📌 핵심 요약 (Key Takeaways)
- 핵심 성과 1: 주관적이고 결과 중심적인 영국 CDM 2015 안전 규정을 정형화된 컴플라이언스 로직 및 규칙 기반 디지털 질문 아키텍처로 전환.
- 독창적 차별점 2: 기존 타 산업군에 국한되었던 자동 컴플라이언스 체킹(ACC) 범위를 건설 프로젝트 관리 영역으로 확장하고 의무 주체별 맞춤형 로직 구현.
- 실무 파급력 3: 엔터프라이즈 데이터 플랫폼과의 통합 가능성을 확보하여 건설 현장의 데이터 투명성, 일관성 및 운영 효율성 대폭 향상.
현대 엔지니어링 및 건설 산업은 고도화된 프로젝트 규모에 발맞추어 방대한 규제 데이터와 안전 기준을 준수해야 하는 과제를 안고 있습니다. 특히 영국의 건설안전 규정인 CDM 2015(Construction (Design and Management) Regulations 2015)는 설계 단계부터 안전을 내재화하도록 유도하지만, 규정 자체가 결과 중심적이고 의무 주체의 역량에 크게 의존하기 때문에 실제 현장에서 컴플라이언스를 객관적으로 입증하기 매우 어렵습니다.
본 연구는 이러한 문제의식을 바탕으로 정성적이고 모호한 법적 규정을 백엔드 시스템에서 처리할 수 있는 정형화된 규칙(Actionable Compliance Logic)으로 변환하는 디지털 컴플라이언스 체킹(ACC, Automated Compliance Checking) 시스템 아키텍처를 제안합니다. 디자인 과학 연구(Design Science Research) 방법론을 적용하여 실제 이해관계자들의 피드백을 반영한 아티팩트를 설계하고, 복잡한 규정 준수 프로세스를 데이터 흐름으로 구조화했습니다.
시스템 아키텍처 및 규칙 기반 데이터 모델링 전략
개발된 디지털 컴플라이언스 시스템은 사용자 인터페이스 레이어, 시나리오 기반 분기 로직 엔진, 그리고 백엔드 검증 데이터베이스로 구성된 모듈형 아키텍처를 채택하고 있습니다. 시스템의 핵심은 사용자의 초기 입력값 및 시나리오별 반응에 따라 동적으로 후속 질문과 검증 항목을 생성하는 빌트인 로직(Built-in Logic) 엔진입니다.
이러한 동적 질의 생성 아키텍처는 정적인 체크리스트 방식의 한계를 극복하고, 프로젝트의 성격과 의무 주체(Duty-holder)의 역할에 맞춤화된 컴플라이언스 경로를 제공합니다. 백엔드 관점에서는 파편화된 규정 문헌을 구조화된 데이터 모델로 변환하여 대규모 프로젝트 팀이 실시간으로 규정 준수 여부를 트래킹할 수 있는 기반을 마련했습니다.
유사 선행 연구 대비 독창성 및 성능 비교
| 비교 항목 | 기존/유사 선행 연구 방식 | 본 연구의 제안 방식 | 실무적 차별성 및 한계 |
|---|---|---|---|
| 규제 적용 도메인 | 제조업 및 BIM 기반 자동 설계 규칙 검증 (BIM-based ACC) | 영국 CDM 2015 안전 규정 및 프로세스 컴플라이언스 검증 | 정량적 공간 모델 외에 정성적 법적 의무 사항까지 자동화 범위 확장 |
| 로직 생성 방식 | 정적 IF-THEN 룰셋 또는 경직된 체크리스트 기반 | 시나리오 기반 동적 분기 로직 및 의무 주체별 맞춤형 질의 | 사용자 상황에 맞춘 유연한 프로세스 가이드 제공 가능 |
| 시스템 확장성 | 단일 프로젝트 독립형 소프트웨어 형태 | 엔터프라이즈 전사 플랫폼 통합을 고려한 모듈형 백엔드 구조 | 향후 증거 관리 및 액션 트래킹 기능 확장에 유리한 데이터 파이프라인 확보 |
전문가 평가를 통한 시스템 검증 결과, 제안된 아티팩트는 포괄적이면서도 실효성 높은 컴플라이언스 도구로 평가받았습니다. 다만, 향후 실무 현장의 전면적인 도입을 위해서는 질문 구조의 고도화, 시각화 및 리포팅 기능 강화, 그리고 실시간 액션 트래픽 및 증거 자료(Evidence Provision) 연동 메커니즘의 추가가 필수적인 개선 과제로 도출되었습니다.
산업 파급 효과: 엔터프라이즈 데이터 및 규제 준수 아키텍처의 미래
본 연구가 제시하는 디지털 컴플라이언스 체킹 아키텍처는 단순한 건설 안전 관리를 넘어, 복잡한 규제 산업(방산, 대규모 인프라, 플랜트 등)에서 백엔드 데이터 모델링이 어떻게 법적 리스크를 경감할 수 있는지 보여주는 모범 사례입니다. 정성적 규정을 구조화된 데이터 파이프라인으로 전환함으로써 기업은 규정 준수 여부를 투명하게 추적할 수 있습니다.
향후 대규모 엔터프라이즈 시스템 및 지식 그래프(Knowledge Graph) 기반 온톨로지 모델과의 결합을 통해, 본 시스템은 자율주행, 무인 로보틱스 현장 및 스마트 시티 인프라 구축 과정에서의 법적·안전적 컴플라이언스를 실시간으로 보장하는 핵심 백엔드 인프라로 진화할 것으로 전망됩니다.
출처 원문: Taylor & Francis Online (DOI: 10.1080/09613218.2026.2711760)