[인터뷰] 트림블 토마스 팡 트림블 부사장
[인터뷰] 트림블 토마스 팡 트림블 부사장
  • 하종숙 기자
  • 승인 2024.05.14 09:22
  • 댓글 0
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“건설 프로세스에 AI 통합은 전세계적 트렌드…
효율성↑·안전 강화·운영 간소화 등 건설혁신 등 성과 창출한다”

[국토일보 하종숙 기자] “전세계적인 트렌드는 인공지능(AI)가 대세로, 건설산업 등 필수 키워드로 강조되고 있습니다. 트림블 역시 AI를 바탕으로 한 솔루션 제공에 만전, 고객들이 더 편하게 더 빠르게 더 효율적인 사업 성과를 창출할 수 있도록 지원하고 있습니다.”

지난달 트림블코리아 연례 컨퍼런스에 참석, 트림블의 다양한 솔루션을 소개하고 공유한 트림블 토마스 팡(Thomas Phang) 아태지역 부사장은 대한민국 건설산업에서 AI의 중요성을 강조했다.

매년 한국을 방문, 한국 사랑이 큰 토마스 팡 부사장은 중국, 싱가포르, 말레이시아, 한국, 태국, 인도네시아, 인도, 일본, 호주, 뉴질랜드를 포함하는 트림블 아시아 태평양 지역의 영업을 총괄하고 있다.

국내 건설산업에서의 AI 활용에 따른 성과, 미래방안 등을 서면 인터뷰를 통해 알아봤다.

- 거의 매년 한국을 방문하고 있다. 이번 한국 방문은.

▲ 트림블 연례 컨퍼런스를 위해 한국을 방문, 건설산업에서의 AI 화두에 대한 다양한 솔루션을 소개하고 세계적인 트렌드 공유를 위해 힘을 모았다.

AI는 기존 BIM, 클라우드 컴퓨팅, 사물 인터넷(IoT) 등 기술과 같이 우리 업계를 변화시킬 준비가 돼 있다. AI에 대한 열기가 과열돼 있지만, AI가 인간이 할 수 있는 모든 일을 대체하고 완전한 인지 능력을 갖추기까지는 아직 갈 길이 멀다. 그러나 인간과 상호 작용하고 의사 결정을 내리고 생산성을 향상시킬 수 있는 충분한 수준의 AI는 이미 존재한다.

따라서 트림블은 이번 기회를 통해 AI에 대한 인사이트와 우리 모두가 추구하는 궁극적인 목표인 생산성 향상을 위해 고유한 솔루션을 제공하는 방법을 공유하고자 한다.

또한 이번 컨퍼런스를 통해 건설산업에서 AI의 최신 적용 사례와 AI가 더 나은 의사 결정과 계획을 추진하는 프로세스를 개선하는 방법에 대한 인사이트를 제공하는데 역점을 두었다.

- AI를 통합한 트림블 솔루션은 무엇인지.

▲ AI는 경험을 통해 학습하는 컴퓨터와 시스템을 포함한다. AI의 목적은 현재 사람이 하고 있는 일을 기계가 보다 효율적이고 빠르게 수행하는 것이다. 기본적으로 데이터가 풍부하게 구축된 환경에서 데이터를 활용하고, 이해하기 쉬운 인사이트를 생성하며, 정보에 입각한 전략적 결정을 내린다.

다음은 트림블의 사례다.

우선 ‘로봇 개 스팟(Spot)’과 같은 AI 기반 로봇은 AI의 도움으로 매일 밤 작업 현장을 자동 스캔해 작업 상황을 모니터링할 수 있어 숙련된 노동력이 부족한 외진 지역에서 더 많은 작업을 수행할 수 있다. 이를 통해 건설 작업에 투입되는 인력을 확보하고 프로젝트 완료에 필요한 전체 시간을 단축할 수 있다. 또한 프로젝트 관리자는 작업 현장의 상황을 실시간으로 추적할 수 있다.

‘스케치업(SketchUp)’은 창의적인 비전에 초점을 맞추는 것이 그 어느 때보다 쉬워졌다. 최신 출시 버전인 스케치업 디퓨전 랩스(SketchUp DiffusionLABS)를 통해 설계자는 스케치업 내에서 AI의 혁신적 기능을 활용해 몇 초 만에 렌더링된 이미지를 만들 수 있다. AI는 스스로 창의적인 비전을 가지고 있지는 않지만, 사용하기 쉬운 생성형 AI를 스케치업에 도입해 창작 과정에 영감을 준다. 더불어 설계 내러티브를 뒷받침하는 이미지를 빠르게 생성할 수 있는 새로운 방법을 제공한다.

- 건설업계에서 AI 활용에 따른 기대효과는 무엇인가? 또한 디지털 트윈과 AI를 결합하면 어떤 이점이 있는지.

▲ 인간-기계, 물리적-디지털 경험을 재정의하고 보다 개인화되고 맥락에 맞는 서비스를 만들기 위한 새로운 경쟁이 시작되고 있다.

AI와 머신 러닝이 이미 실제 애플리케이션에 적용된 몇 가지 예시를 들면 ▲AI는 생성형 설계를 통해 설계 수준을 향상시킬 뿐만아니라 안전 조치를 개선한다. 또한 AI는 노동력 부족 문제를 해결하고 생산성을 향상시키고 있을 뿐만아니라 건설 후 공정에 활용되고 있다.

건설분야에서 디지털 트윈은 건설 프로젝트 또는 자산의 완전한 디지털 복제본이다. 이를테면 건물, 교량, 고속도로, 나아가 도시 전체가 이에 해당된다. 디지털 트윈은 3D 레이저 스캐너, 드론, 센서, 카메라, 기타 IoT 관련 장치와 같은 기술을 사용해 건물이나 구조물에 대한 실제 정보를 수집하고 결합함으로써 생성된다.

디지털 트윈은 기술의 지원을 통해 여러 소스로부터 학습하고 현실 세계의 변화를 반영해 자동으로 업데이트할 수 있다. 예측 분석(AI), 레이저 스캐너, 센서, IoT 관련 디바이스의 정보를 활용해 디지털 복제본이 현실 세계의 변화를 반영하도록 자동으로 업데이트되므로 이해관계자가 실시간으로 건물 상태를 시각화할 수 있다.

관련 애플리케이션 기능으로는 에너지 모니터링, 측정, 검증(Energy Monitoring, Measurement, and Verification, EM&V)을 할 수 있다. AI 알고리즘은 에너지 집약적인 기기와 행동을 식별하는데 이를 통해 사용자는 에너지 사용을 최적화하기 위한 정보에 기반한 결정을 내릴 수 있다. 이는 스마트 미터기의 데이터를 실시간으로 분석해 에너지 소비 패턴에 대한 자세한 인사이트를 제공함으로써 가능해진다.

‘공간 최적화(Space Optimization)’도 가능하다. AI는 사용 패턴을 분석하고 레이아웃 조정을 제안하여 공간 활용도를 극대화할 수 있다. 여기에는 가구 배치, 방 구성 및 전반적인 공간 구성 최적화가 포함된다.

‘장비 예측 분석(Equipment Predictive Analysis)’도 장점이다. AI는 장비 상태와 사용 패턴을 분석해 단기간에 고장이 발생할 가능성이 높은 장비를 파악할 수 있다. 이를 통해 시설 팀은 예정된 유지보수를 계획하고 예기치 않은 장비 중단 사태를 줄일 수 있다.

- 향후 AI 사용을 위한 트림블 전략은 무엇인가.

▲ 트림블은 솔루션 포트폴리오 전반에 걸쳐 AI를 통합하는데 전념하고 있다. 트림블의 접근 방식은 단순히 모델을 만드는 데 그치지 않는다. AI가 자재 선택, 세부 설계 작업, 지속 가능성과 효율성을 위한 설계 매개변수 최적화 과정에서 중요한 역할을 할 것으로 기대하고 있다. 이러한 포괄적인 접근 방식을 통해 개념부터 실행까지 설계 프로세스 전반에 걸쳐 AI를 통합할 수 있다.

트림블의 AI 이니셔티브는 양식화된 이미지 생성부터 3D 모델 저장소 내 검색 기능 향상에 이르기까지 광범위한 애플리케이션에 걸쳐 있다. 이러한 발전의 목표는 개념화와 실제 시공 가능한 설계 사이의 간극을 메우고 창의적인 탐색과 실용적인 설계 구현을 위한 다양한 도구를 제공하는 것이다.

- BIM 프로젝트에 AI 적용 사례는.

▲ BIM과 건설산업에서 AI는 방대한 양의 기존 프로젝트 데이터를 효과적으로 활용함으로써 생산성과 효율성 수준을 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있다.

각 건물 구조는 고유하지만, 디테일링과 모델링 작업에는 설계에서 반복적인 요소가 포함되는 경우가 많다. 예를 들어, 설계 프로젝트에서는 다양한 유형의 철골, 기둥, 연결 솔루션이 자주 반복된다. 이러한 데이터의 공통점이 바로 자동화의 기회를 제공한다. 기업은 이전 프로젝트에서 얻은 경험과 검증된 설계 방식을 활용해 새로운 설계를 자동화하고 최적화할 수 있다.

복잡한 철골 연결부를 디테일링하는 작업을 예로 들어 보면, 미래의 BIM 소프트웨어는 AI와 머신 러닝을 사용해 사용자의 새 모델과 기존 완성된 설계 간의 유사점과 패턴을 식별할 수 있다. 이 기술은 과거 프로젝트를 기반으로 설계 솔루션을 자동으로 제안하고 추천할 수 있다. 최적의 설계에는 용접, 볼트, 강철이 더 적게 사용돼 결과적으로 현장에서 보다 쉬운 제작과 조립이 가능한 비용 효율적인 솔루션이 나올 수 있을 것이다.

- 향후 건설업계에서 AI의 전망은.

▲ 건설산업은 비용 및 시간 초과, 건강 및 안전 문제, 생산성 제약, 인력 부족과 같은 중대한 문제에 직면해 있다. 게다가 전 세계적으로 디지털화가 가장 덜 이뤄진 분야 중 하나이기 때문에 이러한 시급한 문제를 효과적으로 해결하는데 한계가 있다.

자동화된 설계 소프트웨어부터 프로젝트 일정, 위험 관리를 위한 예측 분석에 이르기까지 건설 프로세스에 AI를 통합하면 다양한 이점을 얻을 수 있다. 효율성 향상, 안전 강화, 운영 간소화, 혁신과 지속가능성 촉진, 인적 오류 감소 등이다.

그러나 AI 기술이 건설 프로세스와 의사결정에 힘을 실어주기는 하나, 기술만으로는 한계가 있다. 사람과 프로세스는 기업이 기존 관행에서 디지털 방식으로 성공적으로 전환하는데 필요한 핵심 요소다.

또한 건설업에서 AI의 성공 여부는 수용도에 따라 크게 좌우된다. 업계가 이러한 기술 발전의 혜택을 누리기 위해서는 자동화와 머신러닝 소프트웨어가 제안하는 솔루션에 대한 신뢰와 확신이 있어야 한다. 그래야만 이러한 발전의 보상을 진정으로 누릴 수 있다.

- AI 도입하는 한국 건설사들에게 조언이 있다면.

▲ 건설분야의 AI는 설계, 입찰, 자금 조달, 입수와 시공, 운영과 자산 관리 등 프로젝트 수명 주기 전반에 걸쳐 이해관계자들이 가치를 실현할 수 있도록 지원할 수 있는 잠재력을 가지고 있다.

우선 건설 AI 분야를 선도한다. 건설사 리더는 회사의 특정 니즈를 해결하는데 AI가 가장 큰 영향을 미칠 수 있는 분야에 우선순위를 두고 투자해야 한다. 전략적으로 AI 기술에 리소스를 할당함으로써 업계의 방향을 설정하는 데 있어 얼리 무버로 자리매김해 궁극적으로 장단기적인 이점을 누릴 수 있다.

혁신적인 AI 기술로 이점 극대화를 누릴수 있다. 건설업계의 도전 과제에 맞춘 AI에 투자하면 혁신적인 결과를 얻을 수 있다. 예를 들어, 예측 유지보수에 AI를 활용하면 장비 고장을 미리 예측해 다운타임과 유지보수 비용을 줄일 수 있다. 마찬가지로 AI 기반 설계 및 모델링 도구를 구현하면 프로젝트 계획과 효율성을 향상시켜 워크플로우를 간소화하고 프로젝트 일정을 단축할 수 있다.

특히 AI 활용은 경쟁력 강화를 견인한다. 건설사의 고유한 니즈에 따라 AI 투자 우선순위를 정하면 혁신과 경쟁력을 강화할 수 있다. 프로젝트 모니터링을 위한 디지털 트윈, AI 기반 위험 관리 시스템 또는 자동화된 건설 기계와 같은 분야는 안전, 생산성 및 프로젝트 품질을 개선해 투자 수익을 창출할 수 있다..

아울러 시장에서 유리한 위치 선점에 일익을 담당한다. 건설업계 리더는 AI 기술을 조기에 도입함으로써 업계에서 혁신과 효율성에 대한 명성을 쌓으며 앞서 나갈 수 있다. AI 통합을 선도함으로써 기업은 미래의 기술 발전에 보다 신속하게 적응해 빠르게 진화하는 건설 환경에서 지속적인 성장과 적합성을 보장할 수 있다. 이러한 선제적인 접근 방식은 현재 운영을 개선할 뿐만 아니라 건설 부문에서 지속적인 성공과 리더십을 확보할 수 있는 발판을 마련한다.

- 한국에서의 트림블 FY24 비즈니스 성과는.

▲ 한국에서는 구독 기반 비즈니스 모델로의 전환이 순조롭게 진행되며 긍정적인 성과를 거두고 있다. 한국 고객들은 이제 소프트웨어를 최신 버전으로 유지하며 국내외 건설 프로젝트에 제약 없이 사용할 수 있다. 이를 통해 고객은 비용 절감과 유연성 향상이라는 두 마리 토끼를 모두 잡을 수 있게 됐다. 따라서 구독 라이센스 도입이 더욱 가속화될 것으로 예상된다.

또한 클라우드 기반 협업 플랫폼에 대한 수요도 증가하고 있다. 트림블 코리아는 트림블커넥트(Trimble Connect)를 기반으로 한 공정프로그램인 트림블 커넥트 대시보드(Dashboard)를 개발해 이에 대응하고 있다. 이를 통해 사무실과 현장 간의 원활한 소통이 가능해졌으며 공사 진행 상황을 실시간으로 모니터링할 수 있게 됐다. 트림블은 업계 리더들과 적극적으로 협력하고 있으며, 올해 이 분야에서 주목할 만한 성과를 거둘 것으로 확신한다.