건설산업에서의 버티컬 AI 적용 방안과 사례
버티컬 AI 개념 정의 및 기술 개요
버티컬 AI(Vertical AI)는 특정 산업이나 업무 분야에 특화된 인공지능 기술을 의미한다. 범용 AI가 다양한 분야의 일반적 문제 해결을 목표로 하는 반면, 버티컬 AI는 각 산업의 고유한 과제와 데이터에 맞춰 설계되어 해당 분야에서 최적의 성과를 낼 수 있도록 돕는다. 예를 들어 의료 분야의 버티컬 AI는 환자 데이터 분석과 질병 예측에 집중하고, 제조 분야에서는 생산라인 최적화와 장비 고장 예측에 특화되는 식이다. 이러한 도메인 특화 AI 접근은 산업별 요구사항을 정확히 반영하여 전문가 수준 또는 그 이상의 성과를 보여줄 수 있다는 점에서 주목받고 있다. 특히 건축·건설 분야와 같은 수직 산업(vertical industry)의 경우, 전통적으로 디지털 전환이 더디고 프로젝트마다 상황이 달라 데이터 일관성 확보가 어려웠으나, 버티컬 AI 도입을 통해 생산성 향상, 안전성 제고, 비용 절감 등 다양한 혁신 효과를 기대할 수 있다. 실제 딜로이트(Deloitte) 분석에 따르면 AI 및 데이터 분석 기술의 활용으로 건설 프로젝트 비용의 10~15%를 절감할 잠재력이 있으며, 설계·입찰 단계에서 일정 지연과 예산 초과를 1020% 줄이고 엔지니어링 작업시간을 1030% 단축할 수 있는 것으로 보고되었다. 또한 시공 단계의 자원 최적화와 위험 예측, 유지관리 단계의 예지보전 및 수명 연장 등 프로젝트 전 생애주기에 걸쳐 AI가 가치를 창출할 수 있다는 전망이 나온다.
한편, 전세계적으로 건설 분야 AI 시장은 가파르게 성장 중이다. 2023년 약 18억 달러 규모였던 글로벌 건설 AI 시장 규모는 2030년에 121억 달러에 이를 전망으로, 연평균 31%의 높은 성장률을 보일 것으로 예측된다. 이는 건설업에서 프로젝트 기획, 실행, 유지관리 전반에 AI 기반 자동화, 예측분석, 정밀관리에 대한 수요가 급증하고 있기 때문이다. AI 기술 발전과 클라우드･엣지 컴퓨팅 확산으로 중소 건설사들도 실시간 데이터 분석과 AI 활용이 용이해지고, 인력 부족 및 안전 규제 대응, 친환경 지속가능성 요구 등 산업 환경 변화 역시 AI 도입을 가속화하는 요인으로 작용하고 있다. 이러한 배경에서 건축·건설 분야에 특화된 버티컬 AI 기술에 대한 관심이 높아지고 있으며, 정부와 업계는 이를 스마트건설 혁신의 핵심으로 인식하고 있다.
적용 분야별 활용 방안
버티컬 AI는 건설산업의 설계, 시공, 유지관리, 계획 등 모든 과정에 다양하게 활용될 수 있다. 각 단계별로 AI 기술이 적용되는 대표적인 방안을 정리하면 다음과 같다.
건축 설계 단계: 초기 기획부터 설계안 도출까지 AI 활용이 확대되고 있다. 생성형 AI와 최적화 알고리즘을 통해 수많은 설계 대안을 자동으로 생성하고 분석함으로써, 디자인 효율성과 창의성을 동시에 높이고 있다. 예를 들어, 국내 희림건축은 자체 개발한 생성형 AI 설계 도구를 활용해 과거에는 2~3개만 검토하던 대안을 수천 가지까지 만들어 내부 검토와 협의를 가속화하고 있으며, 설계 이미지 생성 자동화로 업무 시간을 크게 단축했다. 정림건축 역시 **Archigen(아키젠)**이라는 AI 프로그램으로 손스케치를 건축물 이미지로 구현하고 사전 학습된 사례를 활용해 디자인 초안을 신속히 제시하고 있다. 이러한 AI 어시스턴트는 렌더링, 도면 작성, 대안 비교 등을 실시간 지원하여 설계자들이 더 많은 옵션을 짧은 시간에 검토하도록 돕는다. 설계 단계에서는 또 제약조건을 충족하는 최적 설계안 탐색, BIM 모델 자동생성 및 체크, 디자인 공간 탐색(Generative Design) 등에 AI가 활용되며, 결과적으로 설계 품질 향상과 비용 절감 효과를 거둘 수 있다. 해외 사례로는 두바이 엑스포의 알 와슬 플라자(Al Wasl Plaza) 돔 구조 설계에 AI 알고리즘을 활용하여 구조적 안정성과 심미성을 모두 만족하는 패턴을 찾아낸 바 있는데, 이는 AI가 복잡한 형태의 구조 설계를 도와 새로운 형태미와 안전성을 동시에 확보한 대표적 사례로 꼽힌다. 또한 자하 하디드 건축사의 베이징 다싱 국제공항 설계에도 생성 AI 도구가 활용되어 공기역학적 흐름과 구조 효율을 최적화하였고, ETH 취리히의 DFAB 하우스 프로젝트에서는 AI가 건물 구조와 시공 방식을 최적 설계하여 재료 낭비를 최소화하고 로봇 공법과 결합해 짧은 기간 내 주택을 완성하였다. 이처럼 설계 분야에서 버티컬 AI는 Generative Design을 통한 창의적 형태 창출, 자동 도면화 및 검증을 통한 생산성 향상에 크게 기여하고 있다.
시공(건설 현장) 단계: 건설 공정 관리와 현장 안전 분야는 AI 적용이 가장 활발한 영역이다. 컴퓨터 비전 및 센서 데이터 분석을 통해 공정 진행률 모니터링, 품질 검사, 안전위험 감지가 가능해지고, 머신러닝 기반 예측으로 최적 공정 계획 수립과 위험 사전 경보가 이루어진다. 특히 안전관리 분야에서 AI의 역할이 두드러지는데, 딥러닝 기반 영상인식 기술로 현장 CCTV 영상에서 위험 행동을 실시간 탐지하거나 근로자의 보호장구 착용 여부를 자동 확인하는 등 스마트 안전관리가 가능해졌다. 국내에서는 2023년 국토교통부 스마트건설 챌린지에서 **콘티랩(주)**의 **“영상기반 건설현장 위험판별 AI 디텍터 (iSafeGuard)”**가 안전관리 분야 최우수 기술로 선정되었다. 기존에는 일부 지능형 CCTV만 제한적으로 위험상황을 감지했으나, 이 솔루션은 작업별 127종의 위험시나리오를 정의한 AI로 다양한 현장 위험을 자동 판별하여 CCTV 기능을 크게 향상시켰다. 실제로 AI 기반 영상분석을 도입하면 추락 위험 감지, 장비 근접 경보, 화재 감시 등에 사람이 일일이 모니터링하지 않아도 즉각 대응이 가능해져 사고 예방 효과를 높일 수 있다. 한 설문 조사에서도 **건설현장 종사자들이 AI 도입이 가장 시급하다고 꼽은 업무로 안전관리(위험예측 등)**가 압도적으로 높은 비중을 차지한 것으로 나타났다.
시공 단계에서 AI 도입이 가장 필요한 업무로 안전관리와 공정관리에 대한 수요가 높게 조사되었다. (전체 종사자 대비 시공 담당자 그룹의 1순위 응답분포, 출처: 한국건설기술연구원 설문)
이처럼 시공 관리 측면에서는 AI를 통해 공정 최적화와 실시간 현장관리가 가능하다. 예를 들어 시공 일정계획 최적화 AI는 수백만 개 공정 시나리오를 시뮬레이션하여 자원과 시간을 최적 배분하는 스케줄링 솔루션을 제공한다. 미국의 ALICE Technologies는 AI 기반의 공정 최적화 소프트웨어를 통해 대형 프로젝트의 수천만 가지 시나리오를 몇 분 안에 평가하고, 최적 일정을 찾아 공사 기간을 단축하고 비용을 절감하는 데 성공했다. 이러한 기술은 예기치 않은 자재 지연이나 인력 부족, 날씨 제약 등이 발생해도 AI가 대안을 즉시 제시하여 공정 계획의 민첩성을 높여준다. 건설 로보틱스 분야에서도 AI가 핵심 역할을 수행한다. 예를 들어, 자율주행 굴착기와 드론 측량 시스템을 연계한 현장 자동화 솔루션이 등장했는데, 국내 두산의 Concept-X는 드론으로 현장 지형을 3D 스캔하고 AI로 작업계획을 수립한 뒤, 무인 굴착기·불도저 등이 자동으로 작업을 수행하는 완전 자동화 공사 현장을 세계 최초로 시연하였다. 이러한 기술은 2025년 상용화를 목표로 개발되어, 향후 위험한 토목 현장 등에 투입되어 인력 안전 확보와 공사기간 혁신을 가져올 것으로 기대된다. 이밖에 크레인에 장착된 AI 센서가 작업 공간을 스캔해 충돌 위험을 알리거나, 시공 중 품질 검사에 딥러닝을 활용해 콘크리트 균열이나 철근 결함을 자동 탐지하는 등 품질관리 분야에서도 AI 활용이 증대되고 있다. 전반적으로 시공 단계의 버티컬 AI 활용은 현장 생산성 향상과 안전한 작업환경 구현이라는 두 마리 토끼를 잡는 방향으로 발전하고 있다.
유지관리 및 운영 단계: 건축물 준공 이후의 운영·유지관리 분야에서도 AI가 스마트 빌딩 관리와 시설물 예방정비를 혁신하고 있다. 건물 내 각종 센서와 IoT 데이터, 시설 이력정보를 AI로 분석하여 설비 고장이나 성능 저하를 예측함으로써 선제적 유지보수가 가능해진다. 예를 들어 엘리베이터나 HVAC(공조) 장비의 진동·온도 데이터를 AI로 모니터링하여 이상 징후를 조기에 감지하면, 예기치 않은 장애 발생 전에 부품 교체나 수리를 실시해 가동 중단 시간을 최소화할 수 있다. 딜로이트 연구에 따르면 이러한 예측정비 AI를 도입하면 자산 운영단계 비용을 10~20% 절감하고, 자산 수명의 연장으로 ROI를 3~7% 향상시킬 수 있다고 한다. 또한 건물 에너지 관리에도 AI가 활용되어, 학습형 제어 알고리즘이 실시간 기상과 사용 패턴에 맞춰 냉난방기 가동을 조절함으로써 에너지 효율을 높이는 사례도 증가하고 있다. 시설물 안전진단 분야에서는 드론 촬영 영상과 컴퓨터 비전 AI를 통해 교량이나 건물 외벽의 균열·손상을 자동으로 판독해 내는 기술이 상용화 단계에 있다. 이는 숙련된 기술자에 의존하던 점검 작업을 보조하여 더 자주, 더 정확한 점검을 가능케 하고 유지보수 결정을 데이터 기반으로 할 수 있도록 돕는다. 국내 삼우건축은 건물 생애주기 전 과정의 데이터를 통합 관리하는 “Architec Twin” 디지털 트윈 서비스를 개발하여, 건물 정보를 가상 공간에 복제하고 AI로 분석함으로써 시설물 모니터링, 시뮬레이션, 유지관리를 지원하고 있다. 예컨대 Architec Twin으로 건물 사용 중 수집되는 온도·습도·진동 등의 데이터를 AI가 실시간 진단하여 필요시 경보를 발생하고, 장기적으로 성능 열화 추이를 예측해 장기 수선계획 수립에도 활용하는 것이다. 해외에서도 빌딩 관리 시스템에 AI를 접목한 사례가 늘고 있는데, IBM 왓슨 IoT 플랫폼이 호텔의 에너지 소비를 10% 이상 절감하거나, 스마트빌딩 스타트업들이 AI 챗봇으로 입주민 편의 서비스를 제공하는 등 운영 효율과 서비스 품질을 동시에 향상시키고 있다. 도시 인프라 측면에서는 교통량, 사용량 데이터를 AI로 최적화하여 스마트시티 시설 운영에 활용하는 등 범위가 확대되는 추세이다. 유지관리 단계에서 특히 중요한 것은 데이터의 축적과 활용인데, 버티컬 AI 솔루션이 과거 설계·시공 단계부터 축적된 BIM과 센서 데이터를 연계 활용하면 통합 자산관리가 가능해진다. 현재 우리나라는 개별 건물 혹은 일부 공공시설에서만 시범 적용 사례가 나오고 있으나, 향후 전체 도시 인프라를 아우르는 AI기반 통합관리로 발전할 전망이다.
건설 기획 및 사업관리: 프로젝트의 초기 기획 단계에서 AI는 빅데이터 기반 수요 예측과 입지 선정, 용도 계획 등에 활용될 수 있다. 예를 들어 도시계획에서 인구통계·교통·토지이용 데이터를 머신러닝으로 분석하면 최적의 시설 배치안을 찾거나 개발사업의 수익성과 영향을 예측할 수 있다. 해외 사례로 덴마크의 BIG 건축사무소는 도시 설계에 AI를 도입하여 주거·상업·공공공간 배치를 자동 생성하고, 교통 흐름과 에너지 소비까지 고려한 계획안을 신속히 만들어내고 있다. 이렇게 도시 규모의 복잡한 계획도 AI 보조로 다각도 분석이 가능해지는 것이다. 건설사업 관리 측면에서는, 자연어 처리 AI가 방대한 법규나 과거 유사 프로젝트 문서를 검토하여 인허가와 규정 준수 여부를 빠르게 체크해주는 도구도 등장했다. 또한 사업비 산정 AI는 과거 프로젝트의 비용 데이터와 시장 가격 데이터를 학습하여 초기 예산을 산정하거나 원가 절감안을 추천해준다. 이는 전통적으로 경험에 의존하던 예산수립 작업을 데이터 기반으로 정교화하여 초과 비용 발생을 줄이는 효과가 있다. 프로젝트 제안서 작성에도 생성형 AI가 투입되어, 요구조건을 분석해 설계 개념을 제안하거나 제안서를 자동으로 작성·편집해주는 사례도 실험되고 있다. 예컨대 한 국내 건축사는 챗GPT로 공모 지침을 해석하고 미드저니로 콘셉트 이미지를 생성한 뒤, 파이썬 기반 자동화로 도면을 그려 전 과정에 AI를 활용해 설계안을 완성하는 도전을 하기도 했다. 이처럼 기획·사업관리 분야에서 버티컬 AI는 의사결정 지원과 문서 작업 자동화, 리스크 예측 등을 통해 의사소통 효율과 프로세스 투명성을 높이는 데 기여하고 있다.
국내외 기술 활용 현황 및 비교 분석
버티컬 AI의 건설업 적용 수준을 놓고 볼 때, 해외 선진국 대비 국내는 아직 초기 단계에 있는 것으로 평가된다. 미국, 유럽 등의 대형 건설사는 이미 기획-설계-시공-운영 전 단계에 걸쳐 AI 기술을 통합 활용하고 있고, 개별 단계의 활용을 넘어 프로젝트 전 과정 데이터를 연계 관리하는 수준에 도달하고 있다. 예를 들어 미국의 경우 프로젝트 관리 플랫폼에 AI를 접목해 현장 데이터와 설계·견적 정보를 실시간 통합하고, 이를 바탕으로 일정 지연이나 비용 초과 리스크를 조기에 경고하는 등 end-to-end AI 관리 시스템을 운용 중이다. 또한 시공현장에서는 17% 이상의 업체가 AI 기반 카메라 안전시스템을 활용하고 있으며, 이를 통해 작업자 안전사고가 유의미하게 감소하는 효과를 보고하고 있다. 한 해외 현장 사례에서, 글로벌 시공사 Skanska는 Smartvid.io라는 현장 영상분석 AI를 도입해 안전 위험요소를 자동 인식하고 관리한 결과 사고율을 최대 50%까지 감소시켰다는 보고도 있다. 이처럼 해외는 스타트업과 건설기업의 활발한 협업으로 AI 솔루션들이 빠르게 현장에 적용되고 있고, 정부 차원의 건설Tech 육성 정책 (예: 싱가포르의 AI 건축허가 심사 시스템, 영국의 건설 혁신 허브 등)도 적극 추진되고 있다.
반면 국내 건설산업의 AI 도입은 아직 부분적인 시범사업 수준에 머물러 있다. 주요 대형 건설사들도 최근 들어 생성형 AI 도입 태스크포스를 구성하고 업무 자동화에 나섰으나, 이는 주로 사내 문서 정리나 단순 반복업무 지원 등 내부 효율화 단계이며 프로젝트 전반의 AI 통합까지 나아가지 못한 경우가 많다. 예를 들어 국내 한 건설사는 BIM 모델 검사에 AI를 도입하고자 했지만, 설계-시공-유지관리 단계별 데이터 연계 미흡으로 효과를 내지 못하고 있는 실정이다. 전체 생애주기를 관통하는 통합 건설관리 프로세스가 부재하여, AI도입 성과가 국지적(局地的)으로 제한되는 것이다. 다행히 정부에서도 이러한 한계를 인식하고 스마트빌딩 얼라이언스 등을 통해 건축물의 설계·시공·유지관리 정보를 일원화하고 AI 등 신기술을 접목하는 통합 건설관리시스템 구축을 추진 중이다. 국토교통부는 2023년 말 민관 합동으로 **“스마트+빌딩 활성화 로드맵”**을 수립하여 AI 기반 건설 기술 고도화 방안을 논의하였고, 2025년부터는 건설 단계별 데이터를 연계한 디지털 플랫폼 구축 R&D에 착수할 계획이다. 이를 통해 우리나라도 설계-시공-유지관리 데이터 통합 및 AI 활용 생태계가 조성되면, 개별 기술 위주의 현재 수준을 넘어 산업 전반의 생산성 혁신으로 이어질 것으로 기대된다.
또한 국내 스타트업들도 건설 버티컬 AI 시장에 도전하며 성과를 내기 시작했다. 예를 들어 앞서 소개한 콘티랩의 AI 안전솔루션은 CES 2024 등에 출품되어 해외 관심을 끌었고, 크라우드웍스의 건설현장 통역 AI는 정부 기관과 협력하여 국내 실증을 거친 후 해외 건설시장에도 적용을 모색 중이다. 반면 해외에서는 건설 Tech 분야에 막대한 투자가 이루어져 유니콘 기업도 여럿 등장했다. 안전관리 AI 분야의 Smartvid.io, 공정관리 AI 분야의 ALICE, 로봇 시공의 Built Robotics 등은 모두 북미 시장에서 수백억 원의 투자를 유치하며 빠르게 성장했고, 이미 글로벌 프로젝트에 투입되어 데이터 축적과 모델 고도화를 지속하고 있다. 이러한 격차는 데이터 접근성과 현장 개방성의 차이에서도 기인하는데, 국내 건설현장은 보수적 문화와 데이터 공유 부족으로 AI 성능 향상에 필요한 빅데이터 확보가 어려운 측면이 있다. 향후 국내 건설업계가 AI 경쟁력을 확보하려면 산업계 데이터 표준화와 개방, AI 인재 양성, 스타트업과의 협업 촉진 등이 중요할 것으로 지적된다.
요약하면, 해외는 건설 버티컬 AI 활용이 이미 실용화 단계에 진입해 프로젝트 효율과 안전을 개선하는 사례가 다수인 반면, 국내는 이제 걸음마 단계로 통합적 활용보다는 개별 솔루션 위주인 상황이다. 그러나 국내에서도 대형 설계사들의 AI 설계 혁신, 스타트업의 현장 특화 AI 개발, 정부의 스마트건설 정책 등이 맞물려 빠른 추격에 나서고 있다. 전사적 데이터 통합과 개방을 통해 AI 도입 기반을 확충한다면, 한국형 버티컬 AI 솔루션이 글로벌 시장에서 경쟁력을 갖출 수 있을 것으로 전망된다.
대표적인 국내외 적용 사례 소개
국내 사례 (3가지)
사례 1: AI 기반 건축설계 도구 (희림건축·정림건축 등) – 국내 대형 건축설계사무소들은 발빠르게 설계 업무에 AI를 접목하고 있다. 희림종합건축은 사내 개발한 **생성형 AI 프로그램 ‘희AI 프로’**를 통해 수천 가지 설계 대안 이미지를 자동 생성하고 설계 시간을 혁신적으로 단축했다. 과거에는 2~3안만 검토하던 것을 AI로 수천 안을 비교해볼 수 있어 설계 품질과 효율이 동시에 향상되었다. 정림건축은 **‘Archigen(아키젠)’**이라는 AI로 손스케치를 실제 건물 이미지로 구현하고 축적된 디자인 데이터를 학습시켜 디자인 초기안 생성에 활용하고 있다. 또 행림건축은 ‘K-파사드’ 시스템으로 한국적 패턴의 건물 외관 디자인을 AI로 자동 생성·평가하는 기술을 개발했고, 삼우건축은 **AI+디지털트윈 플랫폼(Architec Twin)**으로 건물 생애주기 데이터를 관리하며 유지관리까지 활용 범위를 넓히고 있다. 이러한 국내 사례들은 설계 단계 AI 도입을 통해 업무생산성 50% 이상 향상과 창의적 디자인 시도 등 가시적 효과를 거두고 있으며, 국제 행사(베네치아 비엔날레 건축전 등)에서도 주목받고 있다.
사례 2: 스마트 안전관리 – AI 영상 분석 (콘티랩 iSafeGuard) – **콘티랩(주)**이 개발한 **‘iSafeGuard’**는 건설현장 CCTV 영상을 실시간 분석하여 안전 위험을 자동 판별하는 AI 시스템이다. 2023년 국토부 스마트건설 챌린지에서 최우수상을 수상하며 기술력을 인정받았고, 현재 일부 건설사 안전관리 시스템에 시범 도입되어 효과를 검증 중이다. 이 AI는 추락 위험, 붕괴 징후, 근로자 보호구 미착용 등 120여 종의 위험 상황을 딥러닝 모델로 인식하여 관리자에게 경고를 보내준다. NPU(신경망처리장치) 기반 엣지 디바이스로 현장에 설치되어 인터넷 연결이 없어도 동작 가능하므로 실용성이 높다. 콘티랩에 따르면 iSafeGuard 도입 시 근로자 접근금지구역 무단진입 감지 정확도가 사람보다 높게 나왔고, 안전위반 탐지 빈도도 기존 수동감시 대비 5배 이상 증가하여 실제 사고 예방 사례가 보고되고 있다. 정부도 이 기술의 확산을 위해 안전보건공단 등과 협력하여 중대재해 예방 시범사업에 활용하고 있으며, 향후 국내 건설현장의 표준 안전솔루션으로 자리매김할 전망이다.
사례 3: 건설현장 다국어 AI 통역 (크라우드웍스) – 국내 AI 스타트업 크라우드웍스는 외국인 노동자 비중이 높은 건설·조선업 현장의 의사소통 문제를 해결하기 위해 현장 특화 AI 통역 앱을 개발하였다. 이 통역 AI는 영어, 베트남어, 태국어 등 15개 언어를 상호 통역 지원하며, 건설현장 용어에 특화된 번역 모델을 사용한 것이 특징이다. 국토교통부와 안전보건공단의 전문 용어집 데이터를 활용하여 학습했기 때문에 일반 번역기가 오역하기 쉬운 **산업용어(예: 말비계→Work platform)**도 정확히 번역해준다. 100만 회 이상의 번역 테스트를 거쳐 현장 방언과 약어까지 인식하도록 개선되었으며, 현장 근로자 대상 시범 적용 결과 90% 이상의 높은 만족도를 얻었다. 이 AI 통역 앱을 사용하면 다국적 작업인력이 무전기로 작업 지시를 실시간 소통할 수 있어, 그동안 언어 장벽 때문에 수신호나 추측에 의존하던 문제를 크게 줄여준다. 크라우드웍스는 해당 솔루션이 중대재해 예방에 기여할 것으로 기대하고 있으며, 실제로 의사소통 오류로 인한 안전사고를 감소시키는 데 도움이 되고 있다는 평가다. 현재 일부 대형 건설사 안전교육에 이 통역 AI를 도입했고, 정부 정책사업으로 선정되어 외국인 노동자 지원책으로 활용될 예정이다. 이 사례는 버티컬 AI가 산업 현장의 특수 문제를 해결한 대표적 예시로, 해외 건설현장에도 수출이 추진되고 있다.
(이 밖에도, 삼성물산의 AI기반 품질검사 드론, 현대건설의 공정 예측 AI 등 다양한 국내 사례들이 존재하나, 지면 관계상 대표 사례 위주로 정리하였다.)
해외 사례 (3가지)
Case 1: Generative Design – 알 와슬 플라자 (UAE) – 2020 두바이 엑스포 알 와슬 플라자는 지름 130m에 달하는 거대한 돔형 구조물로, AI 기반 생성설계 기술이 적용된 상징적 프로젝트이다. 설계를 맡은 미국의 C&G사 팀은 돔의 격자 패턴과 구조 형상을 최적화하기 위해 진화 알고리즘 AI를 활용했다. AI는 수백 가지 형태 대안을 생성하여 구조적 안정성, 재료 효율, 미적 아름다움을 종합 평가했고, 사람이 직관적으로 발견하기 어려운 최적의 패턴을 찾아냈다. 그 결과 돔 구조는 600개 이상 삼각 패널로 이뤄진 독특한 디자인이 구현되었으며, 자중을 효율적으로 지지하면서도 투명감을 살린 아름다운 형태를 완성할 수 있었다. 이 프로젝트는 AI + 건축설계의 가능성을 세계 무대에 보여준 사례로서, 이후 복잡형상 구조물 설계에 AI를 도입하려는 움직임을 크게 촉진했다. 알 와슬 플라자의 성공은 “AI가 건축가의 창의적 파트너가 될 수 있다”는 인식을 심어주었고, AI 활용을 꺼리던 중동 지역 발주처들도 관심을 갖게 되는 계기가 되었다.
Case 2: 공정 최적화 및 안전관리 – Skanska 스마트현장 (미국) – 세계적 시공사 Skanska는 미국 보스턴의 한 프로젝트에 AI를 활용한 스마트 건설현장을 구축하여 큰 성과를 거두었다. 이 현장에는 Smartvid.io의 AI 플랫폼 “Vinnie”가 도입되어, 현장 사진과 동영상을 일일 2만 장 이상 분석하며 안전 위반 요소(예: 안전모 미착용, 안전고리 미체결)를 자동 검출했다. Skanska는 이를 통해 작업자들에게 즉각 피드백을 주고 교육하여, 프로젝트 기간 동안 사고 빈도를 38% 감소시킬 수 있었다고 보고했다. 동시에 ALICE Technologies의 AI 스케줄링 툴을 활용하여 수천 개 공정 시나리오 중 최적안을 도출, 기존 계획 대비 공사 기간을 약 17% 단축하고 인건비 700만 달러 절감을 실현했다는 사례도 공개했다. 이처럼 안전 + 일정관리 AI를 통합 적용한 결과, 현장 관리자들은 “AI가 위험과 지연을 미리 잡아주어, 한층 여유있고 전략적인 관리가 가능했다”고 평가했다. Skanska 사례는 대형 건설사가 AI를 전방위로 활용하여 프로젝트 성과를 개선한 대표적 케이스로, 이후 여러 글로벌 시공사들이 AI 솔루션 업체와 파트너십을 맺는 촉매가 되었다.
Case 3: 로봇 시공과 AI – DFAB 하우스 (스위스) – ETH 취리히 대학과 산업팀이 협업한 DFAB House 프로젝트는 AI 설계 + 로봇 시공의 융합을 보여주는 획기적인 사례다. 이 3층짜리 실험 주택은 벽체와 트러스 등 주요 구조물을 로봇과 3D프린터로 건설했는데, 설계 단계에서 AI 알고리즘이 구조형상을 최적화했다. AI는 건물 부재의 형상과 배치를 계산하여 재료 사용량을 최소화하면서도 강도는 최대화하도록 설계안을 도출했고, 인간 설계자는 이를 바탕으로 구조 안전성을 검증하여 최종안을 확정했다. 시공 단계에서는 로봇 암(arm)이 AI 경로계획에 따라 거푸집 없이 콘크리트를 적층하여 벽체를 제작하고, 자율 이동 로봇이 현장 자재를 운반하는 등 고도로 자동화된 공법이 구현되었다. 이 과정에서 AI는 로봇이 오차 없이 움직이도록 실시간 센서 데이터를 피드백하고 경로를 보정하는 역할을 수행했다. DFAB 하우스는 전통 공법 대비 시공시간 30% 단축, 자재 낭비 60% 감소라는 뛰어난 결과를 얻었으며, 완공 후 실제 거주 실험을 통해 구조 성능과 단열 성능도 우수함이 입증되었다. 이 사례는 AI가 설계부터 시공까지 연결되어 스마트건설을 현실화한 선구적 프로젝트로 평가받는다. 프로젝트에 참여한 연구진은 “건축가는 AI가 만들어준 디자인을 감독하고, AI는 건축가의 의도를 학습하며 서로 보완했다”고 언급하며 향후 AI와 사람이 협업하는 디지털 건설의 방향성을 제시했다.
(그 밖에도, 영국 HS2 철도 사업에 AI로 터널굴착을 최적화한 사례, 일본 오바야시의 AI 크레인 최적경로 계획, 중국에서 BIM과 AI로 초고층 모듈러 건축을 지은 사례 등 다양한 해외 적용 사례들이 보고되고 있다.)
결론 및 시사점
버티컬 AI는 건설산업의 디지털 혁신을 견인하는 핵심 기술로 부상하고 있다. 건축 설계 단계의 창의적 대안 모색부터, 시공 현장의 안전 및 품질 관리, 시설물 유지관리의 예지보전까지 전 과정에서 AI의 활용 가능성이 확인되고 있으며, 국내외 다양한 사례들은 이미 그 효과를 입증하고 있다. 국내에서는 대형 설계사와 스타트업을 중심으로 초기 성과가 나타나고 있지만, 전산업적인 확산과 통합 활용을 위해 넘어야 할 과제들도 존재한다. 데이터 표준화와 공유 플랫폼 구축, 현장 전문인력의 AI 활용 역량 강화, 정부의 R&D 및 제도 지원 등이 뒷받침된다면, 우리 건설업도 AI 경쟁력을 갖추고 생산성 정체를 극복하는 새로운 도약을 이룰 수 있을 것이다. 버티컬 AI 시대에 **“AI와 공존하는 건축인”**으로서 인간 전문가의 역할도 재정립되고 있다. 반복적이고 부담이 큰 작업은 AI가 대신하고, 사람은 더 창의적이고 고차원적인 의사결정에 집중함으로써 인간-AI 협업의 시너지를 극대화해야 할 것이다. 앞으로 법규 검토하는 AI 비서, 현장 감독 AI 에이전트, 자율시공 로봇과 드론 등이 보편화되면 건설업의 양상은 지금과 크게 달라질 것이다. 이러한 변화를 선제적으로 준비하는 자만이 미래 시장을 선도할 수 있을 것인바, 산업계와 정책당국, 학계의 긴밀한 협력 속에 한국형 버티컬 AI 성공 사례가 더욱 많이 나오길 기대한다.
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