AI that scans a construction site can spot when things are falling behind

건설현장 스캔하는 인공지능(AI), 이상 발생 감지 가능

유럽의 빌딩 부지에서는 현재 빌도츠의 이미지 인식 소프트웨어를 사용하여 지연이나 오작동을 자동으로 찾아낸다.

건설현장은 적절한 시기에 꼭 맞춰야 할 사람과 부품으로 구성된 거대한 조각그림과 같다. 프로젝트가 커질수록 실수와 지연으로 더 많은 비용이 소요된다. 맥킨지에 따르면, 잘못된 현장 운영으로 건설업계가 입는 손실이 연간 1조 6,000억 달러에 이르는 것으로 추산된다. 그렇지만 일반적으로, 1,500개 호실을 보유한 건물의 건설을 관리하는 담당자는 5명에 불과할 수도 있다고 영국-이스라엘 신생업체 빌도츠의 설립자 겸 CEO인 로이 데이논은 설명한다. “그런 복잡하고 거대한 현장을 사람이 세부적으로 통제할 방법은 없다.”

데이논 대표는 인공지능의 도움을 받을 수 있다고 생각한다. 빌도츠는 진행 중인 건설 프로젝트의 모든 상황을 모니터링하고 지연이나 오작동을 자동으로 탐지하는 이미지 인식 시스템을 개발 중이다. 이 시스템은 아직 널리 보급되지는 않았지만, 대형 거주용 건설 현장에서 영국의 건설 대기업 웨이츠(Wates)를 포함하여 유럽 굴지의 건설업체 중 두 곳이 이미 사용하고 있다. 건설은 본질적으로 제조업의 한 종류라고 데이논 대표는 말한다. 첨단 공장이 인공지능을 활용하여 공정을 관리한다면, 건설 현장이라고 왜 안되겠는가.

인공지능은 설계부터 자율주행 굴착기에 이르기까지 건설의 다양한 측면을 바꾸기 시작했다. 어떤 회사는 심지어 건물의 디지털 계획과 현장의 이미지를 매칭하는 일종의 전반적인 인공지능 현장 탐색기를 제공한다. 지금 빌도츠는 인부들의 안전모에 장착된 고프로 카메라의 영상을 사용하여 이러한 과정을 더 쉽게 만들고 있다.

책임자가 일주일에 한두 번 현장을 둘러볼 때, 머리 위에 설치된 카메라가 전체 프로젝트의 영상을 캡처해서 이미지 인식 소프트웨어에 업로드하는데, 이 소프트웨어는 전기 소켓, 욕실 부품 등 현장에 있는 수천 개의 물체 상태를 건물의 디지털 모형과 비교한다.

인공지능은 또한 영상 피드를 활용하여 건물 내 카메라가 있는 곳을 몇 센티미터 이내로 추적해 각 프레임에 있는 사물의 정확한 위치를 파악할 수 있도록 했다. 이 시스템은 일주일에 몇 번 약 15만 개의 물체 상태를 추적할 수 있다고 데이논 대표는 설명한다. 각각의 사물과 관련하여 인공지능은 시작 이전 상태부터 완전 설치된 상태까지 3~4 단계 중 어느 곳에 있는지 구별할 수 있다.

빌도츠 입사 전 건설업에 종사했던 토목 기술자 소피 모리스는 현장 점검이 더디고 지루한 작업이라고 한다. 빌도츠의 인공지능은 반복적인 여러 작업을 없애고 사람들이 중요한 결정에 집중할 수 있도록 해준다. 모리스는 “그것이 바로 사람들이 하고 싶은 일”이라며 “벽이 칠해져 있는지, 누가 천장에 구멍을 너무 많이 뚫었는지 직접 가서 확인할 필요가 없다”고 했다.

또 다른 장점은 인공지능이 후방에서 작동하는 방식이다. “현장을 방문할 필요 없이 스프레드시트나 스케줄로 데이터를 캡처한다”고 웨이츠의 글렌 로버츠 운영담당 이사는 말한다. 로버츠 이사는 이제 웨이츠에서도 빌도츠 시스템을 다른 현장에서 시작할 계획이라고 밝힌다.

일주일에 몇 차례 프로젝트의 전체 상태를 디지털 계획과 비교하는 것 또한 코로나바이러스 대유행 기간 동안 커다란 차이를 보여주었다. 가장 필수적인 현장 근로자를 제외한 모든 근로자에 대하여 건설 현장이 폐쇄(셧다운)됐을 때, 일부 빌도츠 프로젝트 책임자들은 원격으로 진행 상황을 확인할 수 있었다.

하지만 인공지능이 이러한 필수 인력을 빠른 시일 내에 대체하지는 않을 것이다. 건물을 세우는 주체는 여전히 사람이기 때문이다. 모리스는 “결국 건설은 굉장히 노동 주도적인 산업이며, 변하지 않을 것”이라고 말한다.

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