인간 중심의 건설관리 및 시설경영을 위한 최신 연구

 

1. 세미나 개최 배경과 주요 개요

본 세미나는 지난 7월 21일(금), ‘인간 중심의 건설관리 및 시설경영을 위한 최신연구’을 대주제로 하여 진행되었다. 이번 세미나는 한국건설관리학회 환경/에너지위원회 주관으로 개최되었으며, 온라인세미나(ZOOM) 방식으로 진행되었다.
최근 건설산업에서 환경과 에너지 이슈가 매우 중요해지고 있고, 건설관리 분야에서도 다루어야 할 필요성이 있다. 이러한 배경에서, 한국건설관리학회에서는 환경/에너지, 보건/안전 관련 이슈를 논의하고, 기후변화와 디지털 전환에 대응할 수 있는 인간 중심의 건설관리를 지향하기 위하여, 환경/에너지위원회를 신설하였다. 환경/에너지위원회에서는 국내·외 연구/교육분야, 공공/민간분야 등 전문가 네트워크를 구축하였고, 정기세미나를 통해 현안을 공유하고 미래에 대응하고자 한다. 특히, 2023년 3차 세미나를 통해, 인간 중심의 건설관리 및 시설경영을 위한 최신 연구 현황을 살펴보고, 건설산업에서의 스마트건축기술 활용 전략을 모색하였다. 이번 세미나의 주요 발표주제 및 발표자는 다음과 같다.

[발표1] 공생건축을 위한 동적적응형 공조운전시스템 (김지민 서울과학기술대학교 교수)
[발표2] Visual Artificial Intelligence for Worker's Health, Ergonomics, and Safety Monitoring
             (김대호 University of Toronto 교수)
 

2. 발표 및 주요 토론내용

2.1 공생건축을 위한 동적적응형 공조운전시스템
1) 발표내용 요약
2020년 6월에 개최된 제50차 세계경제포럼에서는 “COVID-19 이후 더 건강하고, 더 평등하고, 번영하기 위한 대전환(Great Reset)”을 공표하였으며, 이는 건설산업에도 적용되고 있다. 본 세미나는 건설 생애주기에 사회적, 신체적, 정신적 건강을 지원하는 선순환구조의 새로운 연구주제를 다루었다. 연구의 주요 목적은 개별 재실자 및 농업시설물 내의 식물의 특성, 그리고 이를 복합적으로 반영하여 건물환경을 조절할 수 있는 양방향 동적적응형 건물환경 제어시스템을 개발하는 것이다. 첫째, 인간(재실자) 관점의 연구는 다음과 같이 크게 3가지로 구분된다. : 1) 건물환경 (실내온열환경, 실내공기질, 빛·음환경, 냄새 등) 등을 분석하고, 이를 개선하기 위한 건물환경 제어시스템 개발 및 검증; 2) 재실자의 열적쾌적성에 기반한 건물환경 제어시스템 개발; 3) 재실자의 단일 상태지표 (열적쾌적성, 청각, 시각, 후각, 생체신호, Work Performance)에 기반한 건물환경 제어시스템 개발. 둘째, 공생건축 내의 식물과 재실자의 복합적 특성을 반영한 연구는 다음과 같이 크게 2가지로 구분된다. : 1) 버티컬 팜과 재실자 공간의 최적 매스 비율 및 최적 재료 규명 및 구현. 구체적으로 건물의 향, 높이, 차양, 자연채광 및 외피 등을 고려한 모듈의 하드웨어 설계 및 시공법 개발; 2) 식물 종류별 실내 생육환경과 재실자가 거주 공간의 실내환경질을 적정하게 확보하는 운영성 최적화 기법 개발. 이를 위하여 실증실험과 시뮬레이션을 기반으로 건물 내의 기류해석, 적정온도, 적정 습도, 적정조명을 확보할 수 있는 모듈의 소프트웨어 설계 및 운영방법 개발. 본 연구를 통해 식물과 재실자가 공생하고, 식물과 재실자를 동시에 만족시킬 수 있는 공생건축을 위한 동적적응형 공조운전시스템을 구현할 수 있다.

2) 패널토론 요약
재실자 및 농업시설물 내의 식물의 특성, 그리고 이를 복합적으로 반영하여 건물환경을 조절할 수 있는 양방향 동적적응형 건물환경 제어시스템과 관련하여, 다음과 같은 다양한 이슈가 논의되었다.
● 재실자와 식물 관련 연구에서의 예상하지 못했던 이슈, 그에 대한 해결 방안
● 생육환경과 식물의 생장 지표간의 관계 분석방법 공유
● 건축 전공자 입장에서 농업분야 연구 진입장벽 및 성과 공유 

2.2 Visual Artificial Intelligence for Worker's Health, Ergonomics, and Safety Monitoring
1) 발표내용 요약

건설현장의 탄소중립, 에너지관리, 안전관리 등 다양한 건설분야의 연구에서, 딥러닝을 기반으로한 컴퓨터 비전기술이 주목받고 있다. 본 세미나는, 딥러닝 기반 컴퓨터 비전 모델을 개발하는데 있어, 근본적인 문제로 지목되고 있는, 학습데이터의 부족 문제에 대하여 조명하였다.
지도학습을 기반으로 하는 컴퓨터 비전기술은 많은 양의 학습데이터를 필요로 한다. 하지만, 이러한 학습데이터를 수집/레이블링 하는 것은, 건설분야에서 매우 힘든 문제이다. 건설현장에서의 데이터 수집 범위는 제한적일 수 밖에 없으며, 이를 레이블링 하는데 상당한 양의 시간, 인력, 자원이 요구된다. 건설현장의 특수성 및 데이터의 소유권/저작권 문제로 인하여, 연구단 사이에서의 데이터 공유가 힘들다는 점 또한 연구진행의 방해요인으로 작용하고 있다. 컴퓨터 비전 모델 학습의 핵심은 아키텍쳐의 심화정도와 학습데이터의 양 사이의 균형을 찾는데 있다. 충분하지 못한 데이터로 학습이 이루어질 경우, 모델은 과적합된 결과일 확률이 매우 높으며, 이는 다른 말로, 아키텍쳐가 이끌어 낼 수 있는 최대 성능에 도달하지 못했음을 의미한다. 상기의 균형문제를 더 심화시키게 되기 때문에, 더 심화된 깊은 아키텍쳐를 적용할 수도 없게 된다. 중심이 되는 벤치마킹 데이터 부재로, 연구 결과에 대한 형평성 있는 비교 평가 또한 어려운 실정이다.
상기의 문제에 대한 해결방안으로써, 가상데이터 생성 및 레이블링 자동화 기술을 소개하였다. 그래픽 시뮬레이션 엔진과 이미지 자동 생성 및 자동 레이블링 기능 등을 결합함으로써, 실험실 내에서의 데이터 생성 및 레이블링을 자동화하였다. 초기 실험에서는, 가상데이터로 학습한 모델이 실제데이터로 학습한 모델에 매우 근접한 성능을 보여 줌을 확인 하였다 (가상데이터 기반 모델: 71% Average Precision(AP); 실제데이터 기반 모델: 75% AP). 가상데이터 생성에는 수의 제한이 없다는 점, 생성형 AI와의 결합으로 더욱 현실적인 데이터 생성이 가능해 질 수 있다는 점, 그리고 다양한 모달리티 합성이 가능하다는 점을 고려했을 때, 본 세미나에서 제시하는 기술의 잠재력은 크다 할 수 있으며, 이에 다양한 연구기회가 파생될 것으로 예상된다.

2) 패널토론 요약
건설분야의 딥러닝 기반의 컴퓨터 비전기술의 개발 및 활용과 관련하여, 학습데이터 확보 및 레이블링에 대한 다음과 같은 다양한 이슈가 논의 되었다.
● 튜닝 데이터 혹은 테스트 데이터 확보를 위한 현장 데이터 확보에 대한 문제
● 가상데이터 학습모델의 성능향상을 위한 데이터 생성 전략의 부재
● 생성형 AI와의 결합을 위해 요구되는 특수 엔지니어링 문제
● 현장단위의 라이브 디지털 트위닝 구현에 대한 문제
● 현장의 탄소중립 및 탄소배출 모니터링에 있어, 시각적 인공지능의 활용범위에 대한 논의

3. 맺음말

본 세미나를 통해, 인간 중심의 건설관리 및 시설경영을 위한 최신 연구 현황을 살펴보고, 건설산업에서의 스마트건축기술 활용 전략을 모색할 수 있었다. 우선, ‘공생건축을 위한 동적적응형 공조운전시스템’ 관점에서, 공생건축 내의 재실자의 쾌적성 확보를 위한 공간 기획 및 운영, 공생건축 내의 식물과 재실자의 복합적 특성을 고려한 최적 운영 방안 등에 대한 소개가 있었다. 이와 연계하여, 재실자와 식물에 대한 융복합 연구에서 해결해야 하는 이슈, 생육환경에 대한 체계적인 평가를 위한 다학제적 연구의 필요성 등에 대한 발전적인 토론이 이루어졌다. 다음으로, ‘Visual Artificial Intelligence for Worker's Health, Ergonomics, and Safety Monitoring’ 관점에서, 건설분야에서 딥러닝 기반 컴퓨터 비전기술을 적용하는데 있어, 건설현장의 특수성 및 데이터의 소유권/저작권 문제로 인한 학습데이터 수집 및 레이블링의 한계를 제시했고, 이를 해결하기 위한 가상데이터 생성 및 레이블링 자동화 기술에 대한 소개가 있었다. 이와 연계하여, 가상데이터 기반 학습모델의 성능향상을 위한 가상데이터 생성 전략의 필요성, 개발모델의 현장적용성 향상을 위한 고려사항 등에 대한 발전적인 토론이 이루어졌다. 국내·외 연구/교육분야, 공공/민간분야 등 전문가 네트워크를 토대로 하여, 공생건축을 위한 재실자/식물/공간시설의 최적 설계 및 운영, 건설분야의 근로자 보건 및 안전을 위한 딥러닝 기반 컴퓨터 비전기술의 고도화 및 현장적용성 확보 관점에서 활발한 교류를 기대해본다.

[작성자] 
* 김지민 환경/에너지위원회 부위원장 / 서울과학기술대학교 조교수, jmkim@seoultech.ac.kr
* 김대호 환경/에너지위원회 위원 / University of Toronto 조교수, civdaeho.kim@utoronto.ca
* 구충완 환경/에너지위원회 위원장 / 인천대학교 도시건축학부 부교수, cwkoo@inu.ac.kr