성능위주설계(PBD) 분야의 인공지능(AI) 도입에 관한 실무자 인식 및 수용도 분석

Analysis of Practitioner Perception and Acceptance Regarding the Introduction of Artificial Intelligence (AI) in Performance-Based Design (PBD)

본 연구는 4차 산업혁명의 핵심 기술인 인공지능(AI)이 소방방재 분야, 특히 성능위주설계(Performance-Based Design, PBD)적용시 설계 실무자의 인식과 수용도를 분석하는 것을 목적으로 한다. 건축물의 고층화 및 복합화 추세에 따라 기존의 법규 중심 설계의 한계를 보완하는 PBD의 중요성은 날로 증가하고 있다. PBD는 복잡한 화재 및 피난 시뮬레이션 해석 등 방대한 데이터 처리를 요구하기에 AI 기술과의 융합을 통한 혁신 가능성이 높게 점쳐진다. 이에 본 연구는 국내 PBD 실무자 82명을 대상으로 설문조사를 실시하여 AI 기술에 대한 전반적인 친숙도, PBD 핵심 업무별 AI와의 역할 분담에 대한 인식, 그리고 AI 기술 도입의 장애요인을 다각도로 분석하였다. 분석 결과, 실무자들은 AI를 통한 ‘업무 효율성 향상’에 대한 기대가 가장 컸으며, 데이터 처리와 분석이 중심이 되는 시뮬레이션 영역에서는 인간과 AI의 협업 수행을, 종합적 판단과 법적 책임이 요구되는 설계 초기 단계에서는 인간 주도의 업무 수행을 선호하는 것으로 나타났다. 그러나 대부분의 업무에서는 AI의 분석 결과를 인간이 최종적으로 검토하고 판단하는 ‘인간-AI 협업’ 모델을 가장 이상적인 형태로 인식하고 있었다. 한편, AI 기술 도입의 가장 큰 장애요인으로는 결과의 ‘신뢰성 및 법적 책임소재’가 꼽혔다. 이는 PBD 분야의 성공적인 AI 도입을 위해서는 기술 개발과 더불어 AI 산출물에 대한 검증 체계와 제도적 기반 마련이 필요함을 시사한다. 본 연구는 PBD 분야 실무자들의 인식을 실증적으로 분석하여, 향후 AI 관련 기술 도입을 위한 정책적· 산업적 방향성을 제시했다는 점에서 의의를 지닌다.

This study aims to analyze the perception and acceptance of design practitioners regarding the application of Artificial Intelligence (AI), a core technology of the Fourth Industrial Revolution, in the field of fire protection, specifically in Performance-Based Design (PBD). With the trend toward high-rise and complex buildings, the importance of PBD is increasingly growing as it complements the limitations of existing prescriptive design. Since PBD requires extensive data processing, such as complex fire and evacuation simulation analysis, it holds high potential for innovation through convergence with AI technology. Accordingly, this study conducted a survey of 82 domestic PBD practitioners to multi-dimensionally analyze their general familiarity with AI technology, perceptions of role division between humans and AI for core PBD tasks, and barriers to the introduction of AI technology. The analysis results revealed that practitioners had the highest expectations for "improved work efficiency" through AI. They preferred collaboration between humans and AI in simulation areas centered on data processing and analysis, while favoring human-led execution in the initial design stages where comprehensive judgment and legal responsibility are required. However, across most tasks, the "Human-AI Collaboration" model, in which humans make the final review and judgment based on AI analysis results, was perceived as the most ideal form. Meanwhile, "reliability and legal liability" of results were identified as the most significant barriers to AI adoption. This suggests that for the successful introduction of AI in the PBD field, it is necessary to establish verification systems for AI outputs and institutional foundations alongside technological development. This study is significant in that it empirically analyzes the perceptions of practitioners in the PBD field and presents policy and industrial directions for the future introduction of AI-related technologies.