출처: 픽사베이
정부와 건설업계에서 건설 현장의 안전관리에 대한 관심이 고조되고 있다.
지난 1월 27일 중대재해처벌법이 시행된 이후에도 건설현장에서 노동자가 목숨을 잃은 사고가 끊이지 않고 있어서다.
고용노동부에 따르면 중대재해법 시행 후 지금까지 이 법의 적용대상인 '공사액 50억원 이상 건설현장'에서 발생한 사망사고는 17건에 달한다.
이 때문에 노동부는 지난 8일 삼성물산과 지에스건설, 포스코건설, 대우건설, 현대엔지니어링, 롯데건설, 태영건설, 두산건설 등 8개 건설사 안전담당자를 불러 긴급 대책 회의를 개최하고 사고예방을 위한 자체 점검과 안전관리 감독 강화 등을 주문했다.
이에 따라 건설현장의 안전관리를 지원하는 콘테크(Construction+Technology) 업체들의 '몸값'이 자연스레 뛸 것으로 예상된다.
9일 관련업계에 따르면, 위치기반 스마트 현장 안전 솔루션 업체 '레이컴(대표 신성웅)'은 지난 8일 인라이트벤처스와 리가인베스트먼트 등으로부터 프리시리즈A 투자를 유치하는데 성공했다.
레이컴은 건설과 해운, 조선, 플랜트, 시설관리 등 다양한 산업 분야의 현장 환경에 맞춤형 안전관리 사물인터넷(IoT) 솔루션을 제공하는 스타트업이다.
레이컴의 'HAMAH IoT Solution'은 자체 개발한 IoT 디바이스, 네트워크를 기반으로 작업자의 위치정보를 빅데이터화하여 실시간 작업현장을 관제하고, 위험상황을 사전에 차단하도록 도와준다.
레이컴은 이번 투자유치를 통해 디지털 트윈기술을 고도화해 고객의 니즈에 맞게 필요한 기능을 최적화하고, 방폭인증을 통해 해운, 정유·화학업, 조선업, 에너지 산업 안전관리 솔루션으로 확장할 계획이다.
이번 투자를 리드한 인라이트벤처스 박문수 대표파트너는 "레이컴은 법제화로 빠른 시장 확대가 예상되는 산업 안전관리 및 시설물 안전진단 시장에서 선제적인 시장진입으로 수주실적을 쌓고 있고 이를 통해 우수한 기술력을 입증하고 있다"며 "시장의 기회와 회사가 쌓아온 역량이 시너지가 되어 매출 및 수익확대가 예상되고, 최근 진행하는 방폭인증을 통해 추가적인 시장침투가 가능할 것"이라고 더스탁에 말했다.
건설 드론 데이터 솔루션 스타트업 '엔젤스윙(대표 박원녕)'의 경우 지난 3월 말 건설 현장을 위한 안전관리 플랫폼을 정식 런칭하며 시장을 적극 공략하고 있다.
'엔젤스윙 안전관리 플랫폼'은 드론 매핑으로 얻은 데이터로 디지털 트윈을 만든 후, 가상화된 현장에서의 작업 계획과 시뮬레이션을 통해 실제 발생할 수 있는 각종 산업재해 및 안전사고를 예방할 수 있게 해 주는 클라우드 기반 플랫폼이다.
2021년 12월부터 오픈베타 서비스를 시작하였으며, 약 100여 일간의 플랫폼 테스트 및 안정화 과정을 거쳐 이번에 정식 런칭했다.
대부분의 안전관리 솔루션이 실시간 모니터링 기반으로 안전사고의 빠른 수습 및 기록 등 '사후 대처'에 초점이 맞추어져 있는 반면 엔젤스윙의 안전관리 플랫폼은 사전의 철저한 계획 및 시뮬레이션을 통한 '안전사고 예방'을 핵심으로 한다.
엔젤스윙은 또 최근 산업용 드론 인스펙션 전문기업 '엠지아이티(대표 정우철)'와 전략적 업무협약(MOU)을 체결하며 드론을 활용한 안전관리 솔루션 개발에 한층 속도를 붙히고 있다.
양사는 지난 2월 마무리된 현대엔지니어링의 새만금 육상태양광발전 모듈 품질관리 프로젝트에서 엔젤스윙이 드론 매핑 기반 현장 촬영 데이터 분석을, 엠지아이티는 드론 열화상 이미지 모니터링 기반 태양광 패널 유지관리를 각각 담당한 바 있다.
박원영 엔젤스윙 대표는 이번 협력에 대해 "엠지아이티가 보유한 열화상 분석 기술 및 서비스 역량과 엔젤스윙의 현장 가상화 기술이 결합하여 드론 기술 확산에 있어 큰 시너지를 낼 것으로 기대한다"고 더스탁에 밝혔다.
이밖에 산업안전 솔루션 스타트업 '무스마(대표 신성일)'는 지난 1월말 45억원의 후속 투자유치를 통해 총 65억 원 규모의 시리즈A 투자유치를 성공적으로 마친 바 있다.
무스마는 이번 투자유치를 바탕으로 산업안전 솔루션 '엠카스(MCAS)'의 고도화에 박차를 가하고 있다.
무스마는 고객사의 니즈에 맞게 필요한 기능을 추가할 수 있도록 엠카스의 하드웨어를 모듈화함으로써 솔루션의 확장성을 강화할 계획이다. 또한 영상의 객체 인식 속도 개선과 통신 정확도를 높여 센서뿐만 아니라 영상으로도 정확한 현장 데이터 수집이 가능하게 만들 예정이다.
