[건설, 로봇과의 상생 실현이 열쇠 ③] 건설로봇, 피지컬AI 기반으로 선보여진다 서울대 함영집 교수 “산학연계 통해 자율건설로봇 개발해야”강조 건설현장의 특수성은 현장에의 로봇 도입을 지연시키는 요소로 작용하고 있기 때문에 이를 상쇄시키기 위한 다양한 연구가 산학연에서 이뤄지고 있지만 아직은 걸음마 단계에 불과한 것이 현실이다.이에, 최근에는 지속적인 고도화가 이뤄지고 있는 AI기술을 로봇에 접목시킨 ‘피지컬AI’가 건설로봇의 대세가 될 것이라는 주장이 학계에서 제기되고 있다.서울대학교 함영집 교수는 지난달말 코엑스에서 개최된 ‘건설자동화 컨퍼런스’의 발제자로 참석해 피지컬AI가 불러올 건설현장의 변화상을 언급했다.‘Physical AI 시대의 건설자동화’라는 주제로 발표를 진행한 함 교수는 피지컬AI의 적극적인 활용의 필요성을 강조하면서 “실제 현장 시나리오의 재현과 광범위한 시나리오 구성을 통한 일반화 가능성의 최대화, 개발 기간 단축 등이 피지컬AI의 장점”이라며 “피지컬AI는 복잡하고 변동이 잦은 건설 환경에서의 다양한 작업 조건과 극한 상황에 견고하게 대응할 수 있으며 반복학습과 검증 기반의 고신뢰 정책으로 신속한 개발·배포가 가능하다”고 말했다.함 교수의 설명에 따르면, 피지컬AI를 건설 현장에 도입하기 위해서는 피지컬AI기반의 건설 맥락에 특화된 새로운 접근법이 필요하며, 이는 환경뿐만이 아닌 숙련 기술의 지식화 능력 확보까지 포함한다.그는 피지컬AI의 개념이 도입된 건설로봇을 ‘고자율성 건설로봇’으로 정의하면서 이를 달성하기 위해서는 다양한 허들을 넘어야 한다는 점을 참석자들에게 설명하기도 했다.“고자율성 건설로봇의 달성을 위해 넘어야 하는 허들 중 가장 대표적인 것은 ‘표준화 및 데이터 부족’”이라고 말한 함 교수는 “건설 현장간 환경이 상이하고 학습에 필요한 양질의 데이터가 부족하기 때문에 디지털 트윈이나 BIM과 연계한 시뮬레이션 환경, 건설 현장 표준 데이터 구축 등이 요구된다”고 강조했다.‘경제성 및 ROI불확실’도 주요 허들로 지목됐다. 초기개발 및 도입 비용이 크고 ROI가 명확하지 않다는 점이 문제가 되기 때문에 이를 해결할 대안으로 함 교수는 정부 지원과 실증 프로젝트 확대, 지속적인 데이터축적 병행 등을 제시했다.아울러, ‘법제도 및 안전규제 미비’에 대해 함 교수는 “자율 건설 로봇의 현장 투입과 관련된 안전 기준 및 책임주체가 모호한 것이 현실”이라고 지적한 뒤 “이로 인해 실제 현장 적용 및 확산이 제한되기 때문에, 자율로봇 작업의 규정 마련과 시험 인증 제도 도입 등이 필요하다”고 주장했다.

[건설, 로봇과의 상생 실현이 열쇠 ③] 건설로봇, 피지컬AI 기반으로 선보여진다

서울대 함영집 교수 “산학연계 통해 자율건설로봇 개발해야”강조

기사입력 2025-08-05 09:06:44

서울대학교 함영집 교수

[산업일보]

건설현장의 특수성은 현장에의 로봇 도입을 지연시키는 요소로 작용하고 있기 때문에 이를 상쇄시키기 위한 다양한 연구가 산학연에서 이뤄지고 있지만 아직은 걸음마 단계에 불과한 것이 현실이다.

이에, 최근에는 지속적인 고도화가 이뤄지고 있는 AI기술을 로봇에 접목시킨 ‘피지컬AI’가 건설로봇의 대세가 될 것이라는 주장이 학계에서 제기되고 있다.

서울대학교 함영집 교수는 지난달말 코엑스에서 개최된 ‘건설자동화 컨퍼런스’의 발제자로 참석해 피지컬AI가 불러올 건설현장의 변화상을 언급했다.

‘Physical AI 시대의 건설자동화’라는 주제로 발표를 진행한 함 교수는 피지컬AI의 적극적인 활용의 필요성을 강조하면서 “실제 현장 시나리오의 재현과 광범위한 시나리오 구성을 통한 일반화 가능성의 최대화, 개발 기간 단축 등이 피지컬AI의 장점”이라며 “피지컬AI는 복잡하고 변동이 잦은 건설 환경에서의 다양한 작업 조건과 극한 상황에 견고하게 대응할 수 있으며 반복학습과 검증 기반의 고신뢰 정책으로 신속한 개발·배포가 가능하다”고 말했다.

함 교수의 설명에 따르면, 피지컬AI를 건설 현장에 도입하기 위해서는 피지컬AI기반의 건설 맥락에 특화된 새로운 접근법이 필요하며, 이는 환경뿐만이 아닌 숙련 기술의 지식화 능력 확보까지 포함한다.

그는 피지컬AI의 개념이 도입된 건설로봇을 ‘고자율성 건설로봇’으로 정의하면서 이를 달성하기 위해서는 다양한 허들을 넘어야 한다는 점을 참석자들에게 설명하기도 했다.

“고자율성 건설로봇의 달성을 위해 넘어야 하는 허들 중 가장 대표적인 것은 ‘표준화 및 데이터 부족’”이라고 말한 함 교수는 “건설 현장간 환경이 상이하고 학습에 필요한 양질의 데이터가 부족하기 때문에 디지털 트윈이나 BIM과 연계한 시뮬레이션 환경, 건설 현장 표준 데이터 구축 등이 요구된다”고 강조했다.

‘경제성 및 ROI불확실’도 주요 허들로 지목됐다. 초기개발 및 도입 비용이 크고 ROI가 명확하지 않다는 점이 문제가 되기 때문에 이를 해결할 대안으로 함 교수는 정부 지원과 실증 프로젝트 확대, 지속적인 데이터축적 병행 등을 제시했다.

아울러, ‘법제도 및 안전규제 미비’에 대해 함 교수는 “자율 건설 로봇의 현장 투입과 관련된 안전 기준 및 책임주체가 모호한 것이 현실”이라고 지적한 뒤 “이로 인해 실제 현장 적용 및 확산이 제한되기 때문에, 자율로봇 작업의 규정 마련과 시험 인증 제도 도입 등이 필요하다”고 주장했다.