포스코이앤씨 직원들이 ‘지역별 부동산 시장 분석 시스템’을 이용해 회의하고 있다. 포스코이앤씨 제공
28일 포스코이앤씨에 따르면 2018년 스마트건설 경쟁력 확보를 위해 스마트건설 전담조직을 신설하고 ‘Smart Construction 1.0’을 수립해 스마트 기술 개발에 집중해 왔다. 올해 BIM(빌딩정보모델링)에 더해 AI, 건설로봇 등을 적극 도입해 건설현장의 생산성을 향상하고 리스크를 저감하기 위한 ‘Smart Construction 2.0’ 전략을 수립하는 등 스마트기술을 고도화한다.
특히 포스코이앤씨는 다양하고 많은 프로젝트를 수행하며 쌓은 빅데이터를 기반으로 딥러닝을 활용한 AI 기술 개발에 집중한다. 건설특화 AI 모델을 PLC 단계(Project Life Cycle) 핵심업무에 적용해 업무 효율성을 높이고 오류를 최소화하는 등 PJT(프로젝트) 관리 지능화를 진행 중이다.
포스코이앤씨의 대표적인 AI 기술로는 먼저 ‘지역별 부동산 시장 분석 시스템’이 있다. 이는 전국 219개 시군구 지역의 10년간 수급, 가격, 거래, 개발 호재, 경제, 시장 지표 등을 데이터화하고 AI 모델을 기반으로 분석해 시장현황을 빠르게 파악하고 해당 지역의 부동산시장에 영향을 미치는 주요 영향인자를 도출할 수 있는 모델이다. 실시간으로 시장의 분석값을 확인할 수 있어 주택공급이 필요한 도시를 발굴하고 적정 공급 규모와 공급 시기를 판단하는 등 영업활동에 적극 활용하고 있다.
또한 ‘시황성자재 가격예측 시스템’은 철근, 레미콘, 후판, PHC 파일 등 건설 공사에서 핵심이 되는 시황성 자재의 가격을 예측하는 시스템으로, 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. 조기 발주 등 최적의 구매 전략을 수립해 공사비 원가 상승 부담을 최소화하고 있다. 원자잿값, 금리 등 원인 인자를 반영해 보다 정확한 가격 예측 모델로 발전하고 있다.
‘공동주택 철근소요량 예측 모델’은 포스코이앤씨가 과거 시공한 공동주택의 타입별 철근 사용량을 머신러닝(Machine Learning) 기반의 빅데이터 분석을 통해 신규 건설에 소요되는 철근량을 산출하는 모델이다. 견적 단계부터 철근 사용량의 정확한 예측이 가능하기 때문에 안정적인 철근 수급과 시공 품질 확보가 가능하다. 기존 대비 60% 이상 견적 산출 소요 시간을 단축하고 정확도 역시 95% 수준으로 향상했다.
‘공동주택 RISK 조기탐지 모니터링 시스템’은 축적된 공동주택 프로젝트 수행 실적 데이터를 기반으로 공기 지연에 영향을 주는 공사·조달인력·원가 등 주요 요인별 공기 지연 위험도를 보여줘 리스크 검출이 가능하다. 월 단위로 측정한 PJT 수행 위험도를 대시보드를 통해 직관적으로 확인이 가능해 공사 초기 이상징후 파악 및 선제 대응이 가능하다. 현재 진행 중인 공동주택 현장에 적극 활용 중이며, 공기연장에 따른 입주 지연 문제를 최소화하고 있다.
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