KICT 한국건설기술연구원

검색

전체 과제명 책임자 검색

전체 158건 현재 페이지 1/16

• 건설 분야 자연어처리(NLP) 연구 동향 연구자: 신재영 미래스마트건설연구본부 전임연구원 들어가며 건설 프로젝트에서는 설계도서, 시방서, 계약서, 공사일지, 안전보고서, 민원문서와 같은 방대한 문서가 생성된다. 이러한 문서는 현장 관리, 의사 결정, 리스크 관리 등의 지식을 담은 핵심 자산임에도 불구하고, 상당수 비정형 형태로 존재하여 이를 체계적으로 활용하기 어려운 실정이다. 디지털 전환의 물결 속에서, 자연어처리(NLP, Natural Language Processing) 기술은 건설산업의 지능형 관리를 위한 핵심 기술로서 부상하고 있다. NLP는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 분석할 수 있게 하는 기술로, 문서 분류, 핵심정보 추출, 지식 검색 및 요약 등 다양한 실무 문제를 해결하는 데 유용하게 사용되고 있다. 최근에는 거대 언어모델(LLM, Large Language Model)과 딥러닝 기술의 발전으로 인해 건설문서 분석의 새로운 가능성이 열리고 있다. 본 고는 건설 분야의 NLP 연구 동향을 체계적으로 분석함으로써, 건설 NLP 기술의 현주소와 향후 과제를 조망하고자 한다. 건설 분야 NLP 연구 동향 건설 분야 NLP 연구의 동향을 분석하기 위해 최근 6년간(2020~2025년) 발표된 국내외 저널 논문 및 국내 학위논문을 대상으로 총 73건의 연구 사례(국내 33건, 해외 40건)를 수집하였다. 수집된 사례를 (1) NLP 활용의 목적(활용 사례), (2) 활용된 건설문서의 유형(데이터 소스), (3) 건설문서의 분석 기술(기술 영역)의 세 가지 측면으로 분석하였다. (1) NLP 활용의 목적 NLP 기술을 활용한 건설문서 분석 연구는 크게 ‘사업관리 목적’과 ‘사업관리 외 목적’으로 분류되며, 총 18개 세부 유형으로 구분된다. 분석된 73건의 연구 사례 중 61건(약 83%)이 사업관리 목적에 집중되어 있어, 해당 분야에 관한 실무적 관심이 매우 높음을 시사하였다. '건설사고/재해 정보 분석'이 가장 높은 빈도(11건)를 나타내었다. 현장 안전관리의 중요성 증대 및 건설공사 안전관리 종합정보망(CSI) 등을 통한 사고 데이터의 축적과 접근성 향상에 기인한 것으로 보인다. 그 뒤를 잇는 '건설문서 분류 및 정보화'(8건)는 후속 분석의 기반을 마련하는 선행 작업으로서 중요하게 다뤄진다. ‘건설 지식 구축 및 검색’(7건)은 과거 경험의 재활용 수요와 더불어 최근 LLM 및 검색 증강 생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation) 기술의 부각으로 활성화되고 있다. ‘공사 현장 리스크/이슈 분석’(7건)은 공사일지, 민원 문서 등에서 발생하는 현장 이슈의 신속한 파악 및 대응 필요성이 반영된 결과로 해석된다. 반면, 수량 산출, 공사비 예측, 품질 관리, 설계 변경 관리를 비롯한 건설사업의 핵심 업무 관련 연구 사례는 여전히 제한적이다. 이 분야는 높은 전문성과 정확도를 요구하고 여러 유형의 데이터와 통합하는 과정과 복합적인 도메인 지식이 필요하므로, 기술적 난이도가 높다고 판단된다. 나아가 건설 정책 분석, 사용자 의견 분석, 건설문서 작성 등은 아직 연구의 공백 영역으로 남아 있다. 향후 핵심 사업관리 분야의 고도화 연구와 더불어 이러한 공백 영역으로도 연구를 확대할 필요가 있다. (2) 활용된 건설문서의 유형 NLP 기술 적용을 위한 데이터 소스는 크게 ‘프로젝트 수행 문서’(현장 생산문서, 설계 준공도서, 참조문서)와 ‘프로젝트 외부 문서’(연구 및 정책자료, 언론자료)로 분류된다. ‘프로젝트 수행 문서’에서 '재해/사고 사례 정보'(12건)가 데이터 소스로써 가장 많이 사용되었고, '공사현장 문서'(8건), '법규/고시'(7건), '계약문서'(6건), '민원/청구 문서'(5건)의 순이었다. ‘프로젝트 외부 문서’로는 '뉴스기사'(4건), '논문'(3건), '기업 보고서'(2건) 등이 활용되었다. 반면 '설문조사', '리뷰 데이터', 'SNS', '감리보고서', 'FM 정보', '표준계약서' 등은 각 1건에 그쳐 활용도가 낮았다. 한편 국내 연구의 경우, 접근성이 좋은 공개 데이터의 활용 비중이 72.2%로 두드러지게 높았다. ‘프로젝트 수행문서’ 중 ‘재해/사고 사례정보’가 높은 활용도를 보였는데, 공개 데이터로서 접근이 용이하고 사고 유형 분석에 유용한 구조화된 정보를 제공하기 때문으로 판단된다. 정보의 가치가 높음에도 제한적으로 활용되는 데이터의 유형도 확인되었다. 리스크 관리에 필요한 '공사현장 문서', '민원/청구 문서', ‘감리보고서’, ‘점검보고서’는 비공개 데이터이고 민감 정보를 포함하고 있어 확보에 어려움이 있다. 설계도서, 준공도서 등 주요 건설 문서에 관한 연구도 상대적으로 부족하였다. 이는 해당 문서가 텍스트 외에 도표, 수식 등이 혼재된 복합 데이터로서 NLP 단일 기술로는 분석하기 어렵고, 프로젝트의 기밀성으로 인해 연구용 데이터 확보가 제한되기 때문이다. 한편, BIM 정보 쿼리문을 활용한 BIM-텍스트 연계 분석 시도가 소수에 불과하였고, 건축물 대장, 환경영향평가보고서, 회의록/이메일 등 커뮤니케이션 데이터도 연구가 미진한 미개척 영역으로 확인되었다. (3) 건설문서의 분석 기술 건설문서의 분석에 적용된 NLP 기술은 ‘키워드 추출/분석’, ‘정보 인식/추출’, ‘정보 분류’, ‘유사성 분석’, ‘지식 추출/검색’ 및 ‘정보 생성’의 6가지 유형으로 분류된다. 복수의 기술을 활용하는 경우를 포함하여 총 84건의 기술 적용 사례를 분석한 결과, '정보 분류'(27건), '키워드 추출/분석'(23건), '정보 인식/추출'(23건)의 상위 3개 기술이 전체 연구의 약 87%를 차지할 정도로 연구 집중도가 높게 나타났다. 가장 빈번하게 연구된 '정보 분류'는 재해/사고 사례 정보, 공사현장 문서, 계약문서 등에 대해 사고 유형 분류, 현장 리스크 분석, 계약 요구사항 분류를 비롯한 의사결정 지원에 폭넓게 활용되었다. '키워드 추출/분석'은 TFIDF, 네트워크 분석, 토픽 모델링 기법 등을 통해 산업 동향 및 기술 트렌드 도출과 같은 탐색적 분석에 주로 사용되었다. ‘정보 인식/추출’은 개체명 인식(NER, Named Entity Recognition)과 관계 추출(RE, Relation Extraction) 기술 등을 대표적으로 활용하는 분석 기술로, 법규/고시, 점검보고서, 현장 문서 등으로부터 핵심 정보를 식별 및 구조화하고 요구사항을 추출하는 목적으로 사용되었다. 반면, '지식 추출/검색'(5건), ‘정보 생성’(4건), '유사성 분석'(2건)은 상대적으로 연구가 부족한 영역으로 나타났다. '지식 추출/검색'은 사례가 적었으나, 최근 LLM과 RAG 기술을 바탕으로 법령 검색 및 해석 자동화 분야에서 연구가 활성화되는 추세이다. 그러나 아직은 범용 LLM을 그대로 활용하는 경우가 일반적이어서, 건설 전문 용어와 지식을 반영한 건설 도메인 특화 LLM의 개발 및 응용 연구가 시급하다. 나아가, 복잡한 실무 문제 해결을 위해 여러 기술을 통합하는 멀티태스크 접근법과 텍스트 외에 도표, 이미지 등을 함께 분석하는 멀티모달 분석 기술을 개발하는 것 역시 향후 중요한 연구 과제로 전망된다. 맺음말 지금까지 최근 6년간 건설 분야 NLP 연구 동향을 살펴보았다. 분석 결과, 최근 연구는 건설 현장 안전/리스크 관리와 건설문서 정보화 영역에 집중되어 있었으며, 활용 데이터는 접근하기 쉬운 공개 자료에 의존하는 경향을 보였다. 이러한 분석을 통해 현재 건설 분야 NLP 연구가 직면한 한계점과 향후 과제를 다음과 같이 도출할 수 있다. 연구 데이터가 공개 자료에 편중되어 있어 품질관리, 설계 변경 관리 등 건설 핵심 업무 영역은 여전히 연구가 미진한 상태이다. 이 영역의 연구는 내부 데이터 접근성 문제와 직결되는 만큼, 산학연 협력 강화 및 데이터 공유 체계의 구축이 필요하다. 둘째, 아직까지는 텍스트 중심의 단일 모달리티 분석에 집중되어 있으나 실무적으로 도면, 이미지, BIM 데이터 등의 통합 분석이 요구되므로, 텍스트 및 비-텍스트 정보를 함께 분석할 수 있도록 하는 멀티모달 분석 기술을 개발하는 것이 필요하다. 셋째, 지식 검색 분야에서 LLM 활용은 범용 모델을 단순 적용하는 수준에 그치고 있어, 건설 전문 용어와 실무 맥락을 반영한 도메인 특화 모델의 개발이 필요하다. 향후 건설 분야 NLP 연구가 실질적인 산업 혁신으로 이어지기 위해서는 개별 기술 개발 중심의 접근에서 벗어나, 문서 분류부터 의사결정 지원에 이르기까지 실무 프로세스 전체를 아우르는 “엔드-투-엔드(End-to-End) 통합 솔루션”의 구축이 필수적이다. 이를 위해 현장의 실질적 문제에 대한 깊이 있는 이해를 바탕으로 지속적인 데이터 축적과 모델 학습을 병행하는 것이 중요할 것이다. 참고자료 Nedeljković, Đ., & Kovačević, M. (2017). Building a construction project key-phrase network from unstructured text documents. Journal of Computing in Civil Engineering, 31(6), 04017058. Gao, Y., Gan, Y., Chen, Y., & Chen, Y. (2025). Application of large language models to intelligently analyze long construction contract texts. Construction Management and Economics, 43(3), 226-242. 미래스마트건설연구본부 게시일2026-03-31 조회수 13
• 용도별 건축물의 화재하중 산정 연구자: 이병흔 화재안전연구본부 수석연구원 들어가며 국내의 경우 도시의 밀집화로 인한 건축물의 고층화·대형화·복합화가 급격하게 이뤄지고 있다. 이러한 건축물은 다양한 용도로 사용되며 내부 유동인구 및 적재 가연물이 다수 존재하기 때문에 화재 발생 시 물적·인적 피해 비율이 높아 2011년 소방시설공사업법 제 11조에 의거하여 특정 소방대방물의 성능위주설계에 대한 규정이 신설되었다. 이러한 화재안전성능의 확보여부를 검토하기 위해서는 실내공간에서의 초기화원, 화재하중, 환기인자, 소방시설의 설치 및 작동유무, 수용인원 등을 고려한 다양한 시나리오를 바탕으로 화재안전성능을 검증해야하며, 화재성상의 기초가 되는 가연물 및 화재하중에 대한 정보가 필수적이다. 하지만, 국내에서 자체적으로 발간하는 국내 성능위주 설계 가이드라인을 살펴보면 화재안전설계의 기초가 되는 가연물 연소특성 및 화재하중에 대하여 NFPA, SFPE에서 제시되는 방법 및 정량적 수치를 인용하여 사용하는 것에 그치고 있다. 생활습관에 따라 공간 내에 배치되는 가연물의 성상이나 특징이 각 국가별로 차이가 발생하고 이에 따라 화재하중 역시도 국가별 차이가 크기 때문에 국내 실정에 맞는 화재하중의 표준화가 요구된다. 본 고에서는 향후 국내 화재하중의 표준화를 위해 필요한 방향성을 검토하기 위해 용도별 건축물의 적재 화재하중 산정방법에 대해 간략히 서술하고 기존 연구자들의 연구결과를 조사하고자 한다. 화재하중의 개념 화재하중(Fire Load)은 특정한 공간 또는 건축물 내부에 존재하는 가연물의 총 중량을 열량으로 환산한 것을 의미한다. 화재하중에 대한 연구는 구조물 요소의 화재성장이 계산된 것과는 다르더라도 표준시험에서의 파괴시간과 같다는 전제하에 이뤄진다. 따라서 기존의 화재하중은 구조물에 가해지는 열방출률을 계산하는 방식을 띄는 방식으로 전개되고 있으며 이후 고정가연물 뿐 아니라 적재가연물의 열방출률이 증가하는 현 시태에도 이 방식 자체는 동일하게 적용되고 있다. 이러한 화재하중을 통한 화재성상의 해석은 화재하중뿐 아니라 공간 내부의 개구인자와 바닥면적을 중심으로 계산된다. 이는 연소 시 발생 가능한 열량을 의미하는 것이며 단순하게 화재의 발생 시점부터 화재가 완진될때까지 발생할 수 있는 최대 위험성을 검증하는 것이라고 이해할 수 있다. 따라서 화재하중을 바탕으로 열량의 높고 낮음을 구분할 수 있도록 이를 단위 면적으로 계산해 MJ/㎡ 또는 kcal/㎡으로 환산하여 공간의 위험도를 정량적으로 파악할 수 있다. 일반적으로 화재하중은 구획 공간 내 최대열량을 단위면적으로 환산한 뒤 공간의 사용 목적에 따라 최대치를 적용할 경우 내부 피난이 가능한가를 검토하는 방식을 취하게 된다. 이러한 화재하중은 다음의 공식에 따라 계산된다. 여기서 w는 화재하중(kg/㎡), Ww, Wp는 목재계열, 합성고분자계역의 중량(kgf), Hw, Hp는 각각 목재계열, 합성고분자계열의 연소열(MJ/kg), Ar은 바닥면적(㎡)을 뜻한다. 국가별 화재하중에 관한 기준 국외의 경우에는 화재하중을 성능기반 내화설계방법의 기초자료로 구축하고 있었으나 한국과 유사한 생활습관을 구축하고 있는 일본의 경우에는 성장기 화재성상과의 연계를 위해 적재 가연물의 화재하중에 대한 연구가 이뤄지고 있다. 이를 위해 과거의 가연물 조사결과를 이론화시키고, 이에 대하여 초기 성장기 화재로 구분하여 화재성장률 예측 등의 정량적인 설계방법을 구축하고 있다. α는 화재성장률(kW/s2), 는 가연물밀도(kg/㎡)를 뜻한다. 제안된 관계식은 구획된 가연물의 중량 내 가연물 밀도에 비례한다는 것을 의미하며 이를 위한 구체적인 방법론을 구축하고 이후 화재를 크게 3가지 단계(출화단계, 국소화염 및 이동화재, 전체화재)로 구분하고 있다. 이와 반대로 미국, 호주 및 유럽권의 경우에는 가연물 조사를 기본으로 했으며 1970년대 이후로는 화재하중의 정량화를 목적으로 가연물의 면적 및 두께에 따른 열방출율 연구가 이뤄졌다. 이를 바탕으로 NIST 등의 기관에서는 가연물 조사 결과를 바탕으로 표준 화재하중에 대해 제안하고 있다. 이에 대한 국가별 표준값은 [표-1]과 같다. 추가적으로 가연물의 조사결과를 근거로 해 표준 화재 [그림 1] 지반함몰 주요 발생 원인 [그림 2] 월별 지반함몰 발생 현황 하중을 제안하기 위해서는 정확하게 가연물 조사가 이뤄져도 편차가 존재하기 마련이다. 이러한 편차로 인해 평균값을 표준 기준의 수치로 제안하는 것은 화재 피해 저감이라는 원래의 의도에 부합하기 어려워 진다. 타 국가에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 표준정규분포를 적용하고 있다. [그림 3]와 같이 표준정규분포에 따르면 μ-σ<μ<μ+σ 경우 68.26%, μ-2σ<μ<μ+2σ경우 95.45%의 확률을 가지게 되며 μ는 평균, σ는 표준편차를 뜻한다. 일본의 경우에는 조사결과에 대한 수치를 바탕으로 표준편차의 비율을 조정하는 방식으로 적용하고 있다. 국내 화재하중 표준 기준을 위한 향후 방향성 국외 현장조사를 근거로 한 표준기준을 살펴보면 국가별 차이가 상당한 것을 알 수 있다. 이러한 특징은 공간 내부의 생활환경의 차이와 가연물의 특성이 차이가 있기 때문이리라고 판단된다. 특히 적재 가연물의 경우 건축재료와 같은 고정 가연물과는 다르게 공간 사용자의 특성에 따라 달라질 수 밖에 없는 구조이기 때문에 국내 특성에 맞춘 표준 기준의 마련이 요구된다. 특히 서론에서 밝힌바와 같이 국내 성능위주설계의 가이드라인에서 사용되는 화재하중을 NFPA나 호주의 기준을 그대로 인용하는 것 역시 향후 개선되어야 할 방향이라고 사료된다. 성능위주설계가 법제화 됨에 따라 명확한 화재안전의 기준은 마련된 상황이다. 따라서 향후 복합적으로 이용되는 현재 건축물 특성에 맞춘 연구와 더불어 세분화된 기준의 마련을 통해 국내 화재사건의 피해를 최대한 저감시킬 수 있는 방향으로 나아가야할 것으로 판단된다. 참고자료 서울소방재난본부, “서울시 성능위주설계 가이드라인” 이평강, 최인창, 김회서, “건축물 화재안전을 위한 용도별 화재하중 적용에 관한 연구 : 국내 화재하중평가를 위한 현장조사를 중심으로”, 대한건축학회 논문집 : 계획계 (2003), Vol.19 No.1 pp.259-266. 이종영, 백옥선, “성능위주소방설계의 법적문제 및 개선방안”, 한국화재소방학회 논문지 (2010) Vol.24 No.1 pp.54-63. 서동구, 김동은, 김정희, 김동준, 권영진, “성능적인 화재안전설계를 위한 초기화재시의 화재성장률 예측에 관한 연구”, 한국방재학회논문집 (2014) Vol.14 No.2 pp.7-14. 日本建築学会, “耐火設計のための局所火源を考える-魅 力ある耐火設計に向けて-”, 局所火災に対する耐火設計 ＷＧ (2005). SFPE, “SFPE Engineering Guide to Performance-Based Fire Protection, 2nd Edition”, SFPE. SFPE, "11th International Conference on PerformanceBased Codes and Fire Safety Design Methods" (2016) 水野雅之, “建築火災時における避難安全評價體系の分 析と避難開始子側に關する研究”, 東京理科大學 (2005). 화재안전연구본부 게시일2026-03-31 조회수 18
• AI 기술을 활용한 지하공간 위험도 관리 기술 연구자: 이성열 지반연구본부 박사후연구원 들어가며 도심지 지하공간에는 지하철, 공동구, 각종 매설관 등과 같은 기반시설이 중첩되어 있어, 지상에서는 식별하기 어려운 사고 위험이 존재하고 있다. 최근 수년간 반복되는 지하 공간 사고는 시민의 안전을 위협해 왔고, 교통 인프라의 마비 등 연쇄적인 피해로 이어지기도 했다. 최근 5년(‘20~’24)간 전국의 지반함몰 사고는 957건으로 매년 약 200건의 사고가 발생하고 있다. 그 중에서도 인명피해 발생 가능성이 큰 대형사고는 57건(6.6%)이 발생한 것으로 보고되었다. 지하공간 사고 유형에는 지반침하와 지반함몰, 지하매설관(열수송관)의 파열 등이 있으나, 본 글에서는 이 가운데 지반함몰 사고를 중심으로 다루고자 한다. ‘지반함몰’은 지반 상부가 붕괴되는 형태로 발생하여, 흔히 ‘싱크홀’로 불리지만, 지질학적 싱크홀과는 발생 기작이 다르다. 싱크홀은 지층에 위치한 석회암과 같은 용해성 암석이 지하수에 용식되어 지반내 공동이 발생하는 반면에, 지반함몰은 지하수위의 변동에 따른 토립자 유실로 공동이 발생하여 상부가 붕괴되는 메커니즘을 보이고 있다. 지반함몰의 사고사례로는 2024년 서울 연희동에서 발생한 폭 4m, 깊이 2.5m, 연장 6m 규모의 지반함몰 사고로 SUV 차량이 추락하여 탑승자 2명이 부상당한 사고가 있었고, 2025년에는 서울 명일동에서 발생한 지름 20m급 대형 지반함몰 사고로 인해 1명이 사망하고 1명의 부상자가 발생한 사례가 있었다. 이외에도 크고 작은 지반함몰 사고가 꾸준히 발생하고 있으며, 반함몰 사고의 주요 발생 원인으로는 지하 매설관의 손상과 지하공간 공사에 따른 토사유실 및 지하수위 하강으로 조사되었다. 정부에서는 지반함몰 사고를 예방하고 대응하기 위해 「지하안전관리에 관한 특별법」과 「국가지하안전관리 기본계획(’25~’29)」 등의 정책을 마련하여, 디지털 기반의 지하 안전관리체계를 구축하기 위한 노력을 하고 있다. 이에 따라 디지털 지하정보를 활용한 지하공간 위험도 관리 기술에 대한 연구들이 수행되고 있으며, 본 글에서는 지반함몰에 대한 예방 및 대응을 위해, 디지털 지하정보 기반의 AI 기술을 활용한 지하공간 위험도 관리 기술개발 현황 및 미래 연구 방향을 간단히 소개하고자 한다. 지반함몰 사고발생 현황 및 원인 지반함몰은 침투수 유입과 지하수위의 변동 등의 원인으로 간극수압이 상승하고 유효응력이 감소함에 따라 토립자 유실이 발생하고, 이로인해 지반내 공동이 형성되어 점차 확대되다가 최종적으로 지반 상부가 붕괴되는 메커니즘을 갖고있다. 지하안전정보시스템 자료에 따르면 2018년~2024년 동안 발생한 1,397건의 지반함몰 주요원인으로는 하수관의 손상(47%), 다짐 불량(17%), 기타(11%), 굴착공사 부실(6%) 순으로 나타났다[그림 1]. 특히 우리나라 우기에 해당하는 6~9월에 지반함몰 사고가 55%로 집중되는 경향이 뚜렷하다[그림 2]. [표 1]은 2024~2025년에 발생한 주요 지반함몰 사고의 원인을 나타낸 것이다. 최근 보고된 인명피해를 동반한 대규모 지반함몰은 주로 굴착 및 지하철 공사 과정에서 발생한 토사 유실 등 굴착공사 요인에 기인한 것으로 지목된다. 이에 따라 지하매설물과 지하구조물의 상태와 굴착공사정보, 기상정보, 지반정보, 지하수정보 등을 통합해 사전 예측과 예방적 대응 체계를 구축할 필요가 있다. AI 기반 지하공간 위험도 관리 기술 지하공간 사고를 예방하고 대응하기 위해 디지털 정보를 활용한 AI 기반 지하공간 위험 관리 기술들이 개발되고 있다. 대표적으로 지하매설물과 지반환경 정보를 활용한 AI기반 지반함몰 위험도 예측 기술을 간단히 소개하고자 한다. 해당 기술을 개발하기 위해서 지반함몰의 주요 발생원인으로 지목된 6종 지하매설물(상수, 하수, 전기, 통신, 난방, 가스)의 속성정보와 지반환경 정보(투수계수, 지층두께, 고도), 지반함몰 이력정보를 수집하여, 공간분석을 통한 데이터 추출을 통해 학습 데이터셋을 구축하였다. 구축한 학습데이터를 AI 알고리즘에 학습시켜 예측 모델을 개발하고, 개발된 모델에서 예측되는 지반함몰 사고 위험도를 위험지도 형태로 가시화할 수 있는 기술이다. 해당 기술은 데이터 전처리와 모델의 구조를 단순화하여, 광범위한 지역에서도 빠르게 학습과 예측을 수행할 수 있으며, 주기적인 데이터 갱신을 통해 위험지도를 최신 상태로 유지할 수 있다. 개발된 AI 기반 지반함몰 위험도 예측 모델은 대상지역의 사고 위험도를 3등급(위험, 주의, 안전)으로 구분할 수 있고, 모델의 정확도는 약 75% 수준으로 평가되었다. 모델 학습에 포함되지 않은 최근 5년간 발생한 지반함몰 사고를 위험지도에 대입하여 현장 적용성을 확인해본 결과, 70% 이상의 지반함몰 사고가 주의, 위험 구간에서 발생한 것으로 확인되었다. [그림3]은 AI 모델 기반으로 제작된 지반함몰 위험지도의 예시를 나타낸 것이다. AI기반 지반함몰 위험도 예측 모델을 통해서, 지반함몰 사고 발생 위험도가 높은 고위험구간을 중점관리구간으로 선정하여 관리한다면, 지하공간 사고의 위험관리가 충분히 가능할 것으로 사료된다. 하지만 현재 개발된 지반함몰 위험도 예측 모델은 지하매설물의 속성정보와 지반환경정보만을 활용하여 지반함몰 위험도를 예측하였기 때문에 모델의 신뢰도 향상에 한계가 존재한다. 전술한 바와 같이, 지반 함몰 사고는 지하매설물 손상, 굴착공사, 다짐 불량 등 다양한 원인이 복합적으로 작용하여 발생한다. 따라서 공사이력과 기상정보, 지하수위의 변동 등 다양한 동적 데이터와의 통합분석을 통해 신뢰성 높은 지반함몰 위험도 예측 모델을 개발할 필요가 있다. AI 기반 지하공간 위험도 관리 기술의 미래 방향 AI 기반 지하공간 위험도 관리 기술의 궁극적인 목표는 사고를 사전에 예측하여, 신속하고 효율적인 대응 체계를 구축함으로써 인명 및 사회적 피해를 최소화하는 것이다. 이를 위해 현재의 지반함몰 예측 모델을 고도화 할 필요가 있다. 대규모 굴착공사 이력정보와 지하수위의 변화 그리고 기상정보와 같은 지반함몰 사고를 직·간접적으로 유발할 수 있는 인자를 추가하여 현실적이고 신뢰성이 높은 예측이 가능하도록 하는 것이다. 이렇게 고도화된 모델을 통해 선별된 지반함몰 발생의 상대적 위험도가 높은 구간과 지하철 및 지하터널 공사 구간, 대규모 굴착구간 등을 우선중점 관리구간으로 선정할 수 있다. 더 나아가 AI 에이전트 기반의 땅꺼짐 통합 관리 솔루션을 통해 현장 활용성이 높은 지하공간 위험도 관리 기술의 개발까지 가능할 것으로 예상된다. 땅꺼짐 통합 관리 솔루션을 통해 탐사장비와 인력을 효율적으로 배치하고, 사고 발생시 교통 통제 및 우회, 복구 절차를 지자체 담당자에게 제공함을써 빠른 사고 대응과 처리를 통해 사회적 피해를 최소화 할 수 있을 것이다. 이와 같이, 지하공간 위험도 관리를 위해 개발된 요소기술들을 실제 기술 활용자 중심으로 통합하여 국민의 안전을 확보함으로써 국민의 삶의 질을 향상시키고 건설산업의 발전에 기여할 수 있을 것으로 기대된다. 참고자료 이성열, 강재모, 김진영(2023), Machine Learning-based Predictive Model of Ground Subsidence Risk using Attribute Information and Density of Underground Pipelines in Urban Areas. IEEE ACCESS, Vol.11, pp. 69326-69336. 박준환, 김지법, 이성열, 강재모, 문두환(2024), Hybrid MLPCNN-based ground sink susceptibility prediction in urban area using underground pipe map. Applied chemistry for engineering, Reliability Engineering & System Safety, Vol.245, 110031, pp.1-15. 지반연구본부 게시일2026-03-31 조회수 23
• 녹색건축인증(G-SEED)과 연계한 건축물 전과정환경영향평가 프로그램 개발 연구자: 조현미 건축도시연구본부 전임연구원 들어가며 도시 인구 증가와 기후변화로 인해 건축물의 에너지 절감과 탄소배출 저감이 핵심 의제가 되었다. 특히 도심 유휴공간을 활용하는 옥상온실은 식량 생산과 에너지 절약을 동시에 달성할 수 있는 대표적 녹색 인프라로 주목받고 있다. 특히 실내농업은 환경제어 기술을 통해 안정적인 공급과 노동력 절감을 가능하게 하며, 소규모 면적에서도 높은 단위면적 생산성을 기대할 수 있어 도심형 농업의 대표격으로 부상하고 있다. 이러한 맥락에서 옥상온실형 스마트팜은 국내 도시농업의 유효한 모델이자, 에너지 효율 향상과 탄소저감에 기여할 수 있는 녹색 인프라로 정책·산업적으로 의미가 크다. 신유형 건축물인 옥상온실은 설계·시공·운영의 전 과정에서 다양한 자재·설비가 투입되고, 운영 중에도 에너지·자원 흐름이 상시 발생한다. 이로 인해 실제 탄소배출은 개별 요소의 친환경성만으로는 설명되기 어렵고, 건물 수준의 계통적 평가 체계가 필요하다. 전과정환경영향평가(Life Cycle Assessment, LCA)는 바로 이러한 목적을 위해 국제표준 ISO14040/14044에 의해 정립된 방법론으로 건축물 및 시스템의 환경부하를 정량화한다. LCA의 신뢰성은 곧 LCI(Life Cycle Inventory) 데이터의 대표성·정확성에 좌우되며, 건축자재의 내재탄소와 생산 및 제조 공정의 배출 특성을 정밀하게 반영하려는 노력이 필요하다. 본 연구는 ’전과정환경영향평가 및 녹색건축인증제도 활용‘을 전제로 옥상온실 스마트팜의 구조체·설비·운영 부문의 핵심 우선 품목을 도출하고, 제조사, 현장 데이터 및 공인 DB를 결합하여 대표성 있는 LCI 데이터를 구축하였으며, 설계 초기부터 사용자가 손쉽게 LCA를 수행할 수 있는 평가 프로그램을 개발하였다. 개발된 평가 프로그램은 G-SEED와의 직접 연계를 통해 건축물에 대한 녹색건축 전반의 지표 체계(에너지·자원·환경영향)를 함께 고려하도록 평가-인증-설계 의사결정의 흐름을 하나의 작업환경으로 통합함으로써 탄소저감과 함께 녹색건축 통합으로 사고 전환을 장려한다. 옥상온실 스마트팜은 도시 차원의 식량·에너지·환경 문제를 통합적으로 다루는 녹색건축 모델이며, 그 성능을 제도적으로 인정받고 확산하기 위해서는 정밀한 LCA와 신뢰할 수 있는 LCI 인프라가 전제되어야 한다. 본 연구는 국가 LCI DB 확대 흐름과 보조를 맞추어 옥상온실 주요 건축자재의 목록을 구축하고, 그 결과가 G-SEED의 내재탄소 평가 체계와 직접 연계되도록 설계하였다. 이를 통해 설계 초기의 대안비교, 인증 대응, 그리고 향후 운영 데이터와의 연계까지 내다보는 실용적·확장적 평가 기반을 제시할 수 있다. 옥상온실형 스마트팜 LCI DB 구축 LCI DB 구축은 ISO 14040/14044와 환경부 LCI 데이터베이스 표준지침/구축 일반지침에 부합하도록 실증 옥상 온실의 설계내역서와 제조사 사양 정보를 결합해 기능단위, 시스템경계, 데이터 품질 기준을 먼저 정립한 뒤 주요 핵심자재를 선정하여 단위공정 모델링을 진행하였다. 옥상온실스마트팜의 주요 핵심자재로 구조체, 설비 및 운영과 관련된 건축자재 총 25종의 LCI DB를 구축하였으며, 구축된 LCI DB를 기반으로 LCA 프로그램 개발 및 LCA를 수행하였다(표1). 옥상온실과 같은 신유형 건축물의 경우 국내 LCI 부재시 유사 DB 의존으로 결과 불확실성과 해석 오류가 커지므로 자재에 대한 LCI 구축하여 정확성 및 효율성을 높여야 한다. 본 연구에서는 LCI DB를 구축하여 LCA결과에 대한 불확실성과 해석 오류를 저감할 수 있었다. G-SEED 연계 사용자 친화형 LCA 프로그램 개발 LCI DB를 기반으로 설계 초기부터 사용자가 손쉽게 LCA를 수행할 수 있는 평가 프로그램을 개발하였다(그림1). 핵심은 (1) BIM 연계 자동 물량 산출로 모델의 부위·자재·수량을 추출하고 (2) 해당 자재를 LCI DB에 자동 매핑하여 범주별 환경영향(탄소발자국, 자원발자국, 오존층영향 등)을 즉시 산정하여 (3) 결과를 설계 대안 간 비교 형식으로 시각화하여 직관적으로 해석할 수 있다. 이를 통해 설계자는 건축자재별 내재탄소 및 전과정 영향 차이를 정량적으로 확인하고, 성능-비용-시공성의 제약조건 속에서 근거 기반 의사결정을 수행할 수 있다. 개발된 프로그램은 G-SEED와의 직접 연계를 통해 사용자의 편의성을 제고하였다. 구체적으로 LCA 산출값을 G-SEED의 LCA 기반 분석 항목 형식으로 표준화하여 자동 변환하고 녹색건축인증 내재탄소 평가 항목과 정합되도록 자재 생산단계 배출을 집계하여 사용자가 탄소배출량만 보는 것이 아니라 녹색건축 전반의 지표 체계를 함께 고려하도록 평가-인증-설계 의사결정의 흐름을 하나의 작업환경으로 통합함으로써 녹색건축 통합으로 사고 전환을 유도한다. 결과적으로 개발된 프로그램은 설계 초기 대안 검토의 품질을 높이고 건축물의 녹색건축 확산을 촉진할 수 있다. 신유형 녹색건축을 위한 기반 본 연구는 옥상온실형 스마트팜을 대상으로 표준화된 LCI DB와 BIM연계 LCA프로그램을 결합하여 설계초기부터 정량 근거에 기반한 의사결정과 G-SEED 신속 대응이 가능한 프레임을 제시하였다. 제도 측면에서는 신유형의 건축물에 대한 탄소저감의 가중치 설계와 내재탄소의 명시적 반영을 통해 성능을 정밀하게 평가하도록 정합성을 높일 필요가 있다. 본연구의 데이터(LCI)-도구(LCA 프로그램)-제도(G-SEED)의 결합은 옥상온실을 포함한 신유형 녹색건축의 시장을 확산시킬 수 있으며, 향후 도시 탄소중립과 에너지 회복 탄력성 제고에 기여하는 기술 개발 발전으로 이어질것으로 기대한다. 참고자료 Annie Drottberger et al., Urban farming with rooftop greenhouses: A systematic literature review, Renewable and Sustainable Energy Reviews, Volume 188, 2023, 113884. (https://doi.org/10.1016/j.rser.2023.113884.) Aashish Sharma et al., Life cycle assessment of buildings: A review, Renewable and Sustainable Energy Reviews, Volume 15, Issue 1, 2011, 871-875,(https://doi.org/10.1016/j.rser.2010.09.008.) 건축도시연구본부 게시일2026-03-31 조회수 16
• 오일샌드 플랜트 생산수 계통의 오일제거 및 수처리 복합공정 설비기술 개발 연구자: 구재욱 환경연구본부 수석연구원 들어가며 최근 전통오일 자원의 고갈과 환경규제 강화로 인해 비전통오일 자원(오일샌드, 셰일가스 등)의 개발이 활발히 진행되고 있다. 특히 오일샌드 플랜트에서는 비튜멘(bitumen)을 추출하기 위해 비튜멘 1톤 생산당 3 ~ 5배의 막대한 양의 물이 사용되며, 그 결과로 다량의 염류, 나프텐 산류(Naphthenic acids), 유기물, 오일성분 등이 포함된 고농도 오일샌드 플랜트 생산수(Oil Sand Process-affected Water; OSPW)가 발생한다. 이러한 생산수는 직접 배출이 불가능하고, 무방류(Zero Liquid Discharge; ZLD) 또는 재이용이 요구된다. 하지만 고농도 염류와 오일성분이 혼재된 복합오염수의 처리는 기존 공정에서 기술적 제약이 크며, 처리 효율 및 높은 에너지 소모 등의 한계를 보이고 있다. 한국건설기술연구원은 이러한 문제를 해결하기 위해 2022년부터 2028년까지 국토교통부 플랜트연구사업의 일환으로 ‘생산수 계통의 오일제거 및 수처리 복합공정 설비기술개발’이라는 과제를 수행하고 있으며, 현재 각 단위공정별 적용기술의 성능검증, 해외 실증용 모듈러 상세설계 및 인증을 완료하였다. 향 후, 실제 캐나다 알버타주 오일샌드 생산광구에 적용하여 비전통오일 생산 플랜트에서 발생하는 생산수를 고효율로 처리 및 재이용할 수 있는 기술 플랫폼을 구축하고자한다. 개발하고자하는 기술의 개요 및 원리 본 기술은 오일샌드 플랜트의 생산수를 대상으로 오일제거, 염류 제거, 잔류 유기물 정화 및 재이용을 단일 시스템에서 수행할 수 있는 복합공정 기반의 통합형 수처리 기술이다. 각 공정은 모듈화되어 있어, 현장 설치와 유지관리가 용이하며 극한지·원거리 지역에서도 신속히 운영될 수 있도록 설계되었다. (1) 전전처리 기술: Induced Gas Flotation(IGF) 기반의 가스유도부상형 오일제거 시스템을 적용하여 입자성 오일농도를 100 ppm에서 10 ppm 이하로 저감하였다. 현장 혼합가스유도를 통한 IGF 최적화기술을 확보하였다. (2) 전처리 기술: IGF 공정을 거친 생산수 내 잔류 유화오일 및 유기물(특히 나프텐산류)을 제거하기 위해 가압식 세라믹 분리막 모듈을 국산화하여 적용하였다. 이를 통해 오일 1 ppm 이하, 유기물 90% 이상 저감 성능을 확보하였다. (3) 본처리/후처리 기술: 고농도 염류 제거를 위해 고회수율 역삼투(Reverse Osmosis; RO) 시스템을 본처리 공정으로 도입하였다. 내오염성 세라믹 전처리수 기반의 안정적인 막운전을 통해 회수율 90 ~ 95%, 원수 TDS 2000 mg/L 농도 대비 TDS 200 mg/L 농도의 처리수 품질을 달성하였다. 또한, 농축수 발생량을 기존 RO 대비 30% 이상 저감하여 ZLD(무방류) 실현 기반을 마련하였다. (4) 보충수처리 공정: 전기흡착식 탈염(Capacitive Deionization; CDI) 시스템을 적용하여, 재이용 공정을 통해 확보된 스팀공급용수 부족수량을 인근 보충수를 활용하여 유기물과 잔류 이온을 추가 제거하고 재이용 품질(보일러용수, 냉각수 기준)을 확보하였다. 이러한 막기반 복합공정은 각 단계가 상호보완적으로 작동하여 고농도 복합오염수를 효과적으로 처리한다. 오일제거부는 IGF 및 흡착층에 의한 유화오일 응집·분리, 이온제 거부는 고회수율 RO 막투과를 통한 염류 농축 및 회수, 농축수처리부는 농축수 회수·증발 모듈에 의한 ZLD 달성을 목표로 한다. 각 공정은 모듈화되어, 현장 상황에 따라 개별 또는 연계 운전이 가능하다. 실증결과 및 기술성과 본 복합공정 시스템은 한국건설기술연구원 인근 일산 친환경사업소 내 테스트베드에서 실증플랜트(30 BPD급) 규모로 검증되었다. 주요 성능결과는 오일제거율 99% 이상, 유기물 제거율 90% 이상, 염류(TDS) 제거율 90% 이상, RO 회수율 95% (농축수 발생량 30% 감소)로 확인되었다. 또한 국산 가압식 세라믹막을 적용하여 국산화율 80%이상을 달성하였다. 현재 각 단위공정별 적용기술의 성능검증 결과를 바탕으로, 600 BPD 규모의 해외 실증시설 구축을 위해 수처리 통합 모듈러 상세설계 및 인증을 완료하였다. 이밖에도 SCI논문 25건, 국내특허출원 8건, 국내 특허등록 3건, 해외(캐나다)특허출원 1건, 사업화 2건 등의 정량적 성과를 달성하였다. 기대효과 및 향후 연구 방향 본 기술은 오일샌드 현장 환경 및 현지 규제에 부합한 국산소재 활용 에너지 절감형 고효율 생산수 재이용 기술과 패자원 순환 무방류 기술 자립을 동시에 구현한 복합공정으로서, 국가 탄소중립 및 산업폐수 재이용 정책과 정합성을 가진다. 환경적 효과로는 무방류(Zero Discharge) 달성, 탄소배출 10% 절감, 산업적 효과로는 고농도 산업폐수 처리기술 자립과 해외 실증 연계 가능성 확보, 경제적 효과로는 설비비 20%, 유지비 30% 절감이 기대되며, 기술적 효과로는 고회수율 RO 및 국산 세라믹막 기반 고효율 공정 완성을 들 수 있다. 또한, 본 기술은 오일샌드뿐 아니라 석유화학·발전·반도체 산업에서 발생되는 고온, 고염류 복합폐수처리 분야에도 확대 적용이 가능할 것으로 기대된다. 향후에는 캐나다 알버타주 오일샌드 광구에서 실증규모(600 BPD) 오일샌드 플랜트를 구축하여 실제 장기운전 성능평가를 통해 최적운전조건을 도출하고 성능 안정성을 검토할 예정이다. 이를 통해 개발기술 고도화하여 상용규모(20,000 BPD)로 확대하고, AI 기반 스마트 제어시스템을 접목하여 실시간 수질 모니터링 및 공정 최적화를 구현할 예정이다. 참고자료 1. IEA, Warld Energy Outlook 2008-2024. 2. Allen, E.W. (2008), Process water treatment in Canada’s oil sands industry:Ⅰ.Target pollutants and treatment objectives, Environmental Engineering and Science, vol.7, pp.123–138. 환경연구본부 게시일2026-02-26 조회수 113
• 항만시설물 스마트 유지관리 기술개발 연구 동향 연구자: 민지영 구조연구본부 연구위원 기후변화가 가속화되면서 항만은 더 이상 단순한 물류거점이 아니라, 자연재해로부터 국가의 생명선(生命線)을 지켜야 하는 안전 인프라의 최전선이 되고 있다. 폭풍, 해일, 집중호우, 지반침하 등 복합적 재난 요인이 늘어나는 상황에서, 항만 구조물의 변형이나 손상은 물류체계 마비로 직결될 수 있다. 이에 한국건설기술연구원(이하 KICT)은 ‘ICT 기반 항만 인프라 스마트 재해 대응 기술 개발’, ‘항만시설물 스마트 유지관리체계 수립’ 연구를 통해, 항만시설의 상태를 상시 혹은 정기적으로 진단하고 재해 발생 전 위험을 예측하고, 성능 및 비용 예측을 통해 시설물을 선제적으로 관리할 수 있는 지능형 관리 체계를 구축하고 있다. 본 연구는 “계측–인공지능–의사결정”이라는 세 가지 축을 중심으로, 각 기술이 유기적으로 결합된 스마트 유지관리 프레임워크를 제시한다. 이는 기존의 인력 기반 주기적 점검 중심의 관리 방식을 넘어, 실시간 데이터 기반의 예방적·능동적 유지관리 체계로의 전환을 이끄는 핵심 기술이다. 기술 #1. 스마트 센싱 기반의 실시간 데이터 수집 체계 항만시설은 파랑, 조위, 조류, 염해 등 다양한 환경 인자가 복합적으로 작용하는 대표적인 가혹 환경이다. 이를 감시하기 위해 KICT 연구진은 가속도계, 변위계, 경사계, 온습도 센서 등으로 구성된 스마트 센서 네트워크를 구축하였다. 이 시스템은 항만 내 구조 상 혹은 운영 상 안전 취약부위에 센서를 다중 배치하고, 주기적으로 변위·경사·진동·온도 등 주요 데이터를 수집한다. 수집된 데이터는 무선 통신망을 통해 클라우드로 전송되며, 전송 지연률 1% 미만, 데이터 손실률 0.01% 이하를 달성하였다. 구축된 계측 시스템은 선박 접·이안 시 충격 하중, 태풍 및 고파랑 등 재해 상황에서의 구조 응답을 정밀하게 관측 할 수 있다. 이를 통해 재해 이후에도 항만 시설의 지속적 사용 가능성을 신속히 판단할 수 있으며, 구조적 손상이 어느정도 수준인지를 정량적으로 평가할 수 있다. 특히 이러한 데이터는 선사·하역사·운영사·관리주체 등 다양한 이해관계자 간의 시설물 파손 책임과 보상 주체에 관한 논쟁을 최소화하는 근거로 활용될 수 있다. 즉, 센서기반 계측정보가 객관적인 “사실 데이터”로 기능함으로써, 항만 운영의 효율성과 투명성을 동시에 높이는 것이다. 기술 #2. AI 기반 이상 감지 및 위험 예측 기술 센서로부터 수집된 방대한 데이터를 단순히 저장하는 것만으로는 의미가 없다. KICT 연구진은 데이터를 의미있는 구조적 정보로 변환하기 위해 AI를 적극 도입하였다. AI는 장기간 측정된 시계열 데이터를 학습해 활동, 경사, 침하 등 주요 성능지표의 정상 패턴을 정의하고, 이를 기준으로 비정상 거동을 탐지한다. 연구팀은 PCA(주성분분석) 기반 간이 신호 분석, GRU(게이트순환유닛) 기반 예측 모델, 그리고 GMM(가우시안 혼합 모델) 기반 이상 탐지 알고리즘을 개발하였다. 특히 GMM 기반 이상 탐지 모델은 지속적으로 데이터를 학습하여 계절적 변화나 계측 시스템 노후화에 따른 센서 드리프트를 보정하여 이상치를 탐지할 수 있어, 장기적인 자기 진화형 예측 시스템으로 발전하고 있다. 기술 #3. 스마트 플랫폼 및 의사결정 지원 시스템 데이터 분석 결과는 스마트 모니터링 및 유지관리 플랫폼을 통해 관리자가 즉시 확인할 수 있다. 플랫폼은 웹 기반 대시보드 형태로 설계되어, 주요 항만의 현재 상태, 드론 기반 외관 손상 탐지 결과, 센서 모니터링 기반 이상치 탐지 결과, 콘크리트 내구성 비파괴 검사 데이터 기반 이상 징후 등을 한눈에 보여줄 수 있도록 설계되었다. 다양한 데이터의 분석 결과를 시각적으로 표현하여, 색상 기반의 위험지도나 3D 구조물 모델을 통해 이상 구간을 직관적으로 파악할 수 있다. 플랫폼에는 자동보고 기능도 포함되어 있어, 위험 감지 시 관리자는 즉시 현장 조치를 지시할 수 있다. 즉, “데이터-지식-행동이 하나의 선순환으로 이어지는 유지관리 체계”이다. 스마트 유지관리 프레임워크 - ‘예측에서 예방으로’ 이 세 가지 핵심 기술은 스마트 유지관리체계로 통합된다. 스마트 유지관리 프레임워크는 센싱–분석–판단–조치의 모든 단계를 자동화하며, AI가 실시간으로 시설물의 건강상태를 평가하고 대응 전략을 제시할 수 있도록 한다. 기존의 주기적 점검 중심 관리체계에서는 ‘문제 발생 후 대응’이 일반적이었다면, 이 시스템은 ‘문제 발생 전 예방’으로의 전환을 실현할 수 있게 한다. 이를 통해 항만시설의 평균 유지관리 비용, 비계획적 운영 중단을 줄일 수 있을 것으로 기대하고 있다. KICT의 비전 - 데이터로 항만의 미래를 설계하다 이번 연구는 단순히 센서를 설치하거나, 드론으로 시간이력 영상 데이터를 확보하거나, AI 모델을 적용하는 수준을 넘어, 데이터 중심의 인프라 관리 패러다임을 제시했다는 점에서 큰 의미를 가진다. 항만시설의 안전관리는 결국 데이터와 지능의 문제이며, 이를 통해 국가 물류 인프라의 회복탄력성을 높일 수 있다. 앞으로도 KICT는 항만뿐 아니라 해양·도시 전반의 인프라로 기술을 확대하여, 재난에 강한 대한민국 스마트 인프라 실현에 앞장설 계획이다. 구조연구본부 게시일2026-02-26 조회수 130
• 자율주행 리빙랩의 소개 연구자: 변상철 도로교통연구본부 연구위원 들어가며 자율주행기술개발 혁신사업 전 세계적으로 자율주행 기술개발이 활발히 진행중에 있으며, 이를 위해 국내에서도 자율주행차 기술이 미래차시장의 국가경쟁력 확보에 선도적 역할을 할 것이라 기대하고 자율주행 자동차 핵심기술 확보와 관련 서비스 산업 창출을 위해 `21년 범부처 차원의 대규모 국가연구개발사업인 자율주행기술개발혁신사업을 착수하였다. 이 사업은 국토부, 산업부, 과기부, 경찰청 등이 참여하고 있으며, 패키지형 융합기술개발을 통한 3대 글로벌 자율주행 기술강국 진입, 자율주행 서비스 실증을 통한 시시장 창출 및 국민 수용제고, 자율주행 생태계 구축을 통한 신상업 기반 확보를 사업 목표로 하고 있다. 이를 위해 차량융합신기술, ICT 융합 신기술, 도로교통 융합 신기술, 자율주행 서비스 창출, 자율주행 생태계 구축 등 5대 분야 중심의 자율주행 기술 개발을 추진하고 있다. 범부처 차원에서 88개의 과제를 수행중에 있으며, 총 사업비는 약 1조 974억원(민간투자 25%, 정부지원금 8,320억 원)규모로 `21년부터 `27년까지 7년간에 걸쳐 진행중이이고 `27년 융합형 레벨 4/4+ 자율주행 상용화 기반을 완성할 예정이다. 자율주행 리빙랩 리빙랩 이란 일상생활의 실험공간으로 기술혁신과 사회혁신 결합을 시도하는 패러다임으로 기술•사회•현장의 통합모델이며, 공공, 민간, 이용자간 파트너쉽에 기반한 거버넌스를 통해 실재 생활환경에서 생산자와 수요자가 공동으로 혁신을 만들어가는 실험실을 의미한다. 이를 바탕으로 하는 자율주행 리빙랩은 일상생활의 자율주행 실험실(실험공간)을 의미하며, 시민들이 일상생활에서 자율주행 서비스를 직접 체험하여 안전성,편의성, 접근성, 효율성, 경제성 등의 의견을 제시하고 이를 반영하는 수용성 공간을 의미한다. 이를 위해 자율주행 리빙랩은 범부처 연구개발사업으로 개발되는 자율주행 기술·인프라·서비스에 대하여 실 생활환경에서 수용성 및 사업화 가능성을 검증함과 동시에 기술 상용화 촉진을 위하여 내•외부 아이디어의 공유, 기술개방, 공동 기획 등 다양한 참여가간의 협을 통해 새로운 제품, 서비스, 가치 사업화 모델을 창출할 수 있는 방식인 이용자 주도형 리빙랩으로 구축을 추진하고 있다. 자율주행 리빙랩의 구축 자율주행 리빙랩의 추진 경위 자율주행 리빙랩은 자율주행기술개발혁신사업내 국토교통부 부문의 [국-9] 자율주행 리빙랩 실증환경 운영 및 서비스를 통한 사업모델 개발 연구과제로 진행중에 있으며, 자동차안전연구원을 주관으로 하여 한국건설기술연구원, 한국지능형교통체계협회, 아주대학교 동림TNS 등이 참여하여 연구를 진행중에 있다. 이 과제를 통하여 자율주행기술의 전반을 융합할 수 있고 교통문제 해소 등 시민에게 다양한 체험기회를 제공할 수 있는 리빙랩 도시의 공모를 `23년 8월 실시하여 같은해 10월에 화성시를 선정하였으며, `24년 11월에 구축사업자를 선정하여 리빙랩을 구축중에 있다. 자율주행 리빙랩의 사업범위 자율주행 리빙랩의 공간적 범위는 전반적인 자율주행기술, 연구개발 기술, 자율주행 관련 외부 기술 및 서비스 등의 도입을 통한 연계·실증이 가능한 개방형 테스트 베드를 목표로 리빙랩 도시로 선정된 화성시 서부권(남양읍, 새솔동, 송산면, 마도면 일대)를 중심으로 총 145km에 구축중에 있다. 주요 구축 내용으로는 센터, 홍보관, 홈페이지, 센터 하드웨어 및 소프트웨어 등의 리빙랩 센터 시스템과 Edge RSU, AI카메라, AI라이다, LDM, 인프라 가이던스, OBU 등의 현장인프라의 구축을 포함하고 있다. 현장부문은 외부 개발자를 위한 창의공간과 자율주행기술개발사업내 연구개발 성과물을 테스트할 수 있는 실증존, 연구개발 성과물외의 제품 및 서비스 등을 위한 운영존으로 구성하여 리빙랩을 구축중에 있다. 자율주행 리빙랩의 인프라 구성 - 현장 인프라 현장에는 실 도로에서 운행하는 자율차량 및 비 자율차량을 검지하고 해당 정보를 수집 및 제공하기 위한 AI카메라, AI라이다, Edge RSU, LDM, RSU, OBU, IG 노마드 등이 설치된다. 검지의 영역은 AI카메라의 경우 최대 200m, 라이다의 경우 70m를 확보하여 해당 검지영역내의 객체에 대한 종류, 속도, 위치 등을 검지하여 해당 정보를 제공하게 된다. 아울러 인프라 가이던스를 통하여 자율차량과 비 자율 차량의 혼재상황에서 차량간 상충회피, 교통효율을 개선하기 위하여 자율차량에 권고 또는 지시 메시지를 제공하게 된다. 여기에는 사업구간내 신호교차로 3개, 비신호교차로 2개, 비보호 좌회전 3개, 합류부 3개, 회전교차로 2개 등 도로 유형별 차량간 상충 상황에 따른 14개의 유지케이스를 구현하고 추가적으로 보행자 인지정보, 추월상황 등에 대한 유스케이스를 인프라 가이던스 연구팀과 협의 중에 있다. - 센터 시스템 센터 시스템은 리빙랩 운영을 위해 필요한 센터 하드웨어 및 소프트웨어를 구축중에 있으며, 규격•용량•사양은 향후 시스템 확장을 감안하여 유연하게 구성중에 있다. 주요 설비로는 현장장비 연계 시스템, 보안장비, DMZ 영역 시스템, 백본, 상황실 장비, 보안 및 관리, 데이터 저장, 참여과제 운용 장비, 기반 설비 등을 포함하고 있다. 리빙랩 센터는 자율주행 차량 통제 및 모니터링 센터, 데이터 분석 및 연구 공간, 교육 및 홍보 공간, 회의 및 협업공간, 시설 보안, 편의 시설을 설치하였으며, 원활한 운영 뿐만 아니라 시민이 방문하여 자율주행 및 모빌리티 환경에 대한 이해와 체험이 가능한 공간을 구성하여 구축중이다. 센터의 공간은 1층에는 리빙랩을 홍보할 수 있는 공간과 참여 연구기관이 이용할 수 있는 공간을 마련하여 대 시민 및 리빙랩 참여자의 개방공간으로 확보하고, 2층은 리빙랩 운영자를 위한 보안공간으로 설정하여 물리적으로 분리하여 구축중에 있다. - 홍보관 홍보관 주요 사업내용으로는 자율주행 리빙랩 사업 및 연구과제의 홍보, 자율주행 기술 및 메타버스 체험 제공, 체험자 맞춤형 견학 프로그램 운영을 포함하고 있다. 홍보관의 공간구성은 출입동선에서 시작하여 출구까지 자연스럽게 리빙랩을 홍보할 수 있도록 자율주행의 역사, 자율주행기술개발혁신사업의 소개, 체험관 등을 포함하여 공간을 구성하였다. 주요 컨텐츠로느 로비 벽면 및 패널에 사업소개와 동영상 자료 재생을 통한 시청각 기반 사업 홍보, 연구과제 내용 및 성과 소개, 보행자 검지 체험존 구축, 차량/보행자 돌발 검지 시스템 원리 설명 영상, 실제 노선에 따른 자율주행차 움직임 및 디스플레이 구현, VR 헤드셋·컨트롤러·트레드밀 기반 돌발상황 대응 체험 등으로 구성하고 있다. 참고자료 화성특례시 자율주행 리빙랩 시민설명회 발표자료, 한국지능형교통체계협회 배병환 2025.9.30. 리빙랩 구축사업 착수보고회 발표자료, SKT 문일웅 2024.11.29. 자율주행 리빙랩 실증환경 운영 및 서비스를 통한 사업모델 개발 연차보고서(안), 한국교통안전공단, 이정기, 2025.11. 도로교통연구본부 게시일2026-02-26 조회수 151
• 넷제로 건축, 기술 통합으로 탄소중립의 문을 열다 연구자: 송수원 KICT 건축에너지연구본부 연구위원(넷제로 건축물 혁신 전략연구단) “건물 하나가 아니라 생태계를 만듭니다” 건축에너지연구본부 전략연구단 사무실에 들어서자 벽면 가득 붙은 시스템 다이어그램이 눈에 들어왔다. 외피, 냉난방, 환기, 제어... 각각의 박스들이 복잡하게 연결된 구조도였다. “저게 바로 우리가 풀어야 할 숙제입니다.” 연구단장의 설명이 시작됐다. 넷제로 건축물 혁신 전략연구단. 이름만 들어서는 고성능 창호나 태양광 패널을 개발하는 곳쯤으로 생각하기 쉽다. 하지만 이들이 추구하는 것은 전혀 다른 차원이었다. “우리는 부품을 만드는 게 아니라 오케스트라를 지휘합니다.” 연구원의 비유가 적절했다. 아무리 좋은 악기라도 따로 연주하면 소음일 뿐이다. 이들은 외피·설비·환기·제어 시스템이라는 ‘악기들’을 하나의 교향곡으로 만드는 일을 하고 있었다. 연구단의 목표는 명확하다. 에너지 자립률 100%, 즉 건물이 사용하는 만큼의 에너지를 스스로 생산하는 ‘±0kWh’ 건축물을 현실화하는 것. 그것도 실험실이 아닌 실제 도시공간에서 작동하는 기술로 말이다. 이를 위해 네 개의 핵심연구 분야를 운영 중이다. 차세대 에너지 융합형 외피 시스템, 에너지설비 통합 테스트베드, 건물 에너지 평가 기술, 그리고 디지털 트윈 기반 운영 최적화 기술이 그것이다. “기술 하나하나는 이미 존재합니다. 문제는 이것들이 함께 작동할 때 예상치 못한 일이 벌어진다는 거죠.” 연구원이 프로토타입 건물 사진을 펼쳐 보이며 말했다. 고성능 외피를 설치했더니 환기 부하가 예상보다 높아지고, 냉난방 시스템을 최적화하니 제어 시스템과 충돌하는 식이다. 바로 이 지점에서 이들의 연구가 시작된다. 완공 후 방치되는 고가 장비들 “제로에너지 건축물 준공식에 가보면 화려합니다. 최첨단 설비가 즐비하죠. 그런데 1년 후 다시 가보면...” 연구원이 쓴웃음을 지었다. 고가의 환기 시스템은 소음 문제로 꺼져있고, 정교한 제어 장비는 복잡해서 수동 모드로 전환돼 있는 경우가 부지기수란다. 건물 부문은 도시 에너지 소비의 최대 비중을 차지한다. 2050 탄소중립을 달성하려면 건물에서의 혁신이 필수다. 하지만 현실은 냉정했다. 지금까지의 제로에너지 건축은 개별 부품의 스펙 경쟁에 가까웠다. 고성능 창호가 좋다면 더 좋은 걸로, 단열재가 중요하다면 더 두꺼운 걸로. 하지만 부품을 아무리 업그레이드해도 시스템이 통합되지 않으면 의미가 없다. 더 큰 문제는 검증 인프라의 부재였다. 신기술을 개발해도 실제 건물 환경에서 제대로 작동하는지 확인할 방법이 없었다. 시뮬레이션과 실제 성능 사이의 간극은 컸고, 이는 기술 개발과 보급의 지연으로 이어졌다. “카탈로그 스펙은 완벽한데 막상 설치하면 기대에 못 미치는 경우가 많았죠.” 연구단이 주목한 건 바로 이 지점이다. 요소기술의 통합화와 신속 실검증. 그리고 설계 단계를 넘어 운영 단계까지 이어지는 성능 최적화. “기술을 개발하는 것만큼이나 그 기술이 실제로 작동하게 만드는 게 중요합니다.” 이들의 연구는 단순한 에너지 절감을 넘어 건축 산업 전반의 패러다임 전환을 촉발하는 작업이다. 기술이 상용화되면 국가 탄소중립 전략의 실질적 이행은 물론, 새로운 시장과 산업 생태계 확장까지 기대할 수 있다. “실험실이 아니라 실제 건물처럼 테스트합니다” 연구 초기, 가장 큰 난관은 ‘어떻게 실제 환경을 재현할 것인가’였다. 외피는 외피대로, 냉난방은 냉난방대로 개별 실험하는 건 어렵지 않다. 문제는 이것들이 실제 건물에서 동시에 작동할 때 벌어지는 복잡한 상호작용이었다. “처음엔 막막했습니다. 시뮬레이션만으론 한계가 있고, 그렇다고 실제 건물을 매번 지을 수도 없잖아요.” 연구진은 HILS(Hardware-In-the-Loop Simulation) 기반 실증 인프라라는 해법을 찾았다. 실제 하드웨어와 시뮬레이션을 연결해 건물 운영 환경을 그대로 구현하는 방식이다. 여기에 외피·설비·환기 시스템을 통합 평가할 수 있는 실검증 기술을 결합했다. 더 나아가 디지털 트윈 기반 자율운전 플랫폼도 개발 중이다. 건물이 완공된 후에도 실시간으로 성능을 모니터링하고 최적화하는 시스템이다. “설계 단계에서 완벽해도 실제로는 변수가 많습니다. 기후가 다르고, 사용 패턴이 다르니까요.” 이 플랫폼은 건물이 스스로 학습하고 적응하도록 만든다. 연구진은 이제 단순한 기술 개발을 넘어섰다. 기술의 실증과 검증, 그리고 적용 체계까지 함께 구축하고 있다. “우리가 만드는 건 매뉴얼입니다. 이 기술을 실제 현장에서 어떻게 쓸 것인가에 대한....” 오케스트라처럼 움직이는 연구팀 “각자 악기를 연주하지만, 모두 같은 악보를 봅니다.” 연구원들이 입을 모아 하는 말이다. 이 연구단의 가장 큰 강점은 바로 이 협업 구조에 있다. 외피 전문가, 설비 엔지니어, AI 연구자, 디지털 트윈 개발자. 각기 다른 배경을 가진 이들이 하나의 목표를 향해 움직인다. “제 기술이 완성되려면 저 팀의 데이터가 필요합니다. 그 팀도 마찬가지고요.” 기술들이 서로를 전제로 개발되는 구조다. 창호 성능을 개선하면 환기 시스템 설계가 달라지고, 제어 알고리즘이 바뀌면 설비 운영 전략이 조정된다. 이런식으로 각 기술이 독립적이지 않고 유기적으로 발전한다. 연구단은 단일 기관 프로젝트가 아니다. 국내외 연구기관, 대학, 해외 연구소가 참여하는 융합 연구 체계다. “처음엔 의사소통이 어려웠죠. 건축 용어와 에너지 용어가 다르고, AI 연구자들은 또 다른 언어를 쓰니까.” 하지만 시간이 지나면서 팀은 하나의 언어를 만들어 냈다. 지금은 회의 때 누가 어느 분야 전문가인지 구분이 안 될 정도라고 한다. “우리가 만드는 건 기술이 아니라 생태계입니다.” 연구단장의 마지막 말이 인상적이었다. 넷제로 건축물은 단순한 고효율 건물이 아니다. 도시와 건축문화 전체를 바꾸는 시작점이다. 그리고 이 연구팀은 그 변화를 뒷받침할 기술적 기반을 다지는 중이다. 부품이 아닌 시스템을, 실험이 아닌 현실을, 기술이 아닌 생태계를 만들어 가는 이들의 여정은 이제 바로 시작이다. 건축에너지연구본부 게시일2026-01-29 조회수 242
• 토목과 비전 기술의 융합으로 건설 현장의 안전을 밝히다 연구자: 공준호 KICT 미래스마트건설연구본부 수석연구원 4차 산업혁명 기술은 건설 산업의 패러다임을 바꾸고 있다. 특히 사람의 눈을 대신하는 ‘컴퓨터 비전’ 기술과 전통적인 ‘토목’ 기술의 만남은 건설 현장의 고질적인 안전 문제를 해결할 새로운 열쇠로 주목 받고 있다. 첨단 기술을 통해 사회적 문제를 해결하고, 더 나아가 우주 인프라 건설까지 꿈꾸는 미래스마트건설연구본부 공준호 수석연구원을 만났다. 건설 안전부터 우주 개척까지, 융합 연구의 최전선 2024년 정규직으로 임용되어 미래스마트건설연구본부에서 활약하고 있는 공준호 수석연구원의 연구 키워드는 ‘융합’이다. 그는 토목 공학에 컴퓨터 비전 기술을 접목하여, 건설 현장의 사고를 줄이는 ‘AI 기반 스마트 안전 기술’과 우주 행성 탐사에 필수적인 ‘지형 정보 취득 기술(SLAM)’을 연구하고 있다. 땅 위에서는 사람의 생명을 지키고, 우주에서는 새로운 기지를 개척하는 상반된 매력의 두 가지 과제를 수행하고 있지만, 현재 그가 가장 집중하고 있는 분야는 단연 ‘안전’이다. 타 산업과 비교하여 건설 현장의 높은 사고사망률을 낮추는 것이야말로 연구자로서 사회에 기여하는 가장 시급하고 가치 있는 일이라 믿기 때문이다. “현재 중점적으로 수행하고 있는 과제는 건설 현장의 안전관리자가 실제로 필요로 하는 수요 기반의 스마트 기술을 개발하는 것입니다. 안타깝게도 건설 분야는 사고사망률이 매우 높은 편입니다. 저는 AI와 비전 기술을 통해 위험 요소를 사전에 감지하고 예방함으로써 사고 발생을 줄이고, 나아가 건설 산업에 대한 부정적인 인식을 개선하는 데 힘을 보태고 싶습니다.” 연구실을 넘어 현장으로, ‘실용’의 가치를 깨닫다 박사 과정 시절의 연구가 학문적 깊이를 더하는 과정이었다면, KICT에서의 연구는 그 기술이 세상에 나와 빛을 보는 과정이었다. 그에게 가장 기억에 남는 순간 역시 자신의 연구가 실제 현장에 적용되었을 때다. 연수직으로 근무하던 2023년, 그는 지역협력 사업을 통해 탈부착형 스마트 안전 기기를 개발하고 이를 실제 건설 현장에 도입했다. 연구실 모니터 속의 알고리즘이 현장 근로자의 안전을 지키는 도구로 변모하는 과정을 지켜보며, 그는 ‘실용적 연구’가 주는 묵직한 보람을 느꼈다. “단순히 논문을 위한 연구가 아니라, 사회적 문제를 고민하고 이를 해결할 기술을 개발해 실제 사회에 기여할 수 있다는 점이 연구자로서 느끼는 가장 큰 보람입니다. 당시 현장에 기술을 적용해 실효성을 검증했던 경험은 제가 KICT의 일원이 되어야겠다고 결심하게 된 결정적인 계기가 되기도 했습니다.” 토목 기술을 전문적으로 다루면서도 사회적 사명감을 잃지 않는 선·후배 동료들의 모습 또한 그를 이곳으로 이끈 강력한 견인력(牽引力)이 되었다. 문제 해결을 위해 치열하게 고민하는 동료들과 함께라면 더 큰 시너지를 낼 수 있으리라 확신했기 때문이다. 코트 위에서는 셔틀콕을, 주방에서는 요리를 연구에 몰입하는 만큼 휴식의 밀도도 중요하다. 공준호 수석연구원은 동료들 사이에서 종종 ‘체육학 박사’로 오해받을 만큼 건장한 외모를 자랑한다. 실제로 그는 만약 연구자가 되지 않았다면 스포츠 산업 분야에서 일했을 것이라 말할 정도로 운동을 사랑한다. 연구가 막힐 때면 그는 배드민턴 라켓을 잡는다. 빠르게 날아오는 셔틀콕에 집중하며 코트를 누비다 보면, 복잡했던 머릿속이 비워지고 새로운 에너지가 차오른다. 또한, 야유회 때면 동료들을 위해 직접 요리를 대접하는 ‘요리하는 연구원’이기도 하다. 자신이 만든 음식을 동료들이 맛있게 먹는 모습에서 연구 성과와는 또 다른 소박하고 확실한 행복을 느낀다. 따뜻한 기술로 그리는 안전한 미래 공준호 수석연구원의 시선은 언제나 ‘사람’을 향해 있다. 차가운 AI 기술을 다루지만, 그 기술이 닿는 곳은 따뜻하고 안전한 삶의 터전이길 바란다. 건설 현장의 사고를 줄이고, 척박한 우주 환경에서도 인류가 활동할 수 있는 기반을 닦는 일. 끊임없는 호기심과 사회적 책임감으로 무장한 그의 융합 기술이 KICT를 넘어 건설 산업 전반에 안전이라는 견고한 둑을 쌓아 올리기를 기대해본다. 미래스마트건설연구본부 게시일2026-01-29 조회수 241
• 화재에 안전하고 경제적인 건물 외벽시스템 개발: KICT FB 공법 연구자: 김도현 KICT 화재안전연구본부 전임연구원 - 유기 단열재 사용, 국제기준 만족, 6.5년 내 투자비 회수 가능 한국건설기술연구원에서 개발 중인 ‘화재에 안전하고 경제적인 건물 외벽시스템’에 대한 간략한 소개를 부탁드립니다. 본 연구를 시작하게 된 배경이나 사회적 필요성이 있다면 무엇인가요? 2017년 국내에서 제천 스포츠센터와 밀양 요양병원 건물에서 큰 불이 났고, 동년 영국에선 그렌펠타워에서 대형 화재가 발생하여 수십명의 대형 인명피해와 재산상의 손실이 발생하였습니다. 화재사고의 가장 큰 특징은 건물 외벽에 설치한 알루미늄 복합패널이 사용된 공법에 있습니다. 알루미늄 복합패널은 가볍고 시공이 간편해 심미성을 중요시하는 주상복합이나 오피스 건물의 외벽 마감재로서 사용되고 건물의 단열성을 위하여 열효율이 우수한 유기단열재를 사용하고 있습니다. 이러한 구조에는 단열층을 위해 콘크리트 벽체와 단열재, 복합패널 모듈을 설치할 때 생기는 틈(중공층)이 필연적으로 발생하며, 이러한 틈이 모듈 사이의 공간이 화염을 확산시키는 수직관통부 역할을 했을 것으로 분석되고 있습니다. 당시 사고를 계기로 BH가 주도해 범정부 차원으로 구성 및 운영된 화재안전대책특별 TF의 일원으로 활동하였으며 장·단기 화재안전 대책 마련을 위하여 화재피해가 큰 건물 외벽시스템 분야의 연구가 시작되었습니다. 위와 같은 외벽시스템의 구조적 문제점을 극복하기 위한 대안으로 가능하면 저렴하고 단열성능이 우수한 단열재를 사용해 날로 강화되는 건축물의 단열성능을 확보하는 한편 화재안전성능도 동시에 충족시키는, 즉 ‘화재에 안전하고 경제적인 건물 외벽시스템’ 기술개발을 수행하였습니다. 핵심 기술 요소는 무엇이며, 어떤 원리로 작동하는지 설명해주십시오. [그림 1]은 알루미늄 복합패널을 이용한 현재 사용 중인 공법으로 모듈형과 일체형의 단면도를 나타냅니다. 단열재의 종류와 관계 없이 모듈형 공법은 모듈과 모듈 사이의 중공층이 생기며 모듈의 접합면은 열교현상(heat bridge)이 발생하여 단열성능이 떨어집니다. 또한 화재발생 시 모듈의 중공층과 접합면은 화염의 통로로 작용해 외부 산소의 유입로와 공급길로 작용하여 화염을 인접 모듈로 확산시키는 연돌효과(chimney effect)를 발생시켜 안전에 매우 취약해지는 결과를 초래합니다. 또 일체형 공법에 무기질 단열재를 설치하여도 중공층의 영향으로 앞서 설명한 화재 취약성이 존재합니다. 이와 같은 문제점을 극복하고 단열성능과 화재안전성능을 동시에 만족하면서도 경제적인 건물 외벽시스템을 개발하기 위하여 다음과 도전적 목표를 수립하고 같은 조건을 설정하였습니다. 1. 소재 도전목표 : 화재에 가장 취약한 유기질 단열재(EPS)를 사용 12. 단열성능 도전목표 : 국내에서 가장 가혹한 중부1지역 주거용 단열기준 적용 13. 화재 안전성능 도전목표 : 세계최고 수준의 외장재 화재안전 성능기준(BS 8414) 적용 14. 성능검증 도전목표 : 국제 공인시험기관의 성능검증 및 확인 [그림 2]는 본 연구를 통해 개발한 KICT FB(Fire Barrier)공법의 개념과 단면도를 도시한 것으로 기존 기술 [그림 1]과의 차이점을 간단히 설명하면 다음과 같습니다. 먼저 원천 소재기술인 난연성 플라스틱 제조기술을 활용해 알루미늄 복합패널의 화재안전성능을 개선하여 이를 외장재로 사용하였습니다. 또한 우레탄 소재의 기능성 발포패드와 시트를 사용해 모듈 사이의 중공층 공간을 채움으로써 열교현상을 구조적으로 차단하고, 건물 외벽 화재발생 시 가연성 단열재 및 중공층을 통한 수직 화재확산을 근본적으로 제거하기 위하여 단열재와 패드 등을 기능성 발포시트로 보호하는 화재확산 방지 구조를 채택하였습니다. 이후 실험을 통해 취약한 부분의 보완책도 보강하였습니다. 기존의 기술과 비교했을 때, 차별성이나 강점은 무엇인가요? 솔루션의 경제성 측면에서, 설치 비용 및 유지관리 비용은 어느 정도인지, 기존 기술과 비교했을 때의 비교우위도 궁금합니다. 개발기술의 적용에 따른 단열성능 확인을 위하여 전산프로그램 활용으로 시뮬레이션과 열관류율 시험을 수행하였습니다. 그 결과 기존기술에 비해 개발기술을 적용했을때 열관류율이 효과적으로 낮아지고, 성능이 개선된 패널 또한 기존의 제품보다 단열성능 개선에 효과적임을 볼 수 있었습니다. 결과적으로 주거용 건물 중부1지역의 단열기준을 만족하는 성능을 확보하였습니다. 화재안전성능 확인을 위하여 개발한 소재·구조·공법을 적용한 것과 성능비교를 위해 기존 기술을 적용한 외벽시스템에 대한 실험도 병행하여 실험을 수행하였습니다. 화재 성능실험은 국제적으로 인정받고 당시 국내에서도 KS 규격과 건축법 도입으로 게·개정되고 있던 BS 8414 규격을 기반으로 하였습니다. 체계적인 검증을 위해 BS 8414의 인증시험기관인 국제공인기관 영국 건축연구소(BRE, Building Research Establishment)의 교차 시험을 통해 성능을 검증하였습니다. 국내에서 검증한 결과는 [그림 3]에 도시하였습니다. 시험의 성능기준#(BR 135)에 따라 평가한 결과, 기존기술은 실험시작 후 약 5분 경과 후 실험을 종료하였으나 개발기술은 23분 22분 동안 화재확산을 지연시킴으로써 4배 이상 안전성을 확보하고 국제기준 대비 140% 이상의 성능을 확보한 결과를 나타내었습니다. 본 기술을 기반으로 BRE에서 교차 검증한 기술의 화재시험 비교 결과는 [그림 4]에 나타내었습니다. 개발기술의 경제성을 분석하기 위하여 표준건축물을 설계하였으며 기술의 적정 표준모듈 및 상세도를 산출하여 기술의 준공부터 준공 이후의 경제성을 분석하였습니다. 그 결과 개발공법을 적용할 경우 건축비용에서 1.1 배의 상승이 발생하지만 준공 후 단열성능을 보강한 기술로 연간 약 950만 원의 에너지 비용이 절감되었고 이로써 약 6.5년 후 투자비가 회수 가능한 것으로 산정되었습니다. 추가적으로 양산 공정에 따라 재료비의 절감이 가능하여 연구단계에서 시행된 비용보다 저렴한 비용으로 기술 사업화가 가능한 것으로 분석되었습니다. 결론적으로 본 기술의 적용을 통해 화재발생 시 효과적으로 화재확산을 지연시킬 수 있고 인명 및 재산피해도 예방할 수 있을 것으로 기대합니다. 현재 기술 개발은 어느 단계에 와 있으며, 사업화 가능성은 어느 정도로 평가하고 있나요? 또, 상용화될 경우, 주요 타겟 시장(공공, 민간, 해외시장 등)은 어디인가요? 본 기술은 [그림 4]와 같이 본 연구원의 화재안전연구본부 내 화재안전성능시험장의 외벽에 현장적용을 추진하여 시공성을 검증하였습니다. 이에 본 기술은 2025년 현재까지 2개의 기업에 총 4.8억 원의 기술 실시가 완료되었습니다. 더욱 활발한 기술 상용화를 위하여 다양한 업계와 활발한 기술 실시를 논의 중입니다. 본 기술은 국제 공인시험기관인 BRE에서 규격 시험(BS8414)을 이행한 만큼 해당 인증을 도입한 국외의 건축 시장에도 진입할 수 있으며 국내의 공공(신규, 리모델링 사업)과 민간 주도의 시장에도 적용할 수 있습니다. 기술이 상용화될 경우, 도시 환경 및 시민들에게 어떤 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대하는지 말씀해주십시오. 본 기술은 신규 건축물뿐만 아니라 노후되고 화재위험성이 있어 보수보강이 필요한 건축물에도 시공 가능한 기술입니다. 이는 건축물의 쾌적한 단열성과 화재안전성능을 보유하면서도 경제적인 외벽시스템 기술을 필요로 하는 국민과 소비자의 요구를 즉시 충족시킬 수 있을 것입니다. 건축물 화재 사고사례가 빈번한 현실에서 본 기술은 국민께 안전한 삶의 공간을 제공할 것입니다. 향후 추가적인 연구 개발 계획이나 목표가 있다면 무엇인가요? 본 기술의 궁극적인 목표는 날로 강해지는 화재의 예방에 기술적으로 대응하고 단열 분야의 규제강화를 넘어 소비자의 요구를 충족할 수 있도록 경제적인 기술과 제품의 공급이 시장에 활성화 되도록 하는 것입니다. 추가적으로 본 연구의 연장선으로 다양한 산학연 분야의 목소리를 반영하여 소비자가 원하는 기술을 효과적으로 연구하고 활용할 수 있도록 노력 할 것입니다. 화재안전연구본부 게시일2026-01-29 조회수 220

첫페이지이전페이지12345678910다음페이지마지막페이지