[건설업의 AI 대전환] ④DL이앤씨
가상공간에 현장 구현… 공정별 현황·시공정확도 확인
전과정 첨단기술 접목… 품질·안전·원가 등 '선제 관리'
드론으로 균열 찾아 보수 연계… 하자판정 4년째 '제로'
매년 수천 건의 하자분쟁이 발생하는 가운데 DL이앤씨는 2023년부터 올해까지 4년 연속 '하자판정 0건'을 기록했다. 착공 전 교육부터 시공·준공 이후 점검까지 이어지는 품질관리 체계에 드론과 AI(인공지능), 데이터 분석기술을 접목한 점이 '하자 제로' 성과를 만들어낸 배경이다.
DL이앤씨는 입찰과 시공, 품질관리, 안전, 고객서비스 등 건설 전과정으로 AI 적용범위를 넓혔다. 현장에서 축적한 데이터를 연결해 하자와 안전사고 위험을 사전에 찾아내고 반복적인 문서작성과 분석업무를 자동화해 생산성을 높인다는 전략이다.
대표적인 기술은 드론과 AI를 활용한 아파트 외벽균열, 마감하자 점검이다. 기존에는 품질관리자나 감리자가 외벽을 직접 육안으로 살폈다. 비교적 낮은 곳은 말비계 등 작업발판을 사용하고 고층외벽은 작업자가 로프를 타고 내려가거나 망원경과 카메라를 활용해 균열 여부를 확인해야 했다.
이같은 방식은 고층작업에 따른 추락위험이 있고 점검자의 숙련도와 컨디션에 따라 결과가 달라질 수 있다는 한계가 있었다. 넓은 외벽을 사람이 일일이 확인해야 해 시간과 인력이 많이 들고 점검결과를 기록하는 과정에서 누락이나 주관적 판단이 발생할 가능성도 있었다.
AI기술은 이런 우려를 확 줄였다. DL이앤씨는 드론이 촬영한 고해상도 영상을 AI로 분석해 폭 0.3㎜ 이상의 균열을 찾아낸다. 균열 위치와 길이도 함께 분석해 데이터베이스(DB)로 구축한다. 내역서와 집계표, 산출서, 산출근거 등을 보고서 형태로 제공해 균열 보수작업 지시까지 연계할 수 있다. 해당 기술은 2022년 13개 현장을 시작으로 현재 총 70개 현장에서 활용된다.
DL이앤씨는 드론 활용범위를 균열점검뿐 아니라 현장 전체를 가상공간에 구현하는 '디지털 트윈'으로 확대했다. 스마트건설 플랫폼 기업 메이사와 개발한 드론 플랫폼을 통해 촬영한 건설현장을 3차원으로 구성해 공정별 현황과 시공정확도를 확인하는 기술이다. 항공촬영 자료를 기반으로 토공량도 자동산출해 원가관리와 생산성을 높인다. 해당 기술은 주택 모든 현장과 일부 토목·플랜트 현장, 수주단계의 사업성 검토에도 활용된다.
DL이앤씨는 2022년 국내 건설업계 최초로 미국 데이터 플랫폼 기업 팔란티어테크놀로지스의 플랫폼을 도입했다. 기획·설계·시공·유지보수 과정에서 생성되는 데이터를 통합했으며 현장실무에 활용되는 앱(애플리케이션)은 46개에 달한다. 팔란티어테크놀로지스가 주최한 'APAC 서밋 코리아 2026'에도 국내 건설사 중 유일하게 초청됐다.
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특히 DL이앤씨는 현장에서 생성된 데이터가 AI 분석의 정확도를 높이고 분석결과가 다시 현업에서 활용되면서 데이터가 추가로 축적되는 '플라이휠' 구조를 구축했다. 데이터와 AI 활용이 반복될수록 품질·안전관리의 정확도와 업무효율이 높아지는 선순환 체계라는 설명이다.
현재는 CCTV(폐쇄회로TV) 관제와 안전지적활동 등을 통해 축적한 자료를 팔란티어테크놀로지스 플랫폼에 모은다. 축적된 데이터는 품질과 안전뿐 아니라 설계변경과 공정차질, 원가상승 가능성을 예측하는 데도 활용된다. 과거 현장에서 발생한 변경사항과 위험요소를 신규사업 기획단계에서 미리 확인해 같은 문제가 반복되는 것을 막는다는 목표다.
이같은 데이터 기반 AI는 현장 안전관리에도 활용된다. 회사는 2023년부터 현장 ERP(전사적자원관리) 플랫폼 '어깨동무M'을 통해 근로자 출입과 안전·품질관리 데이터를 통합관리한다. 앞으로 작업 전 TBM(안전점검회의)과 위험성 평가에도 AI 적용을 확대하고 작업계획과 현장 데이터를 바탕으로 위험도를 분석하는 기능을 개발할 계획이다.
DL이앤씨 관계자는 "앞으로 건설업의 AI기술은 공정·원가·안전·품질 등 현장의 다양한 데이터를 연결해 프로젝트의 불확실성을 줄이는 방향으로 발전할 것"이라며 "공정계획의 정확도를 높여 비용과 안전 리스크를 사전에 관리할 수 있도록 데이터 인프라와 AI에이전트 기술에 대한 투자를 지속하겠다"고 말했다.
