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이른바 ‘삽질’이란 용어까지 써가며 비하하기도 했던 토목과 건설산업도 날로 ‘초연결, 지능화’를 향해 치닫고 있다.

특히 땅을 파고 터널을 뚫고, 다리를 놓는 도로, 철도, 지하 공용시설물 등의 설계와 시공, 유지관리 등에서 AI를 활용하거나, BIM(건물정보 모델링), 빅데이터, 5G, 스마트 센싱을 접목하는 등 디지털화가 급속히 진행되고 있다.

특히 토목공사에선 지형이나 지반 정보를 정확히 예측하는 것은 공사를 설계하고 수행하는데 있어 가장 중요하면서도 기초적인 작업이다. 이에 최근엔 보다 정확한 공사 물량을 예측 하고 관리하기 위해, 3차원 영상이나, 빅 데이터, AI를 활용해 지형과 지반정보를 정확하게 진단하고 예측하는 기법도 개발되었다.

대표적으로 한국건설기술연구원이 개발한 스마트 토공 플랫폼도 그런 사례 중 하나다.

이는 공사 구조물의 기하학적 구조와 공사 중에 발생하는 건설정보를 종합적으로 관리하기 위한 디지털 플랫폼이다. 또 지반의 정보를 정확히 예측하고, 공정별 품질을 자동화된 방법으로 모니터링할 수 있는 기술이기도 하다. 이를 통해 “반복되는 시공과 검측 과정의 비효율성을 해소하고, 사람이 일일이 공사 품질을 확인해야 하는 등의 불편도 없애는 한편, 과도한 작업 시간과 장비 투여의 현실을 개선할 수 있다”는 설명이다.

스마트 토공 플랫폼은 먼저 무인공중촬영시설인 ‘UAV’(Unmanned Aerial Vehicle)를 통해 취득된 영상을 통해 고정밀 건설지형도를 제작한다. 다시 표준화 된 시추조사 자료를 AI학습 DB로 활용해, 아직 공사를 시작하지 않은 구간의 지반정보를 인공신경망을 통해 파악해낸다. 이처럼 디지털화된 지형 ․ 지반정보 예측기술을 통해 공사 현장에서 보다 정확한 공사 물량을 예측하고 관리할 수 있게 된다. 이처럼 미리 조사하고 예측된 정보를 토대로 스마트 토공 플랫폼의 3차원 기본맵을 구성할 수 있다.

이 기술의 개발 과정에서 특히 AI 모델을 구축하는 방식이 눈길을 끈다. 연구진은 우선 국토지반정보 통합 DB센터의 시추공 정보를 표준화해 인공지능 학습 DB를 생성했다. 이후 시추공의 x, y, z좌표와, 매립토층, 퇴적층, 풍화토층. 풍화암층, 암층 등을 각각 독립변수와 종속변수로 설정하고 ‘다중 계층 신경망 모델’을 구축했다.

이를 다시 AI에게 학습시켜 지반 속성에 관한 ‘정보 예측 모델’을 개발했다. 해당 모델을 토대로 예측 과정을 자동화하고 사용자가 쉽게 활용할 수 있도록 예측 기법을 자동화한 프로그램을 개발한 것이다.

그래서 개발된 프로그램에 공사 현장에서 취득한 실제 시공 자료를 입력하면, 입력된 현장의 정보들이 인공신경망을 통해 학습되고, 미시공 구간의 정보까지 예측해 3차원의 지반과 지층 정보를 상세히 제공하는 것이다.

그야말로 “땅을 파거나 굴을 뚫기 전에 미리 땅속을 훤히 들여다볼 수 있게 되는 셈”이라는 설명이다.

이처럼 시설물의 설계, 시공, 유지관리 단계에서 구조물의 상태 정보를 수집·분석하여 인프라가 지능화되고 건설공정이 자동화되는 기술이 본격적으로 개발, 적용되고 있다.

건설 기술 전문가들은 한 발 나아가서 “건설, 토목 분야에서도 ICBM(IoT, Cloud, Big Data, Mobile)을 바탕으로 한 ‘초연결·지능화 혁명’이 본격화되고 있다”면서 “특히 이동통신사를 중심으로 기술 상용화가 이루어진 5G 통신 기술은 그런 초연결·지능화를 가능하게 하고 있다.”고 분석한다.

앞서 스마트 토공 플랫폼 기술도 그런 노력의 일환이다. 이 기술을 개발한 한국건설기술연구원의 최창호 미래융합연구본부 연구위원도 연구 보고서를 통해 “스마트 기술을 활용하여 생산성을 향상시키기 위한 가상의 지층·지반 정보 예측과 실시간으로 공사의 품질을 관리할 수 있는 스마트 토공시스템 프로토타입을 개발하였다”면서 “이를 위해 토목 공사 프로젝트에서 지층 조건 분석 기법, BIM, 빅데이터, 스마트 센싱 기술 등을 융합하는 기술을 개발하였다.”고 밝혔다.