국산 CAD 자존심 캐디안의 ‘AI 도전기’ - 두 번째 이야기

[기술기고 ②] 4만 여장 CAD 이미지 데이터 학습…도면 이미지 입력해 건축 도면 재생성 및 적산 가능한 솔루션 본격 개발

강동식 기자 2024.04.05 08:18:44

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[작업중]국산 CAD 자존심 캐디안의 ‘AI 도전기’ - 두 번째 이야기

최근 대부분의 산업에서 인공지능(AI)을 활용해 생산성과 경쟁력을 높이기 위한 경쟁이 치열하다. 설계 산업 역시 이러한 움직임이 활발하다. 국산 캐드(CAD)의 대명사인 캐디안(구 인텔리코리아)은 4년 전 기술연구소에 AI솔루션팀을 발족하고 AI와 설계 기술의 접목을 위한 여정을 시작했다. 캐디안 기술연구소 한명기 상무의 특별기고를 통해 AI를 설계 기술에 적용하기 위한 캐디안의 끊임없는 노력을 뒤따라가면서 설계 산업의 AI 도입 의미와 최적의 적용 방안을 알아본다. [편집자주]

▲현대 주거용 건축 평면도를 이용해 AI 이미지 인지 기반 건축 도면 재생성과 적산 솔루션의 프로세스로서 도면 이미지 입력, 객체탐지 및 의미 분할, 도면 재작성(2D/3D), BOM 테이블 생성 및 적산하는 과정 / 자료=캐디안

캐디안은 올해 초부터 AI 기반의 전통건축 손도면 CAD 도면화 프로그램인 ‘캐디안 TWArch’를 개발하며 축적한 다양한 노하우를 바탕으로 도면 이미지를 입력해 건축 도면 재생성과 적산을 할 수 있는 솔루션을 본격적으로 개발하고 있다.

캐디안은 도면 이미지 데이터에서 더 정확한 객체 인지를 수행하기 위해 4만 여장의 CAD 도면 이미지 데이터를 기반으로 각 객체별 데이터 아노테이션(annotation)을 위한 정책 연구를 진행하고 있으며, 노하우를 현대 건축 도면 재생성 및 적산 솔루션에 적용할 예정이다.

우선 이미지 도면에서 CAD 도면으로의 재생성 부분이다. CAD 데이터는 다양한 산업 현장에서 가장 정교한 의사전달 체제로 알려져 있다. 따라서 CAD 데이터는 초도 설계뿐만 아니라 건설 후 또는 제품 완성 후 추가공사, 보완, 신설 등 다양한 환경에서 반드시 요구되는 데이터다.

예를 들어 전체 생산시설 이전 등의 상황을 맞게 될 때 대체로 오래된 도면 이미지만 보유하고 있을 가능성이 높다. 이 경우 도면 이미지에서 CAD 도면을 생성하는 게 반드시 필요하다.

다음은 적산 기능이다. 적산은 두 가지 유형으로 구분된다. 첫 번째 유형은 정산용 적산이다. 이 경우 공사가 완료될 시점에서 도면 이미지에 표시된 최종 객체를 인식하고 그 객체의 수량을 추출해 정산에 적용되는 자재명세서(BOM)를 형성할 수 있다.

현재 대부분의 정산용 적산은 사람의 손으로 이뤄진다. 그러나 도면의 복잡도가 증가하면서 매우 심각한 인간의 오류(Human Error)가 발생하고 있다. 따라서 복잡하고 다양한 객체가 산재한 도면 이미지 데이터에서의 시각적 인지 및 정리는 매우 주요한 의미를 갖는다.

두 번째 유형은 견적용 적산이다. 견적용 적산은 고객이 제시하는 기초적인 도면 데이터를 기반으로 다양한 요소를 고려해 수주할 수 있도록 견적서를 작성하는 것이다.

앞서 설명한 보안/안전시설을 설치하려는 경우가 대표적인 예다. 대부분의 경우 CAD 도면이 아닌, 불완전한 이미지 데이터를 획득해 빠른 시간 이내에 추가 객체 삽입, 안전율 적용, 인건비 산정 등을 진행해 견적을 산출해야 한다.

그러나 현실은 초도 도면 이미지 정보를 획득하고 기초 견적을 작성하는 영업사원의 경력 정도에 따라 초도 견적의 오차가 최대 35%까지 벌어진다.

이 경우 AI 이미지 인지를 통해 작업자의 경험치 차이를 최소화하는 것은 수주로 이어지는 지름길이면서 사업의 성패를 가름하는 중요한 요소가 된다고 해도 과언이 아니다.

▲건축 도면 재생성과 적산 프로그램에 사용된 주요 기술과 그 기술을 이용해 적용할 수 있는 다양한 결과물과 산업 / 자료=캐디안

이러한 시각적 인지는 설계, 시공 등 다양한 상황에서 요구되고 있으나 CAD 데이터라는 특수 형태의 데이터를 다뤄야 하는 복잡한 과정이므로 기능 개발 및 구현이 매우 어렵다. 그러나 캐디안은 디지털 도면 파일 핸들링 원천기술을 보유해 AI 서비스를 위한 기본 솔루션을 구축할 수 있어 향후 많은 발전이 기대된다.

▲실내 인테리어 재시공=건축 평면도 기준으로 구조 객체(내력벽, 비내력벽, 창호, 기둥)를 인지해 새로운 도면을 구성하고, 리모델링 및 재배치 등의 다양한 인테리어 공사에 필요한 CAD 도면 생성 및 견적용 적산이 요구되고 있다.

▲방범 및 소방시설 설치 시공=건축 평면도 기준으로 구조 객체(내력벽, 비내력벽, 창호, 기둥)를 인지해 새로운 도면을 구성하고, 출입 등록기, 감지기, 모니터 등을 추가로 배치하고 각 요소 간의 배선 물량 산출을 진행해 빠르게 견적, 수주, 실행할 수 있다.

▲전기 배선 및 배관 공사=구조 평면도 기준으로 구조 객체(내력벽, 비내력벽, 전선 트레이, 전선 PIT)를 인지해 새로운 도면을 구성하고, 메인 분전반까지 포설 계획을 수립한다. 또 건축 평면도 기준으로 구조 객체(내력벽, 비내력벽, 창호, 기둥)를 인지해 메인 분전반에서 각 실에 이르는 배선 물량을 산출, 견적, 수주, 실행할 수 있다.

▲시스템 에어컨 설치 시공=건축 평면도 기준으로 구조 객체(내력벽, 비내력벽, 창호, 기둥)를 인지해 새로운 도면을 구성하고, 실내기와 실외기를 배치 구성하고 각 요소 간의 배관 구성을 위한 재 도면 생성 및 견적을 진행할 수 있다.

▲각종 개보수 공사=각종 개보수 공사, 룸 신설·분할·확장, 화장실 확장·철거 등 다양한 개보수 공사의 원천 도면을 생성할 수 있다.

AI 기반 현대 건축용 적산 솔루션은 국내에서는 최초로 현대 건축 도면의 재설계 및 적산에 AI의 이미지 인지기술을 적용하는 사례다. 솔루션의 완성은 추후 설계 시장을 주도할 기술로 주목받게 될 전망이다. 이를 통해 캐디안이 CAD 산업에서 선도적인 기술 집약적 기업으로 재도약할 것으로 보인다.

또 현대 건축 설계에 처음으로 AI의 기술을 적용해 복잡한 도면에서 입찰용, 재시공용, 정산용 적산을 진행하는 과정에서 소요되는 시간을 획기적으로 단축할 뿐만 아니라 적산 시 발생하는 인적 오류를 최소화함으로써 다양한 재시공, 부가 시공에 막대한 손실을 줄여줄 것으로 기대된다.

솔루션에 적용되는 핵심 기술은 AI 이미지 인지기술 중 이미지 내에 존재하는 객체를 추출하는 객체탐지(Object Detection) 기술과 이미지 전체를 의미 단위로 지정된 객체들로 분할하는 의미분할(Semantic Segmentation) 기술이 있다. 또 객체탐지나 의미분할에 의해 인지된 결과를 기반으로 새롭게 도면을 생성하는 CAD 엔진과 견적을 산출하는 적산 부문이 핵심기술이다.

현재 건축용 평면도를 기준으로 개발 진행 정도는 데이터셋 확보 후 데이터 크리닝, 학습 데이터 및 테스트 데이터셋 확보, 아노테이션 정책 수립, 샘플 아노테이션, 1차 아노테이션을 마치고 본격적으로 원 스테이지 객체탐지 모델을 이용해 학습을 진행 중이다.

▲건축 도면 재생성과 적산을 위한 AI 도면 이미지 인지 모델의 1차 학습의 중간 결과물로서 원본 이미지와 원본 이미지에 표시된 정답 이미지(학습용), 그리고 이 이미지를 학습된 AI 탐지 모델에 입력해 만든 결과물. 왼쪽 두 번째부터 이미지가 벽을 탐지한 결과물, 문을 탐지한 결과물, 창문을 탐지한 결과물 / 자료=캐디안

이 그림은 1차 학습 중 중간 베스트 모델을 기반으로 3장의 건축 평면도를 대상으로 3가지 구조 객체(내력벽, 창문, 문)를 탐지 모델이 분류한 결과다. 1차 학습의 결과를 기반으로 아노테이션 정책 재수립, 데이터 세그멘테이션, 룰 기반 최적화 프로그램을 적용해 지속적으로 탐지 결과의 성능을 높일 예정이다.

캐디안은 올해 말 AI 이미지 인지 기반 현대 건축 평면도의 도면 재생성 및 적산 솔루션 개발을 완료할 예정이다.

개발 완료된 솔루션은 건축 도면의 구조와 기본 객체를 탐지하는 모델로, 여러 설계 영역에서 다양하게 적용돼 2차 개발을 쉽게 만들 것이다. 방범, 소방, 전기, 에어컨, 설비 등 건축 평면도를 기반으로 하는 다양한 재시공이나 추가 설치 공사를 진행하는 엔지니어에게 더 나은 설계 환경을 제공할 수 있으리라 확신한다.