"단순 대체 어려워… 안전 기준·제도 개선 선행돼야" 전문가 입 모아
공정 이해·데이터 기반 구조로의 전환 필요성 제기
[서울=뉴스핌] 정영희 기자 = 건설현장에 로봇을 투입하는 시도가 본격화되고 있지만, 단순히 사람 일을 대체하는 방식으로는 생산성 저하와 안전사고 등 '역설'에 빠질 수 있다는 전문가 지적이 나왔다. 기술 도입과 함께 건설공사 전 과정을 혁신하고 법·제도 정비가 병행돼야 한다는 주장이다.
10일 국회의원회관에서 개최된 '건설현장 AI기반 로봇기술을 활용한 건설관리 고도화 방안 세미나'에서 건설현장 자동화는 공정·안전·제도 개선과 중소기업 확산 지원까지 뒷받침될 때 비로소 상용화될 것이란 전망이 나왔다.

엄신조 경일대 건축토목공학과 교수는 건설현장 적용 로봇의 경우 단순히 사람이 하던 일을 로봇에게 대체시키는 방식으로는 효과가 제한적이라고 지적했다. 오히려 공정이 더 복잡해지거나 책임 소재가 불명확하고, 안전사고 위험 등 부작용이 발생하는 '생산성 역설'에 빠질 수 있다는 것이다.
엄 교수는 "한국형 미래 건설현장 모델을 구축하려면 기술 도입뿐 아니라 건설공사 프로세스 자체를 전면적으로 혁신하고, 이에 맞는 단계별 미래형 한국건설현장 모델을 구성한 다음 법·제도 정비를 실현해야 한다"고 말했다.
건설 현장의 특성상 사람이 쓰기 위해 제작된 도구나 장비들을 로봇이 그대로 쓰면 작업 성공률이 저하되거나 더 많은 비용이 드는 생산성 저하 문제가 발생한다는 비판도 제기됐다. 로봇 자체보다 공정 장비를 개발하는 것이 휠씬 어려울 수 있기에 건설용 로봇 설치·해체 과정을 포함한 전체 공정 이해도부터 높여야 한다는 의견이 제시됐다.
박종훈 포스텍 기계공학과 겸임교수는 "타 산업 현장에 로봇이 도입되기까지 최소 10년 이상이 걸린 점을 고려하면 건설용 로봇도 안전 기준과 관련 규제가 정립돼야 본격 확산이 가능하다"며 "또 건설업은 안전사고 위험이 크기에 법적 안전기준과 기술적 안전장치가 반드시 마련돼야 한다"고 말했다. 이어 "안전 규정이 강화되면 시스템 비용이 상승하고 초기 확산이 지연될 수 있으므로 이를 고려한 정책적 지원이 필요하다"고 말했다.
일각에선 현재 건설업 관련 법령·기준 자체가 새로운 공법 승인이나 적용이 어려운 문제가 있어 신기술 반영이 미흡하다는 목소리도 높다. 건설은 제조업과 달리 프로젝트마다 조건이 달라 단순 자동화는 한계가 있으므로 설계·시공·검증 전 과정이 데이터 기반으로 재편돼야 한다. 이를 위해선 장비만 도입하는 게 아니라 건설 프로세스 자체가 혁신 단계에 이르러야 한다는 주장이다.
진경호 한국건설기술연구원 본부장은 "로봇·AI 기술 기반 건설업의 성공은 인력·제도 변화와 구조안전성 평가, 기술 검증을 위한 행정·제도적 절차 개선 등이 함께 이뤄져야 가능하다"며 "대기업 중심의 기술 도입을 넘어 중소·중견기업으로의 확산 지원도 필요하다"고 설명했다.
정부 또한 건설현장 고령화와 인력난 해소를 위해 스마트건설의 도입이 필수라는 측면에서 공감대를 형성하고 있다. 국토교통부는 건설현장의 생산성과 안전성을 높이기 위해 R&D 투자를 확대하고, 핵심 기술 개발과 실증을 통해 건설관리 고도화를 꾀할 방침이다.
예비타당성 수준 규모의 스마트건설 R&D(연구개발)를 통해 건설자동화, 스마트안전 등 종합적인 스마트건설 기술개발을 추진하고 있다. 지난 7월에는 작업 효율 향상을 위한 보조 로봇 기술 개발 등의 내용을 담은 '건설 전주기 안전혁신 기술개발 R&D'가 예타를 통과하기도 했다.
향후 무인 토공 장비, 스마트안전 기술, AI 기반 건설자동화 기술 등을 개발한다. BIM(빌딩정보모델링) 의무 적용 범위를 확대하고, 설계기준·시방서 등 건설기준의 디지털화를 통해 전 과정의 효율화를 도모할 예정이다.
박명주 국토부 기술정책과장은 "AI 확산을 위해서는 건설산업 디지털화 선행돼야 하는 만큼 학술 설계·시공 자동화를 대비한 설계기준, 시방서 등 건설기준을 디지털 친화적으로 수정하겠다"며 "현재 1000억원 이상 공공공사에 적용 중인 BIM(빌딩정보모델링) 의무화 제도를 300억원 이상 공사까지 확대하고 설계뿐 아니라 시공, 유지관리 등 전 과정에 도입될 수 있도록 하겠다"고 말했다.
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