건설 산업은 국민 생활의 편의를 도모하고 산업의 기반시설을 구축하며 GDP의 약 17.5%를 차지할 정도로 국민 생활과 경제에 있어 중요한 위치를 차지하고 있는 국가 기반 산업이다. 그러나 건설 산업은 긍정적인 역할에도 불구하고 환경파괴, 저임금, 편향된 언론 보도 등으로 인하여 3D 업종, 비리, 부실, 비효율, 불신 등 부정적 이미지로 언론이나 일반 대중에게 투영되고 있는 것이 현실이다. 이로 인해 대학에서 건설관련 전공을 기피하는 현상이 발생하고 결과적으로 건설 산업으로 우수 인력 유입이 억제되고 있어 산업의 미래기반이 취약해 지고 있다. 또한, 건설 산업에 대한 R&D(Research and Development) 투자비 저조, 건설종사자들의 사기저하, 등 산업전반에 걸쳐 여러 문제점을 야기하고 있다. 본 연구는 건설산업이 21세기에 첨단산업의 하나로서 거듭나기 위해 건설 산업의 부정적인 이미지를 개선하고 우수인력과 연구개발을 위한 활발한 투자를 유치해 나가야 한다는 필요성에서 시작되었다. 특히, 건설 산업 이미지에 영향을 미치는 주요 요인을 체계적으로 찾아내어 구체적인 이미지 향상방안을 마련할 수 있는 기반을 마련하고자 하는데 초점을 맞추었다. 본 연구에서는 건설산업 이미지 영향요인 후보군을 도출하였고, 다양한 통계분석 기법을 활용하여 건설 산업 이미지 주요 영향 요인을 도출하였다. 연구 결과, 건설 산업 이미지에 영향을 미치는 정도는 건설업체 및 종사자의 도덕성, 건설업의 장래성이 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 건설 산업 이미지 주요 영향 요인으로는 임금, 경제성장 기여도, 타 산업의 파급효과, 환경파괴성, 부동산투기 여부, 건설 종사자의 신뢰성, 건설업체의 장래 성장성, 건설업의 장래 부가가치성으로 분석되었다.
건설산업은 GDP 17.5%를 차지하는 국내 경제의 중심을 담당하고 있는 기간산업이다. 하지만, 건설산업에 대한 이미지는 3D 업종, 비리와 부실 공사, 등의 부정적인 측면이 강하게 인식되고 있다. 이러한 건설산업의 이미지를 제고시키고 긍정적인 이미지를 구축하기 위하여 미국, 영국 등 주요 선진국가의 건설산업 이미지 제고 방향에 대하여 분석하고, 이를 국내에 적용시키기 위한 전략 개발을 제안하였다. 본 연구에서는 미국의 건설산업 이미지 향상을 위해 건설산업 전반의 이미지 향상을 위해 창설된 NCCER과 건설산업의 홍보와 참여를 목적으로 개발된 Build Your Future, Construction My Future, 등을 통하여 건설산업 이미지를 향상하기 위하여 노력하고 있다. 또한, 영국은 건설산업의 전반적 사항을 지원하는 CITB와 건설산업의 이미지 향상에 목적을 둔 Positive Image 2004 캠페인 프로그램, 등 선진국가들의 이미지 제고 사례를 포함한다. 국내에서도 관 산 학 연 상호협력에 기반을 둔 이미지 제고 노력의 필요성과 지속적인 홍보, 등을 통해 우수한 잠재 인재들을 확보하고, 전략적 분석을 통한 건설 이미지 제고운동에 지속적 노력을 가해야 할 것으로 사료되며, 본 연구의 해외벤치마킹 결과가 그 근간이 될 수 있을 것이다.
The construction industry, which has a labour-intensive and conservative nature, is exclusive to adopt new technologies. However, the construction industry is viably introducing the 4th Industrial Revolution technologies represented by artificial intelligence, Internet of Things, robotics and unmanned transportation to promote change into a smart industry. An image-based artificial intelligence technology is a field of computer vision technology that refers to machines mimicking human visual recognition of objects from pictures or videos. The purpose of this article is to explore image-based artificial intelligence technologies which would be able to apply to the construction sites. In this study, we show two examples which is one for a construction waste classification model and another for cast in-situ anchor bolts defection detection model. Image-based intelligence technologies would be used for various measurement, classification, and detection works that occur in the construction projects.
At the moment, construction industry has negative images such as faulty construction, 3D industry and corruption/bribe and they are being projected onto normal people and those engaged in the industry through various news media. Not only does this worsen the lack of skilled manpower by affecting high school students who will be responsible for the construction industry in the future but also makes the future of the industry uncertain by promoting the avoidance of industrial jobs. Therefore, this study suggested basic data for improving the images of construction industry by investigating interest and images of workers in the industry that high school students think as promising construction manpower, and extracting the present negative images through evaluation of associated images.
국내 건설업은 국민 생활과 국가 산업의 기반 시설을 제공하고 있는 중요한 산업이다. 하지만 건설업의 이미지는 부정적으로 나타나고 있는 것이 현실이다. 건설업 이미지를 개선하기 위한 연구는 모두 당시의 이미지를 토대로 수행되었다는 한계를 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 시간 경과에 따라 일반 국민들이 건설업에 대해 가지고 있는 이미지가 어떻게 변화하였는지 비교분석하였다. 비교분석 결과 국가경제 기여도, 장래성에 관한 이미지는 긍정적인 면이 줄어든 것으로 나타났으며, 도덕성 측면에 관한 이미지는 부정적인 면이 감소된 것으로 나타났다. 이를 토대로 건설업 이미지 향상을 위한 개선 전략을 제시하였다.
Domestic construction industry has seen a negative image in the sense that various accident occurs frequently. Status of construction accidents in the case of domestic workers is reduced. However, if the situation of foreign workers is increasing every year. This study aims to create high-temperature exposure standard table for foreign workers and domestic workers in the analysis through the discomfort index of fatalities and using the WBGT index for reducing fatalities foreign workers to improve the image of the construction industry.
This study was conducted to present basic improvement measures to improve the negative construction industry image of construction workers in the future, by investigating the construction industry images that construction workers have, through previous studies and analyzing the factors influencing these images, based on the multiple regression model. But this study is limited to construction workers and failed to establish specific improvement measures. Therefore, continued research which remedies the limitation of this study, will performed in the future.
건설기술자는 건설산업의 지속적인 성장을 위한 핵심자원이며, 건설기술자에 대한 긍정적인 이미지는 유능한 인재의 유입과 보유에 많은 영향을 끼친다. 비록 기존 연구를 통해 건설산업의 이미지는 부정적으로 진단된 경향이 있지만, 현재까지 건설기술자의 이미지에 대한 현 주소는 정확하게 진단되지 못하였다. 본 연구의 목적은 건설기술자의 이미지를 일반 국민과 건설기술자를 대상으로 설문조사를 실시하여 비교 분석하고 주요 특징 및 시사점을 도출하는데 있다. 연구 결과, 일반국민 보다 건설기술자 스스로가 건설기술자의 이미지에 대해 부정적인 경향이 높은 것으로 나타났다. 건설기술자의 이미지에 대한 일반 국민의 인식을 제고하기 위해서는 건설기술자의 정체성과 역할에 대한 이해 증진과 도덕성 제고가 가장 중요한 현안으로 나타났으며, 건설기술자의 자기 이미지 제고를 위해서는 건설산업의 생태계를 회복하는 근본적인 처방이 필요한 것으로 나타났다.
Construction performance and productivity improvement are key focus areas in construction industry for any nation. There have been frequent delays and cost overruns in construction projects and poor productivity is one of the major contributions. For this reasons, there have been many research studies performed on the improvement of construction productivity for several decades. However, measuring productivity on a construction job site is still not an easy work. Because collecting reliable data consistently from the job site requires a lot of personnel efforts causing extra time and cost. This paper provides a basic study on the application of image processing technology for measuring unit productivity. It presented the possibility of unit productivity measurement by image processing technology through case study.
이미지를 이용해 공종을 분류하는 작업은 건설 관리와 공정 관리와 같은 더욱 복잡한 어플리케이션에서 중요한 역할을 수행할 수 있다. 하지만, 공사 현장에서 수집한 이미지들은 항상 깨끗하지 않을 수 있고, 이와 같이 문제가 있는 이미지들은 이미지 분류기의 성능에 부정적인 타격을 입힐 수 있다. 이러한 가능성은 공종을 판별하는 시스템을 보조할 수 있는 데이터나 방법의 필요성을 부각한다. 본 연구에서 우리는 공종의 선·후행 관계를 이용해 이미지 분류기를 보조하여 공종을 판별하는 시스템의 성능을 높이는 방법을 제시한다. 그리고 제시하는 방법이 공종 판별의 성능을 향상시킬 수 있다는 것을 보인다. 특히, 이미지 판별기의 성능이 좋지 않을때 더욱 드라마틱한 성능의 향상을 경험할 수 있다는 것을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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