지역별 부동산 시장 분석 시스템./포스코이앤씨 제공
서울=뉴스1 황보준엽 기자 = 포스코이앤씨가 혁신 AI 기술 기반 건설업의 지능화로 경쟁력을 강화하고 있다.
포스코이앤씨는 2018년 스마트건설 경쟁력 확보를 위해 스마트건설 전담조직을 신설하고 Smart Construction 1.0을 수립해 스마트 기술 개발에 집중해왔다.
올해는 BIM빌딩정보모델링에 더해 AI, 건설로봇 등을 도입하고, Smart Construction 2.0 전략을 수립했다.
최근에는 빅데이터를 기반으로 딥러닝을 활용한 AI 기술 개발에 집중하고 있다. 건설특화 AI모델을 PLC단계Project Life Cycle 핵심업무에 적용해 업무효율성을 높이고 오류를 최소화하는 등 PJT프로젝트 관리 지능화를 진행 중이다.
포스코이앤씨는 이 기술을 다양한 분야에 적용, 활용하고 있다.
우선 부동산 시장 분석 시스템은 전국 219개 시군구 지역의 10년간 수급, 가격, 거래, 개발호재, 경제, 시장 지표 등을 데이터화하고 AI모델을 기반으로 분석해 시장현황을 파악하고 해당지역의 부동산시장에 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.
드론 활용 AI균열관리 설루션./포스코이앤씨 제공
시황성자재 가격예측 시스템은 철근,레미콘, 후판, PHC 파일 등 건설 공사에서 핵심이 되는 시황성 자재의 가격을 예측하는 시스템으로, 시계열 데이터를 기반으로 한 Forecast Medel을 활용해 가격 동향을 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 있다는 게 포스코이앤씨의 설명이다.
원자잿값, 금리 등 원인인자를 반영해 보다 정확한 가격예측 모델로 발전시키고 있다.
공동주택 철근소요량 예측 모델도 활용 중이다. 포스코이앤씨가 과거 시공한 공동주택의 타입별 철근사용량을 머신러닝Machine 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 공기지연 Risk 조기탐지 모니터링 시스템 개념도./포스코이앤씨 제공
공동주택 RISK 조기탐지 모니터링 시스템은 축적된 공동주택 프로젝트 수행실적 데이터를 기반으로 공기지연에 영향을 주는 공사·조달인력·원가 등 주요 요인별 공기지연 위험도를 보여줘 리스크 검출이 가능하다.
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.
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