철근량 계산, 안전관리도 똑똑하게…포스코이앤씨, AI로 경쟁력 강화

포스코이앤씨, 'Smart Construction 2.0' 전략 수립

지역별 부동산 시장 분석 시스템./포스코이앤씨 제공

(서울=뉴스1) 황보준엽 기자 = 포스코이앤씨가 AI 기술 기반 건설업의 지능화로 경쟁력을 강화하고 있다. AI 기술을 통해 공동시황성 자잿값과 주택 철근소요량을 예측하는가 하면, 영상정보를 분석해 안전가시설의 임의해체 여부도 확인 가능하다.

포스코이앤씨는 2018년 스마트건설 경쟁력 확보를 위해 스마트건설 전담조직을 신설하고 'Smart Construction 1.0'을 수립해 스마트 기술 개발에 집중해왔다.

올해는 BIM(빌딩정보모델링)에 더해 AI, 건설로봇 등을 도입하는 'Smart Construction 2.0' 전략을 수립했다.

특히 포스코이앤씨는 프로젝트를 수행하며 쌓은 빅데이터를 기반으로 딥러닝을 활용한 AI 기술 개발에 집중하고 있다. 건설특화 AI모델을 PLC단계(Project Life Cycle) 핵심업무에 적용하고 오류를 최소화하는 등 PJT(프로젝트) 관리 지능화를 진행 중이다.

공동주택 공기지연 Risk 조기탐지 모니터링 시스템 개념도./포스코이앤씨 제공

부동산 시장 분석도 AI로…자잿값도 예측한다

포스코이앤씨는 AI기술 기반으로 지역별 부동산 시장 분석 시스템을 개발했다. 전국 219개 시군구 지역의 10년간 수급, 가격, 거래, 개발호재, 경제, 시장 지표 등을 데이터화하고 분석해 시장현황을 파악하고 해당지역의 부동산 시장에 영향을 미치는 주요 영향인자를 도출할 수 있는 모델이다.

실시간으로 시장의 분석값을 확인할 수 있어 주택공급이 필요한 도시를 발굴하고 적정 공급규모와 공급시기를 판단하는 등 영업활동에 활용하고 있다.

시황성자재 가격예측 시스템도 갖췄다. 이는 철근과 레미콘, 후판, PHC 파일 등 건설 공사에서 핵심이 되는 시황성 자재의 가격을 예측하는 시스템이다. 시계열 데이터를 기반으로 한 'Forecast Medel'을 활용해 가격 트렌드를 확인할 수 있다.

최대 6개월 미래 가격을 최대·보통·최소 가격범위로 나타내며, 4단계의 위험도 지수로 구분해 프로젝트 단계별 구매 계획을 수립할 수 있도록 지원한다. 조기발주 등 최적의 구매전략을 수립해 공사비 원가 상승 부담을 최소화하고 있다.

원자잿값, 금리 등 원인인자를 반영해 보다 정확한 가격예측 모델로 발전시키고 있다.

드론 활용 AI균열관리 설루션./포스코이앤씨 제공

공사 과정 필요 철근량도 산출…안정적 수급 가능해져

공동주택 철근소요량 예측 모델도 활용 중이다. 포스코이앤씨가 과거 시공한 공동주택의 타입별 철근사용량을 머신러닝(Machine Learning) 기반의 빅데이터 분석을 통해 신규 건설에 소요되는 철근량을 산출하는 모델이다.

견적단계부터 철근사용량의 정확한 예측이 가능하기 때문에 안정적인 철근 수급과 시공 품질 확보가 가능하다.

기존 대비 60%이상 견적산출 소요시간을 단축하고 정확도 역시 95% 수준으로 향상했다.

공동주택 사업에 있어서 위험요인들도 AI기술로 탐지한다. 축적된 공동주택 프로젝트 수행실적 데이터를 기반으로 공기지연에 영향을 주는 공사·조달인력·원가 등 주요 요인별 공기지연 위험도를 보여준다.

월단위로 측정한 PJT 수행 위험도를 대시보드를 통해 직관적으로 확인이 가능해 공사초기 이상징후 파악 및 선제적 대응이 가능하다. 현재 진행 중인 공동주택 현장에 적극 활용 중이며, 공기연장에 따른 입주 지연 문제를 최소화하고 있다.

지능형 CCTV 안전가시설 설치 모니터링 시스템./포스코이앤씨 제공

안전에도 'AI' 입혔다

안전관리도 AI기술을 입혔다. 스마트 세이프티 플랫폼을 이용하면 기존에 설치된 CCTV로 얻은 영상정보를 AI기술로 분석해 추락방지 덮개, 안전난간대 등 안전가시설이 임의해체돼 있는지를 실시간 모니터링하고 복구조치를 실시하게끔 알람을 준다.

자재, 작업자 등 여러 요소의 촬영영상과 3D영상을 합성하고 이를 학습시켜 신뢰도를 95% 가까이 향상시켰다.

드론과도 접목했다. 드론촬영과 Vision AI 기술을 접목한 AI 균열 이미지 분석 플랫폼으로 균열인식 정확도 90%를 보유하고 있으며 콘크리트 균열의 폭, 길이 등이 자동탐지가 가능하다.

또 균열발생량 Heat Map 분석으로 위험균열을 우선 식별할 수 있다. 공동주택 콘크리트 외벽 균열조사에 활발히 적용중이며, 교량, Silo 등 인프라 및 플랜트 구조물에도 확대적용될 예정이다.

이 밖에도 ChatGPT와 같은 거대언어모델(LLM) 기술을 활용해 입찰안내서(ITB, Invitation to bid)에서 필수적으로 검토돼야 하는 내용을 자동검토하고, 채팅형태로 확인하고자 하는 내용을 질의응답할 수 있는 '계약문서 검토 시스템'도 활용 중이다. '도면자동검토 시스템' 역시 개발 중에 있으며 연내에 상용화 예정이다.

포스코이앤씨는 상기 AI 기술을 현장에 적극 활용중이며, 지난해에는 '지역별 부동산 시장 분석 모델'과 '공동주택 철근소요량 예측모델'에 대해 한국표준협회로부터 건설업계 최초로 AI+ 인증을 받기도 했다.

포스코이앤씨 관계자는 "건설 맞춤형AI 기술개발 및 적용을 확대해 나갈 계획이며, 스마트와 AI가 융합된 스마트건설 기술을 적극 활용해 건설 현장을 혁신해 나갈 예정"이라고 했다.

wns8308@news1.kr