Unpacking trends in artificial intelligence research in the construction industry: a bibliographic review

Motivation

• Known: 건설산업은 생산성 저하와 단편화된 프로세스로 특징지어졌으며, 최근 AI 기반 시스템 도입으로 안전 모니터링, 예측 모델링, 품질 관리 등이 강화되고 있다.
• Gap: AI 관련 출판물이 급증하고 있음에도 불구하고, AI-건설 연구의 전체적인 궤적과 지적 구조, 주요 기여자, 글로벌 패턴을 통합적으로 분석한 체계적 문헌 종합이 부재하다.
• Why: 건설산업이 지속가능성, 생산성, 경쟁력 압박에 직면한 상황에서 AI 연구의 진화를 이해하는 것은 전략적 투자 방향 결정과 정책 입안에 필수적이며, 구조화된 증거 기반을 제공해야 한다.
• Approach: Scopus 데이터베이스에서 PRISMA 가이드라인을 따르는 문헌고찰을 수행했으며, 생산성 분석, 인용 분석, VOSviewer를 이용한 키워드 동시 출현 네트워크 매핑 등 문헌계량 기법을 적용했다.

Achievement

1. 지속적이고 가속화된 성장 추세: 2020년 이후 특히 AI 관련 건설 연구의 가속화된 증가와 개념적 통합이 관찰됨
2. 네 가지 주요 주제 클러스터: AI 지원 안전 및 자동화, 예측 모델링 및 최적화, 디지털 생애주기 통합, AI 기반 의사결정 지원
3. 지역별 연구 분포: 미국, 영국, 중국이 글로벌 아웃풋과 인용 영향력을 주도하나 개발도상국도 상당한 참여 보임
4. 지식 생산 집중화: 고영향력 저널과 소수 선도 저자 및 기관이 지식 생산을 지배함
5. 산업 과제와의 정렬: AI 연구가 안전 관리, 성능 예측, 데이터 기반 의사결정 등 핵심 산업 과제와 밀접하게 정렬됨

How

• Scopus 데이터베이스에서 1,489개 초기 출판물 검색
• PRISMA 스크리닝 프로토콜을 따라 764개 저널 논문 및 회의 논문으로 선별
• 연간 생산성 분석을 통한 성장 패턴 추적
• 인용 분석을 통한 영향력 있는 기여자 식별
• VOSviewer를 이용한 키워드 동시 출현 네트워크 및 문헌 결합(bibliographic coupling), 문서 동시 인용(document co-citation) 네트워크 매핑

Originality

• PRISMA 준수 프로토콜을 적용한 건설산업 AI 연구의 최초의 포괄적 문헌계량 종합
• 단순 주제별 검토를 넘어 출판 동향, 저자 네트워크, 지리적 분포를 통합적으로 분석
• 키워드 동시 출현, 문헌 결합, 문서 동시 인용 등 다층적 네트워크 분석으로 지적 구조 체계화

Limitation & Further Study

• 언어 제한: 영어로 출판된 Scopus 색인 출판물만 포함하여 다른 언어 연구 누락 가능
• 실제 구현 미평가: 실제 AI 적용 성과 및 구현 결과를 평가하지 않음
• 단일 데이터베이스: Scopus만 사용하여 다른 학술 데이터베이스의 논문 누락 가능
• 후속 연구 방향: 다중 데이터베이스 통합, 저대표 지역의 실증적 사례 분석 필요, BIM 및 디지털 트윈 같은 통합 디지털 환경에서의 AI 임베딩 메커니즘에 대한 심층 연구 수행

Evaluation

총평: 본 연구는 건설산업의 AI 연구 동향을 체계적으로 매핑하는 PRISMA 준수의 포괄적 문헌계량 분석을 제공하여, 빠르게 성숙해가는 분야의 지적 구조와 미래 연구 방향을 명확히 하는 데 중요한 기여를 한다.