[KICTERVIEW] 시즌 2 4편 - 전기요금 많이 나오는 건물, 데이터는 알고 있다!

기후 위기 대응을 위한 탄소 중립은 이제 피할 수 없는 전 지구적 과제가 되었습니다. 특히 우리 삶의 터전인 건물 부문은 국가 전체 탄소 배출량의 약 25%를 차지할 정도로 비중이 큽니다. 이에 따라 정부는 2050년까지 건물 에너지 제로화를 목표로 하는 탄소 중립 로드맵을 수립하여 추진하고 있습니다. 건물의 에너지 효율을 높이기 위해서는 우선 각 건물이 실제로 얼마나 많은 에너지를 사용하는지 정확히 파악하는 과정이 선행되어야 합니다. 전기, 가스, 열에너지와 같은 고지서 정보를 체계적으로 관리하는 것이 탄소 중립 실현의 핵심적인 출발점이라고 할 수 있습니다. 전국에 흩어져 있는 약 730만 동의 건물을 일일이 조사하여 에너지 효율을 점검하기란 현실적으로 불가능에 가깝습니다. 더욱 큰 문제는 건물의 에너지 사용량 데이터와 건물 자체의 행정 정보가 여러 기관에 분산되어 있다는 점입니다. 에너지 다소비 건축물이나 성능이 떨어지는 건물을 효과적으로 파악하기 위해서는 이러한 파편화된 데이터를 건물 단위로 연결하는 기술적 기반이 절실합니다. 데이터를 한눈에 분석할 수 있는 체계가 마련되어야만 에너지 낭비가 심한 건물을 우선적으로 가려내고 이에 적합한 개선 대책을 세우는 것이 가능해지기 때문입니다. 새롭게 개발된 건물 에너지 사용량 데이터 통합 관리 기술은 건축물대장을 중심에 놓고 분산된 에너지 정보를 하나로 잇습니다. 주소 정제와 대장 매칭 기술을 활용하여 복잡하게 얽힌 행정 데이터와 에너지 사용량 데이터를 정교하게 연결하는 것이 핵심입니다. 이를 통해 마치 성적표처럼 개별 건물의 에너지 성능 수준을 등급이나 백분위로 확인할 수 있습니다. 단순히 총사용량만 보여주는 것이 아니라 하절기, 동절기, 환절기 등 계절별로 사용량을 세분화하여 분석합니다. 이러한 상세 데이터는 노후 건물의 그린 리모델링이나 맞춤형 에너지 개선 캠페인을 추진하기 위한 객관적 근거가 됩니다. ‘딥뷰(DEEP VIEW)’ 시스템은 이러한 기술력을 바탕으로 건물의 에너지 성능을 엑스레이처럼 투명하게 보여줍니다. 특정 건물을 선택하면 기초 정보와 함께 단위 면적당 에너지 사용량이 직관적으로 표출됩니다. 특히 건물의 음영 지표를 분석하여 태양광 발전 설치 잠재력을 파악하거나, 에너지 다소비 건축물 리더보드를 통해 개선이 시급한 시설을 우선적으로 선별할 수 있습니다. 예를 들어 목욕 시설처럼 에너지를 많이 쓰는 곳을 선별하여 맞춤형 지원 정책을 수립하는 데 활용됩니다. 이러한 데이터 시각화는 정책 결정자들이 현장의 에너지 소비 현황을 빠르게 이해하도록 돕습니다. 통합 관리 기술의 활용 범위는 정책 수립부터 실제 사업 이행까지 매우 넓습니다. 중앙 정부는 탄소 중립 로드맵의 기초 자료로 활용하고, 지자체는 그린 리모델링 지원 대상의 우선순위를 결정하는 데 도움을 받습니다. 현재 13종의 데이터를 연결한 상태이며, 향후 17종까지 대상을 확대하고 데이터 매칭의 정확도를 더욱 고도화할 계획입니다. 정밀한 데이터 기반의 의사결정 체계가 완성되면 건물 부문의 에너지 절감은 물론 국가적 탄소 중립 목표 달성에도 크게 기여할 것입니다. 기술의 발전이 지속 가능한 환경을 만드는 든든한 버팀목이 되기를 기대합니다.

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[KICTERVIEW] 시즌 2 2편- 수소시설을 지하에? 도심 안전을 높이는 수소 인프라 기술

수소 도시는 화석 연료 대신 수소를 주요 에너지원으로 활용하는 미래형 도시 모델입니다. 하지만 수소는 폭발 범위가 4%에서 75%로 매우 넓어 공기와 접촉 시 사고 위험이 크다는 막연한 두려움이 존재합니다. 특히 도심 내 수소 충전소 설치 시 12m에서 30m에 달하는 넓은 안전거리 확보가 필수적이지만, 고밀화된 도시 환경에서는 충분한 부지를 마련하기가 현실적으로 매우 어렵습니다. 이러한 공간적 제약과 안전에 대한 불안감은 수소 에너지 대중화의 주요 걸림돌이 되어 왔습니다. 도심 내 부지 부족 문제를 해결하기 위해 제시된 혁신적인 대안이 바로 지상·지하 입체화 설계 기술입니다. 주요 설비를 지하로 배치하면 지상 공간을 녹지나 다른 용도로 활용할 수 있을 뿐만 아니라, 지하 구조물 자체가 자연스러운 방호벽 역할을 수행하게 됩니다. 이는 폭발 시 발생하는 비산물이나 압력이 수평으로 전파되는 것을 차단하여 외부 피해 반경을 획기적으로 줄여줍니다. 공학적 안전 설계가 더해진 지하화 기술은 수소 시설에 대한 주민들의 부정적인 인식을 개선하는 데 큰 역할을 할 것입니다. 안전한 설계를 위한 핵심 기술 중 하나는 누출된 가스를 효과적으로 처리하는 환기 제어 시스템입니다. 고성능 수소 센서가 작동하면 강제 환기 시스템을 가동하여 이미 누출된 수소를 외부로 신속히 배출하고 희석합니다. 이러한 선제적 대응을 통해 실내 수소 농도를 폭발 범위 이하로 유지함으로써 화재나 폭발 사고를 원천적으로 방지할 수 있습니다. 100% 안전을 보장하기 어려운 상황에서도 사고 발생 가능성을 낮추고 피해를 예방하는 것이 이 기술이 추구하는 핵심적인 방향입니다. 사고 발생 시 피해를 최소화하기 위해 고압 저장 용기의 파손을 가정한 보수적인 시나리오 기반의 방호 구조 기술이 적용됩니다. 폭발 충격을 흡수하는 댐핑 패널과 함께 '폭발 방산구'라는 설계 요소가 도입되는데, 이는 내부 압력을 외부로 안전하게 배출하는 통로 역할을 합니다. 폭발 방산구가 없을 경우 내부 압력이 누적되어 건축물과 인근 주민에게 심각한 피해를 줄 수 있지만, 최적화된 설계를 통해 시설의 종합 위험도를 50% 이상 저감할 수 있습니다. 이를 통해 예기치 못한 사고 상황에서도 인명과 재산을 효과적으로 보호할 수 있습니다. 이 기술이 상용화되면 수소 운송 거리 단축과 충전 편의성 증대 등 막대한 경제적 파급 효과가 기대됩니다. 실시간 모니터링 정보를 투명하게 공개함으로써 수소 시설에 대한 주민들의 막연한 불안감을 해소하고 입지 갈등을 완화할 수 있습니다. 현재 규제 샌드박스 승인을 거쳐 실용화 준비 단계에 있으며, 향후 국가 건설 기준을 마련하여 지자체와 기업이 실제 현장에 적용할 수 있도록 하는 것이 최종 목표입니다. 수소 안전 기술의 발전은 친환경 교통 체계로의 전환과 도시 온실가스 감축을 이끄는 선순환의 시작이 될 것입니다.

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[KICTERVIEW] 시즌 2 1편 -홍수․가뭄을 하나로 관리한다!

기후변화로 인해 물관리의 복잡성이 증대됨에 따라, 인공지능(AI)과 빅데이터를 활용한 통합물관리 기술이 주목받고 있습니다. 한국형 통합물관리 플랫폼인 IWRM-K는 기후변화 시나리오, 수문수리 모형, 위성 영상 등 다양한 디지털 기술을 융합하여 의사결정을 지원하는 종합적인 시스템입니다. 이는 단순히 물을 저장하고 공급하는 수준을 넘어, 데이터 기반의 정밀한 예측을 통해 홍수와 가뭄이라는 상반된 문제를 동시에 해결하고자 합니다. 급격한 환경 변화 속에서 물 자원을 효율적으로 운영하기 위한 기술적 토대가 마련된 것입니다. 정밀 예측 AI 기반 유역 통합 홍수관리 기술은 관측 데이터를 세밀하게 분석하여 침수 피해를 최소화하는 데 중점을 둡니다. 특히 도시 홍수는 한 시간 전의 예측이 매우 중요하며, 대형 댐은 열 시간 전의 장기적 예측이 필수적입니다. 이전에는 레이더와 위성이 각각 맡은 예측 범위가 달라 중간 시간대에 공백이 발생하기도 했으나, 현재는 두 데이터를 연동하여 상호 보완함으로써 예측 정확도를 획기적으로 높였습니다. 이를 통해 도시와 하천 유역 전체를 하나의 물그릇으로 보고 유기적으로 대응할 수 있게 되었습니다. 방류 결정은 강우량에 따라 댐 자체의 위험도와 하류 지역의 안전을 동시에 고려해야 하는 매우 복잡한 과정입니다. 수시로 변하는 상황 속에서 AI는 방대한 정보를 분석하여 최적의 방류 스케줄을 제안함으로써 의사결정자의 판단을 돕는 핵심적인 역할을 수행합니다. 축적된 데이터를 바탕으로 마치 수도꼭지를 조절하듯 정밀하게 물의 흐름을 관리하는 것입니다. 이는 홍수 시기뿐만 아니라 평상시에도 안정적인 수자원 관리를 가능하게 하는 중요한 기술적 수단이 되며, 더욱 정교한 대응 체계를 구축하는 데 기여하고 있습니다. 홍수 방어뿐만 아니라 물 공급의 원활함, 하천 생태계의 건강성, 수질의 적정성 등을 종합적으로 평가하는 통합물관리 지표도 개발되었습니다. 이 지표는 특정 유역의 물관리 수준을 성적표처럼 하나의 숫자로 시각화하여 보여주는 거시적인 평가 도구입니다. 국내 물관리 제도와 연계된 항목들로 구성되어 있어, 정책 실행의 효과를 객관적으로 측정하고 미래의 기후변화에 따른 변화 양상까지 미리 가늠해 볼 수 있습니다. 이를 통해 지역 간의 수자원 현황을 비교하고, 어느 유역이 취약한지를 명확하게 파악하여 효율적인 대책을 수립할 수 있습니다. 이러한 통합물관리 기술은 국가 정책을 더욱 객관적이고 효율적으로 만드는 밑거름이 됩니다. 한정된 예산과 자원을 지역별 취약성에 따라 우선순위가 높은 곳에 투입할 수 있는 과학적 근거를 제공하기 때문입니다. 궁극적으로는 홍수와 가뭄을 동일한 시간축 위에 놓고 통합적으로 관리하는 시스템을 구축하여 전 세계적인 도전 과제에 대응하는 것을 목표로 합니다. 우리나라가 세계 최초로 통합물관리의 실무 적용성을 확보함으로써, 기후위기 시대에 더욱 안전하고 지속 가능한 물관리 환경을 조성할 수 있을 것으로 기대됩니다.

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[KICTERVIEW] 지진, 피할 수 없다면 대비하라! 대심도 철도시설의 지진 위험도 평가 기술

최근 수도권 광역급행철도인 GTX-A 노선이 개통하면서 '대심도'라는 개념이 널리 알려지고 있습니다. 대심도 철도시설이란 보통 지하 50m 이상의 깊은 곳에 건설되어 운영되는 교통 시설을 뜻합니다. 일반적인 지하철이 지하 20m 내외의 깊이에 위치하는 것과 비교하면 훨씬 깊은 지층을 활용하는 셈입니다. 이러한 대심도 공간은 도심의 공간 부족을 해결하는 혁신적 대안이지만, 그 깊이만큼이나 정밀하고 고도화된 안전 기술과 체계적인 지진 대응 전략이 뒷받침되어야 합니다. 지진 발생 시 대심도 철도시설의 안전성을 평가할 때는 지상과 연결되는 수직구나 출입구의 특성을 중요하게 고려해야 합니다. 터널 본체와 달리 지표면으로 향하는 구조물들은 연약하거나 비균질한 지층을 통과할 가능성이 커서 지진에 상대적으로 취약한 구간이 될 수 있기 때문입니다. 또한 대심도 역사는 대규모로 설계되어 내부 구조가 복잡하므로, 기존의 일반적인 지하 시설물보다 훨씬 정밀하고 세밀한 지진 위험도 평가 기술이 적용되어야 합니다. 한국건설기술연구원에서는 이러한 위험에 대비하기 위해 실제 대심도 철도 사업의 설계 도면과 지반 정보를 수집하여 정교한 데이터베이스를 구축하고 있습니다. 역사, 터널, 수직구 등 주요 시설물을 지반 조건과 심도에 따라 체계적으로 분류하고, 이를 바탕으로 대심도 특성이 반영된 지진 취약도 함수를 개발 중입니다. 이는 단순한 추측이 아니라 실제 물리적 조건과 지반 정보를 결합하여 현실성 높은 지진 위험도 평가 체계를 완성해 나가는 과정으로, 미래의 재난 대응력을 높이는 핵심적인 기반이 됩니다. 지진은 화재나 침수와 달리 전개 과정을 실시간으로 지켜보며 대응하기가 매우 어렵습니다. 이에 연구팀은 시설물별, 지층별, 심도별로 구축된 지진 취약도 함수를 개발하여 지진 발생 직후 신속한 의사결정을 지원합니다. 이를 통해 지상으로의 최적 대피 경로나 지하 내 안전지대를 사용자에게 실시간으로 제안할 수 있습니다. 기술이 제공하는 정확한 정보와 판단은 혼란스러운 재난 상황에서 인명 피해를 최소화하고 구조 효율을 높이는 결정적인 역할을 수행하게 됩니다. 이러한 기술은 단순히 사고 대응에만 그치지 않고 대심도 철도시설의 설계 단계부터 유지 관리까지 전 과정에 걸쳐 활용될 전망입니다. 지반 종류와 구조물 유형을 반영한 지진 위험도 평가는 시설물의 안전 기준을 고도화하는 데 기여하며, 평상시에는 노후화나 구조적 이상을 점검하는 유지보수 기술로도 활용됩니다. 우리나라도 더 이상 지진의 안전지대가 아닌 만큼, 이러한 첨단 예측 및 대응 기술은 국민의 일상을 지키는 든든한 방패가 될 것입니다. 지속적인 기술 고도화를 통해 더욱 안전한 지하 교통 시대가 열리길 기대합니다.

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[KICTERVIEW] 겨울철이 다가오면 운전자들이 두려움에 떨게 만드는 것! 도로 위의 저승사자 블랙아이스 잡는 AI 기술

겨울철 도로의 암살자라 불리는 블랙아이스는 노면 온도가 영하로 내려가기 시작하는 12월부터 주로 발생합니다. 이는 도로 표면에 형성된 얇고 투명한 얼음막을 의미하며, 낮에 녹았던 눈이 다시 얼거나 어는비가 내릴 때, 혹은 안개와 서리 등이 원인이 되어 만들어집니다. 육안으로는 젖어 있는 일반 도로와 구분하기가 매우 어렵기 때문에 운전자가 사전에 위험을 인지하지 못하고 대형 사고로 이어지는 경우가 많아 겨울철 안전 운전의 가장 큰 위협 요소로 꼽힙니다. 블랙아이스 사고는 일반적인 교통사고에 비해 피해 규모가 약 1.8배, 치사율은 1.7배나 높을 정도로 매우 치명적입니다. 흔히 블랙아이스라고 부르지만 정확한 학술 명칭은 투명한 얼음을 뜻하는 '클리어 아이스'입니다. 얼음 자체가 검은색인 것이 아니라, 투명한 얼음층 아래로 아스팔트의 검은색이 그대로 투과되어 보이기 때문에 붙여진 이름입니다. 이러한 투명성 때문에 운전자는 브레이크를 직접 밟아 미끄러짐을 느끼기 전까지는 노면의 결빙 상태를 알아차리기 어렵습니다. 한국건설기술연구원에서는 이러한 위험에 대비하고자 기상청의 동네 예보 데이터를 활용한 블랙아이스 예측 AI 모형을 개발했습니다. 매시간 발표되는 초단기 예보 정보를 정밀하게 분석하여 지역별 결빙 가능성을 수치화하고 사고 위험도를 미리 산출해 냅니다. 이 시스템은 위험 구간에 대한 선제적인 대응을 가능하게 하며, 기상 상황에 따른 유연한 도로 관리를 지원함으로써 겨울철 도로의 안전을 확보하고 연쇄 추돌 사고를 방지하는 데 핵심적인 역할을 수행하고 있습니다. 예측 기술에서 더 나아가 차량에 설치된 다양한 센서를 이용해 블랙아이스를 직접 탐지하는 기술도 함께 주목받고 있습니다. 블랙박스 영상 데이터를 AI가 실시간으로 분석하여 노면 상태를 판별하며, 차량의 속도와 가속도, G센서 값 등을 종합적으로 계산해 미끄러짐을 정교하게 감지합니다. 결빙 구간에 진입하면 시스템이 이를 즉시 파악해 운전자에게 주의 경고를 전달함으로써 사고를 미연에 방지합니다. 다양한 차량 내부 데이터를 활용한 이 탐지 기술은 자율주행 시대의 안전 기준을 높이는 데 기여할 전망입니다. 블랙아이스 사고를 예방하기 위해서는 연구기관의 기술적 보완과 더불어 운전자의 안전 수칙 준수가 무엇보다 필수적입니다. 빙판길에서는 브레이크를 한 번에 강하게 밟기보다 여러 번 나누어 밟는 펌핑 브레이크를 생활화해야 바퀴가 잠겨 제동 거리가 늘어나는 것을 방지할 수 있습니다. 또한 주변에 제설 차량을 발견하면 충분한 안전거리를 유지하며 감속 운행하는 지혜가 필요합니다. 첨단 예측 시스템과 운전자의 신중한 방어 운전이 결합될 때, 비로소 도로 위의 보이지 않는 위협으로부터 소중한 생명을 지킬 수 있습니다.

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[KICTERVIEW] 교량 안전 AI가 지킨다! AI를 활용한 노후 교량구조물 스마트 유지관리 플랫폼

우리나라의 주요 교량들은 산업화가 집중적으로 이루어졌던 1970년대와 80년대에 대거 건설되었습니다. 이에 따라 현재 준공 후 30년이 넘은 노후 교량의 비중은 전체의 약 30%를 차지하며, 20년 이상 된 교량까지 합하면 그 비율은 45%에 달합니다. 특히 겨울철 제설제 사용이 잦은 한국의 기후 특성상 교량 바닥판의 노후화는 다른 국가들에 비해 더욱 빠르게 진행되는 경향이 있습니다. 따라서 대형 사고를 미연에 방지하고 시민의 안전을 지키기 위한 체계적인 시스템 마련이 매우 시급한 상황입니다. 한국건설기술연구원 연구팀은 이러한 문제를 해결하고자 노후 교량 스마트 유지관리 플랫폼인 '비맵스(BMAPS)'를 개발했습니다. 이 플랫폼은 방대한 데이터를 기반으로 교량의 상태를 과학적으로 진단합니다. 연구진은 전국의 교량 유지관리 이력을 디지털 데이터로 변환하여 데이터베이스를 구축하는 한편, 전국 해안가에 비래염분 측정 장치를 설치해 환경 데이터를 축적했습니다. 또한 주요 교량에 IoT 센서를 부착하여 실제 구조물의 움직임을 실시간으로 파악함으로써 정밀한 분석을 위한 기초 토대를 완성했습니다. 수집된 방대한 자료는 인공지능 기술을 통해 교량의 수명을 예측하는 '열화 곡선'으로 재탄생합니다. 본래 정교한 예측 모델을 구축하려면 수십 년에 걸친 장기적인 데이터가 필수적이지만, 연구팀은 AI 기법을 도입해 부족한 데이터를 보완하고 미래의 노후화 진행 과정을 시뮬레이션하는 방식을 취했습니다. 이를 통해 지역별 기후나 동결융해 등 서로 다른 환경적 요인을 인공지능이 학습하게 함으로써, 데이터가 충분하지 않은 지역의 교량이라도 그 상태와 수명을 신뢰도 높게 추정할 수 있게 되었습니다. 비맵스 플랫폼은 복잡한 분석 결과를 사용자가 이해하기 쉬운 리포트 형식으로 제공하는 것이 특징입니다. 가장 혁신적인 점은 교량의 상태를 '노후도 나이'라는 정량적인 숫자로 표현하여 직관적인 이해를 돕는다는 것입니다. 관리자는 시스템을 통해 부재별 손상 정도와 향후 30년 동안의 노후도 추이 그래프를 즉시 확인할 수 있습니다. 이러한 객관적인 데이터는 주관적인 판단에서 벗어나 유지보수의 우선순위를 결정하고 관련 예산을 효율적으로 배정하는 데 있어 결정적인 근거가 되어 줍니다. 이러한 기술적 우수성과 실용성을 인정받아 비맵스는 국가연구개발 우수성과 100선에 선정되는 영예를 안았습니다. 건설 기술과 IT 기술이 결합된 이 혁신적인 시스템은 현재 웹사이트를 통해 누구나 쉽게 접근하여 분석 결과를 확인할 수 있도록 운영되고 있습니다. 교량을 시작으로 도로와 터널 등 다양한 국가 인프라 유지관리 분야에 이 기술이 확산된다면, 우리 사회의 안전망은 더욱 견고해질 것입니다. 연구팀의 성과는 안전한 국토를 만드는 기술적 자산으로서 앞으로도 큰 역할을 할 것으로 기대됩니다.

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[KICTERVIEW] 접었다 펼치면 집이 된다?! 폴더블 모듈러 시스템

현대 건축 기술의 패러다임이 변화하고 있습니다. 한국건설기술연구원이 개발한 폴더블 모듈러 시스템은 마치 휴대폰처럼 집을 접었다 펼 수 있는 혁신적인 개념을 도입했습니다. 평상시에는 콤팩트하게 접어서 보관하다가 필요할 때 신속하게 설치하여 공간을 확보하는 방식입니다. 기존 모듈러 주택과 달리 폴딩 방식을 적용하여 보관과 운송 시 부피를 기존 대비 3분의 1 수준으로 줄일 수 있다는 점이 가장 큰 강점입니다. 이는 물류 효율성을 극대화하여 긴급한 상황에서 신속한 대응을 가능하게 합니다. 이 시스템의 핵심은 정교한 벽체 회전 기술에 있습니다. 양측의 벽면을 90도로 회전시켜 기립시킨 후, 각 벽체에 포함된 스윙 벽체를 다시 한번 회전하여 면을 완성하는 방식입니다. 이러한 구조적 설계 덕분에 단순히 천막을 치는 수준을 넘어 견고한 주거 공간을 확보할 수 있습니다. 특히 연구진은 처음 시공하는 작업자도 직관적으로 이해할 수 있도록 3D 모델링 영상과 상세한 매뉴얼을 함께 구축했습니다. 이는 전문 인력이 부족한 긴급 상황에서도 누구나 신속하게 집을 완성할 수 있도록 돕는 실무적인 배려입니다. 기술의 태동은 코로나19 대유행 시기로 거슬러 올라갑니다. 당시 급증하는 선별진료소 수요에 대응하기 위해 짧은 시간 내에 설치와 해체가 가능한 시스템이 절실했고, 이것이 국내 최초의 폴더블 선별진료소 탄생으로 이어졌습니다. 현재는 이를 주거용으로 고도화하여 산불이나 홍수 등 재난으로 거처를 잃은 분들을 위한 임시 시설로 발전시켰습니다. 기존의 대규모 구호 시설이 가진 프라이버시 문제를 해결하고, 인간다운 삶을 영위할 수 있는 최소한의 독립된 공간을 보장하려는 목적이 담겨 있습니다. 새롭게 개발된 임시 주거용 모듈은 기존의 선별진료소용보다 크기가 3배 이상 확장되었으며, 사계절 기후 변화에 대응하기 위해 벽체 두께를 키워 단열 성능을 대폭 강화했습니다. 내부에는 주방과 욕실이 공장에서 제작된 유닛 형태로 삽입되어 조리와 세탁이 가능하며, 가전과 냉난방 설비까지 완벽히 갖추고 있습니다. 현장에서는 미리 제작된 코어 유닛을 블록처럼 결합하기만 하면 되는 간편한 구조를 채택했습니다. 이는 단순한 대피소를 넘어 장기간 거주에도 무리가 없는 실질적인 생활 공간을 제공하기 위함입니다. 설치 속도 면에서도 놀라운 성과를 보여줍니다. 벽체를 펼치고 지붕을 얹는 골조 완성까지 단 90분이 소요되며, 인테리어 마감과 배수 연결을 포함해도 3일 이내에 입주가 가능합니다. 연구진은 여기서 멈추지 않고 한정된 대지에서 더 많은 이재민을 수용하기 위해 모듈을 수직으로 쌓아 올리는 적층 기술을 다음 목표로 삼고 있습니다. 재난용 임시 주택을 쌓아서 공급하는 사례는 세계적으로도 드문 만큼, 이 기술이 완성된다면 전 세계 재난 구호 현장에서 한국의 건설 기술이 새로운 표준이 될 것으로 기대됩니다.

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