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포스코이앤씨는 올해 '스마트 건설 2.0' 전략을 수립해 분야별 스마트기술을 고도화하고 있다고 26일 밝혔다.앞서 포스코이앤씨는 2018년부터 스마트건설 경쟁력 확보를 위해 스마트건설 전담조직을 만들고 스마트기술 개발을 추진해왔다.
특히 그동안 국내외에서 쌓은 여러 프로젝트 수행 실적을 활용한 빅데이터를 구축,snl 로봇이를 통한 AI 기술 개발에 집중하고 있다.건설특화 AI모델을 PLC단계(Project Life Cycle) 핵심업무에 적용해 업무효율성을 높이고,오류를 최소화하는 등 프로젝트 관리 지능화(PJT)를 진행 중이다.
자체 개발·운영 중인 지역별 부동산 시장 분석 시스템이 대표적이다.전국 219개 시군구 지역의 10년간 수급,가격,거래,개발호재,경제,시장 지표 등 데이터를 분석하는 AI모델이다.전반적인 시장 현황 파악과 해당 지역의 부동산시장에 영향을 미치는 주요 영향인자를 도출할 수 있다.포스코이앤씨는 이를 통해 실시간으로 시장을 분석해 주택공급이 필요한 도시,지역을 발굴하는 한편 적정 공급규모·시기를 판단하는 등 영업 업무에 활용하고 있다.
원자재 가격 예측에도 AI 시스템을 도입했다.철근,레미콘,후판,PHC 파일 등 건설 공사에서 핵심이 되는 시황성 자재의 가격을 예측하는 시스템이다.최대 6개월 미래 가격을 최대·보통·최소 가격범위로 파악한다.위험도를 4단계 지수로 구분해 프로젝트 단계별 구매 계획을 수립할 수 있다.포스코이앤씨 측은 "가격 예측 시스템으로 조기발주 등 최적의 구매전략을 수립해 공사비 원가 상승 부담을 최소화하고 있다"며 "원자잿값,금리 등 원인인자를 반영해 보다 정확한 가격예측 모델로 발전시키고 있다"고 설명했다.
수급뿐 아니라 자재 사용에도 AI 시스템을 적용해 정확도를 높였다.과거 시공한 공동주택의 타입별 철근 사용량을 분석해 신규 건설에 드는 철근량을 산출하는 방식이다.견적 단계부터 철근사용량을 정확하게 예측해 안정적인 철근 수급과 품질 개선이 가능하다.견적 산출 시간은 기존 대비 60% 이상,사용량 예측정확도는 95%가량 개선했다.공기 지연에 영향을 주는 공사·조달인력·원가 등 주요 요인별 공기지연 위험도도 정량화하고 있다.월 단위로 프로젝트 수행 위험도를 측정하는 등 현재 진행 중인 공동주택 현장에 적용,snl 로봇공기 연장에 따른 입주 지연 문제를 최소화하고 있다는 설명이다.
포스코이앤씨 관계자는 "건설 맞춤형 AI 기술개발을 여러 분야별로 점차 확대해 나갈 계획"이라며 "AI 기반 스마트건설 기술을 적극적으로 도입해 건설 현장 혁신을 이끌겠다"고 말했다.
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