KICT 한국건설기술연구원

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• 텍스트마이닝을 이용한 지반정보 디지털 DB화 기술 개발 텍스트마이닝을 이용한 지반정보 디지털 DB화 기술 개발 ▲ 박가현 KICT 지반연구본부 수석연구원 들어가며 최근에는 4차 산업혁명 시대의 핵심기술인 인공지능과 빅데이터를 활용하여 새로운 부가가치를 창출하고자 하는 수요가 다양한 분야에서 폭발적으로 증가하고 있다. 그러나, 원본 데이터 확보의 어려움과 신뢰성 문제 등의 이유로 기대에 못 미치는 성과를 도출하는 경우도 심심치 않게 나타난다. 한편, 국토교통부에서는 지반정보를 체계적으로 관리하고 공유할 목적으로 2007년부터 국토지반정보 포털시스템을 운영·관리하고 있다. 이렇게 디지털화되어 관리되는 지반정보는 중복굴착 방지, 예산 절감, 지반정보의 활용성 향상 등 긍정적인 효과가 있다. 지반조사 결과의 활용은 설계, 시공, 지하 안전관리, 재해재난 분야 등으로 점차 확대되고 있다. 특히 최근 지반침하, 지반함몰 등 지하 안전사고 및 지진 발생 증가로 인해 지반정보 활용이 급증하고 있다. 그러나 현재 지반정보를 데이터베이스(DB)화하는 과정에 있어 사람이 직접 PDF 파일 등을 보고 일일이 타이핑하여 진행되기 때문에 시간적·인적 자원 소모가 매우 크며, 정확도 문제가 빈번히 발생하고 있다. 또한, 원칙상으로는 국토지반정보 포털시스템에 지반조사보고서 내 모든 내용을 입력하게 되어 있으나, 실제 데이터가 비숙련자/비전공자에 의해 입력되는 과정에서 중요 시험정보가 대부분 누락되고 시추주상도 정도만 간신히 입력되고 있다. 사람이 일일이 타이핑하는 기존의 데이터 구축 방식은 원본 데이터 및 활용 후 데이터의 정확도와 신뢰도에 영향을 미친다. 이러한 이유로 현재 국토지반정보 포털시스템에는 전국적으로 약 33만 공의 지반정보가 구축되어 있으나 실제 활용할 수 있는 데이터 수는 현저히 적다. 사람의 입력 오류를 최소화하고 지반정보의 정확도를 높이면서 시간적·인적 자원 소모를 획기적으로 절약할 수 있는 지반정보 자동 디지털 DB화 기술 개발이 필요하다. 종이 문서(스캔된 문서)에서 텍스트를 추출하여 디지털 DB화 하려는 움직임은 비단 건설 분야뿐만 아니라 정부의 데이터댐 구축사업에서도 확인할 수 있듯 각 분야에서 동시다발적으로 일어나고 있다. 대기업, 금융권 등에서도 디지털 전환을 통해 업무를 효율화하기 위해 RPA(로봇 프로세스 자동화)와 OCR(광학문자인식) 등의 기술 도입단계에 있으나 한글에 대해서는 보편적이고 상용화된 솔루션이 거의 없는 것이 현실이다. 이 글에서는 종이 문서 형태의 지반정보를 디지털 DB화하기위하여 개발한 기술과 앞으로의 연구 방향에 대해 간략히 소개하고자 한다. 지반조사 보고서(종이 문서)에 대한 이해 종이 문서를 디지털 DB화하려는 방안을 모색하기 위해 먼저 검토해야 할 항목들이 있다. 우선 종이 문서에 대한 검토가 필요한데 종이 문서의 양식, 특징에 대한 검토가 필요하며이 중에서도 어떤 내용을 추출할 것인지에 대한 고려가 필요하다. 또한, 어떤 파일 형태로 기존문서가 보관되어 있는지를 검토해야 한다. 일반적으로 지반조사 보고서는 본문과 부록으로 구성되어 있다. 본문에는 다양한 시험 결과를 요약해서 테이블 형태로 수록된다. 부록에는 실내 시험의 원본 데이터가 수록된다. 이 글에서는 특히 원본 데이터인 부록의 데이터를 추출하는 방법을 소개한다. 기술 개발을 위하여 국내 34개 현장의 지반조사 보고서를 수집하여 분석한 결과, 동일 시험에 대해서도 시험 양식의 종류가 매우 다양하게 나타났다. 지반조사 보고서의 부록 파일은대부분 PDF 형태로 보관되고 있음을 확인하였다. 마지막으로 텍스트 추출 방법을 결정해야 하는데, 텍스트를 추출하는 방식으로는 광학문자인식(Optical Caharacter Recognition, OCR) 기법과 PDF 파일 읽기가 가능한 모듈을 이용하여 텍스트를 추출하는 방식에 대하여 검토했다. 검토 결과 OCR 오픈 소스의 경우 특히 한글에 대해 성능이 매우 떨어져서 커스터마이징이 추가적으로 필요했다. PDF 파일 읽기가 가능한 모듈을 사용하는 경우, 높은 인식률과 정확도를 확인하였으며, 적용 가능성이 높았다. 지반정보 디지털 DB화 기술 개발 지반조사 보고서의 부록에 수록된 실내 시험 원본 데이터의 경우 보고서 상세 분석 결과 입도분포 시험, 일축압축시험, 압밀시험, 삼축압축시험 순으로 빈도가 높은 것으로 나타났다. 지반조사 보고서와 마찬가지로, 부록도 작성 양식의 표준화가 되어 있지 않은 것을 확인하였다. 동일한 시험이라 할지라도 수행한 업체 등에 따라 그 양식이 다른것으로 나타났다.따라서, 지반조사보고서 부록 내 데이터를 추출하기 위해서는 먼저 각 양식을 구별한 후에 양식별로 적절한 추출 알고리즘을 적용하여야 한다. 지반조사 보고서 부록에 대하여 이미지 인식 분야에서 특히 높은 성능을 보이는 ResNet34를 이용하여 각 시험을 잘 인식하는지 확인하였다. 이미지 증대를 위해 상하좌우 반전, 회전, 이동, 이미지크기 변화, 밝기 및 명암 변화, 표준화 등을 이용하였다. 그 결과, 정확도 100%로 각 시험 양식을 구별하는 것을 확인하였다. 이후, 입도분포시험에 다시 한번 ResNet34 알고리즘을 적용하여 개별 양식을 구별하는 것을 확인하였다. 그 결과 정확도 100%로 입도분포시험 양식을 성공적으로 분류해냈다. 이후, PDF 리딩 라이브러리를 이용하여 PDF 파일을 인식한 후에, 텍스트로 변환하고 원하는 값을 쌍을 이루어 엑셀 파일로 추출하는 알고리즘을 구현하였다. 대표 양식에 대하여 데이터를 추출하였으며, 초당 200페이지의 속도, 정확도 100%로 데이터를 추출하는 것을 확인하였다. 즉, 부록에 있는 실내시험 데이터에 대해서 딥러닝을 두 번 적용하고, 이후 RPA 기법을 이용함으로써 성공적으로 디지털 DB화가 가능한 것을 확인하였다. 미국 등과 같은 해외에서도 지반조사 결과 보관 및 처리는 지반조사를 수행한 업체에서 관리하며, 정부 차원에서는 따로 관리하지 않는다. 지반조사를 수행하고 있는 업체들의 경우, 조사 결과를 기재하는 포맷이 서로 다르다는 문제가 있다. 다른 회사가 지반조사를 수행한 지역의 자료를 조회하는 경우 발주처를 통해 PDF 양식으로 지반조사 및 시추조사 자료를 전달받으며, 디지털화된 양식의 정보는 절대 제공되지 않는다는 현실을 고려할 때, 본 기술 개발은 해외시장에서도 효용가치가 높을 것으로 판단된다. 관련 기술을 선점할 경우 국가 건설기술 경쟁력을 높일 수 있을 것으로 기대된다. 지반정보 자동화 DB구축 관련 연구 방향 이 글에서 제시한 방법은 종이 문서로 보관되고 있는 지반정보를 디지털 DB로 변환하는 다양한 솔루션 중 하나일 것으로 생각된다. 한편, 양질의 데이터 디지털 전환을 위해 앞으로는 투-트랙의 접근이 필요할 것으로 판단된다. 과거에 누적된 데이터에 대해서는 딥러닝과 RPA를 이용하여 데이터를 차근차근 확보하는 동시에 앞으로 쌓일 데이터에 대해서는 다양한 발주처와 협의하여 하루빨리 표준화된 시험 양식과 디지털화를 위한 보고서 작성 요령 등을 마련하여 보급하여야 할 것이다. 디지털 데이터에 대한 수요가 기하급수적으로 증가하는 만큼 어떻게 하면 빠르고 쉽게 양질의 데이터를 확보할 수 있을지 그 방법에 대한 고민이 필요한 시점이다. 지반연구본부 게시일2023-03-27 조회수 978
• 구조물 모니터링 내 Dataset Shift에 대한 이해 구조물 모니터링 내 Dataset Shift에 대한 이해 ▲ 진승섭 KICT 구조연구본부 수석연구원 들어가며 사회 기반 시설물은 국민의 편의를 도모하고 편익을 증진하는 공공 시설물로 우리나라 경제 발전을 견인하는 기반을 제공한다. 우리나라는 1970년대 급격한 경제성장과 함께 사회 기반 시설물이 집중적으로 건설되었으며, 향후 해당 시설물들의 노후화는 중요한 문제이다. 게다가 인구 노령화로 인한 관리인력 부족 등 사회 변화가 복합적으로 영향을 미칠 것으로 예상된다. 이러한 흐름 속에서 제한된 유지관리 예산을 토대로 사회 기반 시설물의 노후화 문제를 효과적으로 해결할 수 있는 많은 방법이 연구되고 있다. 건설뿐만 아니라 기계, 제조 등 다양한 분야에서도 대상 시스템의 결함, 손상 및 성능저하 등 유사한 문제가 발생하여 이를 해결하기 위한 연구 개발이 지속적으로 이루어지고 있다. 다양한 학제에서 공통적으로 지향하는 유지관리 패러다임은 ‘선제적 관리체계’로의 전환(shift)이다. 유지관리 패러다임은 그림 1과 같이 세 가지 접근법으로 구분할 수 있다. 가장 원시적인 패러다임은 사후 유지관리(reactive maintenance)로 문제가 발생할 경우 이를 사후에 처리하는 접근법이다. 문제가 발생하고 이를 인지하여 조치하기 때문에 사후조치 비용(repair cost)이 과도하게 발생할 수 있고, 직·간접적인 사회적 혼잡 비용도 유발한다. 이와 반대로 주기적인 점검과 유지보수를 수행하는 예방적 유지관리(preventive maintenance)가 있다. 사후 유지관리와 달리 구조물 시공 및 철거 전(생애주기)까지 과도한 점검 비용과 유지관리 비용(prevention cost)이 발생할 수 있다. 선제적 유지관리(proactive maintenance)는 구조물의 상태(성능)를 기반으로 유지관리 계획과 보수·보강 시점을 예측하고 필요할 경우 조치를 수행하는 방식이다. 이러한 접근법을 통해 유지관리 비용과 사후 조치 비용을 합친 총비용(total cost)이 가장 최적화되는 균형점을 지향하는 방법이다. 선제적 유지관리에서는 다양한 유지관리 의사결정(점검 계획 및 보수·보강)에 필요한 데이터를 상시계측 시스템을 통해 획득한다(구조물 모니터링). 인천대교와 같은 중요도가 높은 사회 기반 시설물에는 상시 계측 시스템이 구축·운영되고 있으며, 이를 통해 구조물 응답과 주변 환경인자(온도, 풍속 등)를 연속적 혹은 주기적으로 계측한다. 따라서 기존의 인력 점검체계에서와 달리 방대한 양의 데이터가 지속해서 생성되기 때문에 이를 처리하여 최종 사용자(관리주체)의 의사결정에 필요한 정보를 신속히 제공하는 ‘자율 모니터링 시스템(autonomous monitoring system)’이 요구된다. 자율 모니터링 시스템의 핵심 조건 중 하나는 사용자의 개입을 최소화하며 양질의 학습 데이터로부터 자율적으로 신뢰성 높은 분석을 수행하고 그 결과를 제공하는 것이다. 지속적으로 구조물 모니터링을 수행함에 있어, 공용 중에 발생하는 외부 변동(운영·환경조건 변화)으로 인한 응답 패턴의 변동성인 Dataset shift가 발생할 수 있다. 이러한 현상을 효과적으로 고려하는 것이 신뢰성 높은 자율 모니터링 시스템을 구현하는 데 매우 중요하다. 이 글에서는 구조물 건전성 모니터링 기술의 개념을 간략히 소개하고, 이를 토대로 실제 구조물에서 발생한 dataset shift의 사례와 이를 해결하기 위한 방법 중 하나인 온라인 학습 방법을 간단히 소개하고자 한다. 구조물의 내/외적 특수성(uniqueness)과 구조물 모니터링의 역할 건설 분야의 사회 기반 시설물은 기계 시스템 등과 달리 내/외적 고유한 특수성을 가진다. 동일한 구조 형식으로 설계할지라도 구조재료, 시공 방법·조건 등에 따라 발현되는 강성 및 거동 특성이 달라진다. 공용 중 노출되는 외력(차량 하중 등)과 노출 환경(온도, 습도 및 염분 등) 등 외부 환경이 공간(위치)과 시간(계절)에 따라 상이하다. 즉, 구조물마다 서로 다른 고유의 강성, 거동, 열화, 손상 특성을 가지기 때문에 구조물 상태의 단순 예측이 어려운 구조체이다. 구조물 모니터링을 통해 측정된 데이터는 공용 중에 발생하는 문제를 파악하고 해결할 수 있는 기초자료로 활용할 수 있다. 대표적인 예시로, 실시간 구조물 모니터링 중 이상 상태(손상)가 감지되면 그 결과를 관리자에게 신속하게 통보해줌으로써 시기적절한 의사결정(이용 제한 후 정밀 점검)을 할 수 있게 하며, 나아가 시간 이력 DB 구축과 이를 토대로 성능 예측 모형 개발에 활용될 수 있다. 진동 응답 기반 구조물 건전성 모니터링 구조물 건전성 모니터링(SHM; Structural Health Monitoring)은 ‘구조물에 설치한 다양한 센서로부터 구조물의 응답 및 외부 환경인자(온도, 습도 등)를 측정하여 구조물의 상태(건전성)를 실시간으로 진단하고 그 결과를 관리 주체에게 제공하는 기술’이다. SHM은 크게 공용 중인 구조물의 ①하중에 따른 응답의 입/출력 관계를 통해 상태를 평가하는 방법, ②응답만을 계측하여 상태를 평가하는 응답 기반 방법으로 구분할 수 있다(진승섭, 2017a). 입/출력 관계를 활용하는 평가 방법은 알려진 하중을 재하하기 때문에 구조물의 통제(blocking)가 수반된다(실무 적용의 어려움 존재). 반면 응답 기반(output-only) 평가 방법은 그림 2와 같이 별도의 구조물 통제 없이 상시 진동 응답(ambient vibration from acceleration)만을 계측하고, 이를 모달 해석(modal identification)을 통해 고유진동수(natural frequency)와 모드형상(mode-shape)과 같은 동특성(modal properties)을 추정하는 방법이다(진승섭, 2017b). 동특성은 구조물 고유의 물리적 특성으로, 구조 시스템(질량, 강성 및 경계조건 등)에 의해 결정된다. 구조물의 전역적인 거동 변화를 유발하는 심각한 손상 혹은 성능저하는 구조 시스템의 변화(강성 저하 혹은 경계조건 변화)를 유발하고, 이는 동특성의 변화로 연결된다. 진동 응답 기반 구조물 건전성 모니터링 기술은 실무에서 활용이 용이하다는 측면(사용통제 없이 상시 진동 응답 활용)에서 다양한 연구가 진행되고 있다. 진동 응답 기반 구조물 건전성 모니터링을 통해 ‘실시간 이상 상태 감지’, ‘역 해석을 통한 수치모델 개선’, ‘기계학습 혹은 시계열 모델링을 통한 예측모형 구축’ 등 유지관리에 활용할 수 있는 기초자료를 구성할 수 있다. 구조물 모니터링 내 Dataset shift 현상 동특성과 같은 구조물의 응답은 시간에 따른 외부 환경(온도, 파랑 등)의 변화에 의해 동특성의 특징이 달라질 수 있다(Peeters et al. 2001: Moser et al. 2011). 일례로 단순히 동특성의 변화만으로 이상 탐지를 수행할 경우 오보(false alarm)가 발생할 가능성이 높다. 이에 공용 중에 발생하는 다양한 외부 환경 변화로 인한 변동성을 고려하여 상태를 평가하는 것이 신뢰성 확보 측면에서 매우 중요하다(Deraemaeker et al. 2008). 그림 3은 3경간 프리스트레스트 콘크리트 교량(Z-24)에서 철거 전까지 1년간 측정한 고유진동수(저차 모드 4개)와 아스팔트 포장부의 온도 이력이다(Peeters et al. 2001). 철거 전까지 다양한 손상(교각 침하, 텐던 제거 등)을 점진적으로 유발하면서 손상에 따른 응답(고유진동수) 변화를 분석한 장기 계측 데이터이다. 교각의 침하 시스템(settlement system) 설치로 인해 불가피한 교각 부재의 단면손실이 1998년 8월 9일에 발생하였다. 하지만 손상에 의한 고유진동수 변화량(강성 저하로 인한 고유진동수 감소)은 온도에 의한 변화량(온도 영향으로 인한 고유진동수 증가)에 가려져 고유진동수의 저하 유/무를 쉽게 확인할 수 없음을 알 수 있다. 그림 4는 최초 손상이 발생하기 전(1997년 11월 11일~1998년 8월 8일)까지 Z-24 교량의 아스팔트 온도와 고유진동수 간의 패턴을 보여준다. 그림 4(a)에서 보듯이 아스팔트 온도에 따라 총 3가지 선형 패턴이 발생함을 알 수 있다. 그림 4(b)는 온도 변화(마커의 색상)에 따른 1차와 2차 고유진동수의 패턴 변화가 그림 4(a)에서 확인한 패턴에 따라 발생하는 것을 보여준다. 이는 계절별 온도 발생 범위에 따라 총 3가지 고유진동수(응답) 패턴이 생성되는 것을 의미한다. 즉 구조물의 내/외적 특수성에 따라 시간-종속적인 다양한 패턴(time-dependent pattern)이 발생할 수 있음을 의미한다. 기계학습 분야에서는 이러한 패턴 변화 현상을 Dataset shift라고 정의한다(Quinonero-Candela, J. et al., 2008). Dataset shift 해결을 위한 온라인 학습방법 앞서 살펴본 시간 종속적인 패턴 변화인 Dataset shift는 사전에 확인이 어려우며 장기 데이터 구축과 분석을 통해 파악할 수 있다(Peeters et al. 2001). 그동안 다양한 기법들을 이상상태 탐지 등의 유지관리 서비스를 위한 연구에 많이 적용되었으나, 앞서 언급한 Dataset shift에 대한 연구는 상대적으로 많이 수행되지 않았다(Jin et al., 2015). Dataset shift는 외부 변동(온도)에 의한 응답(고유진동수) 패턴이 시간(계절)에 따라 변화하면서 발생하는 문제이다. 이에 대한 근본적인 해결 방법은 변화하는 패턴을 가장 잘 모사할 수 있는 학습 데이터들을 선택적으로 추출(sampling)하고, 추출된 학습데이터를 활용하여 이상상태 탐지 등 유지관리에 필요한 평가모델을 생성하는 것이다(그림 5). 즉 지금까지 측정된 학습 데이터 전부를 사용하기보다 새로 측정된 데이터와 유사한 학습데이터만을 선별하여 현재 패턴을 가장 잘 모사하도록 학습모델(그림 5의 Model)을 적응적(adaptive)으로 생성하는 것이다. 이는 그림 6과 같이 복잡한 비선형적인 관계를 가지는 학습데이터 분포를 국부적인 선형 형태 영역으로 분할하여 표현하는 것과 동일하다. 즉 전체 영역에서 보면 비선형성을 가지는 곡선(그림 6의 왼쪽)이 작은 영역으로 세분화하면 선형인 직선의 결합(그림 6의 가운데)으로 표현할 수 있는 개념과 유사하다. 새로 측정된 데이터가 속하는 선형 구간의 학습데이터들을 선택적으로 추출하고, 이를 이용하여 학습모델을 생성한다(그림 6의 오른쪽). 이러한 선형 분할 과정은 학습 데이터 간 선형관계를 유지해주는 부수적인 효과가 있다. 이에 따라 복잡한 학습모델(비선형 모델)이 아닌 간단한 학습모델(선형 모델)을 사용하여 학습의 일반화 성능을 향상시킬 수 있다. 또한 전체 학습데이터가 아닌 일부 데이터만을 사용하기 때문에 연산 복잡도 역시 크게 감소시킬 수 있어 실시간 연산 및 낮은 컴퓨팅 자원을 가지는 연산장치에도 쉽게 적용이 가능하다. Dataset shift가 발생하는 Z-24 교량의 실시간 이상상태 탐지에 상기 학습 방식을 적용하였으며, 그 결과 다양한 초기조건에서 적은 오보(false alarm) 및 정확한 손상 발생 시점을 포착하였다(Jin et al., 2018: 진승섭 등, 2022). 향후 구조물 모니터링에 관한 연구 제언 구조물 모니터링 시스템의 핵심은 오보(잘못된 분석)를 최소화하여 분석 결과(상태 평가/예측)에 대한 신뢰도를 확보하는 것이다. 이로써 안정적인 모니터링과 의사결정이 지속될 수 있게 하는 것이다. 지속적인 구조물 모니터링을 수행함에 있어 공용 중 발생할 수 있는 Dataset shift는 신뢰성 확보의 가장 큰 걸림돌로 작용할 수 있다. 이러한 Dataset shift는 구조물의 내/외적 특수성으로 인해 사전에 파악하는 것은 매우 어렵다. 이 글에서 간략히 소개한 온라인 학습 방법은 이러한 문제를 해결할 수 있는 여러 방법 중 하나이다. 따라서 실제 현장에서 발생할 수 있는 다양한 Dataset shift에 적용 가능한 다른 대안들을 적용하고 서로 비교하는 과정을 통해 강건한 방법론을 개발하는 것이 중요하다. 개발된 방법론은 단순히 건설 분야의 모니터링 기술 개선을 넘어 다양한 학제에 적용 가능할 것이며, 나아가 미래 유지관리 분야의 혁신을 이끌어갈 수 있는 핵심기술 중 하나로 자리매김할 수 있을 것이라 생각된다. 구조연구본부 게시일2023-03-27 조회수 1049
• ISO 19650 기반 BIM 정보관리 프레임워크 도입방안 ISO 19650 기반 BIM 정보관리 프레임워크 도입방안 ▲ 원지선 KICT 미래스마트건설연구본부 수석연구원 들어가며 ‘Digitize or Die’ 시대, 디지털 전환은 기업의 생존을 위한 필수 전략으로 인식되고 있으며, 전 산업 분야에 걸쳐 가속화되고 있다. 건설산업은 BIM ( Building Information Modeling ) 도입, 건설기계 자동화, OSC ( Off-Site Construction ) 활성화와 같은 스마트 건설기술 확산을 통해 패러다임 변화에 대응하고 있다. 올해 7월 국토교통부는 ‘2030년 건설 전 과정 디지털화 및 자동화’를 목표로 하는 「스마트 건설 활성화 방안 ( S-Construction 2030 ) 」을 발표하였다. 목표 달성을 위한 3가지 추진과제로 건설산업 디지털화, 생산시스템 선진화, 스마트 건설산업 육성을 제시하고 있으며, 이 중 건설산업 디지털화 실현을 위한 세부 계획으로 BIM 제도 정비, BIM 의무화 대상 사업 단계별 확대를 명시하고 있다. 영국, 덴마크, 아일랜드 등 국외에서도 기존 BIM 로드맵에 디지털화 개념을 도입하여 국가 디지털 전환 전략 또는 디지털 트윈 전략으로 개편하고 있다. 이제 BIM은 디지털 전환을 위한 필수 전략 도구로 인식되고 있다. 펴보면, ISO 19650을 적극적으로 도입하고 있음을 알 수 있다. ISO 19650은 생애주기별 BIM 정보 조달에 필요한 주체별 프로세스와 정보 요구사항을 규격화한 BIM 정보관리 프레임워크로 2018년 제정되었다. 이는 BIM 도입 초기 글로벌 기준처럼 활용되던 영국 BIM 표준 ( BS 1192 시리즈 ) 에 디지털 정보관리 개념을 추가하여 개발된 국제표준이다. 영국, 유럽, 호주는 ISO 19650 원문 또는 번역본을 국가 BIM 표준으로 지정하고 있으며 싱가포르, 홍콩, 사우디 등은 국가 BIM 표준에 ISO 19650을 반영하도록 개정하고 있다. 국외 공공 건설사업 입찰 시 ISO 19650 인증을 입찰 자격으로 의무화하거나 인센티브를 부여하는 국가가 많아지고 있으며, 국내에서도 글로벌 수준의 BIM 정보관리 기술과 역량을 입증받기 위해 ISO 19650 인증 획득 기업이 늘고 있다. 이처럼 BIM 기반 디지털 전환 정책의 일환으로 ISO 19650을 적극적으로 활용하는 추세이고, 기업의 ISO 19650 인증 획득 여부나 ISO 19650 준수 역량이 경쟁력의 척도가 됨에 따라 국내에서도 국가 차원의 ISO 19650 도입에 대한 검토가필요한 시점이다. 이에 국내에 ISO 19650을 도입하기 위한 방안과 전략을 제안하고자 한다. 본 연구에서는 ISO 19650의 주요 개념을 국내 상황에 맞게 반영하는 도입방식을 채택하고 다음과 같이 연구를 수행하였다. 첫째, 국외의 ISO 19650 도입 현황을 조사하고 국제표준 문서를 분석하여 BIM 정보관리 프레임워크의 주요 구성요소를 도출하였다. 둘째, ISO 19650을 지원하는 소프트웨어, 플랫폼 등 지원 도구를 분석하여 실무 적용을 위해 구현이 필요한 주요 기능을 선정하였다. 셋째, ISO 19650의 주요 구성요소와 ISO 19650 지원 도구의 주요 기능을 기반으로 ISO 19650 활용모델을 제안하고 이를 국내에 도입하기 위한 방안을 제시하였다. 2~3단계는 도시/지역 단위 관점에서 다수의 건축물을 적절한 지표를 토대로 스캐닝하는 절차로 이해될 수 있으며 (whole-building level identification), 4~5단계는 건축물 세부 단위 관점에서, 스캔된 건축물을 특정하여 면밀히 살펴보는 절차로 이해될 수 있을 것이다 (system level diagnostics). 이 글에서는 이러한 맥락에서 2~3단계에 해당하는 건물에너지 광역 검진 기술을 소개하고자 한다. 국외 ISO 19650 도입 현황 일반적으로 국가 BIM 로드맵은 BIM 도입 수준과 상황에 맞는 단계별 목표를 설정하기 위해 BIM 성숙도 모델을 활용하고 있다. 그동안 많은 국가에서 2011년 발표된 영국 BIM 로드맵 ( British Standards Institution B/555 ) 에 정의된 BIM 성숙도 모델을 글로벌 기준처럼 활용해왔다. 영국의 BIM 성숙도 모델에서 Level 0은 2D 도면과 문자 등 문서 중심의 환경, Level 1은 2D 도면과 3D 데이터 파일이 병행되는 환경, Level 2는 분야별 BIM 모델 환경, Level 3은 단일 모델을 통하여 중앙 집중적으로 데이터를 관리하는 통합 웹 기반 BIM 환경으로 설정되어 있다. 영국은 Level 2 달성에 ISO 19650을 적극적으로 활용하고 있으며, Level 3 달성 준비를 위해 디지털 전환 로드맵을 마련 중이다. 현재 대부분의 국가는 Level 2 도입 단계 또는 활성화 단계이며 표 1과 같이 다수의 국가가 ISO 19650을 도입 중이다. 이처럼 ISO 19650 도입은 BIM Level 2 수준 달성을 위한 필수 요건으로 인식되고 있다. 2018년 제정된 ISO 19650-1에서는 디지털 정보관리 단계별 성숙도를 Stage 개념으로 제시하고 있다. 영국 BIM 성숙도 모델에서 다루는 2D, 3D, BIM 등과 같은 데이터의 유형은 정형, 비정형, BIM, 서버 기반 BIM과 같은 개념으로 변경되었으며, CDE ( Common Data Environment ) 개념은 파일, 모델 기반의 CDE 형태와 빅데이터 기반의 CDE 형태로 세분화되었다. 디지털 정보관리 단계별 성숙도는 가로축 방향으로 3개의 정보관리 Stage로 구분되며, 세로축 방향으로 정보관리 주요 관점을 의미하는 4개 ( 표준, 기술, 정보, 산업 ) 의 레이어로 구성된다. 표준에 따른 정보관리 관점에서 Stage 1은 정형, 비정형 데이터를 다루는 기존 국가 표준에 의한 정보관리, Stage 2는 공유 BIM 모델을 다루는 ISO 19650 표준에 의한 정보관리, Stage 3은 서버 기반의 BIM 모델과 정형, 비정형의 빅데이터를 함께 다루는 미래 표준에 의한 정보관리로 설정되어 있다. 현재 단계는 Stage 2로 이에 맞는 수준 달성을 위해서는 ISO 19650-1과 2에 의한 정보관리가 요구된다. ISO 19650 분석을 통한 BIM 정보관리 프레임워크 주요 구성요소 도출 BIM 성숙도 또는 디지털 정보관리 성숙도에 맞는 목표 달성을 위해서는 단계별로 준수해야 할 국가 차원의 BIM 표준 제시가 중요하다. 세부적으로 BIM 가이드 라인과 BIM 분류체계, 정보 조달과 관련된 계약 및 LOD 기준, BIM 성숙도 측정방법론 등이 있다. BIM 정보관리 프레임워크란, 건설 생애주기 동안 BIM 데이터를 통합된 디지털 구축환경에서 생성, 활용, 관리하기 위해 워크플로 ( Work Flow ) 와 데이터 조달을 지원하는 표준화 체계를 의미한다. BIM 정보관리 프레임워크와 관련된 표준으로는 BIM 표준분류체계, buildingSMART International의 IFC, IDM, IFD, COBie 등이 있다. ISO 19650은 이러한 개방형 표준을 종합적으로 활용하는 관점에서 주체별 정보 요구사항, 디지털 모델 산출물, 워크플로, 정보관리 계획, CDE 등 디지털 협업체계에서의 프로세스를 다루고 있다. 현재 발간된 ISO 19650 시리즈는 다음과 같다. ISO 19650-1(2018) : BIM을 활용한 정보관리 프레임워크의 개념과 원칙 ISO 19650-2(2018) : 프로젝트 수행(Delivery) 단계의 BIM을 활용한 정보관리 ISO 19650-3(2020) : 운영(Operational) 단계의 BIM을 활용한 정보관리 ISO 19650-4(2022) : 정보의 교환을 위한 프로세스 및 기준 ISO 19650-5(2020) : BIM을 활용한 정보관리 중 보안 관리 ( 1 ) ISO 19650-1 ( 2018 ) : BIM을 활용한 정보관리 프레임 워크의 개념과 원칙 ISO 19650-1은 건설 생애주기 전반에서 BIM 협업을 위한 정보관리 프레임워크의 개념과 원칙을 담고 있으며, 정보관리를 “건설자산 생애주기 동안 정보의 생산과 관리를 지원하는 건설 전반에 걸친 프로세스”라 정의하고 있다. BIM 정보관리 프레임워크의 주요 구성요소는 ①정보 요구사항 명세 ( specification of information requirements ) , ②정보 조달 계획 ( planning for information delivery ) , ③정보 조달 산출물 ( delivery of information ) 이며, 정보관리는 프로젝트별, 주체별, 목적별로 다르게 납품되는 산출물을 일관성 있는 프로세스와 전달 체계로 수행할 수 있도록 협업 환경을 지원한다. 프로젝트 수행단계 ( Delivery Phase ) 와 자산관리 단계 ( Operational Phase ) 에서는 참여자와 계약자의 정보 요구사항으로부터 정보 조달 계획이 수립되며, 이를 반영한 PIM ( Project Information Models ) 과 AIM ( Asset Information Models ) 이라는 산출물이 납품되고 승인받는 조달 흐름을 가진다. 효과적인 정보관리를 위해서는 책임, 권한, 업무의 범위 설정이 중요하며 해당 기능은 프로젝트와 자산관리 수행기간 동안 부여되어야 한다. 자산관리를 위해서는 AIM 승인 역량을 가진 사람, 프로젝트 수행을 위해서는 정보 표준, 프로세스, 프로젝트의 CDE 설정 역량을 가진 사람으로 지정되도록 책임 할당 항목이 계약 문서 ( 예: Responsibility matrix ) 상에 명시되어야 한다. ( 2 ) ISO 19650-2 ( 2018 ) : 프로젝트 수행 ( Delivery ) 단계의 BIM을 활용한 정보관리 ISO 19650-2는 프로젝트 수행 단계에서 정보 요구사항을 설정하고, 건설사 등 계약사와 협력사가 효율적인 방법으로 정보를 생산하기 위한 협업적 환경과 프로세스를 정의한다. 프로젝트 수행 단계의 정보 주체를 발주기관, 주관 수행사, 협력사로 설정하고 프로젝트 수행 단계마다 정보관리 프로세스와 주체별 기능 및 표준 요구사항을 제시한다. 프로젝트 수행 단계에서 정보관리 기능을 총 8가지로 정의하고 ISO 19650-2의 본문 5장 각 절 ( 5.1 평가 및 요구 → 5.2 입찰공고 → 5.3 입찰 참여 → 5.4 계약 → 5.5 자원 동원 → 5.6 협업적 정보 생산 → 5.7 정보모델 납품 → 5.8 프로젝트 종료 ) 에 주체별 세부 정보관리 프로세스가 정의되어 있다.본 연구에서는 정보관리 주체, 요구정보와 프로세스, 산출물과 관련된 명세를 파악하기 위해 ISO 19650-1과 2를 분석하여 프레임워크의 주요 구성요소를 표 2와 같이 총 7가지 ( 1. 정보 요구사항, 2. 정보 납품, 3. 정보관리의 주체 및 역할, 4. 워크플로, 5. 정보 조달 계획, 6. 정보관리 수준, 7. CDE ) 로 도출하였다. ISO 19650 실무 적용 지원 도구 분석을 통한 주요 기능 도출 ISO 19650 구성요소 개념을 실무에 적용하기 위해서는 실제 구현된 기능과 인터페이스를 파악하는 과정이 필요하다. ISO 19650 지원을 명시하고 있는 소프트웨어와 웹사이트, 플랫폼 등을 조사한 결과, ISO 19650 개념을 전체적으로 충실히 반영하여 개발된 지원 도구로는 미국의 Plannerly 플랫폼이 대표적이며, 미국의 BEXEL 소프트웨어와 같이 정보 납품 및 CDE 개념 그리고 IFC, BCF, COBie와 같은 개방형 BIM 포맷 지원 등과 같이 ISO 19650 개념의 일부만 지원하는 경우가 다수인 것으로 파악된다. ( 1 ) 미국, Plannerly Plannerly는 BIM 정보관리 플랫폼 ( The BIM Information management platform ) 으로 발주자, 설계사, 시공사 및 계약업체가 한 곳에서 BIM 요구사항의 계획, 관리, 검증을 수행할 수 있도록 통합적으로 지원하는 플랫폼이다. 사용자가 ISO 19650의 구성요소인 BIM 표준, 요구사항, 프로세스 지정 및 추적, BIM 규정을 편하고 쉽게 활용할 수 있도록 구현되어 있으며, 한 사이트에서 모든 건설 주체가 정보와 프로세스의 단절 없이 협업할 수 있는 환경을 제공하고 있다. ISO 19650의 주요 개념과 함께 UK BIM Framework 가이드 라인 문서에서 제공하는 ISO 19650 템플릿 ( OIR, PIR, EIR, AIR, BEP 등 ) 기반의 워크플로를 탑재하여 쉽고 일관된 작업을 수행할 수 있도록 인터페이스를 제공하는 것이 특징이다. 정보를 중앙 집중화하여 생성, 저장, 관리할 수 있도록 CDE 개념도 접목되어 있다. 크게 6개의 모듈 ( Plan, Scope, Contract, Schedule, Track, Verify ) 로 구성되어 있다. ( 2 ) 미국, BEXEL Manager BEXEL Manager는 ISO 19650에 따른 개방형 BIM 환경에서 디지털 워크플로를 지원하는 소프트웨어로 CDE 환경에서 정보납품 모델인 PIM과 AIM을 관리하도록 협업을 위한 환경을 지원하며 IFC 표준과 MVD, BCF, COBie 등 개방형 표준 포맷을 지원하는 것이 특징이다.두 지원 도구를 분석한 결과, BIM 계약 및 요구사항 관리, BIM 업무수행, BIM 데이터 검증, 협업 등을 포함한 BIM 기반 워크플로를 비롯하여 정보 요구사항 정의, 정보 조달 계획 수립, 정보관리 수준 설정, 개방형 BIM 표준 포맷 등 지원 여부가 핵심인 것으로 파악된다. 이러한 분석 결과를 바탕으로 국내 도입 시 벤치마킹할 주요 기능을 표 4와 같이 도출하였다. 건물 단위 선별지표를 만들기 위해서는 건축물대장 단위로 수집된 데이터셋을 매칭-통합해야한다 (그림 2, ② 데이터 전처리). 다만 수집된 공공데이터 등은 각기 다른 정책적, 행정적 목적으로 생성되기 때문에 건축물대장 정보와 연계-매칭할 고유키가 없는 경우가 대부분이다. 따라서 각 데이터의 위치정보 (위경도), 주소정보 (지번, 동, 호) 등을 가공하여 건축물대장 해상도에 맞추어 연계-매칭해야 한다. 해당 작업은 비표준화된 주소와 위치정보에 대한 문자열 처리 기술이 요구되며, 상당히 까다롭고 많은 예산과 시간이 소요된다. ISO 19650 기반 BIM 정보관리 프레임워크의 국내 도입방안 ISO 19650 활용모델이란, 디지털 기반 BIM 수행 워크플로와 데이터 조달 등 BIM 정보관리 프레임워크의 주요 구성요소를 사용자 관점에서 통합 활용할 수 있도록 개념적으로 정의한 모델을 의미한다. ISO 19650 분석을 통해 도출한 BIM 정보관리 프레임워크의 주요 구성요소와 ISO 19650 지원 도구 분석을 통해 도출한 주요 기능을 기반으로 ISO 19650 활용모델을 구성하였다. ISO 19650 활용모델은 그림 4와 같이 6개의 모듈로 구성된다. 1번 모듈은 Standards로 BIM 데이터를 교환, 유통하기 위한 개방형 BIM 표준과 국가 BIM 정보관리 운영체계를 정의하는 표준을 의미한다. 2번 모듈은 Requirements로 설계, 시공 등 사업단계와 시설물 운영단계에서 정보 요구사항, 정보관리 주체와 역할, 정보 조달 계획을 설정하는 기능을 한다. 3번 모듈은 Workflows로 사업수행단계와 운영단계별 BIM 세부 프로세스를 정의, 관리하는 기능을 한다. 4번 모듈은 Deliverables로 정보 납품 산출물인 PIM과 AIM 데이터를 정의, 관리하는 기능을 하며, 5번 모듈은 협업과 공유를 위한 CDE 환경을 의미한다. 2번 모듈과 3번 모듈은 프로세스의 영역이며 4번 모듈과 5번 모듈은 프로세스에 따라 생성, 공유, 저장되는 데이터의 영역으로 구성하였다. 2번 모듈부터 5번 모듈은 순차적인 흐름을 가지도록 운영이 필요하다. 1번 모듈은 데이터 생성의 기준으로 적용하며, 6번 모듈은 BIM 정보관리 주체가 1번부터 5번까지의 모듈을 활용하는 인터페이스의 성격을 지닌다. 각 모듈의 개념은 표준, 가이드라인과 같은 스펙 형태 또는 플랫폼의 기능 형태로 제공될 수 있다. ISO 19650 활용모델을 실무에 적용할 수 있도록 구현하기 위한 추진방안과 향후 과제를 다음과 같이 제안한다. 첫째, 국내 BIM의 Level 2 정착을 위해서는 2번 모듈부터 5번 모듈에 정의된 ISO 19650 주요 구성요소와 1번 모듈에 정의된 개방형 BIM 표준을 국내 상황에 맞게 Customizing하여 국가 표준으로 제시하는 것이 필요하다. 제도 시행 관점에서는 ISO 19650 의무 적용 대상을 일부 공공 건설공사부터 단계적으로 확대하는 전략이 필요하며, 의무화하기 전 시범 프로젝트를 통해 검증하는 과정이 수반되어야 한다. 둘째, ISO 19650 활용모델을 업무에 직접적으로 활용할 수 있도록 3번 모듈의 워크플로를 탑재하고 6번 모듈의 기능을 포함한 BIM 프로젝트 워크플로 지원 플랫폼 개발이 필요하다. 이를 위해서는 문서 단위의 스펙을 디지털 스펙으로 전환하고 조항과 워크플로 단위를 결합하는 것이 중요하다. 또한, ISO 19650 도입의 실효성을 높이기 위하여 상용 BIM 플랫폼 및 기업 ERP 시스템에서 ISO 19650 주요 기능 및 데이터와 연동하여 운영되도록 방안 마련이 필요하다. 셋째, 디지털 전환 패러다임 가속화에 따라 디지털 정보관리 성숙단계 Stage 2 및 BIM 성숙도 Level 2의 도입 및 안정화 전략과 함께 다음 성숙도 단계를 대비하기 위한 BIM 로드맵 개정 연구 등 선제적인 미래 대응이 필요하다. 맺음말 디지털 전환 시대, 글로벌 시장에서 ISO 19650의 도입과 활용은 글로벌 경쟁력 확보를 위한 필수 전략이 되고 있다. 이러한 변화에 국내에서 적극적으로 대응하기 위해 ISO 19650의 도입방안을 제안하였다. ISO 19650의 주요 구성요소 개념을 반영하고 실무에 적용할 수 있는 핵심 기능 구현을 위해 ISO 19650 활용모델을 정의하였으며, 이 모델이 국내에서 구현하기 위한 도입 방안과 추진과제를 제안하였다. 향후 국가 차원의 BIM 정보관리 운영체계 구축 방향을 구상함에 있어 ISO 19650 기반의 도입방안이 함께 검토되길 기대한다. 미래스마트건설연구본부 게시일2023-02-27 조회수 1934
• IndoorGML 기반 건물 에너지정보 시각화 기술 개발 IndoorGML 기반 건물 에너지정보 시각화 기술 개발 ▲ 최현상 KICT 미래스마트건설연구본부 연구위원 들어가며 실내 공간정보 구축을 위한 실내 공간의 표현에 사용되는 국제 표준으로는 IFC(Industrial Foundation Classe), CityGML(City Geographic Markup Language), IndoorGML(Indoor Geographic Markup Language) 등이 있다. 이런 표준을 이용하여 실내 공간데이터를 구축하는방법에는 첫 번째, 저작프로그램을 이용한 방법과 두 번째, 다른 표준으로 구축된 데이터를 변환하여 생성하는 방법이 있다. 첫 번째 직접 구축 방법은 세밀한 표현은 가능하나 비용과 시간이 많이 소요되는 문제가 있다. 두 번째 방법은 기존의 다른 표준이나 실무에서 쓰이는 데이터를 바탕으로 데이터를 변환하기 때문에 비용과 시간을 줄이는 데 효과적이다. 이에 본 연구에서는 BIM 기반의 Revit Plug-In을 개발함으로써 샘플 모델을 대상으로 핵심적인 실내 공간정보 객체를 추출하고, IndoorGML로 변환하여 이를 데이터 시각화 기술과 연계시켜 실내 공간정보의 활용을 위한 지원기술을 개발하고자 하였다. IndoorGML의 이론적 고찰 IndoorGML은 공간정보 국제표준기구인 OGC(Open Geospatial Consortium)가 실내 공간 정보의 표현 및 교환을 위해 제정한 데이터 모델로, XML(eXtensible Markup Language) 스키마를 기반으로 한 GML 형식의 데이터 표준이다. IndoorGML은 실내 공간 데이터 서비스 요구 사항을 지원하기 위해 개발되었으며 셀 공간 모델을 기반으로 정의된다. IndoorGML은 실내에 위치한 건물 구조부재이나 구조물을 구성하는 천장·지붕·벽과 같은 건축 요소, 가구 등과 같은 실내 객체의 정밀한 표현보다는 실내 공간의 기하학적 관계성 및 토폴로지(위상관계) 정보 표현에 중점을 둔다. IndoorGML에서는 건물을 구성하는 가장 작고 가장 기본적인 공간 단위를 Cell Space라 하며, 건물은 일련의 셀 공간으로 간주한다. 이 Cell Space 모델을 자세히 표현하기 위해 IndoorGML은 다음 네 가지를 정의하고 있다. Cell Geometry Topological Relationship between Cells Meaning of the Cell Multi-Layer Spatial Model IndoorGML은 위의 네 가지 정의를 바탕으로 ① 실내 공간의 특성을 표현하고, ② 실내 공간에 위치한 지형지물에 대한 공간 참조 정보를 제공할 수 있다. 그림 1은 IndoorGML에서 제공하는 지오메트리 옵션을 나타낸다. 그림 1은 IndoorGML에서 지오메트리를 표시하기 위한 세 가지의 옵션을 보여주고 있으며, 각 옵션의 의미는 다음과 같다. Option 1: (외부 참조) IndoorGML에서 지오메트리를 명시적으로 표현하는 대신, CityGML과 같은 다른 데이터 세트에서 정의된 객체에 대한 외부 링크만으로 표현 가능 OOption 2: (IndoorGML 기하정보) Cell Space에 대한 기하학적 표현을 IndoorGML에 포함하는 경우, ISO 19107의 정의에따라 3D 공간은 GM_Solid로, 2D 공간 (벽체)는 GM_Surface로표현. 단 이 경우 Opening (예: 문 또는 창문 등) 포함 OOption 3: (도형 없음) IndoorGML 문서에 CellSpace에 대한지오메트리 정보를 포함하지 않음 (Node만으로 공간을 대표할수 있음) IndoorGML 변환을 위한 지오메트리 규칙 IndoorGML을 구성하는 주요 객체에 대한 지오메트리 규칙은 SIG3D ‘Modeling Guide for 3D Objects Part 1: Basics(Rules for Validating GML Geometrics in CityGML)’ 기술문서에서 제시하는 모델링 규칙을 바탕으로 구성하였다. 상기 기술문서의 규정 가운데 본 연구와 가장 밀접한 관계가 있는 대표적인 객체들에 대한 구현 규칙은 다음과 같다. gml:LinearRing: 건물을 구성하는 객체를 구성하는지오메트리는 단일 다각형의 경계, 즉 LinearRing (Rs)으로구성된다 (그림 2). gml:Polygon: 다각형 (S) 은 평면 LinearRing (Rs)의 집합으로 표현된다. gml:MultiSurface: 건물을 구성하는 면형객체 (M)를 가시적으로표현하는데 사용하는 MultiSurface는 구조화되지 않은다각형 (S)의 집합으로 표현된다. 즉 M={S1, S2,Sn}으로표현된다. gml:Solid: 3차원 객체의 지오메트리는 여러 면형 객체 (Multi-Surface)들로 구성된 다각형의 집합으로 정의되며, 다각형의구성에 따라 오류가 발생하기도 한다. 표 1은 실내 객체를구성하면서 올바른 사례와 잘못된 사례를 보여준다. Revit SW 기반 IndoorGML Plug-In 개발 (1) Revit 데이터 변환 프로세스 설계 3차원 BIM 모델을 제작하기 위해 일반적으로 많이 사용되고 있는 Autodesk사의 Revit SW는 다양한 3차원 제작기능을 제공하고 있다. 3차원 가시화 측면 혹은 지오메트리측면에서 정확한 입력을 지원하고 있을 뿐만 아니라, 구성 객체 간 연관성을 입력하고 관리할 수 있는 도구도 제공하고 있다.본 연구에서는 Revit에서 제공하고 있는 Room Schedule 기능과 Door Schedule 기능을 기본적으로 활용하였으며, 건축물 설계 시 입력된 공간 간 연결 정보를 바탕으로 IndoorGML의 핵심 객체인 CellSpace(Node)와 Transaction(Edge)을 구성하였다. 다만, 최초 BIM 모델링 과정에서 Room/Door Schedule이 없거나, 작업자의 오류로 누락된 경우에는 사전 검증과정을 통해 체크하고 이를 수정하는 과정을 거쳐야 한다.그림 3은 본 연구에서 적용한 데이터 변환 프로세스를 나타낸다. (2) Revit의 Room 객체 활용 방법 및 가상공간 처리 규칙 Revit에서 작성된 Room 객체를 활용하여 IndoorGML의 CellSpace를 추출하기 위해서는 Revit 모델의 Room 객체 입력 여부를 먼저 확인해야 한다. 그림 4는 Room 객체가 입력된 경우, 해당 Room을 클릭할 때 화면상에서 크로스라인으로 표시되며, 비정형적 공간에 대해서도 Room 객체 설정이 가능함을 보여주고 있다.일반적인 건물의 설계에 있어서는 실제 구조물(벽, 기둥, 바닥 면, 천정 면 등)로 구성된 공간만을 표현하는 반면, 실내 공간정보인 IndoorGML에서는 강당이나 대합실과 같은 대공간 혹은 방향이 변화하는 좁고 긴 복도와 같은 공간에 대해서는 가상의 실내 공간으로 구분하는 것이 필요하다. 이를 위해서는 IndoorGML로 변환하기 전에 가상공간에 대한 전처리 작업이 요구되며, 가상공간에 대한 사전 처리 규칙을 설정하고 이에 대한 수정 작업이 필요하다. 본 연구에서는 Revit에서 제공되는 기능을 바탕으로 가상공간을 처리하기 위한 기능도 부가적으로 개발하였다. (3) Revit SW 기반 IndoorGML Plug-In 주요 기능 및 성과 Revit SW의 경우, BIM 모델링 과정에서 Room 및 Door Schedule을 구성하는 것이 일반적이나, 경우에 따라 작업자의 실수나 공간상의 제약조건 등으로 인해 누락되는 경우가 있어 이에 대한 사전 점검이 필요하며, 이를 확인하여 수정할 필요가 있다. 그림 5는 Revit에서 제공하는 기능을 통해 Room Tag 및 누락된 정보를 확인하는 기능이다. 다음으로 Revit 데이터를 IndoorGML 데이터로 변환하는 ‘IndoorGML Exporter’ 메뉴 상에서도 해당 정보가 누락 되었는지를 확인하는 검증과정을 거치게 된다. IndoorGML의 원본이 되는 Revit 데이터에 대한 검증이 끝나면, 사용자가 원하는 층만을 선택적으로 변환할 수도 있으며, 건물 전체를 하나의 IndoorGML로 변환할 수 있다. 그림 7과 8은 한국건설기술연구원의 본관 1동과 본관 2동을 변환한 사례이다. (4) IndoorGML 기반 건물 에너지 정보 시각화 시스템 개발 본 연구에서는 상기 과정을 거쳐 구축된 한국건설기술연구원 본관 1동을 대상으로, 건물에너지 관리를 위해 조사된 건물 내 실별, 위치별 계측값 및 설문조사 값을 각 공간 단위의 대푯값으로 부여하여 시각화할 수 있는 3차원 시스템을 개발하였다. 그림 9는 건물의 사용자 만족도 조사 프로그램인 KBOSS를 통해 조사된 결과를 실내 공간 단위로 통합하는 프로세스(좌)와 층별 가시화 사례(우)를 보여준다. 맺음말 본 연구는 광역 단위 건축물 에너지검진 기술 개발에 필요한 개별 건물 단위 상세 에너지 데이터와 재실자 만족도 조사 결과를 국제공간정보표준에 부합하는 형식으로 통합 관리하기 위한 핵심 기술 확보를 목적으로 수행되었다. 본 연구를 통해 IndoorGML 데이터 저작도구를 개발하였고, 한국건설기술연구원을 대상으로 조사된 에너지 관련 정보를 최소 공간 단위(Room)로 저장하고 표현하는 기술을 적용하였다. 본 연구성과는 향후 국가적으로 추진하고 있는 탄소 저감 정책의 중요한 부분인 건물 에너지 모니터링 및 관리에 있어서, 마이크로 단위의 건축물 에너지 검진 정보의 데이터베이스화 및 운영 기술로 활용될 것으로 기대된다. 미래스마트건설연구본부 게시일2023-02-27 조회수 981
• 지속가능한 사회를 위한 녹색건축 인증제도의 개편 방향 지속가능한 사회를 위한 녹색건축 인증제도의 개편 방향 ▲ 윤요선 KICT 건축연구본부 전임연구원 녹색건축 인증제도 현황 및 현재 녹색건축 인증제도(G-SEED) 1는 건축물의 친환경성을 평가하는 인증제도로 환경에 대한 부담을 줄이고, 쾌적한 환경을 조성하기 위함을 목적으로 한다. 녹색건축인증을 통해 토지 및 자원의 효율적 활용, 이산화탄소 및 오염물질 감소, 에너지소비량 감소 등 환경에 대한 피해가 최소화되도록 계획하여 거주자의 생활환경 향상을 목표로 한다. 녹색건축 인증제도는 2002년에 공동주택 대상으로 도입되어 현재는 모든 신축건축물, 기존건축물, 그린리모델링 건축물까지 모든 건축물을 대상으로 평가할 수 있다. 건축물 외부 환경에서 내부 환경까지 전체적인 환경에 대해 평가하며 토지이용 및 교통, 에너지 및 환경오염, 재료 및 자원, 물순환 관리, 유지관리, 생태환경, 실내 환경의 7개 전문 분야에 따라 평가한다. 또한 혁신적인 설계에서는 기본 전문 분야 외에 혁신적인 아이디어를 평가한다. 전문 분야에 따라 세부 인증항목으로 구성되어 있으며 인증항목의 점수 합산을 통해 최종적으로 건축물의 인증 등급을 산출하며 최우수, 우수, 우량, 일반의 4개 등급을 취득할 수 있다. 최우수와 우수 등급의 경우 건축기준 완화, 취득세·재산세 감면 등의 인센티브가 있다. 2002년부터 현재까지 20,485건(2022년 10월 기준)이 인증을 취득하였으며, 연간 약 2,000건의 건축물이 인증을 취득하고 있다. 인증제도 도입 이후 공동주택 분양가 가산, 학교시설 의무화, 공공건축물 의무화 등 제도 변화에 따라 인증건축물은 지속해서 증가하였으며, 매년 연간 약 20%씩 증가하고 있다. 인증현황을 살펴보면 예비인증이 61%, 본 인증 39%로 나타나고 있으며, 등급별로는 최우수 4%, 우수 32%, 우량 13%, 일반 51% 비율로 나타나고 있다. 녹색건축 인증제도 개편을 위한 논의 2022년 녹색건축 인증제도가 시행된 지 20주년이 되었다. 20주년을 기점으로 향후 20년을 준비할 수 있는 개선이 필요한 시점이다. 현재 운영하는 제도는 2016년도에 전면 개정이 이루어졌으며, 항목에 대한 일부 개정을 제외하고 현재까지 운영되고 있다. 정책 변화, 기술 발전 등에 따라 인증 항목 개선에 대한 요구가 지속해서 있었다. 국내외 동향을 살펴보면 장기 저탄소 발전 전략의 UN 제출에 따라 주요 국가의 탄소중립 선언이 가속화되고 있으며, 우리나라도 2020년에 국가 2050 탄소 중립선언을 하였다. 정책 방향으로는 적응형 감축에서 능동형 대응으로 탄소중립에 대한 이슈가 강화되고 있으며, 이에 따라 국가 건축물 분야 탄소중립에 대한 기여 및 지속이 가능한 사회를 위한 녹색건축 인증제도의 변화가 필요한 시점이다. 녹색건축 인증제도의 개편에 대한 논의는 지속해서 있었으며, 2022년 본격적으로 시작되었다. 개편을 위해서 기존 인증제도에 대한 인증현황 분석, 설문조사, 탄소중립 기여 효과에 대한 분석을 진행하였고, 해외 녹색건축 인증제도 관련 동향 및 국제사회의 동향을 살펴보았다. 또한 개편작업을 위해 전문위원회를 구성하였고 인증기준 개정안 마련을 위한 원칙을 마련하였다. 인증제도 개편을 위해 탄소중립에 기여하며 지속가능한 사회를 위한 제도로의 개편이라는 비전을 설정하였고, 기본방향, 부문별 전략을 수립하여 녹색건축 인증제도의 개편 방향을 2020년 ‘녹색건축 한마당’에서 공개하였고 의견수렴을 하였다. 녹색건축 인증제도 개편 방향 녹색건축 인증제도의 개편 방향은 크게 전문 분야의 체계 전환, 인증항목의 개선 및 강화, 인증제도에 대한 일반사항 부분으로 나눌 수 있다. 전문 분야의 체계 전환은 2002년부터 유지해오던 기존 평가체계에 대한 개편 및 탄소중립에 관한 내용을 반영한 체계로의 개편에 대한 사항이다. 기본 방향 설정을 통해 특성화 전략 강화, 특성화되는 분야에 대한 방향성 강화, 전문 분야 간 연계 항목 통합을 통한 전문 분야 단순화, 스마트 관련 기술의 발전에 따른 전문 분야 통합, 향후 발전 및 개정에 대한 고려, 인증항목의 개선 및 강화에 대한 사항 등을 검토하였다. 전문 분야는 기존 7개 분야에서 4개 분야로 설정하였으며, 각 분야는 녹색건축 인증제도의 방향을 제시할 수 있도록 설정하였다. ‘통합계획과 관리’는 통합설계, 기후변화 대응 등 설계 단계에서부터 유지관리 단계까지 평가한다, ‘지속가능한 외부공간’은 건축물의 외부공간을 평가하며, 기존 토지이용, 생태환경, 물순환 관리 분야를 포함한다. ‘건강한 생활공간’은 거주자의 건강과 쾌적성에 대해 평가를 하며, 기존 실내환경에 관한 내용을 포함한다. ‘탄소중립을 위한 에너지와 자원 활용’은 에너지사용량, 내재 탄소, 물 사용량 등을 평가하며 기존 에너지 및 환경오염, 재료 및 자원, 물순환 관리에 관한 내용을 포함한다. 인증항목의 개선 및 강화 관련해서는 기존 인증항목, 신규 인증항목에 대하여 통합설계, 모든 과정 평가에서의 탄소배출, 에너지 관련 기준 상향에 따른 분야별 난이도 조절, 실내 환경에서의 거주자의 건강과 쾌적성 강화, 항목별 난이도 등에 대하여 검토하였다. 추가 전문가 의견을 거쳐 인증항목을 개정할 예정이다. 인증제도의 일반사항 부분은 용도 분류체계, 점수 체계, 인증범위, 활성화, 서류, 혁신적인 설계에 관한 내용이며 인증기준 마련 후 시범 평가, 시뮬레이션 등을 통해 개정할 예정이다. 녹색건축 인증제도의 개편은 통합설계를 통한 설계 개선, 건물의 운영 성능 최적화, 혁신적인 디자인, 기술 반영, 거주자의 건강하고 쾌적한 환경조성, 탄소배출 저감 등 국가 건축물 탄소중립에 기여하고 지속이 가능한 사회를 위한 제도로써 이바지할 수 있을 것으로 기대한다. 건축연구본부 게시일2023-02-27 조회수 2145
• 하수 역학 대시보드 하수 역학 대시보드 ▲ 이재엽 KICT 환경연구본부 수석연구원 들어가며 하수 기반 역학(Wastewater-Based Epidemiology, WBE)은 하수시설에서 수집한 시료를 분석하여 하수 집수구역 내 사람들의 정보를 얻고 공공정책에 반영하는 체계로서 줄여서 하수 역학이라고 한다. 환자로부터는 감염 여부를, 범죄자에게는 미약 성분을 검출하는 것과 같이 하수 역학에서도 주로 감염성 병원균과 의약·마약류 등의 화학물질을 분석 대상으로 한다. 약품류는 검출 기술이 발달하여 하수 내에서도 나노 수준의 미량까지 검출이 가능하며, 집수구역 내 거주민의 건강 상태와 생활상을 보여준다. 예를 들어 어떤 하수시설에서 당뇨병 관련 약물이 다른 지역보다 높게 검출되었다면, 집수구역에 거주하는 당뇨병 환자의 수가 많다는 것이다. 이와 같은 정보를 접한 보건소는 해당 지역 주민에게 당뇨병 검사를 제안하여 질환 여부를 모르는 환자들을 더 발견하고 식단 개선과 치료를 권고할 수 있다. 특히 하수 내 마약류의 검출은 음성적 마약 유통에 대한 경각심을 일깨운다. 우리나라도 예외는 아니다. 식품의약품안전처는 지난해 4월부터 1년 동안 전국 27개 대규모 하수처리장을 대상으로 마약류를 분석한 결과, 모든 처리장에서 메트암페타민(필로폰)이 검출되었다고 발표했다. 엑스터시도 21개소에서 검출되었으며 암페타민, 코카인이 발견된 처리장도 있었다. 한국에서도 마약이 유통되고 사용된다는 것이 하수 역학을 통해 시사된 사례이다. COVID-19 신종코로나바이러스와 하수 역학 2019년 말부터 시작되어 지금까지 만 3년이 되어가는 COVID-19 신종코로나바이러스(이하 COVID-19 바이러스)의 대유행도 하수 역학 관점에서 접근할 수 있다. 증상 환자의 분비물에서 병원균을 검출하여 감염 여부를 알아내듯이 하수 내에도 집수구역 내 감염 환자의 병원균이 포함되어 있다. 하수에서는 이물질이 많고 병원균의 농도가 낮지만 고도의 미생물 분석 기술로 하수 시료에서 COVID-19 바이러스를 검출한 사례가 국내외 다수 보고되고 있다. 미국, 일본 등 하수시설 인프라 선진국에서는 하수 역학 개념을 도입한 COVID-19 바이러스 모니터링을 정책에 도입하였다. 미국 국립하수감시시스템(NWSS)은 질병통제예방센터(CDC)와 협력하여 전국 500개 지역의 하수 샘플을 수집할 계획이며, 일본 국토교통성은 하수에서 COVID-19 바이러스 조사를 위한 가이드라인을 발표하였다. 국내에서는 2020년 8월 지역감염이 유행하던 대구 하수처리장에서 COVID-19 바이러스를 검출한 사례가 있다. 당시 해당 구역은 COVID-19 바이러스 환자가 없었기 때문에 무증상 감염자의 발생을 확인할 수 있었던 사례이다. 질병관리청에서도 ‘지역 기반 하수를 이용한 감염병 감시체계’구축을 위한 정책연구 사업을 주관하고 있으며 시도 보건환경연구원과 연계하여 전국적으로 사업 확대를 추진할 예정이다. 한국건설기술연구원과 하수 역학 대시보드 한국건설기술연구원에서는 COVID-19 바이러스와 관련하여 「KICT-CSIRO-KU 공동 인류 유래 신종 유해인자 환경감식 연구」 국가연구개발사업(한국연구재단)을 수행하고 있다. 본 사업은 미생물 검출 및 하수 역학 분야 해외 선진 연구기관인 호주 CSIRO(연방과학산업연구기구), 일본 교토대학교와 협력하여 하수 내 COVID-19 바이러스를 포함한 신종 유해인자를 감식하여 하수 역학 체계를 구축하는 것을 목표로 하고 있다. 관련하여 한국건설기술연구원에는 세계보건기구(WHO)가 권고하는 생물안전 2등급에 상응하는 실험실을 마련하고미생물 분석에 최적화된 고도의 분석 장비를 구축하였다. 「COVIDPoops19 - Summary of Global SARS-CoV-2 Wastewater Monitoring Efforts by UC Merced Researchers」라는 웹페이지가 있다. 전 세계의 하수 COVID-19 바이러스 모니터링 현황을 국가별로 보여주고 있으며, 각국에서 운영하는 하수 역학 대시보드(게시판), 보도기사, 연구기관 등을 한눈에 볼 수 있다. 우리나라는 지난 2월 TV에 보도된 기사가 실려있다.하수 역학은 COVID-19 바이러스와 같은 감염성 병원균뿐 아니라 앞에서 언급하였듯이 건강 정보를 알려주는 의약물질과 음성에서 유통되는 마약류의 사용을 감식할 수 있는 유용한 툴이다. 한국건설기술연구원을 비롯하여 국내 하수 역학 체계가 구축되고 지속적인 모니터링 사업을 수행하여 하수 내 신종 유해인자 검출 현황 대시보드를 운영하면 COVID-19 바이러스를 비롯한 신종 유해인자의 대응에 선제적으로 기여할 것으로 기대된다. 환경연구본부 게시일2023-02-27 조회수 253
• 공공데이터 기반 건물 에너지 광역 검진 기술 개발 공공데이터 기반 건물 에너지 광역 검진 기술 개발 ▲ 김덕우 KICT 건축에너지연구소 수석연구원 들어가며 ‘탄소중립’은 ‘디지털 전환’과 더불어 중요한 국정 의제이다. 이제는 단순한 화젯거리를 넘어서 TV 등의 공익광고에서도 탄소중립을 위한 국민의 인식 전환, 더 나아가 행태적 변화를 촉구하고 있다. 구글은 2022년 4월 22일 지구의 날에 기후변화로 인한 지구의 변화 영상을 구글 두들 (google doodle)에 내걸었다. 그린란드 셍메흐속 (Sermersooq) 빙하가 녹아 없어지는 모습, 킬리만자로산의 만년설이 줄어드는 모습 등 심각한 기후변화를 대중에게 전하고자 하였다. 국립기상과학원에서 출간한 「한반도 100년의 기후변화」 보고서를 보더라도 지난 106년간 연평균 기본 변화량은 +0.18℃/10년 수준이다. 100년 동안 약 2℃가량 상승한 것이다. 이러한 심각한 기후변화는 과도하게 배출되는 온실가스 (이산화탄소)로 야기된다. 2015년 파리에서 개최된 유엔기후변화협약 (UNFCCC) 제21차 당사국총회 (Conference of Parties, COP21)에서 지구 평균기온 상승을 산업화 이전 대비 2℃ 아래로 유지하고 1.5℃를 넘지 않는 것을 목표로 하는 파리협정 (Paris Agreement)이 채택되고 2016년 11월 발효되면서 온실가스 감축을 위해 전 세계가 공동으로 대응하고 있다. 우리나라도 탄소중립 기본법 제정 (2021년 9월 24일), 시행령 시행 (2022년 3월 25일)을 통해 2030년까지 2018년 대비 국가 온실가스 40%를 감축한다는 목표를 설정하였다. 탄소중립을 위해 국가 주도적 이행 기반을 마련하고 구현을 위한 세부 이행 로드맵을 설계 중이다. 탄소중립 기본법에서는 부문별 (산업, 건물, 발전, 폐기물 등) 온실가스 감축 목표치를 설정하도록 요구하고 있으며, 각 부처는 담당해야 할 목표치가 할당되었다. 국토교통부에서는 국토교통 2050 탄소중립로드맵을 2021년 12월에 발표하였고 2050년까지 2018년 배출량 대비 80%를 감축하는 도전적 목표치를 선언하였다. 또한 이와 맞물려 공공건축물 그린리모델링 의무화 시행을 2025년부터 예정하고 있고, 서울시는 조례를 통해 2026년 개별 건축물의 에너지 소비 총량제 도입을 서두르고 있다. 다만, 710만 동에 달하는 건물 부문의 탄소중립을 달성하는 것은 쉽지 않은 일이다. 대부분의 정책과 규제는 대형건물 및 신축건축물, 에너지 다소비 건축물을 위주로 한다. 기존 건축물의 90% 이상을 차지하는 소규모 건축물 (1,000 ㎡ 미만)은 에너지 (온실가스 배출량) 관리 대상에서 소외된 상태이다. 소규모 건축물은 공공·상업용 88.7%, 주거용 96.7%의 물량을 차지하며, 소규모 건축물의 일종인 근린생활시설은 건물 부문의 43% 에너지를 사용하고 있다. 건물 부문 탄소중립을 달성하기 위해서는 이러한 소외된 영역에 대한 지원 기술이 시급하다. 이러한 거시적 맥락에서, 탄소중립 추진을 위한 고민의 단계는 다음과 같을 것이다. 1단계(현황 파악) : 정부가 개입해야 하는 건축물 물량과 조치에필요한 예산은 어느 정도인가? 2단계(대상 식별) : 어느 건축물에 우선 개입해야 하는가? 3단계(건물 이해) : 식별된 건축물 (군)의 온실가스 배출량 또는 에너지 소비 수준의 적절성을 어떻게 판단할 것인가? 4단계(현장 조사) : 식별된 건축물 (군)을 어떻게 신속하게 조사할 것인가? 5단계(영역 구분) : 어떤 영역이 문제이고, 개선방식은 무엇인가? (영역: 외피, 설비, 행태, 운영 / 개선: 리트로핏, 리모델링, 해체, 행태) 6단계(효과 파악) : 예산을 지원받은 건축물의 온실가스 배출량은 얼마만큼 감축되었는가? 7단계(원인 규명) : 그렇지 않다면 원인은 무엇인가? (포스트모템, Postmortem) 2~3단계는 도시/지역 단위 관점에서 다수의 건축물을 적절한 지표를 토대로 스캐닝하는 절차로 이해될 수 있으며 (whole-building level identification), 4~5단계는 건축물 세부 단위 관점에서, 스캔된 건축물을 특정하여 면밀히 살펴보는 절차로 이해될 수 있을 것이다 (system level diagnostics). 이 글에서는 이러한 맥락에서 2~3단계에 해당하는 건물에너지 광역 검진 기술을 소개하고자 한다. 광역 검진을 위한 데이터 해상도 ‘광역 검진’이라는 개념은 ‘다수 건축물’을 빠르게 검사하는 것을 목적으로 한다. 즉, 적절한 검사 방법을 통해 에너지 다소비 건축물을 선별하는 개념이다. 의료분야 검사 방법으로 비유하면, 문진-시진-청진 등이 해당한다. 반대의 개념은, 현장 방문을 통한 정밀 진단 (실내 열쾌적도 측정, 설비효율 측정, 열화상 촬영, 열관류율 측정, 기밀도 측정 등)이다. 의료분야로 비유하면 X-ray 및 MRI 검사 등이 해당한다. 광역 검진을 위한 사전 조건은, 검사 결과의 해상도 (resolution)가 비교적 낮더라도 데이터 수집 비용이 저렴하여 많은 건축물을 분석할 수 있는 경우이다. 반대로, 정밀 진단을 위한 사전 조건은, 검사 결과가 고해상도이어야 하며 이에 상응하는 데이터 수집 비용 또한 상당하므로 몇몇 건축물만 집중적으로 분석해야 하는 경우이다. 건물 에너지 광역 검진 기술 개발 시 활용되는 데이터의 해상도를 구분하면 표 1과 같다. 광역 검진을 위한 데이터 종류 건축물에서 소비된 에너지양의 적정 수준을 판단하기 위해서는 우선 영향인자를 살펴보아야 한다 (그림 1). 영향인자는 ① 기후 특성 정보 (온습도, 일사 등), ② 건물 물리 특성 정보 (폼, 형상, 규모, 물성치, 창면적비 등), ③ 설비 성능 정보 (설비 부하, 설비 효율, 사양, 계통), ④ 운영 특성 정보 (공간 및 기기 활용), ⑤ 활동 특성 정보 (영업, 매출), ⑥ 사용자 특성 정보 (나이, 성별, 행동양식), ⑦ 사회·문화·경제 특성 정보, ⑧ 주변 공간 특성 정보 등 8가지로 구분된다 (Yoshino et al., 2017; 조수연 외 2017). 다양한 영향인자가 건축물에서 소비된 에너지양 (온실가스 배출량) 간의 어떠한 관계가 있는지를 설명할 수 있는 적절한 수학적 모델을 만들고 모델에 기반하여 에너지 소비 적절성을 살펴본다. 대표적인 방법으로는 Change-point models (Kissock et al., 2002; Meng et al., 2020), 미국 Environmental Protection Agency의 EnergyStar PortfolioManager(EPA, 2014; Arjunan et al., 2020) 등이 있다. 광역 검진의 기본 방침은 실용성 (저비용, 신속성, 적절한 설명력)이다. 즉 마이크로 해상도 정보가 압축된 매크로 해상도의 정보를 활용하기 때문에 에너지 사용량과 8가지 영향인자 간 수학적 모델의 데이터 설명력은 다소 낮을 수 있다. 그럼에도 710만 동에 달하는 건축물을 신속하게 ‘1차 선별’을 할 수 있다는 점에서 적절하다. 광역 검진을 위한 데이터 구성과 선별지표 주제별로 분류된 영향인자 (그림 1)를 참고하여 수집 가능한 데이터를 검토하였다. 가장 손쉽게 확보할 수 있는 데이터는 공공데이터이며 기상정보 (지역별 외기온, 일사량), 건축행정정보, GIS 건물 폴리곤 정보, 지방행정 인허가 정보, 소상공인 정보 등이 있다. 지방행정 인허가 정보와 소상공인 정보는 건물의 활동 특성을 파악하기 위해 사용된다. 즉 해당 건물에 다소비 업종 (사우나, 식당 등)이 있을 시, 해당 업종의 효과를 통제하여 이해할 수 있게 된다. 한편 정부 승인을 통해 획득할 수 있는 정보는 3D 건축물 형상정보, 국가건물에너지통합정보 등이 있으나 본 연구에서는 국가건물에너지통합정보만 연구 목적으로 수집되었다. 개인정보 3자 제공동의를 통해 획득할 수 있는 정보는 전입세대원 정보, 한전 AMI (Advanced Metering Infrastructure) 정보 등이 있으나 수집 난이도로 인하여 제외되었다. 광역 검진을 위한 데이터 구성 및 흐름은 그림 2와 같다. 수집된 다출처 자료들 (그림 2, ① 주제별 매크로 데이터 세트)은 건축물 단위로 매칭-통합되며 (그림 2, ② 데이터 전처리), 통합된 데이터로부터 ‘에너지 소비적 특징’이 추출된다 (그림 2, ③ 후처리). ‘소비 특징’은 건축물 선별을 위한 지표로 재구성되고 (그림 2, ⑤ 선별지표), 지표의 설명력을 보완하는 데이터가 별도 가공된다 (그림 2, ④ 설명지표). 최종적으로, 융합 데이터를 집계 - 조회하는 인터페이스로 구성된다 (그림 2, ⑥ 사용자 화면).주제별 데이터의 공간적 범위는 서울시 및 고양시 (업무시설 및 근린생활시설)이며 시간적 범위는 2015~2017년이다. 건축물의 형태적 특성을 파악하기 위해 GIS 도로명전자지도 건물 폴리곤 정보가 연계된다. 이를 토대로 2.5D 형상을 모델링하고 일사량 기상 정보와 연동하여 외피면 도달일사량 데이터가 생성된다. 이를 응용하여 건물별 음영수준을 판단할 수 있는 설명지표가 설계된다 (그림 3, ④ 설명지표). 본 연구에서는 음영지표 (낮시간 동안 주변 건물로 인해 음영이 생기는 수준: 0-1 사잇값)를 설계하였으며, 이를 통해 대상 건물의 냉난방 사용량 수준을 간접적으로 이해할 수 있다. 예를 들면, 대상 건물의 형태적 특징과 주변 건물의 배치적 특성을 하나의 압축된 숫자로써 설명할 수 있게 된다 (그림 3). 건축물 월별 에너지 사용량 수준을 파악하기 위해 국가건물에너지통합정보를 사용하였다. 해당 정보는 단순 월별사용량이지만 기상정보 (온도)와 결합하면, 외기온 민감도 지표, 냉난방 균형점 온도 등의 선별지표를 도출할 수 있다 (그림 3). 외기온 민감도는 외부 기후적 자극에 건물 냉난방 소비량이 얼마나 민감하게 변화하는지를 판단하는 지표로서 건물의 패시브적 성능과 액티브적 성능이 종합된 성능으로 이해할 수 있다. 여기서 패시브적 성능과 액티브적 성능의 개별적 판단은 고도화된 선별지표 또는 현장 조사를 통해 판단하는 것이 바람직하다. 냉난방 균형점 온도 (balance point temperature)는 건물 내부의 발열수준과 냉난방 열원 기기 가동시점 등을 판단하게 해주는 정보이다. 건물의 냉난방 원단위 (kWh/㎡) 지표는, 냉방 또는 난방의 영역에서 에너지 사용량 감축 잠재량이 어떠한지 가늠하게 한다. 더 나아가 해당 영역에서 어떤 개선 기술이 우선 고려되어야 하는지 등을 판단할 수 있는 정보가 된다. 건물 단위 선별지표를 만들기 위해서는 건축물대장 단위로 수집된 데이터셋을 매칭-통합해야한다 (그림 2, ② 데이터 전처리). 다만 수집된 공공데이터 등은 각기 다른 정책적, 행정적 목적으로 생성되기 때문에 건축물대장 정보와 연계-매칭할 고유키가 없는 경우가 대부분이다. 따라서 각 데이터의 위치정보 (위경도), 주소정보 (지번, 동, 호) 등을 가공하여 건축물대장 해상도에 맞추어 연계-매칭해야 한다. 해당 작업은 비표준화된 주소와 위치정보에 대한 문자열 처리 기술이 요구되며, 상당히 까다롭고 많은 예산과 시간이 소요된다. 맺음말 710만 동에 달하는 건물 스톡의 탄소 중립화는 대단히 도전적 목표이다. 탄소중립 달성을 위해서는 에너지 다소비 건축물을 공정하게 선별-지원-관리할 수 있는 기반 기술이 필요하다. 관·산·학·연은 비용-효율적인 평가 체계를 고민해야 하며, 해당 체계에서는 개별 건축물 특성에 따른 에너지 소비 사정을 잘 반영할 수 있어야 한다. 이러한 정책적 요구에 따라 건물 에너지 광역 검진 기술 개발 연구가 시작되었다. 이 글에서는 동 기술의 개념을 쉽게 이해할 수 있도록 연구 프레임워크, 활용 데이터세트, 설명지표, 선별지표 등에 대해 간략히 소개하였다. 후속 연구에서는 기술 완성도를 높이고 지자체 맞춤형 탄소중립 지원도구로써의 적용 가능성을 검토할 예정이다. 건축에너지연구소 게시일2023-01-27 조회수 1274
• 텍스트 마이닝을 이용한 건설기술 연구개발 동향 분석 텍스트 마이닝을 이용한 건설기술 연구개발 동향 분석 ▲ 정성윤 KICT 미래스마트연구본부 연구위원 들어가며 연구보고서는 특정 연구의 배경, 범위, 목적, 내용, 방법, 절차, 결과 등 연구과제에 관한 모든 내용을 기록한 문서를 말한다. 보고서 내용에는 연구과제 수행 시점뿐만 아니라 앞으로 관심을 가지는 암묵지 성격의 정보를 내포하고 있다. 이러한 정보를 유추한다면 시간의 흐름에 따라 연구 주제어가 어떻게 변해 왔고, 앞으로 어떻게 변할 것인지를 추정할 수 있다. 이 글에서는 텍스트 마이닝 ( Text Mining ) 을 사용하여 국내 건설기술 연구개발 동향을 분석하고자 한다. 한국건설기술연구원 ( 이하 KICT ) 은 건설기술 연구개발을 대표하는 연구기관이라 할 수 있다. KICT에서 발간한 연구보고서에 내재한 정보를 분석한다면, 국내에서의 건설기술 연구개발 동향을 파악할 수 있다고 판단하였다. 따라서 KICT 전자도서관에서 제공되는 보고서의 서지 정보를 수집했다. 먼저, 서지 정보 중 보고서 제목을 분석 대상으로 하여 불용어 제거, 형태소 분석 등 전처리 과정을 통해 출현 빈도가 높은 단어를 추출하였다. 토픽 모형화 ( Topic Modeling ) 를 통해 특정 주제에서 연관되는 단어를 분석하였으며, 네트워크 이론 ( Network Theory ) 을 적용하여 건설기술 연구개발 네트워크에서 단어 중요도를 분석하였다. 끝으로, 중요도가 높은 단어들이 시간이 흐르면서 어떻게 변화하였는지를 살펴보았다. 텍스트 마이닝 소개 텍스트 마이닝은 통계학적 계산과정을 통해, 비정형적인 텍스트에 내재한 일정한 형태를 보이는 유의미한 정보를 추출하는 기법을 말한다. 텍스트 마이닝을 적용하기 위해서는 먼저, 텍스트에 포함된 단어를 추출한 후에 의미가 낮은 특수문자, 숫자, 한 음절 등 단어를 분석 대상에서 제외한다. 또한, 형태소를 분석하여 고유한 의미를 갖는 명사를 추출한다. 이때 한글을 분석 대상으로 한 경우라면 영문자 단어는 분석에서 제외한다. 명사 단어 중 ‘연구’, ‘자료’, ‘보고서’, ‘최종’ 등과 같이 단독으로는 의미 전달이 낮은 단어도 분석에서 제외한다. 이러한 전처리 과정을 거친 후, 단어의 출현 빈도수를 분석한다. 다음으로, 단어 간의 출현순서 등을 반영한 행렬과 확률 분포를 토대로 유사한 의미를 갖는 연관된 단어를 하나의 그룹으로 묶은 토픽 모형화를 분석한다. 토픽 모형화는 문서, 뉴스, 블로그 등과 같은 비정형 텍스트에서 특정 주제 분포와 주제에 해당하는 단어의 가중치와 유사도를 분석한다. 계속해서, 단어 간의 연관관계를 시각적으로 표현한 네트워크를 생성한다. 네트워크에서 특정 단어가 이웃한 단어에 얼마나 영향을 미치는지, 이웃 단어로부터 얼마나 영향을 받는지에 대한 네트워크 중심성 ( Network Centrality ) 을 측정한다. 네트워크 중심성은 하나의 단어를 노드 ( Node ) 로 표시하고, 노드 간의 관계를 연결선 ( Edge ) 으로 나타낸 네트워크 형태의 그래프에서 노드의 중심적 위치를 정량적 계수 ( Coefficient ) 로 계산한 수치를 말한다. 이때 네트워크의 위치는 중요도 ( Importance ) 또는 영향도 ( Power ) 등 의미로 사용된다. 네트워크 중심성은 텍스트 유형과 분석 목적에 따라 여러 모형의 중심성을 사용할 수 있으나, 연결 ( Degree ) , 근접 ( Closeness ) , 매개 ( Between ) , 고유벡터 ( Eigenvector ) 등 중심성 모형을 대표적으로 사용한다 ( 정성윤, 김남곤, 2020 ) 기초 자료의 특성 분석 건설기술 연구개발 동향을 분석하기 위해 KICT 전자도서관 1 에서 제공하는 1980년부터 2022년까지의 연구, 조사, 출장, 회의 등 보고서를 비롯하여 KICT에서 발간한 지침서, 연보 등 7,472건의 소장자료를 수집하였다. 동향 분석과 관련성 낮은 출장, 회의 등의 보고서, 지침서, 연보와 중복된 연구보고서, 연구보고서를 분철한 자료, 출판연도가 명시되지 않은 자료 등을 제외한 4,242건의 보고서를 분석 대상의 기초 자료로 선정하였다. 표 1은 분석에 사용한 기간별 기초 자료의 건수를 나타낸 것이다. 기초 자료에는 2011년 이후에 초록 서지 정보가 없어, 보고서 제목을 분석 데이터로 사용하였다. 그림 1은 분석 데이터에서 출현 빈도가 많은 상위 200개의 단어를 시각적으로 표현한 것이다.그림 1에서 보듯이 1980년~1999년에는 시스템, 설계, 관리, 조사, 계획 등 단어가 분석 데이터에서 사용 빈도가 높았다. 2000년~2014년에는 시스템, 조사, 관리, 설계 등 단어가 높았으며, 2015년~2022년에는 시스템, 도로, 관리, 운영, 구축 등의 단어들이 높은 사용 빈도를 보였다. 전체 기간에는 시스템, 관리, 도로, 조사, 설계 등 단어의 출현 빈도가 높았다. 이들 단어는 연구개발에서 관심이 높았다고 유추할 수 있다. 토픽 모형화 분석 분석 데이터에 포함된 단어 간에 일정한 형태를 보이는 유의미한 맥락을 파악하기 위해 토픽 모형화를 분석하였다. 토픽 모형화 분석을 위해 토픽의 개수를 결정해야 하는데, 토픽의 개수에 따라 토픽에 부합하는 주제어가 달라질 수 있다. 토픽 개수를 결정하기 위해 주제 일관성 점수 ( Topic Coherence Score ) 와 혼란도 ( Perplexity ) 를 적용할 수 있으나, 이 글에서는 9개 KICT 연구본부의 수를 토픽의 개수로 결정하였다. 표2는 텍스트 마이닝 분석 도구인 ‘NetMiner 4’를 사용하여 토픽에 따라 유사한 의미를 갖는 상위 10개의 주제어를 나타낸 것이다. 토픽 모형화 분석을 통해 1980년~1999년에는 도로, 수자원, 하천, 주택에 관한 연구개발이 많았던 것으로 유추할 수 있다. 2000년~2014년에는 환경과 정보 시스템이, 2015년~2022년에는 에너지, 친환경, 안전 등의 주제에 관한 연구개발이 추가로 많았다. 네트워크 중심성 분석 토픽 모형화는 주제어 간의 연관관계는 파악할 수 있으나 특정 주제어가 네트워크에서 얼마나 중요한지 또는 영향력을 갖는지는 알 수 없다. 이를 보완하기 위해 네트워크 이론에서 대표적으로 사용하는 연결, 매개, 근접, 고유벡터 등 모형별로 중심성 계수를 측정하여 단어의 중요도를 분석하였다. 표 3은 중심성 모형별로 중요도가 높은 상위 10개의 단어를 나타낸 것이다. 모든 중심성 모형에서 시스템, 설계, 도로, 관리, 성능, 안전, 조사 등의 단어가 건설기술 연구개발 네트워크에서 영향력이 높은 것으로 파악되었다. 특히, 2015년 이후에는 추가로 에너지, 안전, 저감, 품질, 개선 등에 대한 연구개발이 중요한 것으로 유추할 수 있었다. 연구개발 동향 분석 고유벡터 중심성은 특정 단어와 이웃 단어 간의 최단 거리를 연쇄적으로 누적한 중심성 계수를 가지고서 단어의 중요도를 측정한다. 고유벡터 중심성을 기초로 단어의 중요도가 시간의 흐름에 따라 어떻게 변하였는지를 살펴보았다. 이 글에서는 단어의 중요도 변화추이를 일관되게 분석하기 위해 중요도가 높은 단어 순으로 모든 기간에서 존재하는지를 확인하였다. 그림 2는 모든 기간에서 존재하는 상위 10개 단어의 중요도가 어떻게 변화하였는지를 시각화한 것이다. 그림 2에서 보면 ‘시스템’과 관련한 연구개발은 2000년대 초반까지 급격히 증가하였고 현재까지도 꾸준히 중요한 위치에 있다. ‘관리’와 관련한 연구개발은 1990년대에 급격히 증가하였다. ‘정보’, ‘구축’, ‘운영’, ‘도로’와 관련한 연구개발은 2000년대에 관심이 많았으나 최근에는 중요도가 감소하였다. 연구개발에서 ‘자동’의 중요도는 2020년대에 급격히 증가하였다. 이는 스마트 건설에 관한 관심과 투자가 많아지면서 이에 따른 연구개발도 많아졌다고 해석할 수 있다. 맺음말 건설기술 연구개발을 본격적으로 시작한 1980년대 이래에 현재까지 KICT 전자도서관에서 제공하는 연구 및 조사보고서를 기초 자료로 하여 건설기술 연구개발과 관련한 단어가 시간이 흐름에 따라 어떻게 변화하였는지를 살펴보고자 하였다. 이를 위해 텍스트 마이닝 기법 중 토픽 모형화를 통한 주제별 연관단어와 건설기술 연구개발 네트워크에서 중심적 위치에 있는 단어 그리고 단어의 중요도가 시기별로 어떻게 변화하였는지를 시각적으로 표현하였다. 하지만 다음과 같이 제약과 추가연구가 필요하다. 첫째, 텍스트 마이닝은 비정형 텍스트를 대상으로 하나, 이 글에서는 보고서 제목이라는 단문 형태로 텍스트를 분석 대상으로 하였다. 따라서 일정한 형태를 보이는 유의미한 정보를 추출하는 데 한계가 있다. 이를 보완하기 위해서는 보고서의 초록을 분석 대상으로 사용할 필요가 있다. 둘째, 국내뿐만 아니라 미국과 같은 기술 선진국을 비롯하여 베트남, 중남미 등 개발도상국에서 최근에 관심이 높거나 중요 쟁점이 되는 건설기술이 무엇인지를 모니터링할 수 있는 추가연구가 필요할 것으로 사료된다. 미래스마트건설연구본부 게시일2023-01-27 조회수 983
• 사물인터넷 기반 낙상 감지 부착형 센서 개발 사물인터넷 기반 낙상 감지 부착형 센서 개발 ▲ 김선겸 KICT 미래스마트건설연구본부 수석연구원 들어가며 최근 다수의 낙상사고가 발생하고 있으며, 사회 현안으로서낙상 문제가 대두되고 있다. 지난 2016~2018년의 6~12월에는 낙상환자 구급차 이송 현황이 매월 약 6만 명에 육박하였으며, 이 중 건설업에서의 추락, 부딪힘, 무너짐, 물체에 의한 타격, 깔림/전복, 기타 등 사망사고 원인 중 831명으로 추락사가 가장 높은 것을 확인할 수 있었다. 또한 서울시 동작구 등 급경사지에서의 노약자나 장애인들의 낙상사고가 사회현안으로서의 다루어지고 있으며, 이에 따라 낙상이 심각한 문제라는 인식과 함께 이를 대응할 방안에 대한 필요성이 대두되었다. 본 연구는 주변의 인프라를 통해 낙상을 감지하는 기존 인프라 중심의 연구가 아닌 사람의 행동에 직접적인 영향과 편의성을 제공하는 웨어러블 기기를 통한 사람 중심의 연구를 통해 이를 해결해 보려고 한다. 이를 위해 사물인터넷 기반 낙상 감지 부착형 센서를 개발하여 노약자, 건설노동자 등 낙상 사고 발생 시 즉각 대응하는 기반을 마련한다. 사물인터넷 기반 부착형 낙상 감지 센서는 센서 보드인 아두이노와 센서인 가속도/자이로, 진동센서를 활용하여 기울기와 충격량을 통해 낙상을 감지한다. GPS, 블루투스 모듈을 활용하여 관제센터와 주변 모바일 기기로 데이터 전송하고, 119 또는 동료로부터 낙상 사고를 조치함으로써 낙상에 대비한다. 기존 연구와의 차별성과 본 연구의 차별성 표 1은 기존 국내외 대표 낙상 사고 탐지 시스템 연구 10건이다. 대부분의 연구가 스마트 슈즈나 낙상 감지 센서를 통한 시스템으로 연구가 진행되고 있었다. 센서의 경우, 가장 중요한 가속도 센서 사용이 가장 큰 비중을 차지하고 있고, 족압센서, 지자기, 역각 센서를 사용하였다. 또한 한국건설기술연구원에서 수행한 기존 연구인 ‘건설 노무자 안전 관리용 스마트 슈즈’의 경우, 접촉 센서를 활용하여 충격을 감지하였다. 본 연구는 필수적으로 여겨지는 기울기 센서를 포함하여 접촉, 족압, 지자기, 역각 센서 대신에 충격량을 측정하였으며, 이는 다양한 행동을 감지하는 데 유용하였다. 또한 모바일 기기와의 연결을 통한 GPS 확인이 아닌, 자체 GPS 모듈 탑재를 통해 모바일 기기 없이도 위치를 감지하여 대응할 수 있도록 하였으며, 이는 모바일 기기를 활용할 수 없는 상황이나 익숙하지 않은 노약자들에게도 편의성을 제공할 수 있다. 본 연구의 핵심 본 연구의 핵심은 다음과 같다. 첫 번째로 무엇으로 낙상을 감지하는가이다. 센서를 부착할 수 있는 아두이노라는 센서 보드가 있으며, 다중 센서를 부착하여 이를 통해 낙상을 감지한다. 기울기/자이로센서는 기울기/각속도를, GPS는 위치를, 진동센서는 충격을 감지하여 낙상을 검출하고, 사물인터넷을 위하여 블루투스를 이용한다. 그리고 두 번째는 어떻게 대응할 것인가이다. 이것은 감지된 낙상을 블루투스로 관제센터나 모바일로 연결하여 확인된 위치를 통해 119로 대응한다. 본 연구는 이를 위해 소형 센서 모듈을 설계하고 프로토타입을 제작하여 테스트한다. 소형 센서 모듈 연구에 수행된 장비들은 표 2와 같다. 본 연구에 사용된 보드는 아두이노라는 것으로 센서와 결합하여 작동하는 보드이며, 가속도/각속도를 측정하기 위한 가속도/자이로 센서, 충격을 위한 진동센서, 위치를 측정하기 위한 GPS 모듈, 그리고 센서값 전송을 위한 블루투스 모듈로 구성하였다. 그림 1은 센서가 결합한 아두이노 보드와 이를 실행하기 프로그래밍 코드로 되어 있다. 보드는 보드 하나에 센서를 부착하는 것에는 한계가 있기 때문에 브레드보드에 진동 센서, 가속도/자이로 센서, GPS 모듈, 블루투스 모듈을 결합하고, 다시 이것을 아두이노에 연결한다. 프로그래밍 코드는 센서로부터 수집되는 데이터들을 수집하여 화면에 출력하는데 X축/Y축 기울기, 충격량, 위도, 경도를 출력한다. 프로토타입 제작 및 테스트 프로토타입은 그림 2에서와 같이 개발한 소형 센서 모듈은 건설화에 부착하고, 낙상 감지 후의 정보를 받을 수 있는 안드로이드 애플리케이션으로 개발하였다. X/Y축 기울기 충격량을 활용한 알고리즘을 통해 낙상을 감지한다. 낙상을 감지하기 위해 부동자세, 제자리 점프, 달리기, 앉았다 일어나기, 휘청대기, 눕기, 낙상의 행동별 테스트를 하여 기울기와 충격량(충격량은 1023 기준이며 낮을수록 충격량이 큼)을 측정하였으며, 표 3은 이에 따른 결과를 보여준다.결과적으로 낙상의 경우 X/Y축 기울기는 +50 이상 –50 이하 값을 가지며 충격량도 500 이하 값을 가짐에 따라 이를통해 낙상을 감지하며, 이를 이용해 낙상 알고리즘을 구현하였다. 해당 알고리즘을 아두이노에 코딩하고 그림 3과 같이 낙상 대응 시나리오에 따라 활용한다. 낙상 감지 센서를 부착한 사용자가 낙상사고를 당하면 센서에서 이를 감지하고 이 사물인터넷(블루투스)을 통해 낙상 여부와 기울기, 충격량,위도 및 경도가 모바일 기기와 관제센터로 전달되며, 119와 동료에게 전달하여 대응하게 된다. 맺음말 본 연구는 사물인터넷 기반 낙상 감지 부착형 센서 개발하여 센서 보드인 아두이노와 센서인 가속도/자이로, 진동센서를 활용하여 기울기와 충격량을 통해 낙상을 감지한다. 또한, GPS와 블루투스 모듈을 활용하여 관제센터와 주변 모바일 기기로 데이터 전송하여, 119 또는 동료로부터 낙상 사고를 조치함으로써 낙상에 대비하도록 하였다. 본 연구는 그림 4와 같이 활용될 수 있다. 거주지역과 건설 현장에 본 센서를 통해 다수의 사용자로부터 데이터를 수집하고, 분석 및 예측을 통한 빅데이터 AI 서비스와 법/제도 개선에 활용할 수 있다. 그 결과 거주지역에는 노약자, 장애인들 낙상 패턴 분석이 가능할 것이며, 이는 개인화된 서비스를 제공할 수 있고, 낙상 위험지역의 발견과 알림 서비스를 제공할 수 있을 것이다. 건설 현장에서도 건설 노동자의 공사 종류별로 낙상 패턴 분석이 가능하고 어디가 위험한 건설 현장인지 위험 스폿을 분석하여 안전 및 위험지역 조치에 관한 연구를 할 수 있을 것이다. 그 외 연구로 안전하지 못한 곳에 CCTV, 안전시설들을 배치할 수 있는 인프라 구축의 근거가 될 것이며, 더 나아가서는 중대재해 처벌법 등에 관한 볍률과 제도에 영향을 줄 수 있을 것이다. 결과적으로 본 연구를 통하여 우선 다중 센서를 활용해 사물인터넷 기반 낙상 대응 기술을 확보할 수 있다. 단일 센서가 아닌 다수의 센서를 통해 신호에 대한 간섭과 불안전성을 감지하며, 향후에 다중 센서를 활용한 연구에 기반이 된다. 또한 기울기와 충격량, 위치 센싱을 통해 낙상 및 보행 패턴 데이터 수집을 통해 낙상과 이동에 관한 데이터를 확보할 수 있다. 낙상 사고 발생 시 낙상 방지 센서로부터의 낙상 데이터가 전송되어 신속한 처리로 인한 큰 부상을 방지할 수 있고, 이를 통해 의료비도 절감할 수 있을 것으로 생각된다. 본 연구는 건설 자동화와 안전성을 높이는 낙상 사고에 대한 대응을 할 수 있는 인프라 구축의 기반이 될 것으로 기대한다. 미래스마트건설연구본부 게시일2023-01-27 조회수 2425
• 제7차 건설기술 진흥 기본계획 추진 배경 및 수립 방향 제7차 건설기술 진흥 기본계획 추진 배경 및 수립 방향 ▲ 정인수 KICT 건설정책연구소 소장, ▲ 윤원건 KICT 건설정책연구소 수석연구원 들어가며 건설기술 진흥 기본계획은 건설기술 진흥법 제3조에 따라 건설기술 정책·제도 선진화 및 연구개발 촉진 등을 통해 기술 수준을 향상하고 경쟁력을 높이기 위해 5년 단위로 수립하는 법정계획이다. 6차 기본계획이 2022년에 종료됨에 따라 2023년부터 향후 5년간 추진해야 할 계획을 수립해야 할 시점이다. 2022년 세계건설시장은 전년 대비 7.1% 성장한 13.9조 달러 규모로 전망되며, 이중 해외 건설시장은 세계건설시장의 약 7%로 추정되어 9,711억 달러 규모가 예상된다. 해외 건설 시장 (ENR, 250대 기업 중 12개)에서 한국은 세계 5위 (5%)이나 2015년 이후 급감하는 추세로 2013년 424억 달러에서 2021년 227억 달러 수주에 그치고 있다. 국내 건설시장은 2021년 역대 최대인 212조 원을 수주하며 지속적으로 호황이나, 기술 및 사업관리가 중심인 건설엔지니어링 분야의 수주 규모는 수년간 6조 원대에서 정체되어 있다. 해외 설계시장 (ENR, 225대 기업 중 11개)에서 한국은 세계 17위이나 (미국 23.2%, 캐나다 18.1% 네덜란드 8.4% 차지) 해외 설계시장 수주 규모는 2015년의 1/3 수준인 6억 달러에 불과하다. 2021년 50대 이상 건설인력은 53% (전체산업 43.3%)이며, 30대 이하는 21.6% (전체산업 33.5%)에 불과하는 등 저출산, 고령화 등 인구구조변화로 건설인력의 고령화가 심화하고 있다. 건설사고 사망자는 연간 약 400~500명가량으로 전체 산업의 약 50%에 이르며 이중 추락사고는 61.9%이고 50억 미만의 중소형사업장의 비중이 68%로 특정 분야에 집중되는 현상이다. 지난 20년간 전 세계 연평균 건설업 생산성 증가율은 1.0%로 제조업 3.6%, 전산업 2.7%에 비해 가장 낮다. 국내 건설 부문의 노동생산성지수는 2017년 106.4로 정점을 찍은 후 2018년부터 하락세를 면치 못하고 있다 (2021년 94.5). 게다가 최근 고환율, 자잿값 급등, 인건비 상승, 청년 인력의 부족, 공공 건설사업의 계속되는 유찰, 날로 악화하는 건설경기 불황 등은 건설산업의 근간을 위협하고 있다. 전차 계획의 평가 제6차 기본계획에서는 2015년 기준 노동생산성을 40% 상향시키고 2016년 기준 건설업 사망자 수를 30% 감소하는 목표를 세웠다. 생산성은 5.1% 하락했고, 사망자 수도 2021년 417명으로 줄었으나 목표에는 미치지 못했다. 부문별로는 스마트 건설기술, 엔지니어링, 기준·제도 추진 실적이 우수하였으나 업계의 생산성 향상과 해외 수주 확대 등은 미흡하였다. 총 36개 세부 계획 중 66%인 23개 과제가 완료되었고 11개 과제가 추진 중 (31%)이며 2개 과제가 미추진 (3%)되었다. 부문별 주요 성과와 미비점은 다음과 같다. 스마트 건설기술 로드맵(2018년 10월)을 통해 기술 분야별중장기 비전을 제시하였으나, 기술의 현장 적용 미흡 BIM은 설계 분야의 활용이 확대 중이나, 시공 등 건설 전단계 도입 및 인력 양성 등 세부 계획 미흡 기술형 입찰 및 종심제(종합심사낙찰제) 등 기술 중심발주제도의 실효성 한계 글로벌 PM시장 확대 및 선진기업 PM시장 진출이 확대되고있으나, 국내 기업 경쟁력 향상은 미미 건설기술인이 90만 명으로 증가, 교육 수요가 팽창하고있으나, 건설기술인에 대한 교육 수준 개선 미흡 인구 감소 영향으로 건설인력 고령화·숙련기술자 부족문제, 청년 인력 고용의 어려움 확대 2016년 대비 2021년 사고사망자 수는 감소(499명→417명)하였으나, 중대 재해법 등에도 불구하고 전 산업 내 비중은50%로 과반 차지 스마트기술 기반 안전 관리체계 현장 적용 체감도 미흡 초고령화로 인한 노동 인력 감소, 현장 생산성·안전성강화, 기후변화·탄소중립 및 시설물 노후화 등 미래환경변화에 대응한 실용화·사업화 기반 R&D 준비 미비 건설 R&D 성과의 실용화 및 사업화를 위한 인프라 확충과성과 활용 제도 정비 필요 건설산업 주체 간 빅데이터 유통 및 관리, 데이터 표준화추진 미흡 제7차 건설기술 진흥 기본계획 수립 방향 제7차 건설기술 진흥 기본계획의 비전은 ‘건설산업의 디지털 전환 (DX)’으로 제시하였으며, 이를 통해 건설산업 생산성 제고와 안전사고 감소가 가능할 것으로 보인다. 목표로는 ① 건설업 생산성지수를 2021년 94.5에서 2030년 110 이상으로 성장시킨다. ② 엔지니어링 업체 해외 매출 225대 업체 중 2021년 11개에서 2027년 15개로 육성 ③ 2021년 대비 건설사고 사망자 수 417을 2027년에 절반으로 감소시키고자 한다. 이를 위해 기본계획의 수립 방향은 (그림 4)와 같이 제시하였다. 5개 수립 방향에 대한 15개 중점 추진과제는 (표 1)과 같다. 건설정책연구소 게시일2023-01-27 조회수 820

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