원부 ‘AI+R＆DI 추진전략’ 핵심 프로젝트 ‘테크-GPT’에 참여해 LLM을 개발했다. 최근에는 트릴리온랩스와 화학 특화 AI 모델 공동 개발을 위한 업무협약을 체결했으며, 해당 모델은 8월 키워트 인사이트에 탑재될 예정이다. 1500건의 프로젝트 레퍼런스 보유… 엔코아 금융·제조·유통 등 산업 전반에서 AX 도입이 늘고 있지만, 시스템별로 흩어진 데이터를 AI 모델에 곧바로 학습시키지 못하는 경우가 많아 고품질 데이터 거버넌스와 자산화 전략이 필요하다는 지적이 나온다. SK네트웍스 자회사 엔코아는 국내외에서 약 1500건 이상의 기업·공공 데이터 및 AI 프로젝트를 수행했다. 기업의 다양한 데이터를 의미 기반으로 연결해 데이터 간 관계와 맥락을 통합 관리하는 ‘데이터 맥락 지도’ 개념을 제시했다는 설명이다. 엔코아는 이 같은 기술력을 바탕으로 금융의 보안, 유통의 공급망 관리 등 산업 특성에 맞춘 모델로 영역을 확장하고 있다. 최근에는 국가데이터처가 엔코아를 방문해 AX 시대에 적합한 공공데이터 품질관리 고도화 방안을 논의했다. 엔코아는 공공데이터가 AI Ready Data 관점에서 재정비돼야 민간 활용과 산업 전반의 AX를 견인할 수 있다는 입장을 밝혔다. 이 같은 데이터 체계 구축 철학은 실무 인재 양성으로도 이어지고 있다. 엔코아는 오프라인 부트캠프를 통해 3500명 이상의 수료생을 배출했으며, 실무 훈련 역량을 인정받아 ‘2025 훈련성과 우수기관’으로 선정됐다. 이를 바탕으로 올해 고용노동부의 AI 특화 직업훈련 사업 ‘K-디지털트레이닝 AI 캠퍼스’ 운영기관에 선정돼 현장 수요에 맞춘 AI Ready Data 인재 양성에 집중할 계획이다.

대상에 포비콘 ‘AI 자동적산 기술’최우수상 ‘AI 매핑’ 와따에이아이우수상은 솔닥·구상 KSC 2곳 받아챌린지상 4곳·시너지상 6곳 수상문갑 대표 “함께 성장하는 파트너”‘이노베이션 데모데이’로 협력 강화 호반그룹이 서울경제진흥원·창업진흥원·솔루엠과 함께 주최한 ‘2025 호반혁신기술공모전’에서 인공지능(AI)에 기반한 자동 적산 기술을 제안한 ‘포비콘’이 대상을 받았다. 호반그룹은 기술 공모전을 통해 혁신 스타트업들과 오픈이노베이션 상생 협력을 이어가고 있다. 호반그룹은 6일 서울 서초구 호반파크에서 공모전 최종 심사 발표와 시상식을 열고 14개 기업을 시상했다. 행사에는 김민성 호반그룹 기획담당 임원, 변부섭 호반건설 건설안전부문 대표, 문갑 호반건설 경영부문 대표, 김성수 서울신문 사장, 김현우 서울경제진흥원 대표이사, 수상 기업 관계자 등 70여명이 참석했다. 일곱 번째인 이번 공모전에는 지난 8월 20일부터 9월 21일까지 118개 기업이 지원했다. 문 대표는 개회사에서 “호반그룹이 단순한 투자나 후원사가 아니라 여러분의 기술이 실현될 수 있는 플랫폼이자 함께 성장하는 파트너가 되고자 한다”고 말했다. 대상을 받은 포비콘의 ‘비전AI 기반 도면 자동분석을 이용한 자동 적산 기술’은 건설업계에서 ‘적산’이라고 부르는 설계 도면 기반의 물량 산출 및 비용 산정 작업을 AI·컴퓨터 비전 기반으로 자동화하는 개념이다. 벽이나 창호 등을 AI로 인식하고 필요한 자재·인력·장비 등의 물량을 정확하게 산출할 수 있다. 송중석 포비콘 대표는 “창호를 인식하는 데 수작업으로 10분 걸리는 것을 포비콘은 1분 15초 만에 인식하는 등 시간과 비용을 줄일 수 있다”고 설명했다. 최우수상은 ‘AI 기반 실시간 매핑·객체 인식 물류관리 플랫폼’을 제시한 ‘와따에이아이’가 받았다. 이는 제품을 보관하는 창고 등의 현장에서 지게차, 로봇, 물류 동선 등을 실시간으로 파악해 효율적 작업과 정확한 재고 관리, 보관·운영 비용 절감을 가능케 하는 구조다. 우수상(2개사)은 ‘바이탈 수집·분석·진료 연계를 통합한 원격 의료 플랫폼’을 제시한 ‘솔닥’과, ‘주방 세라믹 상판과 인덕션을 결합한 가전 특화 제품’을 선보인 ‘구상 KSC’에 돌아갔다. 챌린지상에는 4개 회사가 이름을 올렸다. 슬립웨이브(AI 뇌신경 자극 기반 수면관리 및 인지 증강 솔루션), 브이몬스터(대화형 아바타 AI를 활용한 스마트 키오스크), 리빗(AI 탄소 배출 데이터 자동 수집·분석·감축 관리 플랫폼), 원모어시큐리티(AI 기반 지능형 영상 분석·사이버 보안 통합 시스템)이다. 이밖에 시너지상(6개사)은 브레인치즈, 인테그라디앤씨, 퀸테스, 오티톤메디컬, 포네이처스, 키쎈스에 돌아갔다. 수상 기업들은 각각 1000만원에서 4500만원까지 총 2억 7600만원의 상금과 사업화 지원금을 받고 향후 기술 검증, 테스트베드 등 다양한 후속 지원도 받는다. 호반건설은 이날 전자·ICT 전문 기업 솔루엠과 ‘차세대 스마트건설 인프라 구축을 위한 업무협약’(MOU)도 체결했다. 이후 ‘2025 호반 이노베이션 데모데이’도 진행하면서 유망 스타트업과 협력 생태계 강화에 나선다.

건설 산업의 디지털 전환이 가속화되면서 인공지능(AI), 로보틱스, 사물 인터넷(IoT) 등 첨단 기술이 현장에 활발히 도입되고 있다. 특히 해외 건설 시장은 기술 개발을 넘어 현장 상용화에 집중하며 생산성 및 안전성 향상에서 괄목할 만한 성과를 보이고 있다. 해외의 주요 스마트 건설 기술 사례를 살펴보고, 이를 통해 국내 건설 기술의 현주소를 진단하며 미래 발전 방향을 모색한다. BIM, IoT, 그리고 자율주행 로봇의 결합 프린터 제조업체인 HP는 2022년 BIM(건설정보모델링) 데이터를 기반으로 바닥에 정확한 도면을 그려주는 자율주행 로봇 ‘SitePrint’를 개발하여 건설 업계에 신선한 충격을 주었다. 이 로봇은 BIM 도면을 현장으로 직접 가져와 복잡한 레이아웃을 자동으로 마킹하며, 캐나다 PCL 건설사는 밴쿠버 공항 프로젝트에 이 기술을 적용해 1000m가 넘는 곡선 마킹 작업을 기존 방식 대비 86%의 비용 절감 효과와 높은 정확도로 완수했다. 이러한 혁신 사례는 HP뿐만 아니라 CiV Robotics, MiraiKiKai, FJDynamics 등 다양한 글로벌 기업에서 AMR(자율주행 이동 로봇)과 GNSS(위성항법시스템)를 결합한 라인 마킹 로봇 개발로 이어지고 있다. 드론을 활용한 초고속 측량 및 모니터링 드론은 건설 현장의 측량 및 모니터링 작업을 혁신하고 있다. 미국 텍사스 고속도로 확장 공사에서는 ‘Ranger Pro’ 드론이 약 1.6㎞에 이르는 도로 측량 기간을 기존 4~6일에서 단 2일로 단축했다. 드론의 첨단 사진 측량 기술과 LiDAR(레이저 기반 거리 측정) 장비를 활용하여 신속하게 데이터를 수집하고, 단 하루 만에 처리함으로써 프로젝트 계획 및 실행 속도를 획기적으로 높일 수 있었다. 건설 로봇 및 자동화 장비의 현장 도입 해외 시장에서는 단순 반복 작업을 자동화하는 로봇과 장비가 이미 현장에 투입되고 있다. 미국의 Built Robotics는 기존 굴삭기나 불도저에 ‘Exosystem’ 키트를 장착해 자율주행 장비로 변환하는 솔루션을 제공한다. 또한 태양광 발전소 현장에 ‘Robotic Pile Driver(RPD 35)’를 도입하여 태양광 구조물 설치를 자동화했다. 호주의 Fast-Brick Robotics는 시간당 최대 1000장의 벽돌을 쌓을 수 있는 벽돌 시공 로봇 ‘Hadrian X’를 개발해 시공 기간과 인건비를 대폭 절감하고 있다. 미국의 Advanced Construction Robotics는 철근 묶기 로봇 ‘Tybot’과 철근 인양·설치 로봇 ‘IronBOT’을 개발하여 플로리다 고속도로 공사 등에 투입, 공사 속도와 안전성을 동시에 향상시켰다. 센싱 기술, AI 기반 안전 및 공정 모니터링 AI와 데이터 분석 기술은 건설 현장의 위험 예측과 효율적인 관리를 가능하게 한다. 미국의 Hensel Phelps는 AI 기반 리얼리티 인텔리전스 시스템 ‘Track3D’를 활용하여 360° 이미지, LiDAR, 드론 데이터를 자동으로 통합하고 분석한다. 이를 통해 공정 및 품질 편차를 조기에 발견하고 재시공 비용을 20% 절감하는 성과를 거두었다. 오스트리아 STRABAG는 ‘DARIA(다리아)’ 플랫폼을 통해 1만 1000개 이상의 프로젝트 데이터를 학습한 AI가 재정적 위험을 예측하고 관리한다. 또한 생성형 설계(Generative Design) 기술을 활용해 에너지 효율을 높이고 최적의 태양광 패널 배치 등을 도출하며 설계 단계부터 효율성을 극대화하고 있다. 통합 프로젝트 관리 플랫폼 프로젝트의 복잡성이 증가함에 따라 여러 관리 요소를 하나의 플랫폼으로 통합하는 기술이 중요해졌다. 캐나다 PCL은 ‘PM4+’라는 AI 기반 건설 사업 관리 플랫폼을 개발하여 RFI(정보 요청), 설계 변경, 품질 관리 등 여러 프로젝트 정보를 통합 관리한다. 이를 통해 생산성을 높이고 리스크 관리를 효율화하고 있다. 미국 Open Space는 ‘Open Space BIM+’ 디자인 도구를 활용해 360도 카메라로 촬영한 현장 이미지를 BIM 모델에 매핑하여 실제 시공 상황과 도면을 실시간으로 비교, 시공 품질을 검증하고 오류를 최소화한다. 해외와 국내 스마트 건설 기술의 현주소 해외 사례는 기술의 개발을 넘어 현장 적용 및 상용화에 초점을 맞추고 있다. 특히 대형 건설사, 장비 제조업체, 그리고 스타트업 간의 긴밀한 기술 협업 생태계가 성공적인 기술 상용화의 핵심 배경으로 작용하고 있다. 반면, 국내는 BIM이나 드론 분야에서는 해외와의 기술 격차가 크지 않지만, 로보틱스, AI 등 첨단 분야에서는 뒤처져 있다는 평가다. 국내에서도 다양한 기술 개발이 시도되고 있지만, 경직된 발주 제도, 안전 규제, 표준화 미비 등으로 인해 현장 적용이 제한적이다. 미래 건설 기술 개발 방향 제언 국내 건설 시장의 스마트 기술 역량을 높이기 위해서는 기술 개발과 함께 적용 활성화를 위한 제도 및 생태계 혁신이 시급하다. 우선 기술 실증-제도 개정-확산의 3단계 전략을 통해 현장 적용성을 높여야 한다. 산학 협동 연구 과제와 정부 및 지자체의 기술 실증 사업도 확대해야 한다. 여기에 신기술 도입을 장려하는 인센티브 제도를 마련하여 건설 로봇과 AI 기술 활용에 대한 적극적인 투자를 유도해야 한다. 이러한 노력이 뒷받침된다면 국내 건설 산업 역시 생산성과 안전성을 동시에 확보하며 미래 건설 시장을 선도할 수 있을 것이다.

건설 산업의 디지털 전환이 가속화되면서 인공지능(AI), 로보틱스, 사물 인터넷(IoT) 등 첨단 기술이 현장에 활발히 도입되고 있다. 특히 해외 건설 시장은 기술 개발을 넘어 현장 상용화에 집중하며 생산성 및 안전성 향상에서 괄목할 만한 성과를 보이고 있다. 해외의 주요 스마트 건설 기술 사례를 살펴보고, 이를 통해 국내 건설 기술의 현주소를 진단하며 미래 발전 방향을 모색한다. BIM, IoT, 그리고 자율주행 로봇의 결합 프린터 제조업체인 HP는 2022년 BIM(건설정보모델링) 데이터를 기반으로 바닥에 정확한 도면을 그려주는 자율주행 로봇 ‘SitePrint’를 개발하여 건설 업계에 신선한 충격을 주었다. 이 로봇은 BIM 도면을 현장으로 직접 가져와 복잡한 레이아웃을 자동으로 마킹하며, 캐나다 PCL 건설사는 밴쿠버 공항 프로젝트에 이 기술을 적용해 1000m가 넘는 곡선 마킹 작업을 기존 방식 대비 86%의 비용 절감 효과와 높은 정확도로 완수했다. 이러한 혁신 사례는 HP뿐만 아니라 CiV Robotics, MiraiKiKai, FJDynamics 등 다양한 글로벌 기업에서 AMR(자율주행 이동 로봇)과 GNSS(위성항법시스템)를 결합한 라인 마킹 로봇 개발로 이어지고 있다. 드론을 활용한 초고속 측량 및 모니터링 드론은 건설 현장의 측량 및 모니터링 작업을 혁신하고 있다. 미국 텍사스 고속도로 확장 공사에서는 ‘Ranger Pro’ 드론이 약 1.6㎞에 이르는 도로 측량 기간을 기존 4~6일에서 단 2일로 단축했다. 드론의 첨단 사진 측량 기술과 LiDAR(레이저 기반 거리 측정) 장비를 활용하여 신속하게 데이터를 수집하고, 단 하루 만에 처리함으로써 프로젝트 계획 및 실행 속도를 획기적으로 높일 수 있었다. 건설 로봇 및 자동화 장비의 현장 도입 해외 시장에서는 단순 반복 작업을 자동화하는 로봇과 장비가 이미 현장에 투입되고 있다. 미국의 Built Robotics는 기존 굴삭기나 불도저에 ‘Exosystem’ 키트를 장착해 자율주행 장비로 변환하는 솔루션을 제공한다. 또한 태양광 발전소 현장에 ‘Robotic Pile Driver(RPD 35)’를 도입하여 태양광 구조물 설치를 자동화했다. 호주의 Fast-Brick Robotics는 시간당 최대 1000장의 벽돌을 쌓을 수 있는 벽돌 시공 로봇 ‘Hadrian X’를 개발해 시공 기간과 인건비를 대폭 절감하고 있다. 미국의 Advanced Construction Robotics는 철근 묶기 로봇 ‘Tybot’과 철근 인양·설치 로봇 ‘IronBOT’을 개발하여 플로리다 고속도로 공사 등에 투입, 공사 속도와 안전성을 동시에 향상시켰다. 센싱 기술, AI 기반 안전 및 공정 모니터링 AI와 데이터 분석 기술은 건설 현장의 위험 예측과 효율적인 관리를 가능하게 한다. 미국의 Hensel Phelps는 AI 기반 리얼리티 인텔리전스 시스템 ‘Track3D’를 활용하여 360° 이미지, LiDAR, 드론 데이터를 자동으로 통합하고 분석한다. 이를 통해 공정 및 품질 편차를 조기에 발견하고 재시공 비용을 20% 절감하는 성과를 거두었다. 오스트리아 STRABAG는 ‘DARIA(다리아)’ 플랫폼을 통해 1만 1000개 이상의 프로젝트 데이터를 학습한 AI가 재정적 위험을 예측하고 관리한다. 또한 생성형 설계(Generative Design) 기술을 활용해 에너지 효율을 높이고 최적의 태양광 패널 배치 등을 도출하며 설계 단계부터 효율성을 극대화하고 있다. 통합 프로젝트 관리 플랫폼 프로젝트의 복잡성이 증가함에 따라 여러 관리 요소를 하나의 플랫폼으로 통합하는 기술이 중요해졌다. 캐나다 PCL은 ‘PM4+’라는 AI 기반 건설 사업 관리 플랫폼을 개발하여 RFI(정보 요청), 설계 변경, 품질 관리 등 여러 프로젝트 정보를 통합 관리한다. 이를 통해 생산성을 높이고 리스크 관리를 효율화하고 있다. 미국 Open Space는 ‘Open Space BIM+’ 디자인 도구를 활용해 360도 카메라로 촬영한 현장 이미지를 BIM 모델에 매핑하여 실제 시공 상황과 도면을 실시간으로 비교, 시공 품질을 검증하고 오류를 최소화한다. 해외와 국내 스마트 건설 기술의 현주소 해외 사례는 기술의 개발을 넘어 현장 적용 및 상용화에 초점을 맞추고 있다. 특히 대형 건설사, 장비 제조업체, 그리고 스타트업 간의 긴밀한 기술 협업 생태계가 성공적인 기술 상용화의 핵심 배경으로 작용하고 있다. 반면, 국내는 BIM이나 드론 분야에서는 해외와의 기술 격차가 크지 않지만, 로보틱스, AI 등 첨단 분야에서는 뒤처져 있다는 평가다. 국내에서도 다양한 기술 개발이 시도되고 있지만, 경직된 발주 제도, 안전 규제, 표준화 미비 등으로 인해 현장 적용이 제한적이다. 미래 건설 기술 개발 방향 제언 국내 건설 시장의 스마트 기술 역량을 높이기 위해서는 기술 개발과 함께 적용 활성화를 위한 제도 및 생태계 혁신이 시급하다. 우선 기술 실증-제도 개정-확산의 3단계 전략을 통해 현장 적용성을 높여야 한다. 산학 협동 연구 과제와 정부 및 지자체의 기술 실증 사업도 확대해야 한다. 여기에 신기술 도입을 장려하는 인센티브 제도를 마련하여 건설 로봇과 AI 기술 활용에 대한 적극적인 투자를 유도해야 한다. 이러한 노력이 뒷받침된다면 국내 건설 산업 역시 생산성과 안전성을 동시에 확보하며 미래 건설 시장을 선도할 수 있을 것이다.

시공부터 건설정보모델링 첫 적용“공정률 55%” 타공구에 비해 빨라12시간 걸리던 작업 6시간에 끝내낙석 사전 확인… 위험 획기적 줄여“완공된 이후의 현장을 미리 보려면 기존에는 수천장의 도면을 확인해야 했는데 이제 증강현실(AR)을 통해 실시간 확인할 수 있습니다.” 지난 6일 찾은 경기 양평~이천 고속도로 제4공구 건설 현장에서 권기창 한국도로공사 양평이천건설사업단 주감독은 AR 기술을 접목한 ‘사이트비전’을 보여 주며 이렇게 말했다. 기둥뿐인 교각에 사이트비전을 갖다 대자 연결된 휴대전화 화면에 앞으로 만들어질 도로가 파란색으로 겹쳐 나왔다. 공사가 완료된 부분은 빨간색으로 표시된다. 교량 밑을 사이트비전으로 비추니 땅속에 감춰졌던 교량의 현장 타설 말뚝이 3차원(3D) 화면으로 나타났다. 이처럼 공사단계별 상황을 실시간 점검하고 구조물의 정확한 위치를 파악할 수 있는 게 사이트비전의 장점이다. 도로공사는 고속도로 건설에 첨단 기술을 접목하기 위해 2021년 이후 발주한 모든 신규 노선에 건설정보모델링(BIM)을 전면 적용하고 있다. BIM은 자재, 공정, 공사비 등이 입력된 3D 입체 모델링을 통해 건설 과정을 통합 관리하는 기술이다. 양평~이천 고속도로 현장은 시공 단계에 BIM이 적용된 첫 현장이다. 특히 5.09㎞ 길이의 제4공구 곳곳에 AR을 비롯한 첨단 기술이 접목됐다. 스마트 기술이 가장 많이 적용된 4공구의 연말 공정률은 55%로 예상된다. 비슷한 시기 착공한 타공구에 비해 속도가 빠른 편이다. 제4공구 현장에는 매주 한 번씩 드론이 뜬다. 작업자가 작동 버튼을 누르니 순식간에 날아오른 1.9㎏ 무게의 드론은 100m 상공에서 입력값대로 현장을 돌며 데이터를 처리·분석한 뒤 알아서 귀환했다. 지금까지는 공사대금을 청구하는 서류 작성에 인력 두 명이 달라붙어 일일이 측량하고 데이터를 읽어 12시간가량 걸렸지만, 드론 스캐닝 작업을 하면 6시간 만에 끝난다. 권 주감독은 “측량 작업에 들어갈 인력과 시간이 줄어 공사 진척에 도움이 된다”고 설명했다. 안전 관리에도 스마트 기술이 활용되고 있다. 터널 사고의 95%는 막장면(터널공사에서 굴착을 진행하고 있는 맨앞)을 발파하던 중 토사가 쏟아져 내리는 낙석·낙반에서 비롯된다. 사고를 막으려면 굴착면에 대한 정량 평가가 필요한데 현재는 작업자의 주관적 평가 결과에 의존할 수밖에 없다. 도로공사는 터널 공사에 ‘디지털 페이스매핑’ 기술을 적용했다. 라이다 측정 장비 ‘3D 스캐너’를 막장면에 비추면 레이저 수천만건이 발사돼 측정부터 결과 도출까지 5분 만에 완료된다. 객관화된 분석 자료를 통해 다음 공정에서의 낙석·낙반 가능성이 사전 검토되기 때문에 위험 요인을 획기적으로 줄인다는 게 도로공사의 설명이다. 스마트 기술로 수집된 도면, 검측 등 데이터는 모두 BIM 플랫폼에 저장돼 디지털화된다. 도로공사는 지난해 11월 수도권 제2순환선 건설 현장에서 토공 무인자동화 기술을 시연했고, 지난 10월 신탄진휴게소 내 상서하이패스 나들목(IC) 공사 현장에 설계부터 시공까지 스마트 기술을 적용했다. 도로공사 관계자는 “현장 실증을 거쳐 스마트 건설기술의 사업화 수준까지 달성했다. 이를 통해 현장 업무 효율성을 점점 높여 갈 것”이라고 말했다.

올해 우리는 더 많은 우주의 비밀을 들추어냈다. 우주에 대한 인류의 호기심은 내년에도 우리 태양계와 그 너머로 더 많은 탐사선을 날려보낼 것이다. 2021년은 우주 탐사의 역사에 있어 하나의 큰 이정표를 세운 해이다. 다양한 탐사 임무와 최첨단 장비 덕분에 천문학자들은 전례 없는 방식으로 우주를 깊숙이 들여다볼 수 있었다. 연구원들은 블랙홀에서 나오는 강력한 제트를 보기 위해 전 지구를 하나의 거대한 망원경으로 만들었다. 지구 규모의 전파간섭계를 구축했던 것이다. 태양계 탐사에서는 이전에는 과학자들의 눈을 피해 숨어 있던 위성들과 거대한 혜성을 발견하는 쾌거를 이루었다. 태양계의 최고 지존인 태양이 그동안의 침묵을 깨고 올해의 빅뉴스로 등장한 것도 특기할 만한 일이다.  1. 최대 혜성 '베르나디넬리-번스타인' 발견두 연구원이 참으로 우연히도 지금까지 발견된 것 중 최대의 혜성을 발견했다.대학원생인 페드로 베르나디넬리는 암흑 에너지 조사 데이터를 통해 해왕성 궤도 너머에 있는 대상을 찾다가 그가 연구하려고 계획한 것보다 태양에서 훨씬 멀리 떨어져 있는 천체를 발견했다. 그는 즉시 지도교수인 우주론자 게리 번스타인에게 살펴보라고 요청했다. 그것은 지금까지 과학에 알려진 어떤 것보다 훨씬 더 큰 혜성이었다. 일반적인 혜성보다 10배나 더 크고 천 배는 더 무거운 대혜성을 발견한 것이다. 게다가 이 혜성은 약 300만 년 전 인류의 조상인 루시가 지구상을 걸었던 이래로 태양 주위를 한 번도 돌지 않은 혜성이었다. 그들이 발견한 혜성은 2021년 6월 23일 공식적으로 '혜성'으로 지정되었으며, 발견자들의 이름을 따서 베르나디넬리-번스타인 혜성으로 명명되었다. 운이 좋다면 천문학자들은 10년만 기다리면 이 혜성이 태양에 접근하는 것을 볼 수도 있다. 혜성은 오르트 구름으로 알려진 태양계의 가장 먼 바깥쪽에서 날아왔다. 긴 타원형 궤도를 그리며 우리 태양계 가운데로 여행하고 있는 이 혜성은 태양 둘레를 한 바퀴 도는 데 수천 년이 걸린다. 과학자들은 2031년에 혜성이 지구에 가장 가까워지면 베르나디넬리-번스타인 혜성의 크기와 구성을 더 정확하게 읽어내려 할 것이다. 하지만 가장 가까운 거리에서 태양 둘레를 돌아나갈 때도 토성의 평균 궤도보다 더 멀 것이다. 2. 아마추어 천문가가 목성의 새 위성 발견태양계 최대의 큰 행성 주변에서 이전에 알려지지 않았던 새로운 위성이 발견되었다. 목성은 거대 행성이기 때문에 큰 중력으로 많은 천체들을 끌어당긴다. 지구에는 위성이 하나뿐이고, 화성에는 작은 위성이 두 개 있다. 그러나 목성은 현재 최소 79개의 위성 대가족을 거느리고 있는데, 놀라운 것은 천문학자들이 아직껏 찾아내지 못한 수십 또는 수백 개의 위성이 더 있을 수도 있다는 사실이다. 가장 최근의 사례로는 아마추어 천문학자 카이 리가 마우나 케아에 있는 구경 3.6m의 캐나다-프랑스-하와이 망원경(CFHT)으로 수집한 2003년 데이터 세트에서 이 목성의 위성에 대한 증거를 발견한 것이다. 그는 스바루라는 다른 망원경의 데이터를 사용하여 해당 천체가 목성의 중력에 묶여 있을 가능성을 확인했다. EJc0061이라고 불리는 이 천체는 목성 위성의 카르메(Carme) 그룹에 속하는데, 그들은 목성 궤도면에 대해 극도로 기울어진 목성의 자전 방향과 반대 방향으로 공전하는 무리이다.  3. 과연 생명체가 있을까? 다시 각광받는 금성 탐사 화성은 각국 우주기구의 인기 있는 탐사 대상이지만 최근에는 지구의 다른 이웃이 더 주목받고 있다. 2020년 연구원들은 금성의 대기에서 포스핀의 흔적을 감지했다고 발표했다. 그것은 생명체가 배출한 가능성이 있는 가스로, 이 소식은 단박에 금성을 최고의 관심 행성으로 떠올렸다. 2021년 6월 초, 미 항공우주국(NASA)은 2030년까지 금성으로 2개의 임무를 시작할 것이라고 발표했다. 다빈치 플러스(DAVINCI+/Deep Atmosphere Venus Investigation of Noble Gas, Chemistry, and Imaging, Plus)로 불리는 이 임무 중 하나는 금성의 대기를 통해 하강하여 시간이 지남에 따라 금성 대기가 어떻게 변하는지 조사하는 것이다. 다른 임무인 베리타스(VERITAS/Venus Emissivity, Radio Science, InSAR, Topography, and Spectroscopy)는 색다른 궤도에서 금성의 지형을 매핑하는 것이다. 금성은 로봇 탐사선이 방문했지만 NASA는 1989년 이후로는 금성에 대한 전용 임무를 실행한 적이 없다. 금성이 최근 수십 년 동안 방치된 이유는 화성 탐사 때문일 수도 있지만, 태양계의 두 번째 행성 역시 연구하기가 녹록찮은 곳이기 때문이기도 하다. 금성은 한때 바다와 강이 있는 온화한 세계였을 것으로 보고 있지만,약 7억 년 전 온실 효과로 인해 금성은 표면온도가 납이 녹을 만큼 뜨겁다. 4. 심상찮은 태양의 활동태양은 대략 11년 주기의 조용한 시간을 지내왔지만 이제 그 단계를 벗어나고 있다. 태양은 최근 몇 년 동안 거의 활동하지 않았지만 이제 지구를 향해 하전 입자를 분출하는 강력한 폭발이 표면에서 일어나기 시작했있다. 예컨대, 11월 초 일련의 태양 폭발이 우리 행성에 큰 지자기 폭풍을 일으켰다. 코로나 질량 방출(CME)이라 불리는 이 분출은 본질적으로 자기장을 띤 10억 톤의 태양 물질 덩어리를 폭발하듯이 뿜어내는 것으로, 뒤이어 강력한 에너지 입자의 흐름을 태양계로 방출한다. 이 물질이 지구 방향으로 향하면 지구 자기장과 상호작용하여 지구의 극 부근에서 오로라를 만들기도 하고, 위성 통신 두절이나 대규모의 정전사태를 일으키기도 한다.  5. '차세대 우주망원경' 제임스웹 발사​우주 과학의 완전한 새 시대는 2021년 크리스마스에 '차세대 우주망원경'이 남미 프랑스령 기아나에 있는 유럽의 우주공항에서 성공적으로 발사되면서 시작되었다. 제임스웹 우주망원경(JWST) 프로젝트는 NASA, 유럽 우주국 및 캐나다 우주국이 30년 이상 합작으로 진행 한 것으로, 무려 100억 달러를 쏟아부은 대형 프로젝트이다. 애초 2007년에 발사하기로 예정된 것이었지만, 14년이나 지각한 끝에 가까스로 발사하는 데 성공했다. 우주망원경은 계획하고 조립하는 데는 오랜 시간이 걸린다. JWST의 구상과 설계는 전신인 허블 우주망원경이 지구 궤도에 진입하기도 전에 시작되었다. 허블이 지구 표면에서 수백 킬로 고도에서 도는 반면, JWST는 우리 행성에서 약 150만km 떨어진 지점에서 관측한다. 망원경은 2021년 12월 25일 오전 7시 20분(미국동부시간)에 지구-태양 라그랑주 점 2(L2)라고 불리는 이 지점을 향한 여행을 시작했다. 망원경은 우주의 진화에 대한 천문학자들의 질문에 답하며, 우리가 어디서 시작되었는지, 어떻게 여기까지 오게 되었는지 탐색할 것이며, 그리고 태양계에 대한 더 깊은 이해를 제공할 것이다.​ 6. '사건지평선 망원경'이 선명한 블랙홀 제트 분출 사진을 찍었다2021년 7월, 세계 최초의 블랙홀 사진을 탄생시킨 프로젝트는 이와 함께 이러한 초질량 물체 중 하나에서 강력한 제트가 분출하는 이미지를 공개했다. 사건지평선 망원경(EHT)은 지구 크기의 망원경 1개를 만들기 위해 협력하는 8개 관측소가 참여한 글로벌 협력이다. 최종 결과는 이전보다 16배 더 선명한 해상도와 10배 더 정확한 이미지가 만들어낸 것이다. 과학자들은 EHT의 놀라운 능력을 사용하여 밤하늘에서 가장 밝은 천체 중 하나인 센타우루스 A 은하의 중심에 있는 초대질량 블랙홀에 의해 강력한 제트가 분출되는 것을 관찰했다. 은하의 블랙홀은 초대 질량으로 무려 태양 질량의 5,500만 배에 달한다.  7. 지구에서 가장 가까운 블랙홀 발견했다​지구에서 불과 1,500광년 떨어진 곳에 지구에서 가장 가까운 블랙홀을 발견했다. 이 블랙홀은 '유니콘'이라 불린다. 작은 블랙홀은 발견하기가 어렵다. 하지만 과학자들은 동반 별인 적색거성에서 이상한 행동을 발견함으로써 '유니콘'을 발견했다. 연구원들은 빛의 세기가 변하는 것을 관찰했으며, 이는 다른 물체가 별을 잡아당기고 있음을 시사하는 것이었다. 이 블랙홀은 태양 질량의 3배에 불과한 초경량이다. 외뿔소자리(Monoceros)에서 발견되어서 유니콘이라는 이름을 얻었다.​ 8. 지구의 제2의 달이 영원히 우주로 떠났다 두 번째 달처럼 지구 궤도에 진입한 물체가 올해 우리 행성에 마지막으로 근접한 후 영원히 이별했다. '미니문' 또는 임시 위성으로 분류되는 그 물체는 길 잃은 우주 암석은 아니다. 2020 SO로 알려진 이 물체는 아메리칸 서베이어(American Surveyor) 달 임무에서 발생한 1960년대 로켓 부스터의 남은 조각이다. 2021년 2월 2일, 2020 SO는 지구와 달 사이의 58%, 지구에서 약 22만km 떨어진 곳까지 도달했다. 그것은 미니문의 마지막 접근이었지만 지구로의 가장 가까운 여행은 아니었다. 그보다 몇 달 전인 2020년 12월 1일에 우리 행성까지의 최단 거리에 도달했다. 그 후로 2020 SO는 지구 궤도에서 멀어져 우주로 떠내려간 후 두번 다시 돌아오지 않았다.  9. 파커 태양탐사선이 태양의 대기 속을 돌입했다​ 올해 NASA의 태양 터치 우주선은 개기일식 동안에만 볼 수 있는 코로나 속을 돌파했으며, 태양의 '돌아오지 않는 지점'의 위치를 정확히 측정할 수 있었다. 태양 탐사선 파커 솔라 프로브는 지난 3년 동안 태양에 가까이 접근하기 위해 계속 궤도를 좁혀왔다. 이 탐사선은 과학자들이 태양풍, 즉 하전 입자의 바다를 생성하는 원인을 분석할 수 있도록 설계되었다. 태양이 뿜어내는 이 태양풍은 여러 가지 방법으로 지구에 엄청난 영향을 미칠 수 있다. 우주선은 8번 태양을 플라이바이 하는 동안 코로나로 알려진 태양의 외부 대기로 돌입했다. 4월 28일의 코로나 속 기동은 알벤(Alfvén) 임계 표면의 정확한 위치를 확인하는 데이터를 제공했다. 이곳은 태양풍이 태양에서 멀어져 다시는 돌아오지 않는 지점이다. 탐사선은 태양 표면에서 15태양 반경, 즉 1300만km까지 도달할 수 있었다. 그것은 개기일식 동안 달이 태양 디스크의 빛을 차단할 때 지구에서 볼 수 있는 태양 코로나의 연장선 중 하나로 관찰되는 슈도스트리머(pseudostreamer; 가상 띠)라는 거대한 구조를 넘어선 곳이었다. 발견에 대한 성명에서 NASA 관계자는 탐사선이 "폭풍의 눈 속으로 날아갔다"고 표현했다.  10. 화성 탐사로버 퍼서비어런스의 화성 착륙 마지막으로 올해는 NASA의 퍼서비어런스 로버가 화성에 도착한 해였다. 로버는 2021년 2월 18일 화성에 도착한 이후 화성 생명체의 흔적을 찾기 위해 열심히 노력해왔다. 엔지니어들은 임무 팀이 조사할 가치가 있는 암석을 결정할 수 있도록 퍼서비어런스에 강력한 카메라를 장착했다. 화성 탐사 로버의 가장 매력적인 발견 중 하나는 '하버 실 록(Harbor Seal Rock/바다표범바위)'으로, 수년에 걸쳐 화성의 바람에 의해 조각된 기이한 모양의 지형지물이다. 퍼서비어런스는 또한 여러 암석 샘플을 얻었으며, 미래의 어느 시점에 분석을 위해 회수 우주선을 보내 가져올 예정이다. 퍼서비어런스는 화성 생명체의 흔적을 찾기 위해 수십억 년 전 삼각주와 깊은 호수가 있었던 폭 45km의 예제로 분화구에서 탐사를 진행하고 있다.

5월 ‘가정의 달’을 맞아 더욱 ‘똑똑해진’ 로봇청소기들이 잇따라 출시되고 있다. 과거 소비자들 사이에서는 청소하다 문밖으로 ‘가출’해 버리는 등 ‘멍청한’ 로봇청소기 경험담이 회자되기도 했지만, 요즘 로봇청소기들은 첨단 인공지능(AI) 기능을 탑재해 맵핑(도면화) 성능을 높이고, 흡입력은 더욱 강력해진 진화한 모습으로 소비자들을 유혹하고 있다. 최근 출시된 ‘비스포크 제트 봇 AI’는 삼성전자가 4년만에 내놓은 로봇청소기다. 오랜만에 출시한 제품의 이름에 ‘AI’를 붙인 것은 그만큼 공간학습과 사물인식 기능이 대폭 향상됐음을 의미한다. 우선 ‘비스포크 제트 봇 AI’에는 청소를 시작하기 전 집안 구조를 파악하는 공간학습을 위해 자율주행차에 활용되는 기술인 라이다(LiDAR) 센서가 적용됐다. 반경 6미터가 감지되는 라이다 센서를 통해 공간을 인식한 ‘비스포크 제트 봇 AI’는 짧은 시간 안에 ‘맵’(지도)을 형성할 수 있다. 또 신제품은 딥러닝 기반의 사물 인식 기술까지 더해져 1㎤ 크기의 아주 작은 사물도 인식할 수 있다. 이를 위해 업계 최초로 ‘액티브 스테레오 카메라’ 방식의 3D 센서를 탑재됐다. 자동 먼지 배출 기능을 무선청소기 최초로 선보였던 삼성전자는 이번 신제품에도 이를 적용했다. ‘비스포크 제트 봇 AI’는 청소를 마치면 충전 기능을 갖춘 도킹 스테이션인 ‘청정스테이션’으로 복귀해 자동으로 먼지를 비우고, 청소를 마치기 전에 먼지통이 가득 차면 중간에 도킹 스테이션으로 돌아가 먼지를 비우고 다시 청소를 시작한다.가전 로봇기업 에코백스는 최근 ‘디봇 T9’과 ‘디봇 N8 PRO’를 나란히 출시해 로봇청소기 라인업을 확장했다. 두 제품은 모두 더욱 진화한 장애물 감지 능력을 보여준다. 제품에는 기존 LDS센서보다 4배 더 정확한 ‘dToF’ 센서를 탑재한 ‘트루 매핑’과 3차원(3D) 장애물 인식 센서인 ‘트루 디텍트 3D’를 탑재해 감지 능력의 정밀도를 높였다. 업체 측은 트루 디텍트 3D를 통해 사물 인식의 정확도를 다른 모델 대비 10배까지 높였다고 설명했다. 더불어 ‘디봇 T9’의 경우 더욱 강력해진 진공 및 물걸레 청소 기능을 갖추게 됐는데, 물걸레 기능의 경우 기존 제품보다 향상된 ‘오즈모 프로 2.0’가 탑재됐다. 또 로봇청소기 최초로 청소 후에도 향긋함과 쾌적함을 유지할 수 있는 아로마 캡슐 디퓨저 기능인 ‘에어 프레쉬너’가 적용돼 차별화된 모습을 선보였다. 에코백스의 신제품 역시 자동으로 먼지를 비워주고 충전 기능을 갖춘 ‘오토 엠티 스테이션’을 별도 구매로 사용할 수 있다. 안석 기자 sartori@seoul.co.kr

'외계인들이 우리를 지켜보고 있다?' 인류가 외계 생명체에 대한 탐색을 강화함에 있어 반드시 고려하지 않으면 안될 사항은 외계인 역시 우리를 탐색하고 있을지 모른다는 점이다. 새로운 연구는 생명체가 서식할 가능성이 있는 가까운 항성계를 1000개 이상 확인함에 따라 이 같은 문제를 제기하고 나섰다. 코넬대학 천문학 부교수이자 칼 세이건 연구소 소장인 리사 칼테네거 논문 대표저자는 "만약 그러한 별들의 행성에 외계인이 산다면 그들은 우리 행성의 대기에서 생명의 신호들을 발견할 수 있을 것"이라고 예측하면서 "우리는 쌍안경이나 천체망원경 없이도 외계인들이 살 만한 밝은 별들을 관측할 수 있다"라고 밝혔다. 천문학자들은 지금까지 발견된 4,000개 이상의 외계행성 대부분을 '트랜싯 방법'으로 발견했는데, 외계행성들이 모항성의 앞을 가로지를 때 일어나는 밝기의 감소를 탐지하여 외계행성을 찾아내는 기법이다. 미 항공우주국(NASA)의 유명한 케플러 우주망원경은 이 기법을 사용해 현재까지 발견된 3,750개의 외계행성 중 약 70 %를 발견하는 큰 성과를 거두었다. 이 방법은 케플러 망원경의 뒤를 이은 TESS 망원경에도 적용되고 있다.​ 머지않아 연구자들은 생명 신호를 찾기 위해 가까운 외계행성의 대기를 스캔할 수 있게 될 것이다. 그것은내년 말에 발사될 예정인 NASA의 98억 달러짜리 제임스 웹 우주망원경이 수행할 많은 작업 중 하나가 될 것이다. 또한 2025년에 완성될 지상 기반의 거대마젤란 망원경도 이러한 작업을 수행할 것으로 보인다. 새로운 연구의 공동저자인 리하이 대학 물리학 부교수 조슈아 페퍼는 지구 자체를 트랜싯 기법으로 발견할 수 있는 위치의 별들을 찾아나섰다. 과학자들은 TESS와 유럽의 별 매핑 우주선 가이아의 데이터 세트를 면밀히 조사한 결과, 태양을 공전하는 궤도면인 황도와 나란한 100파섹(약 326 광년) 이내의 공간에서 그 같은 별들을 찾았다. 참고로 지구가 태양면을 가로지르는 것을 보려면 이러한 정렬이 필요하다. 이러한 탐색으로 1004개의 주계열 별들의 목록이 작성되었다. 우리 태양처럼 별의 중심에서 수소를 헬륨으로 융합하는 별들이다. 그 별들 중 508개가 지구의 태양면 통과를 관측함으로써 "지구의 이동을 최소 10시간 동안 관찰할 수 있도록 보장"한다고 칼테네거와 페퍼는 지난 20일(현지시간) 영국의 '왕립천문학회 월간공보 서신'에 발표했다. 그러나 칼테네거와 페퍼가 찾아낸 1,004개의 별을 공전하는 행성의 수는 파악하지 못하고 있으며, 따라서 생명체가 서식할 만한 세계가 얼마나 있는지에 대해서도 아무런 정보도 갖지 못한 상태이다. TESS와 같은 외계행성 사냥꾼이 계속 작업을 진행함에 따라 생명체 서식 가능 외계행성의 수는 더욱 명확히 밝혀질 것으로 기대된다.​ "이 새로운 연구는 앞으로 우주 생물학자들의 이정표 역할을 할 수 있을 것"이라고 전망하는 칼테네거는 "우리가 소통하기를 원하는 외계 지성체들을 발견하고자 한다면 가장 먼저 눈길을 주어야 할 별지도를 지금 우리 팀이 만든 것"이라고 새 연구의 성과를 규정했다. 이광식 칼럼니스트 joand999@naver.com　

[미래 보는 눈 바꿔야 경제가 산다-1부.‘포스트 코로나’를 이끈다] ③중소기업도 강하다측량 위해 현장 가지 않아도 지형 단면도 뽑아 부위별 점 찍어 단 몇 초만에 옮길 흙의 양 추정 전통 방식보다 30배 단축… 비용은 10배 절감 설계·시공 오차 최소화… 톱10 건설사 주고객 건설용 드론 플랫폼 스타트업 ‘엔젤스윙’의 시작은 2015년 네팔 대지진이었다. 서울대생과 직장인 등으로 구성된 창업준비 동아리 회원들이 피해 파악과 현장 복구를 도왔던 것이 사업의 시초였다. 이들은 드론을 띄워 현장 정밀지도를 만든 뒤 네팔 재난 책임관리자에게 전달했다. 어떤 곳이 얼마나 피해를 보았는지, 어떻게 복구해야 할지 직접 사진을 보며 의사결정을 하도록 도왔다. 지구 반대편에서 날아온 검은 머리 학생들이 자신들의 재난에 이렇게 관심을 두고 현장에서 실질적인 도움을 줬다는 사실에 그들은 큰 감사를 전했고 이 동아리 멤버를 주축으로 미국 조지아 공대에서 항공우주공학을 전공하던 박원녕 엔젤스윙 대표는 2016년 건설용 드론을 활용한 창업을 결심했다. 이후 엔젤스윙은 2017년 서울시와 함께 취약계층이 밀집한 용산구 동자동과 영등포 쪽방촌의 재난 대비용 정밀지도를 제작했다. 그 공로를 인정받아 지난해 4월 미국 포브스지가 선정한 스타트업 부문 ‘30세 이하 아시아 리더’에 포함됐다. 그해 6월엔 건설 스타트업으로는 유일하게 문재인 대통령의 북유럽 3개국(핀란드·노르웨이·스웨덴) 국빈방문에도 동행했다. 박 대표는 “첨단 혁신기술로 경제적 가치뿐 아니라 사회의 한 부분에 기여할 수 있는 사회적 가치를 함께 추구하는 소셜벤처가 되려 한다”고 말했다.규모는 작지만 기술력만큼은 큰 중소기업들이 있다. 이들 역시 코로나 사태 이후 100년 먹을거리를 결정할 차세대 미래기술 개발의 한 축을 우리 사회에서 담당하고 있다. 창업 4년차인 엔젤스윙도 그중 하나다. 이곳은 드론으로 토목, 건축 현장의 생생한 모습을 담아 한눈에 보여 주는 드론 플랫폼업체다. 전문 드론 파일럿이 정기적으로 현장을 찍어 3차원 지도를 제작(매핑·mapping)하고, 이를 측량과 시공에 활용할 수 있도록 3차원 모델링으로 만들어 공정 현황을 직관적으로 파악할 수 있도록 웹 기반 플랫폼을 제공한다. 이렇게 하면 도면과 실제 시공현황의 오차가 얼마나 나는지 한눈에 볼 수 있다. 또 흙을 얼마나 옮겨야 하는지 현장 목표 작업량과 실제 작업량 간 차이를 시각적, 정량적으로 확인해 정확한 드론 측량 작업을 할 수 있다. 기존엔 소프트웨어 전문가만 다룰 수 있었던 드론 촬영 및 해석을 맞춤형 교육으로 시공사 담당자가 직접 손쉽게 다룰 수 있도록 돕는 역할도 한다. 박 대표는 “예전엔 공사현장에서 전문인력이 GPS가 장착된 장비를 들고 점을 찍고서 부피를 환산해 옮길 흙의 양 등을 추정했지만, 이제는 컴퓨터로 부위별 점을 찍어 단 몇 초 만에 계산한다”고 설명했다. 이런 드론 기술은 건설 현장을 한눈에 꿰뚫는 ‘눈’을 제공한다. 말 그대로 공사 현장 흙까지 컴퓨터 화면으로 옮겨 온 것이다. 측량을 위해 현장에 가지 않아도 실제 토공량과 지형의 단면도를 뽑아 낼 수 있어 기존 소요시간 대비 측량시간이 약 30배나 빨라지고, 전문인력이 필요 없어 전통적인 측량 방식보다 10배 이상 비용 절감이 가능하다는 게 회사 측의 설명이다. 설계와 시공의 오차도 최소화한다. 현장관리의 틀을 뒤흔드는 혁신기술이라는 의미다. 현재 SH공사의 고덕 강일지구 택지공사 현장(166㏊)에서도 엔젤스윙 플랫폼을 적용 중이다. 3곳으로 분리된 현장을 직접 둘러보려면 원래 많은 시간을 들여야 하지만, 시공사는 엔젤스윙을 통해 월평균 2∼3회 드론을 띄워 클라우드에 저장된 각 현장의 자료를 활용해 도면과 시공 상황을 모니터로 관리하고 있었다. 한 건설사 관계자는 “엔젤스윙 플랫폼은 육지에서 멀리 떨어져 사람이 직접 측량하기 어려운 도서지역 공사나 대규모 공사에 특히 탁월하다”고 말했다. 인공지능(AI) 기반 클라우드 드론 데이터 플랫폼을 활용하기 때문에 현장에서 찍은 데이터를 업로드하고 다음날 출근하면 곧바로 처리된 데이터를 받아 볼 수 있다. 이미 대림산업, GS건설 등 국내 톱 10 대형 건설사들 대부분이 엔젤스윙 고객이다. 횟수 제한 없이 데이터를 활용하는 구독모델이 월 100만원 정도다. 현재까지 엔젤스윙의 누적 매핑 면적은 3만 2800㏊, 누적 데이터는 1만 2800GB에 달한다. 아직은 건설업계 스마트화는 과도기 단계다. 현장에서는 AI와 3차원 지도, 드론을 활용하는데 정작 건설사에선 2차원 설계도면으로 설명해야 하고 법도 갈 길이 멀다. 박 대표는 “월드뱅크가 ‘캄보디아 쓰레기산’ 모니터링을 하는데 엔젤스윙 드론 기술을 쓰고 있다”면서 “아직 규모는 작고 스마트 건설 시대도 가야 할 길이 많지만, 누구나 쉽게 분석하고 더 효율적이며 빠른 드론 측량기술 고도화로 사회적, 경제적으로 존경받는 기업으로 키우는 것이 꿈”이라고 말했다. 백민경 기자 white@seoul.co.kr