현대건설은 지난 5일 경기도 고양시 킨텍스에서 열린 ‘2025 스마트건설 챌린지’ 시상식에서 건설정보모델링(BIM)과 철도 분야 최우수 혁신상, 단지·주택 분야 혁신상 등 3개 상을 받았다고 7일 밝혔다. 올해 5회째인 스마트건설 챌린지는 스마트건설 기술 보급과 확산을 위해 국토교통부와 건설동행위원회가 주최하는 국내 대표 건설기술 경연이다. 현대건설은 2021년부터 올해까지 5년 연속 수상했다. 현대건설이 BIM 분야 최우수 혁신상을 받은 ‘인공지능(AI) 프리콘 자동화’ 기술은 설계 단계에서 시공 전 데이터를 연동해 공정과 물량을 정밀화한 기술이다. 시공 최적화·작업시간 단축·리스크 최소화 측면에서 효율성을 인정받았다. 아이티엠건축사사무소, ㈜빔스온탑엔지니어링, 가천대와 컨소시엄을 구성했다. 철도 분야 최우수 혁신상인 ‘AI 스마트 안전 시스템’은 현대건설이 이노넷·아이브스와 함께 출품한 안전관리 플랫폼이다.현대건설이 2021년 업계 최초로 지하 터널 현장에 도입한 TVWS(TV 주파수 유휴 대역을 활용해 통신할 수 있게 하는 기술)를 기반으로 AI 영상 인식, 사물인터넷(IoT) 센서 등을 연동한다. 삼성물산과 협업한 단지·주택 분야 혁신상 수상작 ‘건설현장 자재 운반 로봇’은 자율주행 로봇이 주변 환경을 인식해 지도를 만들고, 스스로 위치를 파악해 건설현장에 최적화된 자재 운반작업을 수행하게 하는 기술이다. 작업자와 자재 이동 동선을 분리해 효율과 안전성도 높였다고 현대건설은 설명했다. 현대건설 관계자는 “이번 수상으로 지난 10여년간 국내외 현장에서 실증을 통해 검증된 앞선 스마트건설 기술력이 다시금 인정받는 계기가 됐다”며 “앞으로도 첨단 디지털 기술의 융합과 현장 작업자를 배려한 안전하고 효율적인 시스템 개발을 지속해 K-건설의 고도화와 경쟁력 향상에 최선을 다하겠다”고 말했다.

AI와 스마트기술이 건설현장에 본격 도입되면서, ‘사람이 직접 감시하지 않아도 위험을 사전에 인지하고 대응하는 시스템’에 대한 기대가 높아진다. 국토부가 최근 ‘AI 기반 건축 안전 모니터링’ 기술 개발에 착수한 가운데, 현장에서는 실시간 감지·전송·기록을 자동으로 수행하는 초소형 안전 디바이스에 주목한다. ㈜데키스트는 이런 흐름 속에서 휴대용 4가스 감지기 ‘라디오노드 RN630’을 출시했다. 이 장비는 LoRaWAN 통신 기반의 세계 최소형 가스 감지기로, 별도 중계기나 와이파이 없이도 수 km 거리에서도 안정적인 데이터 전송이 가능하다. 또한 산소(O₂), 일산화탄소(CO), 황화수소(H₂S), 이산화탄소(CO₂) 또는 LEL 4종의 가스를 동시에 감지하고, 경고 및 관리자 전송, 자동 기록까지 수행한다. 특히 건설현장이나 정비작업, 플랜트 등 복잡하고 넓은 공간에 중계기 없이 적용 가능하다는 점에서 스마트 건설 기술 확산 흐름에 최적화된 장비로 평가받는다. RN630의 무게는 단 175g에 불과해 작업자의 활동을 방해하지 않으면서도 안전 기능은 절대 포기하지 않는 현장 최적화 설계가 특징이다. 이 장비는 쓰러짐 감지, 긴급 호출, 관리자 다중 전송, 기록 보고서 기능 등을 통해 실제 작업자 중심의 안전관리 환경을 실현한다. 최근 RN630에는 온도 및 습도 센서를 기반으로 한 체감온도 측정 기능이 탑재됐다. 이로써 폭염 등 온열 질환 위험에도 실시간 대응할 수 있다. 체감온도 기준이 산업안전보건규정에 포함되면서, 작업 환경의 온열 리스크를 가시적으로 관리하고 예방할 수 있는 수단으로 RN630의 활용도가 더욱 확대된다. 데키스트는 현장 기업들이 RN630을 자사 건설관리 시스템, 안전관제 플랫폼, ERP 등과 쉽게 연동할 수 있도록 OPEN API를 제공한다. 이를 통해 기업들은 RN630이 측정한 실시간 가스 데이터, 체감온도 정보, 경고 발생 이력 등을 기존 시스템에 통합하여, 현장 데이터를 단순 기록이 아닌 ‘스마트 안전 자산’으로 전환할 수 있다. RN630의 실시간 알림 및 기록 기능은 디지털 트윈, 스마트 건설 플랫폼, 무인관제 시스템과도 연동할 수 있다. 이는 데이터 기반 위험예측 체계를 구성하려는 기업들에 실질적인 기술적 토대를 제공한다. 현재 건설업계는 AI 기반 위험예측, BIM 기반 자동 검측, 스마트 관제 기술 등 다양한 디지털 안전기술을 도입하고 있다. RN630은 이러한 흐름에 현장 친화적이면서도 정책 대응 가능한 연결 고리로 주목된다. RN630은 기존 시스템과 쉽게 연동 가능하고, 현장 적용 장벽이 낮기 때문이다. 정부가 스마트건설 기술 도입에 인센티브 기반 제도 도입을 검토 중인 만큼, RN630은 기술성뿐 아니라 정책 대응 가능성과 확장성 측면에서도 주목할 만한 장비다. 데키스트는 “기술은 사용자와 현장에 부담을 주지 않아야 의미가 있다”며 “RN630은 스마트건설 전환의 마지막 공백지대였던 ‘현장 실시간 안전 감지’의 해법이 될 것”이라고 강조했다.

경기도의회 김완규 의원(국민의힘, 고양12)은 10월 23일(목) 고양시 킨텍스 제3전시장 건립부지에서 열린 ‘킨텍스 제3전시장 착공식’에 참석해 “킨텍스 제3전시장 착공은 멈춰 있던 일산의 미래가 다시 움직이기 시작했다는 상징적인 순간”이라며 “이번 착공을 계기로 고양특례시가 대한민국을 대표하는 글로벌 MICE 산업 중심도시로 도약할 것”이라고 밝혔다. 이번에 착공한 제3전시장 건립사업은 총사업비 6,726억 원 규모로, 기존 제1·2전시장 서측 부지에 약 67,000㎡ 규모의 전시장을 신축하는 초대형 프로젝트다. 완공 시 킨텍스는 국내 최대 규모이자 세계 20위권 수준의 전시장으로 자리매김하게 된다. 김완규 의원은 “킨텍스 제3전시장은 일산테크노밸리, CJ라이브시티, K-컬처밸리와 함께 고양특례시를 대표하는 대한민국 MICE 산업의 핵심 인프라가 될 것”이라며 “이번 착공으로 일산이 문화·산업·관광이 융합된 미래형 경제도시로 도약하는 또 한 걸음을 내딛었다”고 평가했다. 이어 김완규 의원은 “고양특례시가 경기북부의 새로운 성장축으로 자리 잡을 수 있도록 앞으로도 흔들림 없이 챙기고, 시민이 체감할 수 있는 변화를 만들어가겠다”고 강조했다. 한편, 이날 착공식에는 김동연 경기도지사, 이동환 고양특례시장, 박종복 산업통상자원부 통상차관, 지역 국회의원 등 주요 인사와 시민 500여 명이 참석했다. ‘세계로 향하는 글로벌 마이스로드, 킨텍스’를 주제로 한 영상 상영과 착공 퍼포먼스가 함께 진행되며 제3전시장 건립의 첫 삽을 기념했다. 제3전시장은 인공지능(AI) 기반의 에너지 관리시스템과 3D BIM(건축정보모델링) 설계를 적용해 효율적인 시공과 지속 가능한 운영이 가능한 ‘스마트 전시장’으로 조성될 예정이며, 2028년 하반기 완공을 목표로 하고 있다. 김완규 의원은 끝으로 “오늘의 착공이 일산의 새로운 성장 신호탄이 되어, 경기북부가 대한민국의 균형발전을 이끄는 중심축이 되길 바란다”며 “앞으로도 경기도의회가 지역의 비전과 미래를 향해 흔들림 없이 나아가겠다”고 말했다.

디지털 트윈·CCTV 통합관제로 현장 관리 고도화 AI와 로봇, 드론 기술이 건설 현장의 패러다임을 바꾸고 있다. HDC현대산업개발이 이 같은 기술을 적극 도입하며 스마트 건설 환경 구축과 현장 관리 문화 혁신에 나섰다. 클라우드 드론 플랫폼 도입… 전국 현장에 확대 적용21일 건설업계에 따르면 HDC현대산업개발은 최근 드론 기반 ‘디지털 트윈’(Digital Twin) 솔루션 기업인 메이사와 업무협약(MOU)을 체결하고, 클라우드 기반 드론 플랫폼을 현장 관리 체계에 도입하기로 했다. 양사는 드론과 BIM(건설정보모델링) 기술을 융합해 현장의 생산성과 안전성 향상, 그리고 차세대 디지털 건설 환경 구현을 위한 공동 연구개발을 추진한다. HDC현대산업개발은 향후 전국 모든 현장에 드론 관리 체계를 확대 적용한다는 방침이다. 드론의 섬세한 촬영과 영상 분석을 통해 착공부터 준공까지의 공정 기록, 원가관리, 안전 모니터링이 한층 정교해질 것으로 기대된다. 특히 대규모 현장의 사각지대도 실시간 모니터링이 가능해져 안전사고 예방에 큰 도움이 될 전망이다. 이 체계에는 실제 현장을 3차원 가상 공간에 구현하는 디지털 트윈 기술이 적용된다. 이를 통해 시공 상태를 실시간 점검하고, 정확한 측량과 토공량 산출, 공정 시뮬레이션 등 효율적인 시공 관리가 가능하다. 현재 서울원 아이파크, 시티오씨엘 7단지 등 일부 현장에서 운영 중이며 향후 전 현장으로 확대할 계획이다. 회사 관계자는 “드론과 데이터 기반 관리 체계로 공정의 효율성과 현장의 안전성을 정밀하게 높이고 있다”며 “스마트 건설기술을 통해 디지털 전환(DX)과 자동화 경쟁력 강화를 지속하겠다”고 말했다. AI 기술 결합한 스마트 건설 솔루션 개발HDC현대산업개발은 메이사와 협력해 AI를 활용한 파일 탐지 및 관입 깊이 계산 기술, 드론 실시간 영상 분석 및 AI 안전 관리 기술, 3D BIM 기반 현장 모델링 기술 등을 개발 중이다. 또한 드론 영상 분석을 통한 골조 검측 기술과 공정·원가 효율화 솔루션도 추진하고 있다. 이외에도 현장 경험을 토대로 다양한 솔루션을 고도화해 스마트 건설 기술 기반의 새로운 사업 모델 발굴에도 나선다. CCTV 통합관제센터·타워크레인 CCTV 확대HDC현대산업개발은 기술 고도화 외에도 CCTV 통합관제센터 운영으로 안전 관리 체계 강화에 힘쓰고 있다. 2022년부터 운영 중인 관제센터는 최근 증축과 기능 강화에 착수했으며, AI CCTV 기술을 접목해 지상·지하층을 포함한 전 현장 실시간 관제체계를 구축할 계획이다. 이를 통해 근로자의 안전 상태를 조기에 파악하고 위험 요인에 신속히 대응할 수 있을 것으로 기대된다. 현재 천안 아이파크 시티를 비롯해 군산 레이크시티 아이파크, 춘천 레이크시티 아이파크, 서울원 아이파크, 광주 센테니얼 아이파크 등 주요 현장에 CCTV를 확대 설치 중이며 타워크레인 CCTV도 전국으로 확대 적용할 예정이다. 안전관리자 교육·노사 합동 점검으로 ‘안전 문화’ 강화현장 기술 고도화와 더불어 HDC현대산업개발은 안전·보건관리자의 역량 강화에도 나섰다. 지난여름부터는 자기주도형 학습 시스템을 도입해 상시 교육과 온라인 시험을 통해 표준 역량 이상을 갖춘 관리자 양성에 주력하고 있다. 기존 일회성 교육에서 벗어나 안전 기준의 최신 정보를 상시 학습할 수 있도록 개선했다. 노동조합과의 협력도 이어가고 있다. 회사는 이문 아이파크 자이, 강변역 센트럴 아이파크 등에서 노사 합동 안전 점검을 했으며, 하반기에는 전 현장 근로자 대상 안전 컨설팅 프로그램을 운영해 안전 문화 정착을 추진할 예정이다. HDC현대산업개발은 AI와 디지털 기술을 적극 접목해 건설 현장의 스마트화·안전화를 동시에 실현한다는 방침이다. 회사 관계자는 “AI와 DX를 기반으로 한 관리 체계를 지속적으로 발전시켜 지속 가능한 안전 문화를 정착시키겠다”며 “전사적 안전 캠페인과 책임자 교육을 강화해 안전 중심의 현장 문화를 만들어가겠다”고 밝혔다.

그동안 스마트 건설과 AI 기술의 현장 적용 가능성 및 개발 동향을 집중적으로 살펴보았다. 시리즈의 마지막 편인 이번 글에서는 지난 9편의 논의를 바탕으로 2030년에 건설 현장이 맞이할 변화에 대해 구체적인 예측과 전망을 정리한다. 2000년대 초반, 지하 주차장 골조 공사에 PC(Precast Concrete) 공법을 적용했던 경험은 당시로서는 혁신적인 기술 도입 사례였다. 20년이 지난 지금도 PC 공법은 여전히 사용되고 있으나, 적용 범위가 크게 확장되지 못했다는 사실은 건설업의 특성을 시사한다. 건설업은 프로젝트의 대형화, 비표준화, 복잡한 인력 프로세스로 인해 신기술 도입의 효용성을 입증하기 어렵고 시간과 비용이 많이 소요되어 다른 산업에 비해 혁신 속도가 느린 경향이 있다. 하지만 코로나19 이후 노동력 부족, 외국인 근로자 증가로 인한 소통 문제, 안전사고 예방의 중요성 증대, 그리고 자재비 및 인건비 급등과 같은 요인들이 기술 개발의 필요성을 가속화시키고 있다. 이러한 배경 속에서 2030년에 활성화될 스마트 건설 기술의 방향을 다음과 같이 제시한다. 건설 로봇의 현장 투입 확대 위험하고 단순 반복적인 작업을 대체할 로봇 도입이 본격화될 전망이다. 사람이 하기 위험했던 고소 작업이나 파일 항타 시 튀어오르는 정도를 원거리에서 측정하는 리바운드 체크 기술이 대표적이다. 특히 대규모 작업 공간의 효율을 높이는 로봇들이 등장할 것이다. 넓은 바닥의 정확한 도면을 그려주는 먹매김 로봇, 골조 공사 후 알루미늄 거푸집을 해체하는 로봇, 외벽 도장 및 창호 주변 코킹(Sealing) 로봇 등이 실용화된다. 자율 이동 로봇(AGV: Automated Guided Vehicle)을 활용한 자재 운반 로봇 등 다양한 기계와 로봇들이 현장 인력의 역할을 분담하게 된다. BIM과 디지털 트윈 기술의 통합 관리 체계 구축 BIM은 단순 3D 모델링 도구를 넘어 건축물 생애주기(Life Cycle) 전체를 관리하는 핵심 데이터 소스로 진화한다. 설계 단계부터 시공 단계의 공정 간섭 점검, 원가 변동 관리, 진척도 및 안전 관리까지 통합적으로 수행하게 된다. 준공 이후에는 디지털 트윈(Digital Twin)으로 전환되어 유지보수 및 시설물 관제의 기반이 된다. 현장 관리자는 360도 카메라를 장착한 안전모를 착용하고 현장을 순회하는 것만으로 공정 진척도를 측정하고, 작업장별 위험 요소를 파악하여 조치 계획을 푸시 알림(Push Notification)으로 안내받는 등 현장 관리가 획기적으로 수월해진다. 나아가 로봇개나 AGV에 고해상도 카메라를 장착해 사람이 접근하기 어려운 공간까지 손쉽게 점검하며 업무 효율성을 높일 것이다. 드론 기술을 활용한 전방위적 모니터링 활성화 공항, 도로, 항만, 공동주택단지 등 광범위한 현장에서 드론의 활용이 필수화된다. 드론은 사람이 직접 움직여 확인하기 어려웠던 전체 현장 상황을 신속하게 모니터링하여 공정 상황을 실시간으로 체크한다. 또한 특정 구간에 대한 작업 현황 모니터링, 위험 예지 활동 및 안전 조치 등이 드론을 통해 효율적으로 이루어지면서 현장 관리의 사각지대를 해소하고 신속한 의사결정을 지원할 것이다. 센싱 기술의 진화와 맞춤형 안전 관리 기존의 육안 확인 방식에서 벗어나, 현장에 설치된 센서와 계측기의 모든 정보를 스마트폰 앱이나 소프트웨어를 통해 실시간으로 공유하고 체계적으로 관리하는 원격 계측 및 모니터링 체계가 구축된다. 이를 통해 변위, 안전, 품질 문제에 즉각적으로 대처할 수 있게 된다. 특히 안전 분야에서 센싱 기술은 더욱 진화한다. 지게차, 중장비 등 건설 기계에 센서를 장착하여 작업장 주변 사람 접근 시 알람으로 통제하고, 작업자가 웨어러블 장치를 착용하면 실시간 위치 파악과 위험 발생 여부를 감지하여 알람을 제공하는 등 맞춤형 안전 관리가 가능해진다. 중량물 취급 근로자를 위한 근골격계 질환 예방 웨어러블 장치 개발도 활발해지면서 작업 효율과 안전성이 동시에 높아질 것이다. OSC(Off-Site Construction) 기반의 건설 패러다임 전환 PC 공법을 넘어 모듈러(Modular) 공법을 중심으로 한 OSC 시장이 점차 확대될 전망이다. 주택 전체를 공장에서 제작해 현장에서는 조립만 하는 모듈러 공법은 운송 및 설치의 한계가 있었으나, 건설 자재를 표준 모듈 기반으로 통일하여 설계하고 공장에서 유닛(Unit)을 생산하는 방식으로 패러다임이 바뀔 가능성이 높다. 이는 과거 미국의 ‘카테라(Katerra)’ 사례처럼 건설업이 지향해야 할 방향을 제시한다. 이러한 방식이 정착되면 건설 시장은 현재와 같은 주문형 시장(Customized)과 공장 유닛타입 방식인 규격화 시장(Ready-made)으로 양분될 수 있으며, 노동 집약적인 현장 의존도를 획기적으로 낮추게 될 것이다. 마무리하며 2030년은 먼 미래가 아닌, 건설업의 공사 기간으로 치면 한두 개 현장의 기간에 불과한 짧은 시간이다. 5년 후 건설 현장의 모습이 드라마틱하게 변하지는 않겠지만, 지금 활발하게 시도되고 있는 건설 로봇, 드론 기술, 디지털 트윈 기술 등에 대한 PoC(Proof of Concept)는 그때쯤이면 정착 단계에 들어설 것이라 조심스레 예측한다. 이러한 끊임없는 시도들이 건설업을 노동 집약적 산업에서 효율을 극대화한 제조업 방식으로 변화시키는 원동력이 될 것이다. [스마트 건설과 AI]1편-콘크리트 속 스마트 기술2편-AI를 건설에 쓴다고? 그런데 그 돈은 누가 내지?3편-건설사의 AI, 우리가 직접 만들어야 하나?4편-AI를 도입했는데, 현장에서는 안 써요.5편-AI가 품질을 지킨다고?6편-건설기술과 AI, 어디까지 자동화할 수 있을까?7편-기술보다 중요한 건 데이터8편-기술은 혼자 못 바꾼다9편-해외사례로 살펴본 스마트 건설 기술 10편-2030년의 건설현장은 어떻게 달라질까?

그동안 스마트 건설과 AI 기술의 현장 적용 가능성 및 개발 동향을 집중적으로 살펴보았다. 시리즈의 마지막 편인 이번 글에서는 지난 9편의 논의를 바탕으로 2030년에 건설 현장이 맞이할 변화에 대해 구체적인 예측과 전망을 정리한다. 2000년대 초반, 지하 주차장 골조 공사에 PC(Precast Concrete) 공법을 적용했던 경험은 당시로서는 혁신적인 기술 도입 사례였다. 20년이 지난 지금도 PC 공법은 여전히 사용되고 있으나, 적용 범위가 크게 확장되지 못했다는 사실은 건설업의 특성을 시사한다. 건설업은 프로젝트의 대형화, 비표준화, 복잡한 인력 프로세스로 인해 신기술 도입의 효용성을 입증하기 어렵고 시간과 비용이 많이 소요되어 다른 산업에 비해 혁신 속도가 느린 경향이 있다. 하지만 코로나19 이후 노동력 부족, 외국인 근로자 증가로 인한 소통 문제, 안전사고 예방의 중요성 증대, 그리고 자재비 및 인건비 급등과 같은 요인들이 기술 개발의 필요성을 가속화시키고 있다. 이러한 배경 속에서 2030년에 활성화될 스마트 건설 기술의 방향을 다음과 같이 제시한다. 건설 로봇의 현장 투입 확대 위험하고 단순 반복적인 작업을 대체할 로봇 도입이 본격화될 전망이다. 사람이 하기 위험했던 고소 작업이나 파일 항타 시 튀어오르는 정도를 원거리에서 측정하는 리바운드 체크 기술이 대표적이다. 특히 대규모 작업 공간의 효율을 높이는 로봇들이 등장할 것이다. 넓은 바닥의 정확한 도면을 그려주는 먹매김 로봇, 골조 공사 후 알루미늄 거푸집을 해체하는 로봇, 외벽 도장 및 창호 주변 코킹(Sealing) 로봇 등이 실용화된다. 자율 이동 로봇(AGV: Automated Guided Vehicle)을 활용한 자재 운반 로봇 등 다양한 기계와 로봇들이 현장 인력의 역할을 분담하게 된다. BIM과 디지털 트윈 기술의 통합 관리 체계 구축 BIM은 단순 3D 모델링 도구를 넘어 건축물 생애주기(Life Cycle) 전체를 관리하는 핵심 데이터 소스로 진화한다. 설계 단계부터 시공 단계의 공정 간섭 점검, 원가 변동 관리, 진척도 및 안전 관리까지 통합적으로 수행하게 된다. 준공 이후에는 디지털 트윈(Digital Twin)으로 전환되어 유지보수 및 시설물 관제의 기반이 된다. 현장 관리자는 360도 카메라를 장착한 안전모를 착용하고 현장을 순회하는 것만으로 공정 진척도를 측정하고, 작업장별 위험 요소를 파악하여 조치 계획을 푸시 알림(Push Notification)으로 안내받는 등 현장 관리가 획기적으로 수월해진다. 나아가 로봇개나 AGV에 고해상도 카메라를 장착해 사람이 접근하기 어려운 공간까지 손쉽게 점검하며 업무 효율성을 높일 것이다. 드론 기술을 활용한 전방위적 모니터링 활성화 공항, 도로, 항만, 공동주택단지 등 광범위한 현장에서 드론의 활용이 필수화된다. 드론은 사람이 직접 움직여 확인하기 어려웠던 전체 현장 상황을 신속하게 모니터링하여 공정 상황을 실시간으로 체크한다. 또한 특정 구간에 대한 작업 현황 모니터링, 위험 예지 활동 및 안전 조치 등이 드론을 통해 효율적으로 이루어지면서 현장 관리의 사각지대를 해소하고 신속한 의사결정을 지원할 것이다. 센싱 기술의 진화와 맞춤형 안전 관리 기존의 육안 확인 방식에서 벗어나, 현장에 설치된 센서와 계측기의 모든 정보를 스마트폰 앱이나 소프트웨어를 통해 실시간으로 공유하고 체계적으로 관리하는 원격 계측 및 모니터링 체계가 구축된다. 이를 통해 변위, 안전, 품질 문제에 즉각적으로 대처할 수 있게 된다. 특히 안전 분야에서 센싱 기술은 더욱 진화한다. 지게차, 중장비 등 건설 기계에 센서를 장착하여 작업장 주변 사람 접근 시 알람으로 통제하고, 작업자가 웨어러블 장치를 착용하면 실시간 위치 파악과 위험 발생 여부를 감지하여 알람을 제공하는 등 맞춤형 안전 관리가 가능해진다. 중량물 취급 근로자를 위한 근골격계 질환 예방 웨어러블 장치 개발도 활발해지면서 작업 효율과 안전성이 동시에 높아질 것이다. OSC(Off-Site Construction) 기반의 건설 패러다임 전환 PC 공법을 넘어 모듈러(Modular) 공법을 중심으로 한 OSC 시장이 점차 확대될 전망이다. 주택 전체를 공장에서 제작해 현장에서는 조립만 하는 모듈러 공법은 운송 및 설치의 한계가 있었으나, 건설 자재를 표준 모듈 기반으로 통일하여 설계하고 공장에서 유닛(Unit)을 생산하는 방식으로 패러다임이 바뀔 가능성이 높다. 이는 과거 미국의 ‘카테라(Katerra)’ 사례처럼 건설업이 지향해야 할 방향을 제시한다. 이러한 방식이 정착되면 건설 시장은 현재와 같은 주문형 시장(Customized)과 공장 유닛타입 방식인 규격화 시장(Ready-made)으로 양분될 수 있으며, 노동 집약적인 현장 의존도를 획기적으로 낮추게 될 것이다. 마무리하며 2030년은 먼 미래가 아닌, 건설업의 공사 기간으로 치면 한두 개 현장의 기간에 불과한 짧은 시간이다. 5년 후 건설 현장의 모습이 드라마틱하게 변하지는 않겠지만, 지금 활발하게 시도되고 있는 건설 로봇, 드론 기술, 디지털 트윈 기술 등에 대한 PoC(Proof of Concept)는 그때쯤이면 정착 단계에 들어설 것이라 조심스레 예측한다. 이러한 끊임없는 시도들이 건설업을 노동 집약적 산업에서 효율을 극대화한 제조업 방식으로 변화시키는 원동력이 될 것이다. [스마트 건설과 AI]1편-콘크리트 속 스마트 기술2편-AI를 건설에 쓴다고? 그런데 그 돈은 누가 내지?3편-건설사의 AI, 우리가 직접 만들어야 하나?4편-AI를 도입했는데, 현장에서는 안 써요.5편-AI가 품질을 지킨다고?6편-건설기술과 AI, 어디까지 자동화할 수 있을까?7편-기술보다 중요한 건 데이터8편-기술은 혼자 못 바꾼다9편-해외사례로 살펴본 스마트 건설 기술 10편-2030년의 건설현장은 어떻게 달라질까?

인도네시아 발리에서 숨진 호주 청년의 시신을 인도받은 유가족이 시신에서 장기가 없어진 사실을 발견해 논란이 일고 있다. 21일(현지시간) 호주 뉴스닷컴 등에 따르면 바이런 해도우(23)는 지난 5월 26일 발리의 개인 빌라 수영장에서 의식을 잃은 채 발견됐다. 바이런은 업무차 발리에 머물고 있었다. 발리 현지 수사당국은 바이런의 사인을 익사로 판정했다. 바이런의 시신은 사망 후 거의 4주가 지난 뒤에야 호주 퀸즐랜드에 사는 유족의 품으로 돌아왔다. 시신 송환 일정 지연에도 묵묵히 기다렸던 유족은 호주 당국의 부검 뒤 충격적인 소식을 또다시 듣게 됐다. 퀸즐랜드 당국의 검시관이 바이런의 시신에서 심장을 찾을 수 없었다고 전한 것이었다. 장례식을 이틀 앞두고 전해진 소식이었다. 유족은 발리 당국의 무성의한 태도에 커다란 실망감을 표했다. 뉴스닷컴은 그가 숨진 지 나흘 후(5월 30일)에야 발리 경찰에 신고가 접수된 것부터 석연찮다고 전했다. 경찰이 현장에 도착했을 때 이미 현장은 상당히 ‘오염’된 상태였다. 시신은 발리의 BIMC 사립병원으로 이송됐고 사망증명서가 발급됐다. 이후 시신은 발리의 한 장례식장으로 보내졌고, 호주 브리즈번으로 송환될 준비를 마쳤다. 사망증명서에 기재된 사망 원인은 익사였다. 그러나 유족은 그의 사인 판정에도 의문을 제기하고 있다. 바이런은 수영에 능숙했던 데다 키도 178㎝로 작지 않은 키였다. 그가 발견된 수영장의 깊이는 150㎝에 불과했다. 더욱 의심스러운 대목은 그의 몸에서 발견된 여러 상처와 멍 자국이었다. 바이런의 몸을 감싼 수건에선 혈흔이 발견됐다. 유족은 수사 초기부터 바이런이 범죄 피해를 당했을 가능성을 염두에 두고 발리에 있는 바이런의 호주 친구에게 ‘발리에서 부검이 이뤄지도록 조치해 달라’고 요청했다고 한다. 특히 이메일에서 “그의 시신이 온전하게 돌아와야 한다”고 강조했다. 바이런이 사망 판정을 받은 지 4일 뒤 그의 시신과 함께 친구가 유족을 대리해 서명한 ‘(임상적) 표준 부검 요청서’가 발리의 응우라 종합병원으로 발송됐다. 이는 현지 법의학 전문가인 놀라 마가렛 구나완 박사가 접수했다. 그러나 장례식장에서 냉동 보관됐던 시신이 응우라 종합병원에 이송된 뒤 녹기 시작했고, 구나완 박사가 부검을 시행할 때까지 4일이 더 소요됐다. 그 사이 발리 경찰은 구나완 박사에게 바이런의 시신을 ‘법의학적’으로 부검해달라는 두 번째 요청을 넣었다. 법의학적 부검은 임상적 부검이나 표준 부검과 다르다. 법의학적 부검은 폭력이 의심되거나 사인이 불분명한 사건에서 법적 절차를 위해 사망 원인과 사망 방식을 파악하기 위해 이뤄진다. 이 경우 훨씬 더 자세한 검사가 포함되며 추가 조사를 위해 심장이나 뇌 등 중요 장기를 따로 부검하는 절차가 따를 수 있다. 구나완 박사는 뉴스닷컴에 “부검 요청이 두 건 들어왔을 때 법의학적 부검에 우선순위가 있다”면서 “임상 부검의 경우 장기를 따로 보관하는 데 유족의 동의가 필요하지만, 법의학적 부검은 인도네시아 법에 따라 동의가 필요하지 않다”고 설명했다. 이어 “법의학적 부검에서 사인을 규명하기 위해 장기 전체를 따로 보존하는 것은 전 세계적으로 흔한 관행”이라고 주장했다. 구나완 박사는 바이런의 사인에 대해 알코올 중독과 항우울제의 복합적인 영향으로 수영장에서 빠져나오지 못했을 가능성이 있다고 결론내렸다. 다만 그의 몸에서 발견된 수많은 흉터와 멍의 원인과 그 영향은 설명하지 못했다. 구나완 박사는 “그의 죽음이 사고인지 자살인지 타살인지 결론을 내릴 수 없었다”면서 “브리즈번의 법의학 연구실에서 더 진보된 기술로 더 상세한 원인을 파악하게 되길 바란다”고 매체에 전했다. 호주 퀸즐랜드 사법 당국은 바이런의 사망을 검시 대상으로 분류했다. 바이런의 어머니는 “아들의 심장이 실종됐다는 소식을 들었을 때 가슴이 무너져내렸다”면서 “그들(발리 당국)이 아들의 심장을 가져갔다는 사실을 알게 됐고, 발리 영사관을 포함해 아무도 그 사실을 몰랐다는 데 큰 충격을 받았다”고 말했다. 유족은 특히 아들의 심장을 돌려받기 위해 몇 달을 더 기다려야 하고 추가로 700호주달러를 지불해야 한다는 사실에 모욕감을 느꼈다며 분통을 터뜨렸다. 아들의 잃어버린 심장은 장례식과 매장이 끝난 뒤에야 돌려받을 수 있었다. 호주 현지 법의학자이자 미제사건 범죄 전문인 잔테 말렛 박사는 부검 당시 심장을 제거한 것은 문제가 없지만 인도네시아 당국이 법의학적 검사가 끝난 뒤에는 장기를 시신의 제자리에 돌려놨어야 한다고 말했다. 말렛 박사는 “모든 장기의 무게를 측정하고 법의학적 조사를 위해 해부를 했겠지만, 검사가 끝난 뒤 심장을 돌려놓지 않은 것은 이해할 수 없다”고 말했다. 법학 조교수로 법의학 영상 기술 전문가인 마크 트라브스키 박사 역시 이에 동의하며 “장기 보존은 전 세계적으로 흔한 관행이 아니며 호주에서는 널리 권장되지 않는다”고 말했다. 트라브스키 박사는 “병리학자들이 조직 샘플을 보관할 수는 있겠지만 심장 전체를 보관할 수는 없을 것”이라며 “그들(발리 당국)이 그런 관행을 어떻게 정당화할 수 있을지 잘 모르겠다”고 지적했다. 발리에서 바이런의 시신을 잠시 맡았던 장례식장 관계자조차 유족의 편을 들었다. 이 관계자는 병원에서 유족에게 심장에 대한 정보를 알려야 했다며 “그게 표준 운영 절차일진 몰라도 먼저 가족들에게 설명했어야 했고 심장이 없어진 것을 알게 된 뒤에는 최소한 책임을 지고 유족에게 돌려보냈어야 했다”고 지적했다. 그러면서 “당국자들은 내게 대신 반환하라며 심장을 보냈다”면서 “정말 복잡한 절차였다. 서류 수십 종이 필요했고 몇 달이 걸렸다”고 덧붙였다. 애도우 부부는 아직도 브리즈번에서 실시된 2차 부검 결과와 발리에서 아들에게 정확히 어떤 일이 일어났는지에 대한 조사 결과를 초조하게 기다리고 있다. 호주 외교당국 대변인은 매체에 “발리에서 사망한 호주인의 유족에게 영사 지원을 제공하고 있다”면서 “유족에게 깊은 애도를 표한다”고 밝혔다.

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.

스마트 건설과 인공지능(AI) 기술이 건설 현장을 바꾸고 있다. 건축 정보 모델링(BIM), 디지털 트윈, 드론, 로봇 등 수많은 기술이 이미 도입되었거나 도입될 예정이다. 그러나 기술 하나만으로는 산업 전체를 혁신할 수 없다. 건설업은 여러 이해관계자가 얽혀 있는 복잡한 구조를 가지고 있으며, 기술의 가치는 ‘연결’과 ‘협력’을 통해 극대화되기 때문이다. 분절된 산업 구조가 혁신을 가로막는 이유건설 프로젝트는 기획, 설계, 시공, 유지관리 등 여러 단계로 나뉘며, 각 단계마다 다른 주체가 참여한다. 발주처, 설계사, 건설사, 협력업체, 장비업체는 물론 최근에는 정보기술(IT) 기업과 데이터 기업까지 얽힌다. 이러한 ‘분절적 구조’는 기술의 파급력을 제한한다. 예를 들어 시공 단계에 AI 기반 공정관리 시스템을 도입해도 설계 단계의 데이터와 연결되지 않으면 효율을 온전히 발휘하기 어렵다. 또, 모든 단계의 데이터가 유지관리 단계로 이어지지 않는다면 기술은 ‘반쪽짜리’에 그치고 만다. 결국 기술이 산업 전반으로 확산되기 위해서는 단절된 데이터와 프로세스를 통합하는 구조적 변화가 필수적이다. 협업 생태계, 혁신 시너지를 만들다스마트 건설 기술의 본질은 ‘연결의 기술’이다. 데이터가 흩어지지 않고 기술이 섬처럼 고립되지 않으려면 ‘건설사-IT기업-스타트업-정부’ 간 긴밀한 협력 생태계가 반드시 필요하다. 건설사는 기술이 현장에서 성공적으로 작동할 수 있도록 실제 건설 현장이라는 ‘테스트 베드’를 제공해야 한다. 현장의 복잡성을 이해하지 못한 기술은 아무리 뛰어나도 성공할 수 없기 때문이다. IT기업은 건설사가 자체적으로 확보하기 어려운 클라우드, AI 알고리즘, 사물인터넷(IoT) 연결 기술 등 ‘플랫폼과 데이터 처리 역량’을 지원한다. 스타트업은 혁신적인 아이디어를 신속하게 실험하며 생태계에 새로운 활력을 불어넣는 ‘촉매제’ 역할을 한다. 대기업이 감당하기 어려운 위험을 감수하고 빠르게 도전하며 새로운 가능성을 열어준다. 정부는 제도와 정책을 통해 기술의 확산을 돕는 ‘마중물’ 역할을 한다. BIM 의무화와 같은 정책적 지원과 표준 마련을 통해 민간의 협력을 유도하고 초기 시장을 조성할 수 있다. 데이터 연결하는 산업 플랫폼 중요성건설업의 성과는 단일 기업이 아닌 프로젝트 기반의 집합적 노력으로 만들어진다. 따라서 개별 기업 차원의 시스템을 넘어, 산업 전체가 참여하는 ‘프로젝트 통합관리 플랫폼(PM Platform)’과 같은 인프라가 구축돼야 한다. 기획부터 유지관리까지 모든 데이터가 디지털로 축적되고 표준화된다면, 과거 수많은 프로젝트 데이터를 학습한 AI가 최적의 방법을 제시하는 수준으로 발전할 수 있다. 결국, 혁신은 ‘기술’이 아니라 ‘구조’다. 우리는 흔히 기술이 변화를 만든다고 생각하지만, 건설업처럼 복잡한 산업에서는 기술만으로는 한계가 명확하다. 진정한 혁신은 기술을 둘러싼 ‘구조와 생태계’를 어떻게 재편하느냐에 달려 있다. AI와 스마트 건설 기술은 이미 빠르게 발전하고 있다. 이제 우리가 고민해야 할 것은 ‘어떤 기술을 개발할 것인가’를 넘어, ‘어떻게 함께 협력하여 이 기술을 최대한 활용할 구조를 만들 것인가’이다.

스마트 건설과 인공지능(AI) 기술이 건설 현장을 바꾸고 있다. 건축 정보 모델링(BIM), 디지털 트윈, 드론, 로봇 등 수많은 기술이 이미 도입되었거나 도입될 예정이다. 그러나 기술 하나만으로는 산업 전체를 혁신할 수 없다. 건설업은 여러 이해관계자가 얽혀 있는 복잡한 구조를 가지고 있으며, 기술의 가치는 ‘연결’과 ‘협력’을 통해 극대화되기 때문이다. 분절된 산업 구조가 혁신을 가로막는 이유건설 프로젝트는 기획, 설계, 시공, 유지관리 등 여러 단계로 나뉘며, 각 단계마다 다른 주체가 참여한다. 발주처, 설계사, 건설사, 협력업체, 장비업체는 물론 최근에는 정보기술(IT) 기업과 데이터 기업까지 얽힌다. 이러한 ‘분절적 구조’는 기술의 파급력을 제한한다. 예를 들어 시공 단계에 AI 기반 공정관리 시스템을 도입해도 설계 단계의 데이터와 연결되지 않으면 효율을 온전히 발휘하기 어렵다. 또, 모든 단계의 데이터가 유지관리 단계로 이어지지 않는다면 기술은 ‘반쪽짜리’에 그치고 만다. 결국 기술이 산업 전반으로 확산되기 위해서는 단절된 데이터와 프로세스를 통합하는 구조적 변화가 필수적이다. 협업 생태계, 혁신 시너지를 만들다스마트 건설 기술의 본질은 ‘연결의 기술’이다. 데이터가 흩어지지 않고 기술이 섬처럼 고립되지 않으려면 ‘건설사-IT기업-스타트업-정부’ 간 긴밀한 협력 생태계가 반드시 필요하다. 건설사는 기술이 현장에서 성공적으로 작동할 수 있도록 실제 건설 현장이라는 ‘테스트 베드’를 제공해야 한다. 현장의 복잡성을 이해하지 못한 기술은 아무리 뛰어나도 성공할 수 없기 때문이다. IT기업은 건설사가 자체적으로 확보하기 어려운 클라우드, AI 알고리즘, 사물인터넷(IoT) 연결 기술 등 ‘플랫폼과 데이터 처리 역량’을 지원한다. 스타트업은 혁신적인 아이디어를 신속하게 실험하며 생태계에 새로운 활력을 불어넣는 ‘촉매제’ 역할을 한다. 대기업이 감당하기 어려운 위험을 감수하고 빠르게 도전하며 새로운 가능성을 열어준다. 정부는 제도와 정책을 통해 기술의 확산을 돕는 ‘마중물’ 역할을 한다. BIM 의무화와 같은 정책적 지원과 표준 마련을 통해 민간의 협력을 유도하고 초기 시장을 조성할 수 있다. 데이터 연결하는 산업 플랫폼 중요성건설업의 성과는 단일 기업이 아닌 프로젝트 기반의 집합적 노력으로 만들어진다. 따라서 개별 기업 차원의 시스템을 넘어, 산업 전체가 참여하는 ‘프로젝트 통합관리 플랫폼(PM Platform)’과 같은 인프라가 구축돼야 한다. 기획부터 유지관리까지 모든 데이터가 디지털로 축적되고 표준화된다면, 과거 수많은 프로젝트 데이터를 학습한 AI가 최적의 방법을 제시하는 수준으로 발전할 수 있다. 결국, 혁신은 ‘기술’이 아니라 ‘구조’다. 우리는 흔히 기술이 변화를 만든다고 생각하지만, 건설업처럼 복잡한 산업에서는 기술만으로는 한계가 명확하다. 진정한 혁신은 기술을 둘러싼 ‘구조와 생태계’를 어떻게 재편하느냐에 달려 있다. AI와 스마트 건설 기술은 이미 빠르게 발전하고 있다. 이제 우리가 고민해야 할 것은 ‘어떤 기술을 개발할 것인가’를 넘어, ‘어떻게 함께 협력하여 이 기술을 최대한 활용할 구조를 만들 것인가’이다.

최근 국내 출시된 일라이 일리의 비만 치료제 ‘마운자로’가 폐쇄성 수면 무호흡증(OSA) 치료제로 허가받았다. 한국릴리는 마운자로(성분명 터제파타이드)가 지난 19일 식품의약품안전처로부터 성인 비만 환자의 중증도~중증 OSA 치료를 위한 저칼로리 식이요법과 운동 요법 보조제로 승인받았다고 21일 밝혔다. 수면 무호흡 중 가장 흔한 유형인 OSA는 수면 중 상기도가 좁아져 공기가 기도를 통과하지 못해 호흡이 감소하거나 중단되는 질환이다. OSA는 호흡 곤란, 불면증, 피로 등으로 수면 방해, 수면 중 습관성 코골이 및 호흡 멈춤 등을 일으킨다. 지난해 기준 국내 수면 무호흡증 환자는 약 18만명에 달한다. 한국릴리는 마운자로가 중등도~중증 OSA 치료를 목적으로 허가된 최초이자 유일한 치료제라고 설명했다. 이번 허가는 두 건의 글로벌 3상 임상시험인 SURMOUNT-OSA 연구 결과를 근거로 이뤄졌다. 연구는 BIM 30 이상의 비만 성인 중 중등도~중증 OSA 환자 469명을 대상으로 마운자로와 위약(환자에게 심리적 효과를 얻도록 하려고 주는 가짜 약)의 효과를 비교하는 형태로 진행됐다. 연구 결과, 마운자로 투여군은 위약 대비 무호흡-저호흡지수(AHI)를 유의하게 줄였다. AHI 50% 이상 감소율은 OSA 수술 성공의 기준이 되는데, 마운자로 투여군에서 최대 72.4%에 달했다. 위약군의 23.3%에 비해 월등히 높은 수치다. 마운자로 투여군은 평균 17.7~19.6%의 체중 감소를 기록해 체중 감소 효과도 뚜렷하게 나타났다. 이상반응으로 위장 관련 이상 반응이 보고됐지만, 대부분 경증 또는 중등도 수준이었다. 위약과 비교했을 때 자주 보고된 이상 반응은 설사, 메스꺼움, 변비, 구토 등이다. 류사기 한국릴리 심혈관대사건강 사업부 전무는 “마운자로는 비만을 동반한 중등도~중증 OSA 환자에서 임상적으로 의미 있는 개선을 최초로 입증한 치료제”라며 “국내 환자들의 복합적인 건강 문제 해결하는 데 기여하기 위해 최선을 다할 것”이라고 밝혔다.

건설업의 새 경쟁력, ‘기록’에서 시작건설업은 프로젝트를 기반으로 하는 독특한 산업이다. 하나의 프로젝트가 짧게는 2년, 길게는 5년 이상 소요되며 이 과정에서 수많은 의사결정 기록이 축적된다. 사업성 검토부터 설계 변경, 시공 단계의 검측 결과, 그리고 새로운 기술과 공법의 적용 과정까지. 이 모든 기록은 다음 프로젝트를 위한 소중한 자산이다. 그러나 이러한 자산이 제대로 기록되고 축적되지 않으면 매번 같은 시행착오를 반복하게 되고 이는 곧 불필요한 인력 낭비와 자원 손실로 이어진다. 기록이 체계적으로 관리된다면 상황은 달라진다. 과거 프로젝트 데이터를 바탕으로 유사 사업을 효율적으로 검토할 수 있고, 인공지능(AI) 기반 기술 개발이나 프로젝트 최적화에도 큰 도움을 얻게 된다. 결국, 데이터가 곧 건설업의 새로운 경쟁력이 되는 시대가 온 것이다. PM 플랫폼: 건설 데이터를 축적하는 새로운 방식 과거에는 PMIS(Project Management Information System)를 사용해 건설 사업 자료를 관리했다. 그러나 PMIS는 사용료를 지불해야 하고 프로젝트 완료 뒤 자료를 따로 이관해야 하는 불편함이 있었다. 최근에는 일부 건설사들이 그룹웨어에 PM(Project Management) 플랫폼을 자체적으로 구축해 프로젝트 데이터를 관리하고 있다. 이 플랫폼은 사업 타당성 조사부터 준공 뒤 사후 관리까지 모든 과정을 하나의 시스템으로 통합해 데이터를 체계적으로 축적한다. 누구나 과거 프로젝트 이력을 쉽게 열람할 수 있으며, 성공 및 실패 사례를 찾아 향후 유사 프로젝트에 활용할 수 있다. 이러한 시스템은 단순한 기록 보관을 넘어, 조직의 학습 능력을 끌어올리고 경험을 지식으로 전환해 새로운 경쟁력을 창출한다. 데이터 관리의 세 가지 핵심 원칙건설 현장이 종료된 뒤 자료가 제대로 축적되지 않으면 담당자의 개인적인 경험에 의존하게 된다. 만약 담당자가 퇴사하면 소중한 프로젝트 정보가 모두 사라지는 문제도 발생할 수 있다. 따라서 사람에 의존하지 않고 시스템에 데이터를 체계적으로 관리하고 축적해야 한다. 앞으로는 AI가 이러한 데이터를 가공해 필요한 정보를 제공하게 되므로, 데이터 관리에 있어 세 가지 핵심 원칙을 반드시 지켜야 한다. -정확성(Accuracy): 데이터가 잘못 입력되거나 누락되면 분석 결과가 왜곡될 수 있다. 잘못된 설계 변경 이력이나 품질 검측 데이터는 결국 잘못된 정보로 이어져 리스크를 초래한다. -품질(Quality): 서로 다른 현장에서 수집된 데이터가 일관성을 갖추지 못하면 비교 및 활용이 불가능하다. 표준화된 양식과 분류 체계를 구축하는 것이 필수적이다. -보안(Security): 프로젝트 데이터는 기업의 기술 자산이다. 노하우와 신공법 기록이 외부로 유출될 경우 치명적인 경쟁력 손실을 가져올 수 있으므로, 권한 관리, 암호화, 접근 통제가 동시에 이루어져야 한다. 미래를 위한 데이터 관리 방향 건설사가 데이터 경쟁력을 확보하려면 프로젝트 데이터를 표준화해야 한다. 공정별, 단계별로 동일한 데이터 구조를 적용해 집계와 분석을 용이하게 만들어야 한다. 또한 AI가 정형 및 비정형 데이터를 쉽게 학습하고 활용할 수 있도록 AI 친화적 데이터 레이크(Data Lake)를 구축해야 한다. 이를 통해 빌딩정보모델링(BIM), 드론 촬영 이미지, 센서 데이터 등 다양한 정보를 원하는 기준으로 선별하고 가공할 수 있다. 마지막으로, 보안과 공유의 균형을 맞추는 것이 중요하다. 보안을 강화하면서도 사내에서 필요한 사람이 쉽게 접근할 수 있는 관리 체계를 구축해야 한다. 지나친 폐쇄성은 데이터의 활용도를 떨어뜨리기 때문이다. 현재 건설업계는 ‘스마트 건설’을 표방하며 AI, 로보틱스, 디지털 트윈 등 첨단 기술을 도입하고 있다. 그러나 아무리 뛰어난 기술이라도 기반이 되는 데이터가 부실하다면 그 가치는 반감될 수밖에 없다. 기술은 그저 도구일 뿐, 그 도구가 제 역할을 하려면 양질의 데이터가 반드시 뒷받침되어야 한다. 결국, 건설사의 미래 경쟁력은 “무엇을 기록하고, 어떻게 데이터로 만들었는가”에 달려 있다. 기록 없는 기술 혁신은 없다는 것을 기억해야 한다.

건설업의 새 경쟁력, ‘기록’에서 시작건설업은 프로젝트를 기반으로 하는 독특한 산업이다. 하나의 프로젝트가 짧게는 2년, 길게는 5년 이상 소요되며 이 과정에서 수많은 의사결정 기록이 축적된다. 사업성 검토부터 설계 변경, 시공 단계의 검측 결과, 그리고 새로운 기술과 공법의 적용 과정까지. 이 모든 기록은 다음 프로젝트를 위한 소중한 자산이다. 그러나 이러한 자산이 제대로 기록되고 축적되지 않으면 매번 같은 시행착오를 반복하게 되고 이는 곧 불필요한 인력 낭비와 자원 손실로 이어진다. 기록이 체계적으로 관리된다면 상황은 달라진다. 과거 프로젝트 데이터를 바탕으로 유사 사업을 효율적으로 검토할 수 있고, 인공지능(AI) 기반 기술 개발이나 프로젝트 최적화에도 큰 도움을 얻게 된다. 결국, 데이터가 곧 건설업의 새로운 경쟁력이 되는 시대가 온 것이다. PM 플랫폼: 건설 데이터를 축적하는 새로운 방식 과거에는 PMIS(Project Management Information System)를 사용해 건설 사업 자료를 관리했다. 그러나 PMIS는 사용료를 지불해야 하고 프로젝트 완료 뒤 자료를 따로 이관해야 하는 불편함이 있었다. 최근에는 일부 건설사들이 그룹웨어에 PM(Project Management) 플랫폼을 자체적으로 구축해 프로젝트 데이터를 관리하고 있다. 이 플랫폼은 사업 타당성 조사부터 준공 뒤 사후 관리까지 모든 과정을 하나의 시스템으로 통합해 데이터를 체계적으로 축적한다. 누구나 과거 프로젝트 이력을 쉽게 열람할 수 있으며, 성공 및 실패 사례를 찾아 향후 유사 프로젝트에 활용할 수 있다. 이러한 시스템은 단순한 기록 보관을 넘어, 조직의 학습 능력을 끌어올리고 경험을 지식으로 전환해 새로운 경쟁력을 창출한다. 데이터 관리의 세 가지 핵심 원칙건설 현장이 종료된 뒤 자료가 제대로 축적되지 않으면 담당자의 개인적인 경험에 의존하게 된다. 만약 담당자가 퇴사하면 소중한 프로젝트 정보가 모두 사라지는 문제도 발생할 수 있다. 따라서 사람에 의존하지 않고 시스템에 데이터를 체계적으로 관리하고 축적해야 한다. 앞으로는 AI가 이러한 데이터를 가공해 필요한 정보를 제공하게 되므로, 데이터 관리에 있어 세 가지 핵심 원칙을 반드시 지켜야 한다. -정확성(Accuracy): 데이터가 잘못 입력되거나 누락되면 분석 결과가 왜곡될 수 있다. 잘못된 설계 변경 이력이나 품질 검측 데이터는 결국 잘못된 정보로 이어져 리스크를 초래한다. -품질(Quality): 서로 다른 현장에서 수집된 데이터가 일관성을 갖추지 못하면 비교 및 활용이 불가능하다. 표준화된 양식과 분류 체계를 구축하는 것이 필수적이다. -보안(Security): 프로젝트 데이터는 기업의 기술 자산이다. 노하우와 신공법 기록이 외부로 유출될 경우 치명적인 경쟁력 손실을 가져올 수 있으므로, 권한 관리, 암호화, 접근 통제가 동시에 이루어져야 한다. 미래를 위한 데이터 관리 방향 건설사가 데이터 경쟁력을 확보하려면 프로젝트 데이터를 표준화해야 한다. 공정별, 단계별로 동일한 데이터 구조를 적용해 집계와 분석을 용이하게 만들어야 한다. 또한 AI가 정형 및 비정형 데이터를 쉽게 학습하고 활용할 수 있도록 AI 친화적 데이터 레이크(Data Lake)를 구축해야 한다. 이를 통해 빌딩정보모델링(BIM), 드론 촬영 이미지, 센서 데이터 등 다양한 정보를 원하는 기준으로 선별하고 가공할 수 있다. 마지막으로, 보안과 공유의 균형을 맞추는 것이 중요하다. 보안을 강화하면서도 사내에서 필요한 사람이 쉽게 접근할 수 있는 관리 체계를 구축해야 한다. 지나친 폐쇄성은 데이터의 활용도를 떨어뜨리기 때문이다. 현재 건설업계는 ‘스마트 건설’을 표방하며 AI, 로보틱스, 디지털 트윈 등 첨단 기술을 도입하고 있다. 그러나 아무리 뛰어난 기술이라도 기반이 되는 데이터가 부실하다면 그 가치는 반감될 수밖에 없다. 기술은 그저 도구일 뿐, 그 도구가 제 역할을 하려면 양질의 데이터가 반드시 뒷받침되어야 한다. 결국, 건설사의 미래 경쟁력은 “무엇을 기록하고, 어떻게 데이터로 만들었는가”에 달려 있다. 기록 없는 기술 혁신은 없다는 것을 기억해야 한다.

‘무인 기계가 콘크리트를 치고 드론이 감리하며 인공지능(AI)이 공정을 지휘하는 건설 현장.’ 과거에는 공상과학 소설에서나 나올 법한 이야기였지만 이제 현실이 되고 있다. 사람이 하던 일을 기계와 AI가 나누어 맡는 변화가 건설 산업 전반에서 빠르게 진행되고 있다. 로봇과 무인 장비, 건설 현장에 본격 입성건설 로보틱스는 이러한 변화의 대표적인 예시다. 미국 샌프란시스코의 Built Robotics는 태양광 사업을 수행하며 굴착기와 불도저를 자율주행으로 전환하는 도구를 개발해 북미 건설 현장에서 활발히 활용하고 있다. 이 무인 장비는 사람 없이도 정밀한 토공 작업을 수행하며, 야간작업도 가능하다는 장점이 있다. 특히 작업 속도는 인력 대비 약 5배 빠르며, 태양광 패널 설치를 위한 파일 시공 오차는 17~30㎜에 불과할 정도로 정교하다. 태양광 발전 현장은 그늘 없는 나대지나 사막에 위치하는 경우가 많아 인력 동원 시 외부 기후 조건에 따른 작업 제약이 크다. Built Robotics는 오직 장비만을 사용해 이러한 한계를 효율적으로 극복했다. 아직 도심지 공사나 복잡한 작업에 한계가 있지만 단순 반복 작업에는 최적화된 솔루션을 제공한다. 일본의 오바야시(Obayashi) 건설은 2023년 콘크리트 자동 타설 로봇을 개발해 미에현 댐 건설에 적용했다. 크레인과 타설 장비, 검사 드론, 공정 관리 시스템을 하나의 네트워크로 묶어 무인 협업이 가능하도록 설계한 것이다. 이는 건설 근로자 노령화 문제(일본의 경우 근로자의 약 35%가 55세 이상)에 대응하고 작업 생산성을 향상하기 위한 일본 건설업계의 발 빠른 움직임을 보여준다. 국내에서도 건설 기계 자율 운행 기술이 발전하고 있으며, 드론 기반의 토공량 산출이나 자동 측량 또한 점차 보편화되고 있다. 드론 기반 3D 대응 솔루션을 제공하는 메이사(Meissa)는 드론을 활용해 현장을 촬영하고 도면과 중첩하여 토공사 중 반출되는 토공 물량을 정확히 산출한다. 이를 통해 공정 진척도를 파악하고 잔여 물량을 확인하며 현장 공정 관리를 돕고 있다. AI, 건설 현장의 ‘두뇌’ 역할 수행현장에 투입되는 자재의 양과 공정의 순서, 작업자 배치 및 안전 관리 등 수많은 요소가 유기적으로 얽혀야 하는 건설 현장은 AI가 활약하기에 최적의 무대다. 최근에는 AI 기반의 공정 관리 솔루션이 빠르게 상용화되고 있다. 예를 들어, 영국의 ‘nPlan’은 과거 75만 건의 공정 데이터를 학습하여 예정 공정표 작성을 돕는다. 특히 자연어 입력 기능을 제공해 입찰 시 발주처가 제공하는 RFP(제안요청서) 상 프로젝트 데이터를 업로드하고 일상 대화하듯 공정표 작성을 요청하면 기본적인 마스터 공정표를 생성해준다. 또한 국내 대형 건설사들은 BIM(빌딩 정보 모델링) 기반 AI 공정 시뮬레이션을 통해 실제 공정 흐름과 지연 가능성을 미리 시각화하고 이에 대한 대응 전략을 수립한다. 이는 ‘감’과 ‘경험’에 의존하던 기존 방식에서 벗어나 객관적인 데이터 기반의 의사결정을 가능하게 하며 특히 대형 프로젝트에서 그 효과가 두드러진다. 현실이 된 상상, 그리고 그 다음 단계는?미래 건설 현장은 다음과 같은 모습이 될 수도 있다. “아침이 되면 AI 안전 관리 로봇의 안내에 따라 안전 조회를 진행하고 오늘의 작업 계획에 관해 설명을 듣는다. 무인 장비는 드론의 측량 데이터를 토대로 자동으로 토공 작업을 시작하고, 콘크리트는 로봇이 타설하며, AI는 타설 품질을 실시간으로 분석한다. 작업이 끝나면 드론이 시공 상태를 촬영, 검사하고 3D로 기록한다.” 지금 당장 전면적인 자동화는 어려울지 몰라도 부분적 자동화는 이미 현실화하고 있다. 그리고 이러한 변화는 곧 건설 산업의 인원 구성, 기술 조직, 시공 방식 자체를 서서히 변화시킬 것이다. 기계가 일해도 사람이 중심이다기술은 빠르게 발전하지만, 무조건적 자동화가 능사는 아니다. 건설 현장은 매번 현장 여건이 다르고 기후, 지형, 협력업체의 역량, 주변 민원 등 고려해야 할 요소가 많다. 여전히 사람의 경험과 판단이 필요한 영역이 상당하다. 무엇보다 중요한 것은 기술이 사람을 대체하는 것이 아니라 사람을 보조하고 강화하는 방향으로 나아가야 한다는 점이다. 즉, 기계가 콘크리트를 치고 AI가 일정을 조율해도 최종적인 책임과 통제는 사람의 몫이어야 한다. 과거에는 ‘건설 현장에서 드론을 띄운다’는 것조차 상상이었지만, 지금은 너무도 익숙한 풍경이 되었다. 이처럼 현재 우리가 ‘공상’처럼 여기는 기술들도 머지않아 일상이 될 수 있다. 중요한 것은 기술을 받아들이고 활용할 수 있는 사람들의 준비다. 건설 기술의 미래는 ‘AI’가 아닌 ‘AI와 협업할 줄 아는 사람’이 이끌게 될 것이다.

‘무인 기계가 콘크리트를 치고 드론이 감리하며 인공지능(AI)이 공정을 지휘하는 건설 현장.’ 과거에는 공상과학 소설에서나 나올 법한 이야기였지만 이제 현실이 되고 있다. 사람이 하던 일을 기계와 AI가 나누어 맡는 변화가 건설 산업 전반에서 빠르게 진행되고 있다. 로봇과 무인 장비, 건설 현장에 본격 입성건설 로보틱스는 이러한 변화의 대표적인 예시다. 미국 샌프란시스코의 Built Robotics는 태양광 사업을 수행하며 굴착기와 불도저를 자율주행으로 전환하는 도구를 개발해 북미 건설 현장에서 활발히 활용하고 있다. 이 무인 장비는 사람 없이도 정밀한 토공 작업을 수행하며, 야간작업도 가능하다는 장점이 있다. 특히 작업 속도는 인력 대비 약 5배 빠르며, 태양광 패널 설치를 위한 파일 시공 오차는 17~30㎜에 불과할 정도로 정교하다. 태양광 발전 현장은 그늘 없는 나대지나 사막에 위치하는 경우가 많아 인력 동원 시 외부 기후 조건에 따른 작업 제약이 크다. Built Robotics는 오직 장비만을 사용해 이러한 한계를 효율적으로 극복했다. 아직 도심지 공사나 복잡한 작업에 한계가 있지만 단순 반복 작업에는 최적화된 솔루션을 제공한다. 일본의 오바야시(Obayashi) 건설은 2023년 콘크리트 자동 타설 로봇을 개발해 미에현 댐 건설에 적용했다. 크레인과 타설 장비, 검사 드론, 공정 관리 시스템을 하나의 네트워크로 묶어 무인 협업이 가능하도록 설계한 것이다. 이는 건설 근로자 노령화 문제(일본의 경우 근로자의 약 35%가 55세 이상)에 대응하고 작업 생산성을 향상하기 위한 일본 건설업계의 발 빠른 움직임을 보여준다. 국내에서도 건설 기계 자율 운행 기술이 발전하고 있으며, 드론 기반의 토공량 산출이나 자동 측량 또한 점차 보편화되고 있다. 드론 기반 3D 대응 솔루션을 제공하는 메이사(Meissa)는 드론을 활용해 현장을 촬영하고 도면과 중첩하여 토공사 중 반출되는 토공 물량을 정확히 산출한다. 이를 통해 공정 진척도를 파악하고 잔여 물량을 확인하며 현장 공정 관리를 돕고 있다. AI, 건설 현장의 ‘두뇌’ 역할 수행현장에 투입되는 자재의 양과 공정의 순서, 작업자 배치 및 안전 관리 등 수많은 요소가 유기적으로 얽혀야 하는 건설 현장은 AI가 활약하기에 최적의 무대다. 최근에는 AI 기반의 공정 관리 솔루션이 빠르게 상용화되고 있다. 예를 들어, 영국의 ‘nPlan’은 과거 75만 건의 공정 데이터를 학습하여 예정 공정표 작성을 돕는다. 특히 자연어 입력 기능을 제공해 입찰 시 발주처가 제공하는 RFP(제안요청서) 상 프로젝트 데이터를 업로드하고 일상 대화하듯 공정표 작성을 요청하면 기본적인 마스터 공정표를 생성해준다. 또한 국내 대형 건설사들은 BIM(빌딩 정보 모델링) 기반 AI 공정 시뮬레이션을 통해 실제 공정 흐름과 지연 가능성을 미리 시각화하고 이에 대한 대응 전략을 수립한다. 이는 ‘감’과 ‘경험’에 의존하던 기존 방식에서 벗어나 객관적인 데이터 기반의 의사결정을 가능하게 하며 특히 대형 프로젝트에서 그 효과가 두드러진다. 현실이 된 상상, 그리고 그 다음 단계는?미래 건설 현장은 다음과 같은 모습이 될 수도 있다. “아침이 되면 AI 안전 관리 로봇의 안내에 따라 안전 조회를 진행하고 오늘의 작업 계획에 관해 설명을 듣는다. 무인 장비는 드론의 측량 데이터를 토대로 자동으로 토공 작업을 시작하고, 콘크리트는 로봇이 타설하며, AI는 타설 품질을 실시간으로 분석한다. 작업이 끝나면 드론이 시공 상태를 촬영, 검사하고 3D로 기록한다.” 지금 당장 전면적인 자동화는 어려울지 몰라도 부분적 자동화는 이미 현실화하고 있다. 그리고 이러한 변화는 곧 건설 산업의 인원 구성, 기술 조직, 시공 방식 자체를 서서히 변화시킬 것이다. 기계가 일해도 사람이 중심이다기술은 빠르게 발전하지만, 무조건적 자동화가 능사는 아니다. 건설 현장은 매번 현장 여건이 다르고 기후, 지형, 협력업체의 역량, 주변 민원 등 고려해야 할 요소가 많다. 여전히 사람의 경험과 판단이 필요한 영역이 상당하다. 무엇보다 중요한 것은 기술이 사람을 대체하는 것이 아니라 사람을 보조하고 강화하는 방향으로 나아가야 한다는 점이다. 즉, 기계가 콘크리트를 치고 AI가 일정을 조율해도 최종적인 책임과 통제는 사람의 몫이어야 한다. 과거에는 ‘건설 현장에서 드론을 띄운다’는 것조차 상상이었지만, 지금은 너무도 익숙한 풍경이 되었다. 이처럼 현재 우리가 ‘공상’처럼 여기는 기술들도 머지않아 일상이 될 수 있다. 중요한 것은 기술을 받아들이고 활용할 수 있는 사람들의 준비다. 건설 기술의 미래는 ‘AI’가 아닌 ‘AI와 협업할 줄 아는 사람’이 이끌게 될 것이다.

하버드대학교 디자인대학원(Graduate School of Design)에서 건축 석사(M.Arch II)를 취득한 한국인 건축가 이석(Lee Suk)이 뉴욕을 기반으로 대형 복합건축 프로젝트에 참여하며 실무 역량을 쌓고 있다. 그는 국제 디자인 공모전 수상 경력을 보유하고 있으며, 현재는 세계적 건축설계사무소 KPF(Kohn Pedersen Fox) 뉴욕 본사에서 건축 디자이너로 활동 중이다. 이석 건축가는 대한민국 서울과 미국 뉴욕을 중심으로 다양한 도시·건축 프로젝트에 참여해왔다. 과거 YAC(Young Architects Competition)에서 ‘하이퍼루프 사막 캠퍼스(Hyperloop Desert Campus)’ 프로젝트로 1등(First Prize)을 수상하며 이름을 알렸다. 미래형 교통 인프라를 사막이라는 극한 환경에 접목한 이 설계는, 지속 가능한 도시 모델을 제시했다는 점에서 심사위원단의 주목을 받았다. 이후 같은 YAC에서 주최한 Pop-up Revival 공모전에서도 Honorable Mention을 수상하며 그의 디자인 역량을 다시 한번 입증하였다. 이어 ‘Paris Affordable Housing Challenge’(Bee Breeders 주관)에서 Honorable Mention을 수상했고, Archasm 주최 Liberty Museum 공모전에서도 1등을 차지했다. Shelter Global의 Den-City Competition에서도 입상하며 다수의 국제 설계대회에서 성과를 올렸다. 미국 포틀랜드에서 열린 ‘Street Bench Competition & Exhibition’에 출품한 벤치 디자인은 실물 제작으로 이어지며 실사용을 고려한 공공디자인 접근 능력을 보여주기도 했다. 이러한 이력은 단순한 개념 제안에 그치지 않고, 다양한 사회·환경 조건을 반영한 설계 전략을 통해 실무와 연계된 성과를 내온 사례로 평가된다. 각기 다른 지역성과 과제를 가진 공모전에서 입지를 확보한 점은, 이석 건축가의 유연한 설계 해석력과 문제 대응 능력을 보여준다. 현재 그는 KPF 뉴욕 본사에서 대규모 복합단지, 고층 건축물, 도시개발 마스터플랜 등 다양한 스케일의 프로젝트에 참여 중이다. 특히 디지털 설계 및 패브리케이션 기술을 적극 활용해 정밀성과 효율을 동시에 추구하고 있으며, 파라메트릭 디자인과 환경 시뮬레이션, 건축정보모델링(BIM) 기반의 설계 시스템을 실무에 적용하고 있다. 이석 건축가는 “건축은 형태와 기능을 설계하는 기술 이상의 작업으로, 사회적 메시지와 공공성을 함께 담아야 한다”며 “사람과 도시, 자연과 기술을 연결하는 구조로서 지속 가능한 건축이 중요하다”고 말했다. 건축 업계에서는 이석 건축가를 차세대 글로벌 인재의 대표 사례로 주목하고 있다. 한국과 미국 양국에서 설계 교육을 받고, 실무 현장에서도 성과를 쌓아온 그의 이력은 해외 설계사무소 진출을 준비 중인 국내 건축가들에게 하나의 참고 모델이 되고 있다. 실제로 그가 참여한 프로젝트들은 기술적 완성도뿐 아니라 사회적 맥락과 도시적 공공성을 고려한 접근 방식으로 평가받고 있으며, 동시대 건축이 나아가야 할 방향성을 시사하는 사례로 언급된다.

스마트 건설 기술과 인공지능(AI)의 발전은 건축물 품질 관리 패러다임을 근본적으로 변화시키고 있다. AI는 기존의 ‘시공 후 점검’ 방식에서 벗어나 ‘문제 발생 전’을 예측하고 예방하는 방식으로 건설 현장의 효율성과 신뢰도를 높이고 있다. AI, ‘문제 생기기 전’을 본다: 선제적 품질관리의 시작전통적인 건설 현장의 품질관리는 시공이 완료된 후 대조표를 기반으로 사람이 직접 육안 확인을 통해 문제를 발견하고 재시공 또는 보수하는 방식이었다. 이러한 방식은 공정마다 막내부터 대리급 직원들이 발로 뛰며 검측 요청서를 작성하고 감리 승인을 받는 등 많은 시간과 인력을 필요로했다. 그러나 이 방식의 가장 큰 문제점은 이미 문제가 발생한 뒤에야 뭔가를 발견할 수 있다는 점이다. 다음 공정으로 넘어가기 전 잘못된 시공이 발견되면 수정에 시간이 소요되고 재시공 비용이 발생하는 등 큰 손해를 보게 된다. 바로 이 지점에서 AI 기반 품질관리 기술이 핵심적인 역할을 하기 시작한다. 한국토지주택공사(LH)는 건설정보모델링(BIM) 적용을 확대해 철근 배근 과정의 문제점을 쉽게 발견할 수 있도록 건설 현장 정보를 디지털화하고 있다. 설계 데이터가 입력된 모바일 기기로 철근이 배근(철근을 설계에 맞게 배열)된 곳을 촬영하면 설계상 배근 내역이 화면에 표시돼 시공 상태를 즉시 확인할 수 있다. 이는 과거 종이 도면을 일일이 비교하며 확인해야 했던 방식보다 진일보했다. 현장 담당자의 숙련도에 따른 품질관리 수준 편차를 줄이고 업무 효율성을 크게 개선했다. 현대건설은 자체 개발한 ‘폐쇄회로(CC)TV 영상 분석 시스템’을 일부 현장에 시범 적용해 공사 현장에서 수집한 영상 데이터를 건설업 맞춤형으로 학습한 AI가 분석하도록 하고 있다. 스마트건설연구실 주도하에 스팟(로봇개), 무인 드론, 스마트 글래스, 보디캠 등 다양한 장비를 활용한 현장 관리를 통해 부실시공과 안전사고를 선제적으로 차단하려고 시도하고 있다. 현대건설은 이를 점차 전 현장으로 확대 적용할 예정이다. 이러한 기술이 확대 적용되면 크게 세 가지 AI 분석 예측 모델이 건설 현장에 자리잡을 것으로 예상된다. -영상 분석 AI: 철근 배근, 단열재 시공 상태를 사진이나 영상으로 실시간 분석해 기준에 부합하지 않으면 즉시 경고 또는 알림을 보낸다. -패턴 예측 AI: 동영상으로 촬영된 데이터를 비교·분석해 과거 수천 개 현장의 시공 및 하자 데이터를 학습한 AI가 특정 공정이나 자재 조합에서 하자 발생 가능성을 예측한다. -음향·온도·시각 자료 분석 AI: 미리 심어놓은 센서를 통해 콘크리트 타설 뒤 강도를 측정하거나 자재의 탈락 가능성 등을 음향, 온도, 시각 데이터를 통해 탐지한다. 실제로 몇몇 스타트업 기업에서 콘크리트 타설 시 온도 센서를 매립해 양생 과정에서 구조체 내부 온도를 측정하고 과거 축적된 온도 데이터와 계산식을 통해 압축강도를 예측하는 시도를 하고 있다. 이는 굳이 콘크리트 공시체로 시험을 하지 않고도 거푸집 탈형 시기를 적절히 예측해 공사 기간을 단축하려는 노력의 일환이다. 이러한 기술들은 사람이 인지하기 어려운 미세한 오류와 위험을 조기에 감지할 수 있는 능력을 갖추고 있다. 기술이 현장을 바꾸는 방식: 사람과 기술의 조화스마트 기술이 개발되고 빅데이터를 활용한 AI 기술이 현장 업무를 대체해 품질 사고를 예방할 수 있다고 해도 기술이 제 역할을 하려면 현장이 이를 신뢰하고 꾸준히 활용해야 한다. 기술 부서에서 아무리 훌륭한 시스템을 만들어도 현장에서 외면받는다면, 그것은 기술 자체의 문제가 아니라 ‘현장의 준비’ 문제일 수 있다. 대개 사람들은 새로운 것을 시도하기를 꺼리며 과거에 해왔던 방식대로 관리하려는 습성이 있기 때문이다. 결국 기술보다 중요한 것은 습관과 사고방식의 변화다. 사용자가 AI 기반 품질관리 기술이 ‘왜 필요한지’ 명확히 이해하지 못한다면 아무리 첨단 기술이라도 무용지물이 될 수 있다. 따라서 기술 도입과 함께 지속적인 현장 교육, 실제 사용 유도, 그리고 피드백 루프 설계가 필수적으로 이뤄져야 한다. AI는 건설 품질관리의 새로운 도구일 뿐, 그 도구를 어떻게 활용하느냐는 전적으로 사람에게 달려 있다. 기술은 하자를 ‘줄이는’ 도구이자, ‘예방 중심’의 새로운 건설 문화를 만드는 강력한 촉매제다. 그러므로 지속적인 교육과 반복적인 활용, 문화적 내재화를 통해서만 하자가 없는 건축물, 스마트한 시공, 고객에게 신뢰받는 건설사를 만들어갈 수 있을 것이다.

스마트 건설 기술과 인공지능(AI)의 발전은 건축물 품질 관리 패러다임을 근본적으로 변화시키고 있다. AI는 기존의 ‘시공 후 점검’ 방식에서 벗어나 ‘문제 발생 전’을 예측하고 예방하는 방식으로 건설 현장의 효율성과 신뢰도를 높이고 있다. AI, ‘문제 생기기 전’을 본다: 선제적 품질관리의 시작전통적인 건설 현장의 품질관리는 시공이 완료된 후 대조표를 기반으로 사람이 직접 육안 확인을 통해 문제를 발견하고 재시공 또는 보수하는 방식이었다. 이러한 방식은 공정마다 막내부터 대리급 직원들이 발로 뛰며 검측 요청서를 작성하고 감리 승인을 받는 등 많은 시간과 인력을 필요로했다. 그러나 이 방식의 가장 큰 문제점은 이미 문제가 발생한 뒤에야 뭔가를 발견할 수 있다는 점이다. 다음 공정으로 넘어가기 전 잘못된 시공이 발견되면 수정에 시간이 소요되고 재시공 비용이 발생하는 등 큰 손해를 보게 된다. 바로 이 지점에서 AI 기반 품질관리 기술이 핵심적인 역할을 하기 시작한다. 한국토지주택공사(LH)는 건설정보모델링(BIM) 적용을 확대해 철근 배근 과정의 문제점을 쉽게 발견할 수 있도록 건설 현장 정보를 디지털화하고 있다. 설계 데이터가 입력된 모바일 기기로 철근이 배근(철근을 설계에 맞게 배열)된 곳을 촬영하면 설계상 배근 내역이 화면에 표시돼 시공 상태를 즉시 확인할 수 있다. 이는 과거 종이 도면을 일일이 비교하며 확인해야 했던 방식보다 진일보했다. 현장 담당자의 숙련도에 따른 품질관리 수준 편차를 줄이고 업무 효율성을 크게 개선했다. 현대건설은 자체 개발한 ‘폐쇄회로(CC)TV 영상 분석 시스템’을 일부 현장에 시범 적용해 공사 현장에서 수집한 영상 데이터를 건설업 맞춤형으로 학습한 AI가 분석하도록 하고 있다. 스마트건설연구실 주도하에 스팟(로봇개), 무인 드론, 스마트 글래스, 보디캠 등 다양한 장비를 활용한 현장 관리를 통해 부실시공과 안전사고를 선제적으로 차단하려고 시도하고 있다. 현대건설은 이를 점차 전 현장으로 확대 적용할 예정이다. 이러한 기술이 확대 적용되면 크게 세 가지 AI 분석 예측 모델이 건설 현장에 자리잡을 것으로 예상된다. -영상 분석 AI: 철근 배근, 단열재 시공 상태를 사진이나 영상으로 실시간 분석해 기준에 부합하지 않으면 즉시 경고 또는 알림을 보낸다. -패턴 예측 AI: 동영상으로 촬영된 데이터를 비교·분석해 과거 수천 개 현장의 시공 및 하자 데이터를 학습한 AI가 특정 공정이나 자재 조합에서 하자 발생 가능성을 예측한다. -음향·온도·시각 자료 분석 AI: 미리 심어놓은 센서를 통해 콘크리트 타설 뒤 강도를 측정하거나 자재의 탈락 가능성 등을 음향, 온도, 시각 데이터를 통해 탐지한다. 실제로 몇몇 스타트업 기업에서 콘크리트 타설 시 온도 센서를 매립해 양생 과정에서 구조체 내부 온도를 측정하고 과거 축적된 온도 데이터와 계산식을 통해 압축강도를 예측하는 시도를 하고 있다. 이는 굳이 콘크리트 공시체로 시험을 하지 않고도 거푸집 탈형 시기를 적절히 예측해 공사 기간을 단축하려는 노력의 일환이다. 이러한 기술들은 사람이 인지하기 어려운 미세한 오류와 위험을 조기에 감지할 수 있는 능력을 갖추고 있다. 기술이 현장을 바꾸는 방식: 사람과 기술의 조화스마트 기술이 개발되고 빅데이터를 활용한 AI 기술이 현장 업무를 대체해 품질 사고를 예방할 수 있다고 해도 기술이 제 역할을 하려면 현장이 이를 신뢰하고 꾸준히 활용해야 한다. 기술 부서에서 아무리 훌륭한 시스템을 만들어도 현장에서 외면받는다면, 그것은 기술 자체의 문제가 아니라 ‘현장의 준비’ 문제일 수 있다. 대개 사람들은 새로운 것을 시도하기를 꺼리며 과거에 해왔던 방식대로 관리하려는 습성이 있기 때문이다. 결국 기술보다 중요한 것은 습관과 사고방식의 변화다. 사용자가 AI 기반 품질관리 기술이 ‘왜 필요한지’ 명확히 이해하지 못한다면 아무리 첨단 기술이라도 무용지물이 될 수 있다. 따라서 기술 도입과 함께 지속적인 현장 교육, 실제 사용 유도, 그리고 피드백 루프 설계가 필수적으로 이뤄져야 한다. AI는 건설 품질관리의 새로운 도구일 뿐, 그 도구를 어떻게 활용하느냐는 전적으로 사람에게 달려 있다. 기술은 하자를 ‘줄이는’ 도구이자, ‘예방 중심’의 새로운 건설 문화를 만드는 강력한 촉매제다. 그러므로 지속적인 교육과 반복적인 활용, 문화적 내재화를 통해서만 하자가 없는 건축물, 스마트한 시공, 고객에게 신뢰받는 건설사를 만들어갈 수 있을 것이다.

건설사 기술부서 스마트건설 담당자 김모씨는 고민이 많다. 수개월 동안 인공지능(AI) 기반 공정관리 솔루션을 개발하고 현장 적용을 위한 PoC(개념검증)까지 마쳤다. 사내 보고라인을 통해 기술의 필요성과 효과성도 인정받았다. 그런데 정작 현장에서는 “그거 우린 안 씁니다”라는 말이 돌아온다. 왜 이런 일이 생길까? 가장 큰 장벽은 ‘인식의 온도 차’본사 기술부서는 변화하는 시대 흐름에 발맞추려 바쁘다. 디지털 전환이 전 산업군에서 일어나고 있고 이는 건설산업도 예외는 아니다. 기술부서는 빌딩 정보 모델링(BIM) 적용 확대, 디지털 트윈, AI 기반 공정관리, 건설 자동화 로봇 등 스마트 기술을 연구하고 이를 현장에 적용하고자 많은 준비를 한다. 하지만 막상 기술을 들고 현장에 가면 반응은 싸늘하다. “굳이 이 기술 적용 안해도 됩니다. 발주처에서 요구한 것도 아닌데…”, “지금 공정도 밀려서 바쁜데 그걸 언제 배우고 쓰나요?”, “현장에 실질적인 도움이 되는지 모르겠어요. 그냥 해오던 대로 할게요.” 현장과 본사 간 ‘기술 온도 차’는 생각보다 크다. 본사 입장에서는 ‘미래를 위한 투자’이자 ‘생산성 향상을 위한 도구’지만, 현장에서는 ‘익숙하지 않고 걸리적거리는 애물단지’일 수 있다. 기술이 아니라 ‘사람’이 문제우리가 기술을 아무리 잘 만들어도 그것을 쓰는 ‘사람’이 받아들이지 않으면 아무 의미가 없다. 이전에 근무했던 회사에서 전사적 자원관리(ERP) 시스템을 처음 개발해 적용할 때였다. 약 1000억원 정도를 쏟아부어 글로벌 컨설팅 기업의 도움을 받았고 모든 부서 임직원들과 업무 프로세스에 대한 인터뷰도 1년 넘게 진행해 어렵사리 시스템을 구축했다. 그런데 새 시스템 공개 직후 직원들의 반발이 상당했다. 이전에는 간단히 수기로 손쉽게 정리하거나 기존 시스템에서 수치 몇 개만 입력하면 됐는데, 새 시스템에서는 기입해야 할 공란이 너무도 많았다. 결재 하나 올리려면 십분 넘게 걸리는 일이 부지기수였다. 다행히 시간이 지나며 시스템이 점차 간소화되고 체계화돼 업무 관리가 한결 수월해지긴 했다. 이때 느낀 점이 있었다. 나이가 지긋한-지금 생각해보면 그래봐야 차·부장급 직원들이었지만-선배들은 시스템과 친해지기 싫어해 아래 직급 직원들에게 단순 반복 업무를 위임하기 일쑤였다. 그러다보니 시스템을 다루는 숙련도가 점차 떨어졌고 이는 곧 업무 역량의 차이로 나타났다. A건설사는 스타트업과 손잡고 자동으로 층간소음을 측정하고 분석해주는 센서를 도입했다. 그러나 정작 현장에서 소음을 측정하는 임팩트볼이나 수음기 등 데이터를 측정하고 해석할 장비와 인력이 없어 결국 돈 들여 센서만 붙이고 끝나 버렸다. B사는 360도 카메라를 통해 실제 현장 공간을 디지털 트윈 공간으로 촬영한 뒤 각종 정보나 안내, 지침 등을 실시간으로 공유할 수 있는 신기술을 도입했다. 하지만 일부 현장에선 촬영이 귀찮다는 이유로 사용을 꺼리거나 특별 행사 용도로만 사용하는 것에 머물렀다. 결국 담당자가 직접 현장을 방문해 실제 활용 가능한 사례들을 설명해주고 지속적인 교육을 통해 활용 범위를 넓혀 업무 효율성을 높일 수 있었다. 기술 수용성과 조직문화이런 일들이 반복되는 이유는 자명하다. 첫째 구성원들이 신기술을 신뢰하고 받아들일 준비가 되어 있는지, 즉 기술 수용성이 열려있는지를 먼저 확인해야 한다. 아무리 신기술과 신공법을 강조해도 정작 본인의 눈앞에 그 기술이 필요하지 않으면 관심이 없다. 둘째 조직 문화의 유연함이다. 특히 개별 현장에서 기술 도입 및 일하는 방식의 변화에 대한 태도가 중요하다. ‘기꺼이’인지 ‘귀찮아’인지에 따라 기술 도입의 속도와 업무 효율성은 차이가 크다. 셋째 교육의 부재, 즉 직원들이 왜 이 기술이 필요한지 또는 어떻게 써야 더 효율적인지 교육을 받지 못하는 경우가 많다. 소셜미디어(SNS)를 통해 무수히 많은 정보를 얻을 수 있지만 회사에서 하는 교육을 통해 위에 기술수용성을 열어주고 조직이 나아갈 방향을 명확히 알려주는 것이 필요하다. 종합하면 기술 도입이 실패로 끝나는 것은 대부분 기술 자체의 결함보다는 조직이 기술을 받아들일 준비가 되지 않았기 때문이다. 뭐든 마찬가지겠지만…결국은 ‘사람’우리는 종종 기술이 현장을 바꿀 것으로 믿지만 그 기술을 누가, 어떻게 쓰느냐에 따라 결과는 판이하게 달라진다. 현장에서 기술을 실제로 사용하는 사람들의 생각과 일하는 방식을 변화시키지 않으면, 아무리 좋은 AI도 구석에 처박힌 장비에 불과할 수 있다. 결국 핵심은 ‘기술 중심 접근’이 아닌 ‘사람 중심 접근’이다. 기술 도입 전 현장의 의견을 충분히 수렴했는지 살펴보고, 기술을 ‘적용하라’고만 압박할 게 아니라 ‘왜 필요한지’ 설득해야 한다. 사용자가 기술을 내 것으로 느낄 수 있게 해야만 진정한 기술을 필요한 곳에 심을 수 있다. 기술은 도구일 뿐이다. 그 도구를 제대로 쓰는 사람을 만드는 것이 진짜 스마트건설의 시작이다.