건설 분야에서 AI(인공지능)가 혁신적인 변화를 불러오고 있습니다. AI 기술은 건설 전 단계에 적용되며 생산성과 효율성 향상, 안전성 강화, 비용 절감 등 다양한 효과를 제공하고 있는데요. 건설 현장에서 만날 수 있는 AI 기술을 소개합니다. 더불어 당사 생성형 AI TFT 참여자와의 인터뷰를 통해 앞으로 달라진 업무 환경을 예상해 보고, HL인 모두 AI 세상에 도전하는 계기가 되기를 바랍니다.
건설 전 과정에 도입되는 AI
세계 최고의 기술 문화 전문 잡지 <와이어드>를 공동 창간하고 편집장을 역임한 케빈 켈리는 AI를 이렇게 표현했습니다. ‘나는 AI가 앞으로 20년 동안 우리 사회에서 가장 영향력 있는 발전이자 유행, 그리고 방향과 추동력이라고 생각한다’라고 말이죠. 우리는 모두 그 영향력을 이미 체감하고 있죠.
기술과 혁신에서 느리다는 건설 분야도 AI 기술을 현장에 도입하고 있는데요. AI는 프로젝트 기획, 설계, 시공, 유지 보수 등 건설 전 단계에서 반복적으로 수행하는 작업을 대체하여 건설 프로세스의 최적화를 앞당길 것이라는 기대를 모읍니다. 미국의 글로벌 시장조사 기업인 마켓리서치퓨처가 발표한 보고서에 따르면 세계 건설 시장에서 AI 시장의 연평균 성장률을 35%로 전망할 정도입니다.
건축 설계 및 구조 최적화
AI는 건축 설계 단계에서 지능형 알고리즘을 사용해 건물의 설계와 구조를 최적화할 수 있는데요. 재료와 비용은 최소화하면서 안전성을 확보하는 데 도움을 줍니다. BIM(빌딩 정보 모델링) 설계 시 생성적 설계 즉 제너레이티브 디자인을 적용하여 단시간에 다량의 설계안을 만들어낼 수도 있죠. BIM의 진화 형태라 할 수 있는 디지털 트윈 기술 역시 AI를 통해 구조물을 가상 현실로 재현해 수집, 운영, 유지, 관리, 예측을 하는 데 활용됩니다.
건설 장비를 움직이는 자율주행 기술
주변 환경을 인식하고 분석, 측정하는 센싱 기술과 지능화 및 판단 기술, 주행 경로를 유지하고 가속, 통신 등과 같은 제어 기술 이 3가지의 총합이 자율주행입니다. 불도저, 굴삭기와 같은 건설 장비에 자율주행 기술을 적용하는데요. 프로그래밍이 된 경로를 따라가기 때문에 인간이 저지르는 오류를 줄이고, 정확하고 일관된 작업을 수행해 생산성을 높일 수 있어요.
로보틱스로 시간과 비용 단축
자율주행 기술의 발달은 로봇 활용도를 높여줍니다. 로봇은 근로자를 대신해 건설 현장에서 다양한 작업을 자동으로 해낼 수 있습니다. 즉 건설 현장의 무인화를 앞당기는 데 그 역할이 커요. 벽돌을 쌓고, 빌딩 도장 작업을 하고, 도로 천공도 건설 로봇이 해냅니다. 로봇 기술에는 드론이 포함되는데요. 이러한 자동화 건설 장비 도입은 공기와 시공 비용을 줄이는 효과가 커요. 특히 근로자가 진입하기 어려운 고위험 환경에서 정밀 작업을 할 수 있고, 안전사고를 걱정할 필요가 없습니다.
빠른 건축을 실현하는 3D 프린팅 기술
이탈리아의 테클라, 네덜란드의 프로젝트 마일스톤과 바이오플라스틱 마이크로 홈의 공통점은 3D 프린팅 기술로 지은 주택이라는 점입니다. 3D 프린팅은 자동화된 기계에 의해 건축물을 층층이 쌓아 올리는 것으로 재료를 다양하게 선택할 수 있고, 디자인은 거의 제한이 없어요. 디자인이 복잡한 건축물도 빠르게 지을 수 있죠. 기존의 현장 건설이나 조립식과 경쟁하는 3D 프린팅은 공급 원료의 상당 부분이 재활용할 수 있어 환경에 미치는 유해한 영향을 줄인다는 장점이 있습니다.
건물 운영의 편의성을 높이는 스마트 건축 시스템
AI와 자동화 기술이 만나면 건물을 운영하는 과정이 편리해집니다. 건물에 적용한 자동 시스템을 통해 에너지를 효율적으로 관리하고, 보안 시스템을 안정적으로 유지하며 환경을 제어할 수 있기 때문이에요. AI는 센서를 통해 수집한 건물 내 사용자의 행동을 학습하여 편의성을 높이는 역할을 합니다.
AI가 갖는 한계는 분명 있습니다. AI가 필요로 하는 방대한 양의 정확한 데이터를 충분히 제공해 양질의 결과를 얻을 수 있느냐의 고민이 그것입니다. 또한 창의성, 직관, 감정과 같은 인간 요소를 가지지 못하는 AI가 건축 디자인과 같은 분야에서 만능 해결사가 될 수 없을 것이라는 점입니다. 그런데도 AI는 입찰, 도시 개발, 건물의 성능 최적화 등 건설의 여러 분야에서 영역을 확장 중입니다. 미래 건설 분야의 새로운 가능성을 이끄는 역할을 해줄 것이 분명한 것이죠.
HL 디앤아이한라 생성형 AI TFT 3인 인터뷰
우리 회사는 생성형 AI 기술의 이해와 활용을 목표로 생성형 AI TFT를 신설해 운영 중입니다. 지난 2월 16일, TFT장 최형진 전무를 비롯해 참여 임직원 총 19명이 킥오프 미팅을 개최하고 본격적인 출발을 알렸습니다. 앞으로 생성형 AI 기술을 다양한 회사 업무에 효과적으로 적용하고, 업무 환경의 혁신을 일으킬 수 있기를 기대하는데요. 지난 5월과 6월 두 달 동안 TFT는 챗GPT를 활용해 다양한 프롬프트를 제작해 우리 회사에 적용할 수 있는지를 탐색했습니다. 적극적인 관심과 참여를 통해 얻은 결과는 다양했는데요. 그중 TFT 참여 임직원 3인의 결과물을 공유하고, 활동 소감을 들어봅니다. 생성형 AI TFT는 앞으로 챗GPT를 활용한 프롬프트 개발에 이어 챗봇과 API 활용을 중심으로 연구를 진행할 예정입니다.
Interview 1
마케팅팀 구나영 프로
Q1. AI TFT 참여 동기는 무엇인가요?
AI 기술의 발전이 급격하게 이루어지고 있는 상황에서, 이를 선제적으로 직접 경험해보면서 업무에 접목해 볼만한 케이스를 모색해 보고자 참여하게 되었습니다.
Q2. AI TFT에서 이루고자 하는 목표와 세부 내용은 무엇인가요?
업무 효율성을 극대화하고 고객 문의 프로세스 개선을 통해 신속하고 일관된 답변을 통해 고객만족도를 높이고자 합니다.
우선 프롬프트 사례 발표를 했던 한프로(교육용)봇은 업무 이해도를 높여주는 지원 역할을 수행하며, 새로운 팀원들이 짧은 시간 내에 높은 생산성을 달성할 수 있도록 도와줍니다. 이를 통해 반복적인 교육 시간을 줄이고, 팀 전체의 업무 효율성을 극대화하는 것을 목표로 하고 있습니다.
VOC 프로세스 개선도 하고 싶습니다. 기존에 홈페이지 온라인 문의 접수 시 문의 내용을 파악하여 마스터가 담당자 배정 후 현업팀이 답변 작성 및 결재, 회신팀이 회신 결재를 득하여 고객에게 답변을 제공하는 절차인데요. 현업에서는 답변 작성 문구 고민으로 인해 지체되는 경우가 있었다면 AI를 활용해서 기존 답변 사례를 찾아주고, 답변 초안을 작성해 주는 절차를 제공하여 현업의 고민을 덜어주고 일관된 답변이 제공될 수 있게 되었으면 합니다. 또한, 상담 데이터를 분석하여 고객의 요구 분석을 더 빠르고 정확하게 파악하고, 이를 통해 향후 시공 개선 사항에 적극 반영될 수 있었으면 합니다.
Q3. AI TFT에서 챗GPT를 사용해 본 소감이 궁금합니다.
TFT 활동 기간 중 GPT 버전이 계속 업데이트되면서 빠른 발전을 직접 경험했습니다. 한편으로는 AI의 발전 속도에 우리 직업이 위협받지 않을까 걱정도 됐지만, 이를 더 잘 활용해 회사에 더 큰 가치를 창출할 수 있는 방법을 찾아야 한다는 필요성을 강하게 느꼈습니다.
Q4. AI 학습(활용)에 도움을 준 도서나 유튜브 영상을 추천해 주세요.
GPT가 무엇인지, 어떻게 활용할 수 있는지 이해를 높이는 데 『제가 만든 GPT와 당신이 만든 GPT와 전혀 다릅니다』(유호석 지음 | 리코멘드 펴냄)라는 책이 도움이 되었습니다.
AI 트렌드를 업데이트하며 적용 사례를 제공하는 유튜브 영상도 유익한데요. 커리어해커 알렉스(https://www.youtube.com/@careerhackeralex), 10XAI Club(https://www.youtube.com /@10xaiclub) 등을 추천합니다.
Q5. 회사 업무와 관련해서 도달하고 싶은 AI 활용 수준은요?
생성형 AI를 활용해서 문서 및 홍보물의 완성도를 높이고, 데이터 관리 및 분석을 신속하고 정확하게 자유자재로 다뤄보고 싶습니다. 또한 반복적인 업무를 자동화하여 업무 효율을 향상하고, 더 중요한 업무에 집중할 수 있는 시간을 확보하는 것입니다.
“최신 GPT 버전을 사용할 기회를 제공해 주셔서 감사합니다. 최근 건설업계에서는 시공, 품질, 서비스 등 다양한 분야에 IT 투자가 활발히 이루어지고 있습니다. 우리 회사에서도 건설 품질 향상(스마트 도면 툴 활용), 업무 효율(경영지원 & 건설 지식 봇) 및 고객 만족도 개선 등 AI 기술을 통해 회사의 새로운 성장 기회를 발굴할 수 있도록 더욱 관심을 가지고 적극적인 역할을 하겠습니다. 감사합니다.”
Interview 2
인사팀 반종훈 프로
Q1. AI TFT 참여 동기는 무엇인가요?
챗GPT를 유료 결제하면서 처음 AI를 접하고 큰 흥미를 느꼈습니다. AI가 다양한 질문에 답변해 주고 엑셀, 파워포인트 등의 업무에도 도움을 줄 수 있다는 점에서 더 깊이 배우고 싶다는 생각이 들어 참여하게 되었습니다.
Q2. AI TFT에서 이루고자 하는 목표와 세부 내용은 무엇인가요?
저희 팀의 목표는 챗봇과 데이터 조회 프로그램을 제작하는 것입니다. 현재까지 제가 제작한 프로그램 중 하나는 간단한 날씨 조회 프로그램입니다. 현재 AI TFT에서는 공공데이터 포털의 데이터를 활용해 다양한 데이터 조회 프로그램을 개발하고 연구하고 있습니다.
Q3. AI TFT에서 챗GPT를 사용해 본 소감이 궁금합니다.
챗GPT는 만능처럼 보이지만, 가끔은 이해하지 못하는 답변을 하기도 합니다. 이를 통해 아직 개선의 여지가 많다는 것을 느꼈습니다.
Q4. AI 학습(활용)에 도움을 준 도서나 유튜브 영상을 추천해 주세요.
『제가 만든 GPT는 당신이 만든 GPT와 전혀 다릅니다』(유호석 지음 | 리코멘드 펴냄)라는 도서를 추천합니다.
Q5. 회사 업무와 관련해서 도달하고 싶은 AI 활용 수준은요?
엑셀, PPT, 워드 등 다양한 문서 작업을 자동화할 수 있는 수준에 도달하고 싶습니다.
“앞으로 많은 업무가 AI를 활용해 더욱 편리하고 빠르게 처리될 수 있는 날이 올 것으로 생각합니다. TFT 구성원들은 단지 먼저 경험하고 있을 뿐, 다른 직원들과 차이가 있다고 생각하지 않습니다. 직원분들도 무료로 제공되는 생성형 AI 프로그램을 많이 접해 보시기를 권장해 드리며, 다가오는 AI 시대에 조금이나마 대비할 수 있기를 바랍니다.”
Interview 3
품질혁신팀 민원근 프로
Q1. AI TFT 참여 동기는 무엇인가요?
현재 맡고 있는 분야인 건설 품질 및 건축 엔지니어링 분야에서의 AI 적용에 대한 가능성을 살펴보고, 실제 업무에 적용하기 위한 방안을 찾아보고 싶었습니다.
Q2. AI TFT에서 이루고자 하는 목표와 세부 내용은 무엇인가요?
첫 번째 목표는 품질 및 교육과 관련한 활용 방안 연구로, 각종 도서 및 지침서, 시방서에 대한 내용 검색과 요약 정보 제공을 하는 것입니다.
두 번째 목표는 소송 업무 지원 활용입니다. 수많은 소송 자료에 대한 검색과 사례 관련 정보의 최적화와 정리를 하는 것인데요. 주로 텍스트로 작성된 자료를 바탕으로 원하는 정보를 제공해 줄 수 있는 챗봇에 대해 파악하는 것입니다.
Q3. AI TFT에서 챗GPT를 사용해 본 소감이 궁금합니다.
현장에서 시공 기준이나 기술 자료를 찾고 활용하는 데 원활히 사용할 수 있는 방법을 찾고 있습니다. 챗GPT는 대규모 언어모델로 만들어진 툴로서 주로 텍스트로 이루어진 내용을 찾고 요약하는데 강점이 있지만, 관련 도면이나 이미지, 근거를 바탕으로 한 정확한 내용을 전달하는 데는 아직 부족한 점이 보입니다. 정확하지 않은 기술 자료로 시공을 진행할 시에는 하자나 품질 문제로 이어지기 때문에 보완할 방법을 찾고자 합니다.
Q4. AI 학습(활용)에 도움을 준 도서나 유튜브 영상을 추천해 주세요.
유튜브 ‘IT커뮤니케이터 김덕진’(https://www.youtube.com/channel/UCS64aiIcAPJiEERKWOM3bXA)을 추천합니다. 챗GPT 등 AI 기술의 동향 소개와 AI를 잘 활용할 수 있는 스킬과 예시를 설명해 줍니다. 도서는 앞으로 AI가 가져올 변화와 우리의 대응 방안에 대한 내용을 담은 『AI X 인간지능의 시대』(김상균 지음 | 베가북스 펴냄)를 읽어보시기를 바랍니다.
Q5. 회사 업무와 관련해서 도달하고 싶은 AI 활용 수준은요?
AI를 잘 사용하는 방법은 마치 AI를 유능한 직원을 대하는 것처럼 정확한 작업 지시로 나의 업무를 돕도록 활용하는 방법이라고 합니다. 저도 그 정도 수준으로 잘 활용하고 싶습니다.
“AI 기술 적용을 통한 현장의 품질 및 업무 개선을 위해서는 일단 아날로그식으로 이뤄지는 현장의 업무들을 개선하여 많은 데이터를 확보하는 게 우선이라고 생각합니다. 데이터가 많아져야 AI를 트레이닝하고 적용할 수 있는 범위가 더 넓어지기 때문입니다.”
글 편집부 이미지 HL 디앤아이한라, 예스24, 유튜브
