제너레이티브 AI가 건설업에서 설계와 협업 수준을 높이는 방법
- 챗GPT(ChatGPT)와 같은 대화형 챗봇은 AI 기술의 주류가 되었으며, 건설업체들도 이에 동참하고 있다.
- 몇몇 일본의 주요 건설 업체들은 설계, 모델링, 협업을 지원하는 AI를 개발하고 있다.
- AI가 발전할수록 건설 워크플로우에서 더욱 유용해질 것이며, 건축업체가 수집한 데이터를 더욱 효과적으로 사용할 수 있도록 도움을 줄 것이다.
갈수록 많은 기업이 AI 채택에 나서면서 AI를 향한 전 세계 기업들의 관심이 커지고 있다. 챗GPT와 같은 대화형 AI 챗봇은 이 기술의 새로운 응용 분야와 AI의 새로운 정확성을 보여준다. 메커니즘 자체는 이미 오래전부터 사용되어 왔지만, 제너레이티브 AI는 유창하고 자연스러운 반응을 바탕으로 데이터 패턴과 관계를 학습하여 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있다. AI는 입력한 문서로부터 이미지, 비디오, 3D 모델을 생성하는 일련의 새로운 제품을 통해 이미지 생성 기술을 발전시키고 있다.
비즈니스 리더들은 기업에서 가치 있는 산업별 AI 응용 사례를 파악함에 따라 인공 지능에 긍정적인 반응을 보이고 있다. 오토데스크의 글로벌 조사 보고서 2024 State of Design & Make에서 리더 및 전문가 78%는 AI가 자신의 업계를 개선할 것이라고 응답했으며, 66%는 AI가 2~3년 내에 “전사적으로 채택될 것”이라고 답했다. 건축, 엔지니어링, 건설, 운영(AECO) 업계의 리더들은 AI의 주요 용도로 생산성 향상(44%), 정보에 입각한 디자인 옵션 생성(36%), 제품 및 자산 성능 격차 파악(34%)을 꼽았다.
건설업의 제너레이티브 AI
일본의 주요 종합 건설업체들은 다양한 방식으로 AI를 사용하기 시작했다. 세계에서 가장 높은(약 634미터) 전파탑인 도쿄 스카이트리 전망대(Tokyo Sky Tree)와 싱가포르의 주얼 창이(Jewel Changi) 공항과 같은 대규모 글로벌 건물의 건설업체인 오바야시구미는 자사 프로젝트에 AI를 적극적으로 사용하고 있다. 예를 들어 오바야시는 오토데스크 리서치(Autodesk Research)와 협력하여 건축가가 건물의 매개변수를 입력하여 체적 추정치와 인테리어 프로그래밍 레이아웃을 생성할 수 있는 AI 플랫폼을 개발했다.
2022년 오바야시는 SRI 인터내셔널(SRI International) 및 하이파르(Hypar)와 협업하여 수작업한 스케치와 문서 설명을 기반으로 여러 건물의 외관 설계를 빠르게 출력한 다음 3D 모델을 생성할 수 있는 아이코브(AiCorb)를 개발했다. 대지 용적 연구를 진행한 후 아이코브를 사용하여 제안된 외관 설계를 검토하고, 생성된 설계를 통합하여 3D 모델로 시각화한다. 이 과정을 통해 고객과의 공감대 형성 과정을 급격히 가속화하고 설계자의 업무량을 줄일 것으로 기대된다.
아이코브의 개발은 2017년 “AI가 창의적일 수 있을까?”라는 질문에서 시작되었다. 개발의 핵심은 건축 설계에 특화된 제너레이티브 AI로서 초안에서 다양한 설계를 제안하는 데 있다. 오바야시의 건축 설계 및 엔지니어링 부문의 아시아 설계 디자인 부서 소속 건축가 쓰지 요시토(Yoshito Tsuji)는 “우리는 상세한 초안과 대략적인 초안에서 설계 의도를 읽어낼 수 있도록 AI를 훈련시켰다”며 “초안을 충실하게 읽어내는 모델과 충실도보다는 생성된 결과물의 품질에 초점을 맞춘 모델 등 다양한 AI 모델을 준비하여 설계자의 의도에 따라 도구를 사용할 수 있게 했다”고 말했다.
국제 건설 및 엔지니어링 기업 시미즈 건설(Shimizu Corporation)은 최근 건설 연구 작업의 초기 설계 단계를 지원하는 AI인 SYMPREST(심프레스트)도 발표했다. 여기에는 건물 계획의 형태와 규모에 따른 구조 골조와 부재 단면도 연구 및 설정이 포함된다. 시미즈 건설에 따르면 심프레스트는 작업 효율을 높여 개발자가 발전되고 신속한 제안을 할 수 있도록 지원하는 디지털 설계 방법이 될 것이다.
AI용 독점 데이터베이스 사용
AI 서비스의 작동 방식을 이해하려면 제공되는 서비스 이름이 그 안에 내장된 AI 또는 서비스를 개발한 기업과 반드시 일치하지는 않는다는 점에 유의해야 한다. 예를 들어 마이크로소프트에서 제공하는 빙 AI(Bing AI) 서비스는 오픈AI(OpenAI)의 GPT-4 기반 모델 AI를 검색 엔진 빙에 통합한 서비스로, 이 모델이 마이크로소프트의 자체 데이터베이스에 액세스하여 AI 기반 채팅을 통해 향상된 검색 결과를 제공한다.
기업이 AI를 사용할 때 이런 방식으로 데이터베이스에 연결할 수 있다면, 미리 학습된 정보 외에도 자사 정보를 활용할 수 있어 기밀 정보를 보호하는 동시에 AI의 정확도를 높일 수 있다. 예를 들어 글로벌 건설 및 부동산 개발 업체인 카지마 건설(Kajima)은 입력 정보를 외부 학습에 사용하지 않고 챗GPT에 상응하는 사내 모델을 구축하여 약 2만 명의 직원에게 안전한 환경을 제공하는 카지마 챗AI(Kajima ChatAI)를 운영한다. 이러한 사례는 일본을 포함한 전 세계 기업에서 증가하고 있다.
건설업체의 데이터 사용 지원
건설업체가 수집한 데이터를 극대화할 수 있는 최고의 도구는 BIM(빌딩 정보 모델링)과 클라우드 서비스를 활용하는 것이다. AI는 데이터로부터 더 많은 인사이트를 이끌어내도록 돕는다. 예를 들어 오바야시구미는 아이코브로 생성한 이미지를 BIM 데이터로 변환하는 작업을 진행하고 있다. 오바야시 기술연구소 건설 시스템 및 자재 부서의 AI 연구원 나카바야시 다쿠마(Takuma Nakabayashi)는 “BIM 데이터를 각 구성 부품의 크기와 자재에 지정할 수 있기 때문에 이 데이터를 사용하여 다양한 유형의 성능을 평가하는 것을 고려하고 있다”며 “향후 오바야시의 데이터를 활용하여 시공성 관점에서 AI를 개발하는 것을 목표로 하고 있다”고 말했다.
오바야시는 이 선행 조치로부터 많은 것을 배웠다. 2023년 7월부터 70명의 직원이 약 1,000회에 걸쳐 AI를 사용해 본 결과, 오바야시는 설계 계획을 빠르고 효율적으로 생성하기 위해 AI를 설계 흐름에 통합하는 것을 고려하고 있다. 하지만 나카바야시는 “생성된 결과를 완전히 통제하기는 어려우므로 만일의 상황에 대한 긍정적 의견과 부정적 의견이 둘 다 존재한다”며 “아무리 강한 통제력을 확보하더라도 제너레이티브 AI는 손의 기능을 확장한 펜이나 CAD와 같은 기존 도구와는 다른 특성을 가지고 있다는 점을 이해하는 것 또한 중요하다”고 말했다.
AI를 통한 생산성 향상
AI 도입과 사용을 고려할 때는 다음 세 가지 사항을 명심해야 한다. 첫째, AI를 기업의 관점에서 고려한다. 기업이 AI를 도입하는 목적이 수익을 창출하고 생산성을 향상시키는 거라면, AI가 전반적인 워크플로우에 맞추는 방식을 반드시 고려해야 한다. 기업이 데이터를 활용하는 방식이 AI 자체보다 더 중요하다.
둘째, AI가 일부 비용을 증가시킬 수 있다는 점을 유념해야 한다. AI가 업무를 맡으면 결과를 즉각적이고 무제한으로 얻을 수 있지만, 그 결과가 항상 정확한 것은 아니다. 생성 비용은 매우 낮지만, AI를 더 많이 사용할수록 결과물을 더 많이 검토해야 해서 비용이 크게 증가하고 생산성은 저하될 수 있다. 기업이 AI를 도입하려면, AI가 생산성을 향상시킬 수 있는 방법과 AI의 결과물을 면밀히 검토하는 절차를 반드시 고려해야 한다.
마지막으로, 이전에는 AI 개발업체가 AI의 정확도를 보장한다고 생각했지만, AI의 정확도는 AI가 학습하는 내용, 즉 데이터베이스에 따라 결정되기 때문에 반드시 기업의 데이터베이스를 유지 관리하는 체계를 개발하고 AI가 사용할 수 있는 형태로 만들어야 한다. 핵심은 데이터베이스에 정보를 수집하고 데이터베이스 내용을 확인하는 것이며, 건설 업체는 BIM과 클라우드 서비스를 사용하여 이를 달성할 수 있다.
건설업체 입장에서는 AI 서비스를 사업 운영에 연결하는 것이 지름길이다. AI가 공사 현황에 대응할 수 있는 시스템을 생각해 보자. 현장의 진행 상황을 파악하려면, 현장 상황을 AI에 알려야 한다. 이때 프로젝트의 모든 자산과 장비의 전체 사용주기를 추적하고 관리하는 Autodesk Build(오토데스크 빌드)의 자산 기능을 사용하면 보고가 가능하다. 만약 도구를 통해 데이터를 시각화할 수 있다면, 해당 보고의 정확성을 검증할 수 있다.
AI와 AI를 사용하는 서비스의 역량은 끊임없이 변화하고 있어서 즉시 시작하지 못할 수도 있다. 하지만 BIM 모델과 클라우드 기반 데이터베이스의 시각화는 AI 사용 여부와 관계없이 수행할 수 있다. 그리고 이 작업을 진행함으로써 AI가 학습할 수 있도록 데이터베이스가 준비된 환경을 조성할 수 있다. AI를 사용하기 위한 첫 단계는 기업의 정보를 디지털화하고 디지털 전환을 향한 길을 만드는 방법을 결정하는 것이다.