해체 시뮬레이션으로 폐기물을 예측하는 스타트업, 건설 산업의 미래를 바꾸다

건축의 끝에서 시작되는 자원순환, 이제 예측이 중요합니다

건축은 짓는 것만큼 해체하는 과정도 중요합니다.
특히 2025년 현재, 도시 곳곳에서는 노후 건물의 해체, 리모델링, 재개발이 빠르게 증가하면서
건축 폐기물 처리와 자원 순환의 중요성이 과거보다 훨씬 강조되고 있습니다.
건축물 하나가 철거될 때 발생하는 자재는
콘크리트, 철근, 유리, 목재, 전선, 배관, 석면 등 수십 가지에 이르며,
이 중 상당수는 제대로 분류되거나 예측되지 않은 채 전량 폐기 또는 매립되고 있는 것이 현실입니다.

이러한 비효율성을 줄이기 위해 최근에는
‘해체 시뮬레이션’ 기술을 기반으로 폐기물의 발생량, 자재 종류, 유통 가능성을 사전에 예측하는 스타트업들이 등장하고 있습니다.
기존에는 건물 해체 후에야 자재 상태를 확인하고 처리 방향을 정했다면,
이제는 철거 전 단계에서 디지털 모델링과 AI 분석을 통해
폐기물의 종류와 양을 예측하고 분류 전략을 수립하는 시대가 열린 것입니다.

 

 

이러한 기술은 단순한 환경 보호 차원을 넘어

자원 재사용률 향상

처리 비용 절감

안전한 해체 계획 수립

자재 유통 플랫폼과의 연계
등 다양한 이점을 제공하기 때문에,
건설 스타트업뿐 아니라 공공기관, 대형 건설사, ESG 투자자들 사이에서도 높은 주목을 받고 있는 기술 분야입니다.

이번 글에서는 이처럼 건축 해체 시뮬레이션 기술을 중심으로
폐기물 예측이라는 새로운 시장에 진입한 스타트업의 사례와 기술 구조를 살펴보며,
왜 이 기술이 건축 산업의 미래를 바꿀 중요한 열쇠가 되고 있는지 설명드리겠습니다.

 

사례 분석 – 시뮬레이션 기반 폐기물 예측 플랫폼 ‘디컨랩(DeconLab)’의 등장

국내에서 해체 시뮬레이션 기술을 사업화한 대표적 스타트업으로는
서울에 본사를 둔 ‘디컨랩(DeconLab)’이 있습니다.
디컨랩은 2023년 말, BIM(Building Information Modeling) 데이터와 AI 기반 해체 알고리즘을 결합하여
건물의 해체 단계에서 발생할 자재의 양과 종류를 사전에 정밀 예측하는 플랫폼을 개발하였습니다.

이 시스템은 기존의 도면이나 3D 모델을 입력받은 뒤,
건물의 구조, 층수, 자재 사용 이력, 시공 연도 등의 정보를 바탕으로
철거 시 나올 수 있는 폐콘크리트, 철골, 창호, 내장재, 유해물질 등 다양한 자재의 예상 발생량을 정량화해줍니다.

특히 디컨랩은
자재별 물리적 해체 가능성, 파손률, 재사용 가능성 등을 AI 학습 기반으로 평가하기 때문에
철거 업체나 발주처가 사전에 자재 회수·재활용 전략을 세울 수 있도록 돕습니다.

또한 이 플랫폼은 예측된 데이터를 바탕으로
자재 회수 업체, 리사이클링 가공업체, 지역 자재 유통 플랫폼과 연결된 매칭 시스템도 제공합니다.
예를 들어, A빌딩 철거 시 20톤의 폐유리가 나올 것으로 예측되면,
이를 필요로 하는 인근 인테리어 기업이나 유리 재가공 업체에 자동 알림 및 입찰 연동이 가능하도록 설계되어 있습니다.

이러한 기능 덕분에 디컨랩은
2024년 서울시 도시재생본부의 시범사업에 참여하였고,
노후 학교 철거 프로젝트에 적용되어 총 해체 자재의 34%를 사전 분류 및 유통 가능 자재로 전환시키는 데 성공했습니다.

디컨랩의 사례는 단순 기술적 구현을 넘어
건축 자원의 흐름 전체를 설계 가능한 수준으로 끌어올렸다는 점에서
건설 폐기물 처리 방식의 패러다임 전환을 보여주는 사례로 평가받고 있습니다.

 

기술적 구조 – BIM 기반 시뮬레이션과 AI 예측 알고리즘의 결합

해체 시뮬레이션 기술은 기본적으로 기존의 BIM 데이터 활용을 기반으로 하고 있습니다.
즉, 건물 설계 당시 입력된 자재 정보, 시공 방식, 위치 정보, 구조적 연결관계 등을
3D 형태로 시각화한 데이터를 해체 관점에서 재해석하는 것이 핵심입니다.

디컨랩을 포함한 이 분야 스타트업들은
BIM 모델을 해체 시뮬레이션용으로 변환한 후,
AI가 자재별 파손 가능성, 구조적 해체 용이성, 재사용 가능성을 자동 계산하게끔 학습시켜둡니다.
이때 사용되는 알고리즘은 구조 역학, 자재 내구도, 시공 연차별 열화 계수 등 다양한 변수를 포함하며,
수천 개의 철거 현장 데이터를 기반으로 지속적으로 정밀도를 높여가고 있습니다.

예측 결과는

자재별 발생량(kg 단위)

상태별 분류(양호/중파손/전손)

유해물질 포함 여부

회수 가능성 등
으로 자동 정리되어, 건설사나 해체 업체, 플랫폼 운영자에게 CSV, 대시보드, API 형태로 제공됩니다.

또한 일부 시뮬레이션 엔진은 구글 어스, 카카오맵 등과 연동하여
건축물의 위치 기반 자재 매칭 기능도 제공합니다.
즉, 특정 지역에서 유사 자재가 다량 발생할 경우
근처 수요처나 가공업체에 자동 연결해주는 자재 기반 물류 네트워크 구축이 가능해지는 것입니다.

이러한 기술 구조는 향후 지역 단위 자원순환 클러스터의 핵심 인프라로 활용될 수 있으며,
건설 자재 시장이 생산→사용→해체→재사용으로 이어지는 선순환 구조로 바뀌는 데 기여할 수 있습니다.

 

해체 예측 기술의 확산 가능성과 건설 산업의 미래

해체 시뮬레이션 기술은 단순한 예측 기능에 그치지 않고
건설 산업의 전체 운영 방식에 실질적인 변화를 일으킬 수 있는 도구로 성장할 가능성이 큽니다.

우선, 자재를 예측 가능한 구조로 전환함으로써

철거 계획의 안전성 향상

유해물질 사전 대응

물류 효율성 증대

자재 재사용률 제고
등 다양한 효과가 기대됩니다.
이것은 결국 건설사의 원가 절감, ESG 평가 향상, 공공 수주 경쟁력 강화로 이어지게 됩니다.

또한 정책 측면에서도
2025년부터 환경부와 국토교통부는
‘자원순환형 해체 가이드라인’을 표준화하고,
사전 자재 예측 보고서를 의무화하는 방향으로 제도를 준비 중에 있습니다.
이러한 흐름은 해체 시뮬레이션 기술의 필요성을 제도적으로 뒷받침하게 될 것입니다.

뿐만 아니라, 해당 기술은 재난 대응, 노후 시설 관리, 국방 시설 해체, 캠퍼스 리뉴얼 등
다양한 분야로의 확장 가능성도 갖고 있으며,
AI의 학습이 고도화될수록 예측의 정확도 또한 지속적으로 향상될 것으로 보입니다.

스타트업 입장에서는 초기 진입장벽이 높은 기술 영역임에도 불구하고,
정책과 산업 구조의 변화가 맞물리는 지금이 오히려 기회이며,
지속가능한 수익 모델로 발전할 수 있는 기반이 충분하다는 평가도 나오고 있습니다.

결론적으로, 해체 시뮬레이션 기반 폐기물 예측 기술은
단지 건축의 마지막 단계를 디지털화하는 것이 아니라,
건축물의 ‘자원 생애주기’를 설계 가능한 구조로 전환하는 첫 출발점이며,
앞으로 순환 건축 시대의 필수 인프라로 자리 잡을 가능성이 매우 높습니다.