출처 : 한국건설신문(http://www.conslove.co.kr)
현장경험의 부재, 지금의 AI가 극복해야 할 최우선 과제
'엔지니어-인-더-루프(Engineer-in-the-Loop)'의 완성이 해법
<엄신조 직스테크놀로지 사장>
출처 : 한국건설신문(http://www.conslove.co.kr)
■ BIM 모델링의 어려움을 해결하는 'AI to BIM', AI가 '할 수 있는' 영역
건설 산업에서 BIM(Building Information Modeling) 도입은 거스를 수 없는 흐름이 되었지만, 실무 현장에서는 여전히 높은 진입장벽과 피로도를 호소한다.
비싸고 무겁고 어려운 BIM 소프트웨어를 새로 배워야 하는 것은 물론이고, 수작업으로 3D 모델을 구축하며 수많은 객체에 일일이 속성데이터를 채워 넣는 작업은 엄청난 시간과 노동력을 요구하기 때문이다. 실제로 설계자의 시간은 본질적인 공간 구상보다는 도면의 수정과 검토, 데이터 전환 등 단순 반복되는 구현 과정에서 훨씬 더 많이 소모되고 있다.
이러한 기존 BIM 모델링의 치명적인 비효율을 인공지능 기술로 돌파하기 위해 등장한 패러다임이 바로 'AI to BIM'이다. AI는 설계자가 객체를 배치할 때 표준 라이브러리를 근거로 "이 객체는 벽체(Wall)이며, 콘크리트 강도 24MPa 속성을 부여할까요?"라고 선제적으로 제안하며 까다로운 속성 입력 작업을 자동화할 수 있다.
특히 'MCP(Model Context Protocol)'와 '바이브코딩(Vibe Coding)' 기술의 등장은 프로그래밍 지식이 없는 설계자도 일상적인 대화만으로 복잡한 설계 자동화 로직을 쉽게 구축할 수 있게 만들었다.
아직 부분적으로 어려움이 있지만, AI로 이미지를 생성하고 이를 3D 벡터화하거나, 2D 도면을 그리는 순간 이를 3D 객체로 즉각 변환하고, 부재 간의 간섭을 자동으로 파악하며, 설계 완료와 동시에 정밀한 공사비(BOM)를 자동 산출해 내는 것이 가시화되고 있다. 수일씩 걸리던 수작업을 순식간에 처리하여 설계자의 생산성을 극대화하는 것, 이것이 바로 AI가 가장 효율적으로 '할 수 있는' 명확한 영역이다.
■ 현장 경험 없는 BIM의 한계, 범용 AI가 '할 수 없는' 것
하지만 이렇게 완벽해 보이는 AI 생성 모델이라도 실제 건설 현장 앞에서는 치명적인 한계에 부딪힌다.
현재 실무에서도 사람이 모니터 속에서 정성껏 만든 BIM 모델(설계BIM)이 실제 시공 여건을 반영하지 못해 현장에서 사용되지 못하는 경우가 일반적인데, 하물며 바이브코딩과 범용 AI 기술만으로는 현장 엔지니어들이 수십 년간 몸소 부딪히며 쌓아온 '암묵지'를 스스로 깨우칠 수 없기 때문이다.
설계조건과 다른 시공중 현장 상황, 장비와 사람의 실제 동선, 자재 특성에 따른 시공성, 정성적인 설계기준(KDS/KCS) 조항들은 BIM에 표현하기 힘들 뿐더러, 확률적인 판단에 의하는 AI가 치명적인 실수를 할수 있는 영역이다. 이것이 바로 현장경험이 없는 인공지능과 바이브코딩만으로는 절대 만들어낼 수 없는, AI가 스스로 '할 수 없는' 영역이다.
■ 첫 번째 해법 : 현장의 지혜를 BIM으로 잇는 'ZYX-BIM 브리지'
결국 현장의 암묵지를 가진 베테랑 실무자들이 스스로 생태계에 참여해야만 현장에서 쓸 수 있는 데이터가 완성된다. 이를 위해 직스테크놀로지가 제시하는 첫 번째 해법은 'BIM 브리지(Bridge)' 기술이다. ZYXCAD AX에 연계된 ZYXSpace AI엔진을 활용하는 ZYX-BIM 브리지는 기존 2D 기반의 유저들이 익숙한 환경에서 선(Line)을 그리기만 해도, 내부 엔진이 이를 인식하여 정보(Data)를 가진 3D BIM 객체로 치환해 준다.
또 MCP(Model Context Protocol)' 기술로 설계도구에 연동된 AI비서(LLM)를 활용, 설계 전문가와 대화하듯이 창의적인 설계나 반복적인 속성정의 작업을 자동으로 수행함으로써 베테랑들의 암묵지가 자연스럽게 BIM 데이터로 녹아들게 만드는 가장 훌륭한 가교 역할을 수행할 수 있다.
■ 두 번째 해법 : 단절을 없애는 개방형 협업 플랫폼 'ZYXAI' 생태계
아무리 훌륭한 도면과 문서, 노하우가 생성되어도, 파편화된 환경에 갇혀 있다면 의미가 없다. 직스테크놀로지는 단절된 설계시공 워크플로우를 지능적으로 연결하기 위해 AI도구가 탑재된 개방형 협업 설계클라우드(ZYX365)와 AI 공통데이터환경(CDE) 생태계(ZYXAI)를 구축하고 있다.
설계자가 작업한 결과물은 언제 어디서든 클라우드에 즉시 동기화되며, 현장의 모든 문서를 통합하여 보고서를 자동 생성해준다. 나아가 건설엔지니어들이 바이브코딩으로 만든 자신만의 로직과 표준 라이브러리, 건설관련 AI 도구들을 ZYXAI라는 '오픈 마켓플레이스에서 서로 공유하고 수익화할 수 있다. 이를 통해 집단 지성과 현장의 노하우가 실시간으로 유통되는 거대한 플랫폼 생태계가 완성된다.
■ 결론 : '엔지니어-인-더-루프(Engineer-in-the-Loop)'의 완성
결국 AI 솔루션이 현장에서 진정한 가치를 지니려면, 실무자들의 축적된 노하우가 살아있는 현장 데이터로 전환되어 AI에 제공되어야만 한다
이러한 한계를 극복하기 위해서는 기술의 일방적인 제공을 넘어 '엔지니어-인-더-루프' 철학, 즉 최종적인 의사결정자인 사람의 역할과 이를 보조하는 AI의 역할을 기반으로 한 AI 생태계 구축이 필요하다.
직스테크놀로지는 지속적으로 다양한 채널과 파트너, 고객사와의 대화를 통한 현장의 살아있는 목소리를 제품과 서비스에 담아내고 있으며, 최근 아이디어정보기술, 두아즈, 빔스온탑엔지니어링 등 전문영역의 기업들과 '건설 데이터 기반 AI 생태계 구축 MOU'를 체결한 이유도 결국 여기에 있다. 일방적인 기술 공급을 넘어, 실무자의 생생한 목소리와 현장의 노하우를 플랫폼에 직접 반영하기 위함이다.
AI는 강력한 지능형 보조자로서 ZYX-BIM 브리지와 MCP를 통해 ZYXCAD의 뼈대를 세우고 데이터를 연결한다. 하지만 AI가 추론하고 제안하는 모델을 최종적으로 검토하고 승인하여 100%의 완성도로 끌어올리는 것은 결국 풍부한 암묵지를 가진 '인간(엔지니어)'이다. 기술이 아무리 고도화되더라도 현장 데이터와 사람의 가치는 더욱 빛을 발하며, 직스테크놀로지는 인간과 AI를 잇는 이 생태계를 통해 엔지니어를 지원하는 충실한 비서로서 AI 솔루션의 완성도를 높이고자 한다.
출처 : 한국건설신문(http://www.conslove.co.kr)
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현장경험의 부재, 지금의 AI가 극복해야 할 최우선 과제
'엔지니어-인-더-루프(Engineer-in-the-Loop)'의 완성이 해법
<엄신조 직스테크놀로지 사장>
출처 : 한국건설신문(http://www.conslove.co.kr)
■ BIM 모델링의 어려움을 해결하는 'AI to BIM', AI가 '할 수 있는' 영역
건설 산업에서 BIM(Building Information Modeling) 도입은 거스를 수 없는 흐름이 되었지만, 실무 현장에서는 여전히 높은 진입장벽과 피로도를 호소한다.
비싸고 무겁고 어려운 BIM 소프트웨어를 새로 배워야 하는 것은 물론이고, 수작업으로 3D 모델을 구축하며 수많은 객체에 일일이 속성데이터를 채워 넣는 작업은 엄청난 시간과 노동력을 요구하기 때문이다. 실제로 설계자의 시간은 본질적인 공간 구상보다는 도면의 수정과 검토, 데이터 전환 등 단순 반복되는 구현 과정에서 훨씬 더 많이 소모되고 있다.
이러한 기존 BIM 모델링의 치명적인 비효율을 인공지능 기술로 돌파하기 위해 등장한 패러다임이 바로 'AI to BIM'이다. AI는 설계자가 객체를 배치할 때 표준 라이브러리를 근거로 "이 객체는 벽체(Wall)이며, 콘크리트 강도 24MPa 속성을 부여할까요?"라고 선제적으로 제안하며 까다로운 속성 입력 작업을 자동화할 수 있다.
특히 'MCP(Model Context Protocol)'와 '바이브코딩(Vibe Coding)' 기술의 등장은 프로그래밍 지식이 없는 설계자도 일상적인 대화만으로 복잡한 설계 자동화 로직을 쉽게 구축할 수 있게 만들었다.
아직 부분적으로 어려움이 있지만, AI로 이미지를 생성하고 이를 3D 벡터화하거나, 2D 도면을 그리는 순간 이를 3D 객체로 즉각 변환하고, 부재 간의 간섭을 자동으로 파악하며, 설계 완료와 동시에 정밀한 공사비(BOM)를 자동 산출해 내는 것이 가시화되고 있다. 수일씩 걸리던 수작업을 순식간에 처리하여 설계자의 생산성을 극대화하는 것, 이것이 바로 AI가 가장 효율적으로 '할 수 있는' 명확한 영역이다.
■ 현장 경험 없는 BIM의 한계, 범용 AI가 '할 수 없는' 것
하지만 이렇게 완벽해 보이는 AI 생성 모델이라도 실제 건설 현장 앞에서는 치명적인 한계에 부딪힌다.
현재 실무에서도 사람이 모니터 속에서 정성껏 만든 BIM 모델(설계BIM)이 실제 시공 여건을 반영하지 못해 현장에서 사용되지 못하는 경우가 일반적인데, 하물며 바이브코딩과 범용 AI 기술만으로는 현장 엔지니어들이 수십 년간 몸소 부딪히며 쌓아온 '암묵지'를 스스로 깨우칠 수 없기 때문이다.
설계조건과 다른 시공중 현장 상황, 장비와 사람의 실제 동선, 자재 특성에 따른 시공성, 정성적인 설계기준(KDS/KCS) 조항들은 BIM에 표현하기 힘들 뿐더러, 확률적인 판단에 의하는 AI가 치명적인 실수를 할수 있는 영역이다. 이것이 바로 현장경험이 없는 인공지능과 바이브코딩만으로는 절대 만들어낼 수 없는, AI가 스스로 '할 수 없는' 영역이다.
■ 첫 번째 해법 : 현장의 지혜를 BIM으로 잇는 'ZYX-BIM 브리지'
결국 현장의 암묵지를 가진 베테랑 실무자들이 스스로 생태계에 참여해야만 현장에서 쓸 수 있는 데이터가 완성된다. 이를 위해 직스테크놀로지가 제시하는 첫 번째 해법은 'BIM 브리지(Bridge)' 기술이다. ZYXCAD AX에 연계된 ZYXSpace AI엔진을 활용하는 ZYX-BIM 브리지는 기존 2D 기반의 유저들이 익숙한 환경에서 선(Line)을 그리기만 해도, 내부 엔진이 이를 인식하여 정보(Data)를 가진 3D BIM 객체로 치환해 준다.
또 MCP(Model Context Protocol)' 기술로 설계도구에 연동된 AI비서(LLM)를 활용, 설계 전문가와 대화하듯이 창의적인 설계나 반복적인 속성정의 작업을 자동으로 수행함으로써 베테랑들의 암묵지가 자연스럽게 BIM 데이터로 녹아들게 만드는 가장 훌륭한 가교 역할을 수행할 수 있다.
■ 두 번째 해법 : 단절을 없애는 개방형 협업 플랫폼 'ZYXAI' 생태계
아무리 훌륭한 도면과 문서, 노하우가 생성되어도, 파편화된 환경에 갇혀 있다면 의미가 없다. 직스테크놀로지는 단절된 설계시공 워크플로우를 지능적으로 연결하기 위해 AI도구가 탑재된 개방형 협업 설계클라우드(ZYX365)와 AI 공통데이터환경(CDE) 생태계(ZYXAI)를 구축하고 있다.
설계자가 작업한 결과물은 언제 어디서든 클라우드에 즉시 동기화되며, 현장의 모든 문서를 통합하여 보고서를 자동 생성해준다. 나아가 건설엔지니어들이 바이브코딩으로 만든 자신만의 로직과 표준 라이브러리, 건설관련 AI 도구들을 ZYXAI라는 '오픈 마켓플레이스에서 서로 공유하고 수익화할 수 있다. 이를 통해 집단 지성과 현장의 노하우가 실시간으로 유통되는 거대한 플랫폼 생태계가 완성된다.
■ 결론 : '엔지니어-인-더-루프(Engineer-in-the-Loop)'의 완성
결국 AI 솔루션이 현장에서 진정한 가치를 지니려면, 실무자들의 축적된 노하우가 살아있는 현장 데이터로 전환되어 AI에 제공되어야만 한다
이러한 한계를 극복하기 위해서는 기술의 일방적인 제공을 넘어 '엔지니어-인-더-루프' 철학, 즉 최종적인 의사결정자인 사람의 역할과 이를 보조하는 AI의 역할을 기반으로 한 AI 생태계 구축이 필요하다.
직스테크놀로지는 지속적으로 다양한 채널과 파트너, 고객사와의 대화를 통한 현장의 살아있는 목소리를 제품과 서비스에 담아내고 있으며, 최근 아이디어정보기술, 두아즈, 빔스온탑엔지니어링 등 전문영역의 기업들과 '건설 데이터 기반 AI 생태계 구축 MOU'를 체결한 이유도 결국 여기에 있다. 일방적인 기술 공급을 넘어, 실무자의 생생한 목소리와 현장의 노하우를 플랫폼에 직접 반영하기 위함이다.
AI는 강력한 지능형 보조자로서 ZYX-BIM 브리지와 MCP를 통해 ZYXCAD의 뼈대를 세우고 데이터를 연결한다. 하지만 AI가 추론하고 제안하는 모델을 최종적으로 검토하고 승인하여 100%의 완성도로 끌어올리는 것은 결국 풍부한 암묵지를 가진 '인간(엔지니어)'이다. 기술이 아무리 고도화되더라도 현장 데이터와 사람의 가치는 더욱 빛을 발하며, 직스테크놀로지는 인간과 AI를 잇는 이 생태계를 통해 엔지니어를 지원하는 충실한 비서로서 AI 솔루션의 완성도를 높이고자 한다.
출처 : 한국건설신문(http://www.conslove.co.kr)