AX 시대, 건설업계 AI 도입 수요 현황
▲ 원지선 KICT 미래스마트건설연구본부 수석연구원
들어가며
출시 두 달 만에 사용자 1억 명을 돌파한 챗GPT에 이어 온디바이스(On-Device) AI와 생성형 AI 기능이 탑재된 AI 스마트폰까지 … 멀게만 느껴지던 인공지능은 일상에 스며들고 있으며, 일상을 넘어 비즈니스에 적용은 ‘선택’이 아닌 ‘필수’가 되고 있다. 새로운 AI 기술이 등장할 때마다 나의 업무에 어떻게 적용하고 앞으로의 전략은 어떻게 세워야 할까를 끊임없이 고민하게 되는 시대이다. AI 기술 발전 속도가 빨라지면서 AI 대전환(AI Transformation, AX)은 ‘미래’의 일이 아닌 ‘현재’의 화두(전자신문, 2024)가 되고 있다. 다가오는 AX 시대, 건설업계 종사자들은 AI 기술을 어느 업무에 적용하고 싶어 하고, 도입과정에서 어떤 어려움을 겪고 있을까? 한국건설기술연구원은 건설 AI 도입에 대한 업계의 인식과 수요를 파악하기 위해 주요사업(미래 건설산업 견인 및 신시장 창출을 위한 스마트 건설기술 연구, 2022년~2023년)을 통해 설문조사를 실시한 바 있다(한국건설기술연구원, 2022). 환경 변화로 설문조사 결과가 현재의 수요를 정확히 대변하기는 어렵지만 미래 방향 설정과 대응에 도움이 되길 바라며 일부 내용을 소개하고자 한다.
설문조사 개요 및 응답자 특성
설문조사 전체 항목은 ① 소속기관의 AI 도입 현황 및 계획, ②건설분야 AI 도입 인식, ③ 건설분야 AI 도입 수요, ④ 건설분야 AI 도입 장애요인 및 생태계 조성방안으로 구성된다. 이 글에서는 AI 시장 상황에 따라 답변의 변화가 클 것으로 예상되는 ①번과 ②번 항목은 제외하고 AI 기술을 우선 도입하고 싶은 건설 업무를 조사한 ③번 항목과 중장기적으로 건설산업에서 대응이 필요한 ④번 항목의 분석 결과를 중점적으로 다루었다. 설문조사는 건설업계 종사자 대상으로 진행하였으며 총 107명이 참여하였다. 건설 업무에 AI 기술을 활용한 경험이 있는 사람은 49.5%, 없는 사람은 50.5%로 거의 동등한 비율을 보였다. 응답자의 소속기관은 설계사가 29%, 공사/공단이 22.4%, 학계/연구원이 16.8%이며, 담당업무로는 설계와 시공업무 담당자가 각각 32.8%와 21.5%로 절반 이상을 차지했다. 응답자의 약 82%는 10년 이상 경력을 가진 종사자이며, 담당하는 시설분야는 건축과 도로가 각각 42.1%, 34.6%로 큰 비중을 차지했다.
건설분야 AI 도입 수요 현황
건설분야의 AI 도입 수요를 조사하기 위해 건설 단계별로 AI 도입이 가능한 업무 목록과 업무별 AI 적용 사례를 제시한 후, AI 기술 도입이 시급하게 필요하다고 생각하는 업무를 우선순위에 따라 선택하도록 했다. 이 글에서는 우선순위 1순위 업무에 대한 통계와 응답자 특성에 따른 수요 분석 결과 일부를 선별하여 설명하였다.
기획·설계 단계
기획·설계 단계의 수요는 그림 2에 표현된 8개의 업무를 기준으로 조사하였다. 전체 종사자와 기획·설계 업무 담당자의 수요 비교 현황과 AI 활용 경험 유무에 따른 수요 분석 결과는 다음과 같다. 전체 종사자와 기획·설계 업무 담당자 그룹은 공통적으로 최적 설계안 도출 및 설계특성 추출을 위한 ‘설계 분석 및 해석’, 개산견적 예측과 같은 ‘공기 및 공사비 산정’, 다양한 설계안 생성과 같은 ‘설계 기획 및 계획’에서 높은 수요를 보였다. 두 그룹은 8개의 세부 업무에 동일한 우선순위를 부여했다. 건설 AI 활용 경험 유무에 따른 수요를 비교해 보면, ‘설계기획 및 계획’에서 경험이 있는 그룹이 경험이 없는 그룹보다 눈에 띄게 큰 수요를 나타냈다. 이는 실무에서 AI 기반 설계 자동화 솔루션의 활용 경험으로 인해 도입 효과에 대한 기대치가 반영된 것으로 분석된다.
시공 단계
시공 단계의 수요는 그림 3에 표현된 5개의 업무를 기준으로 조사하였다. 전체 종사자와 시공 업무 담당자의 수요 비교 현황과 건설분야 종사기간에 따른 수요 분석 결과는 다음과 같다. 전체 종사자와 시공 업무 담당자 그룹은 공통적으로 사고 예측, 재해사례 분류 등과 같은 ‘안전관리’와 공정 최적화 같은 ‘공정관리’에서 높은 수요를 보였다. 시공 업무 담당자는 ‘안전관리’에 대해 전체 종사자보다 15% 정도 높은 수요를 보이는 것이 특징이다. 이는 중대재해처벌법 등 건설현장의 안전이 더욱 중요해짐에 따라 실무에서 AI 기반 안전관리 기술에 대한 필요성을 크게 체감하는 상황으로 분석된다. 건설분야 종사 기간에 따라 수요를 비교해 보면, 다른 그룹에 비해 5년 미만 경력자는 ‘품질관리’에, 5~10년 미만 경력자는 ‘공정관리’에 상대적으로 높은 수요를 보였다.
유지관리 단계
유지관리 단계의 수요는 그림 4에 표현된 4개의 업무를 기준으로 조사하였다. 전체 종사자와 유지관리 업무 담당자의 수요 비교 현황과 건설분야 종사기간과 AI 활용 경험 유무에 따른 수요 분석 결과는 다음과 같다. 전체 종사자와 유지관리 업무 담당자 그룹은 공통적으로 AI 기술 도입이 가장 시급한 업무를 손상 탐지나 상태등급 평가예측을 다루는 ‘점검진단’으로 답변했다. 유지관리 업무 담당자는 구조 상태변화 모니터링과 같은 ‘상시계측’보다 보수공법/비용/시기를 예측하는 ‘보수보강’에 더 높은 수요를 보여 그룹 간 시각 차이를 보였다. 열화모델 생성, 노후도 예측과 같은 ‘예방적 유지관리’에 대한 수요는 가장 낮았다. 건설분야 종사 기간에 따른 수요를 살펴보면, 15년 이상 경력자 그룹은 다른 그룹과 달리 ‘상시계측’에 가장 높은 수요를 나타냈으며, 5~10년 미만 경력자 그룹은 ‘보수보강’보다 ‘예방적 유지관리’에 대해 높은 수요를 나타낸 것이 특징이다. AI 기술 활용 경험 유무에 따라 기술 수요를 살펴보면 경험자는 ‘상시계측’에, 미경험자는 ‘점검진단’에 가장 도입이 시급하다고 응답했다(원지선, 2024).
건설분야 AI 도입 장애요인 및 생태계 조성방안
건설분야에 AI 도입 시 장애요인을 진단하고 향후 AI 활성화를 위한 방안을 마련하고자 AI 기술 활용 경험자 그룹과 미경험자 그룹으로 나누어 의견을 조사하였다. AI 도입 및 활용시 고충사항은 전체 응답자와 AI 활용 경험자 그룹 모두에서 ‘데이터 확보 및 품질 문제’, ‘AI 관련 인력 부족’, ‘건설에 특화된 기반 기술 부족’ 순으로 조사되었다. AI 개발 경험자를 대상으로 AI 도입 장애요인을 해결하고 향후 건설분야 AI 도입 활성화를 위한 방안을 조사한 결과, ‘데이터 개방 등 AI 인프라 구축’에 대한 의견이 많았다. 이외에도 ‘AI 인력 양성’, AI 활용 인식 확대’, ‘규제 개선 및 규율 체계 정립’, ‘AI 관련 연구개발 지원’ 등에 대한 과제가 도출되었다(신재영 등, 2023).
마치며
이 글에서는 건설업계 종사자 107명의 의견을 바탕으로 AI 기술 도입이 필요한 건설 업무 수요 현황을 살펴보았다. 건설업계는 설문조사 시점과 다르게 생성형 AI 등장으로 새로운 변화를 맞이하고 있다. 기술은 혁신성보다 사람들에게 얼마나 친숙하고 쓸모 있느냐로 기술의 미래가 판가름난다고 한다. 비즈니스에 AI 기술을 가치 있고 쓸모 있게 활용하기 위해서는 어떤 업무에 도움을 받고 어떤 문제를 해결하고자 하는지에 대한 니즈 파악이 우선되어야 할 것이다. 본 자료가 건설업계 종사자의 니즈를 파악하고 자신만의 전략을 구상하는 데 도움이 되길 기대해 본다.
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참고자료
전자신문(2024, 1월 1일), AI 대전환(AX) 시대 앞서가자, https://www.etnews.com/20240101000072.
• 한국건설기술연구원(2022), 건설분야 AI 도입 인식 수요 및 생태계 조성방안 조사 결과보고서.
• 원지선(2024), 시설물 유지관리 분야 AI 인식현황 및 연구동향, KACEM News, Vol 242.
• 신재영, 원지선(2023), 국내 건설분야 AI 활성화를 위한 실무자 인식에 관한 연구, 한국산학기술학회 논문지, Vol. 24, No. 6, pp. 386-399.
