Earticle

초록

영어

This study analyzes the limitations of existing manual and document-based enforcement systems to address the chronic issue of illegal subcontracting in the Korean construction industry. It proposes an intelligent monitoring framework that integrates national administrative data with Artificial Intelligence (AI) technology. Currently, enforcement faces severe structural constraints; with over 170,000 annual construction projects but only about 10 dedicated personnel, vast monitoring blind spots are inevitable. This lack of resources makes it difficult to detect sophisticated illegalities such as disguised contracts or multi-level subcontracts in real time. To solve these problems, this research proposes an AI-driven monitoring model that integrates fragmented administrative data—including tax invoices from the National Tax Service, employment and four major insurance data from the Ministry of Employment and Labor, and machinery registration information. By performing real-time cross-verification of these multi- dimensional datasets, the AI can automatically identify anomalies, such as discrepancies between contract documents and actual on-site entities (laborers and equipment) or irregular financial patterns. The study establishes a concrete technical outline by detailing specific detection scenarios for "sham contracts," "back-door contracts," and "multi-level subcontracting". Furthermore, the study recommends a comprehensive policy package: the rapid deployment of an AI monitoring system, the legalization of a government-wide data-sharing platform, mandatory subcontract registration for private projects, and the strengthening of enforcement through special judicial police powers. This research holds significant academic and policy value as it provides a strategic framework to enhance enforcement accuracy, promote fairness, and ensure safety in construction management by integrating technology, institutional reform, and administrative efficiency.

한국어

본 연구는 한국 건설산업의 고질적인 병폐인 불법하도급 문제를 해결하기 위해 기존의 수기 및 서류 중심 단속 체계가 가진 한계점을 분석하고, 국가 행정정보와 인공지능(AI) 기술을 결합한 지능형 감시체계의 설계 방향을 제안하였다. 현재 우리나라의 불법하도급 단속은 연간 17만 건이 넘는 방대한 공사 물량에 비해 전담 인력은 10여 명에 불과하여 물리적인 감시 사각지대가 발생할 수밖에 없는 심각한 구조적 제약에 직면해 있다. 이러한 자원의 부족은 위장계약이나 다단계 재하도급과 같이 정교화된 위법 행위를 실시간으로 포착하는 것을 어렵게 만든다. 이러한 문제들을 해결하기 위해 본 연구는 국세청의 전자세금계산서, 고용노동부의 고용 및 4대 보험 자료, 그리고 건설기계 등록정보 등 여러 기관에 산재한 행정정보를 통합하는 AI 기반 감시 모형을 제시하였다. 다차원적인 데이터 세트에 대한 실시간 교차검증을 통해 AI는 계약 서류와 실제 현장 투입 주체(근로자 및 장비) 간의 불일 치나 비정상적인 자금 흐름과 같은 이상 징후를 자동으로 식별할 수 있다. 본 연구는 ‘위장계약’, ‘이면계약’, ‘다단계 재하도급’에 대한 구체적인 탐지 시나리오를 상세화함으로써 기술적 구현을 위한 실질적인 윤곽을 수립하였다. 나아가 본 연구는 AI 감시시스템의 조속한 구축, 범정부 차원의 정보공유 플랫폼 마련, 민간 공사 하도급 계약등록 의무화, 그리고 특별사법경찰권 도입을 통한 단속 권한 강화 등을 포함하는 종합적인 정책 패키지를 제안하였다. 본 연구는 기술적 혁신, 제도적 개선, 행정적 효율성을 통합함으로써 단속의 정확도를 높이고 건설 관리의 공정성과 안전성을 확보하기 위한 전략적 대안을 제공한다는 점에서 학술적·정책적으로 중요한 의의를 지닌다.

목차

< Abstract >
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 고찰
1. 관련 법령 및 제도 현황
2. 불법하도급의 개념과 유형
3. 불법하도급 감시 체계 및 현황
4. 국가정보 및 AI
5. 선행연구 고찰 및 본 연구의 차별성
Ⅲ. 연구방법
1. 연구의 절차 및 자료수집
2. 선행연구 검토 및 분석
3. 분석 절차
4. AI 탐지 모델을 위한 시나리오 구성
Ⅳ. 국가정보 및 AI 활용방안
1. 활용방안
2. AI 모델 설계 시나리오
3. 소결
Ⅴ. 결론
< 국문요약 >
<참고문헌>

키워드

저자

• 이지영 [ Lee, Ji-Young | 광운대학교 대학원 부동산법무학과 박사과정 ] 주저자
• 이춘원 [ Lee, Choon-Won | 광운대학교 법학부 교수, 법학박사 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

간행물

표지보기 관심저널 등록

• 간행물명

  부동산경영 [Journal of the Korea Real Estate Management Review]

• 간기

  반년간

• pISSN

  2288-7393

• eISSN

  2713-8984

• 수록기간

  2010~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 321 DDC 330