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대우건설 2024년 연간 경영실적 발표
[이코노믹데일리] 대우건설은 2024년 연간 경영실적 잠정집계 결과(연결기준) 매출 10조5036억원, 영업이익 4031억원, 당기순이익 2428억원의 누계 실적을 기록했다고 6일 공시했다. 대우건설은 2024년 말 기준 연간 매출 10조5036억원으로 전년 대비 9.8% 감소했으나 2024년 매출 목표(10조 4000억원) 대비 101.0% 초과 달성했다. 사업부문별로는 △주택건축사업부문 6조8418억원 △토목사업부문 2조1704억원 △플랜트사업부문 1조1386억원 △기타연결종속부문 3528억원의 매출을 올린 것으로 나타났다. 영업이익은 전년 실적(6625억원) 대비 39.2% 감소한 4031억원, 당기순이익은 전년 실적(5215억원) 대비 53.4% 감소한 2428억원을 기록했다. 하지만 불확실한 대외 여건 속에서도 영업이익이 시장전망치(에프앤가이드 기준 3514억원)를 상회하며 대우건설의 위기관리 역량을 확인시켰다. 대우건설 관계자는 “진행 현장 수 감소와 지속되는 원가율 상승 및 일부 주택현장의 일시적 추가 원가 반영으로 매출 및 영업이익이 감소했으나, 해외 플랜트사업부문 고수익 프로젝트의 견조한 성장에 힘입어 어려운 대내외 환경 속에서도 선방을 했다”고 설명했다. 대우건설의 2024년 신규 수주는 9조9128억원을 기록하며 2024년 목표(11조5000억원) 대비 86.2%를 달성했으나 2024년 말 기준 44조4401억원의 풍부한 수주잔고를 보유해 연간 매출액 대비 4.2년치 일감을 확보하고 있다. 대우건설 관계자는 “성남 수진1구역 재개발(7793억원), 부산 남천동 주상복합(6334억원), 서울 여의도공작아파트 재건축(5704억원) 등 국내 수주 비중이 컸으며, 기대했던 해외 수주는 다소 이연되어 올해 수주 확대로 이어질 전망이다.”고 말했다. 또한, 대우건설은 매출 8조4000억원, 신규 수주 14조2000억원의 2025년 전망치도 함께 밝혔다. 대우건설 관계자는 “국내외 어려운 시장 상황을 고려하여 올해 매출 목표는 보수적으로 수립했으나 지속성장의 토대를 마련하기 위해 신규 수주는 확대할 계획”이라며 “전 사업부문에 걸쳐 지속적이고 견조한 매출을 이어가는 한편 체코 원전, 이라크 해군 및 공군기지, 투르크메니스탄 미네랄비료공장 등 해외 대규모 PJ 수주 확대를 통해 목표 달성이 가능할 것”이라고 밝혔다. 이에 더해 대우건설 관계자는 “무엇보다 안전을 최우선 가치로 두고 수익성 중심의 내실경영 강화로 건설시장 위기를 극복함과 동시에 올해 목표를 초과 달성하도록 최선을 다하겠다”고 밝혔다.
2025-02-06 10:03:37
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창립 30주년 맞은 포스코이앤씨, AI 기술로 경쟁력 키운다
[이코노믹데일리] 창립 30주년을 맞은 포스코이앤씨가 인공지능(AI)을 기반으로 한 스마트건설 기술개발을 통한 경쟁력 강화에 나서고 있다. 27일 업계에 따르면 포스코이앤씨는 2018년부터 건설 경쟁력 확보를 위해 스마트건설 전담조직을 신설하고 '스마트 컨스트럭션(Smart Construction) 1.0'을 수립해 스마트 기술을 집중적으로 개발해왔다. 올해부터는 'Smart Construction 2.0' 전략을 수립했다. 빌딩정보모델링(BIM), AI, 건설로봇 등을 적극적으로 도입해 건설 현장의 생산성을 향상하고 위험요인을 줄이는 것이 핵심이다. 특히 포스코이앤씨는 다양하고 많은 프로젝트를 수행하며 쌓은 빅데이터를 기반으로 딥러닝을 활용한 AI 기술개발에 집중하고 있다. 우선 건설특화 AI 모델을 설계단계부터 업무에 적용해 업무 효율성을 높이고 설계 오류를 줄여나가는 등 PJT(프로젝트) 관리 지능화를 진행 중이다. 또 AI기술을 기반으로 한 지역별 부동산 시장 분석 시스템도 도입했다. 이 시스템은 전국 219개 시군구 지역의 10년간 수급, 가격, 거래, 개발호재, 경제, 시장 지표 등을 데이터화해 시장현황을 빠르게 파악하고 해당 지역의 부동산 시장에 영향을 미치는 주요 영향인자를 도출할 수 있는 모델이다. 실시간으로 시장의 분석값을 확인할 수 있어 주택공급이 필요한 도시를 발굴하고 적정 공급 규모와 공급 시기를 판단하는 등 영업활동에 적극적으로 활용하고 있다. 원자재 가격예측에도 AI 시스템을 갖췄다. 이 기술로 최대 6개월의 철근과 레미콘, 후판, PHC 파일 등 건설공사에서 핵심이 되는 원자재의 가격을 예측할 수 있다. 최대 6개월 미래 가격을 최대·보통·최소 가격범위로 파악한다. 위험도를 4단계 지수로 구분해 프로젝트 단계별 구매 계획을 수립할 수 있다. 이를 통해 포스코이앤씨는 건설에 쓰일 원자재의 조기 발주 등 최적의 구매전략을 수립해 공사비 원가 상승 부담을 줄이고 있다. 공동주택 철근소요량 예측모델도 활용 중이다. 포스코이앤씨가 지난 30년간 시공하며 쌓은 빅테이터를 기반으로 딥러닝을 활용해 공동주택의 타입별 철근사용량을 분석해 신규 건설에 드는 철근량을 산출하는 모델이다. 견적단계부터 철근사용량의 정확한 예측이 가능하기 때문에 안정적인 철근 수급과 시공 품질 확보가 가능하다. 견적 산출 소요시간을 기존과 비교해 60% 이상 단축하고 정확도 역시 95% 수준으로 향상했다. AI기술을 통해 공동주택 사업 과정에서 발생할 수 있는 위험요인들도 탐지한다. 축적된 공동주택 프로젝트 수행실적 데이터를 기반으로 공사·조달인력·원가 등 주요 요인별 공기지연 위험도를 AI를 통해 직관적으로 확인할 수 있어 공사 초기 이상징후를 미리 파악해 대응할 수 있다. 현재 진행 중인 공동주택 현장에 적극 활용 중이며, 이를 통해 공기연장에 따른 입주 지연 문제를 최소화하고 있다. 안전관리 분야에도 AI기술을 도입했다. 스마트 세이프티 플랫폼을 이용하면 기존에 설치된 폐쇄회로(CC)TV로 얻은 영상정보를 AI기술로 분석해 추락방지 덮개, 안전난간대 등 안전임시시설을 실시간으로 관찰하고 이상이 있는 경우 복구조치를 하게끔 알람을 준다. 이 기술은 자재, 작업자 등 여러 요소의 촬영 영상과 3D 영상을 합성하고 이를 학습시켜 신뢰도를 95% 가까이 향상했다. 드론도 접목했다. 드론 촬영과 비전(Vision) AI 기술을 접목한 AI 균열 이미지 분석 플랫폼으로 콘크리트 균열의 폭, 길이 등이 자동탐지가 가능하다. 또 균열발생량 분석으로 위험균열을 우선 식별할 수 있다. 공동주택 콘크리트 외벽 균열조사에 활발히 적용 중이다. 앞으로 교량, 사일로(Silo) 등 인프라 및 플랜트 구조물에도 확대 적용될 예정이다. 이 밖에도 챗지피티(ChatGPT)와 같은 거대언어모델(LLM) 기술을 활용해 입찰안내서(ITB, Invitation to bid)에서 필수적으로 검토돼야 하는 내용을 자동검토한다. 채팅 형태로 질의 응답할 수 있는 '계약문서 검토 시스템'도 활용 중이다. 이 시스템은 2건의 특허출원을 완료한 상태다. 현재 포스코이앤씨는 도면을 자동으로 검토할 수 있는 시스템을 개발하는 등 건설업계의 AI 분야를 리딩하고 있다.
2024-11-28 10:00:00