도면·문서·현장 데이터를
AI가 활용할 수 있는 구조로
흩어진 건설 데이터를 검색하고 분석할 수 있는 지식 체계로 만듭니다. 우리 회사의 도면·기준·사례가 AI의 근거가 됩니다.
AI는 똑똑한데,
왜 우리 자료는 못 읽을까요?
범용 AI는 우리 회사의 도면도, 기술 기준도, 지난 검토 사례도 모릅니다. 현장의 데이터가 정리되어 있지 않으면 AI는 근거 없이 대답할 뿐입니다.
자료가 흩어져 있습니다
도면, 시방서, 현장 사진, 과거 검토 사례가 폴더와 담당자 머릿속에 흩어져 있습니다. 필요할 때마다 사람이 직접 찾아야 합니다.
사람에 기대고 있습니다
RFI 답변도 보수 견적도 숙련된 담당자가 자료를 일일이 검색·비교해 작성합니다. 검토 시간이 길고 사람마다 품질이 다릅니다.
자산으로 안 쌓입니다
끝난 프로젝트의 판단과 노하우가 회사 자산으로 남지 않습니다. 같은 검토를 매번 처음부터 다시 합니다.
지식 체계 구축이란
범용 AI에 우리 회사 데이터를
읽는 법을 가르칩니다
흩어진 건설 데이터를 AI가 검색·분석할 수 있는 구조로 바꾸는 작업입니다. 도면·시방서·현장 사진·기술 기준(KDS·KCS)·과거 사례를 하나의 검색 흐름으로 연결해, AI가 우리 회사의 근거를 가지고 답하게 만듭니다.
건설 현장의 언어로 데이터의 구조(도메인 지식 체계)를 설계하는 일입니다. 어려운 기술 용어보다, 우리 일에 맞는 분류와 코드가 먼저입니다.
예를 들어, 현장에서 찍은 하자 사진 한 장은 이렇게 검색 가능한 데이터가 됩니다.
방수 · 옥상 · 바닥 · 박리·박락
- 분야 방수
- 영역 옥상(슬라브)
- 부위 바닥
- 하자 유형 박리·박락
이렇게 구조화되면 AI가 비슷한 사례·시공법·기준을 즉시 찾아냅니다.
적용 사례
데이터를 정리하면,
이런 일이 자동으로 흘러갑니다
사진 한 장으로 시공법·견적·보수 후 시안까지
보수 시공법 제안과 견적 산출을 대면 상담으로 일일이 처리하던 과정을, 정리된 시공 사례 DB 위에서 자동화합니다.
-
하자 인식 — 업로드 이미지를 비전 AI가 인식해 하자 유형과 심각도를 분류합니다. -
DB 기반 제안 — 정리된 시공 사례·공법·견적에서 맞는 시공법과 예상 견적을 산출합니다. -
보수 후 시각화 — 생성형 AI로 보수가 완료된 모습을 미리 시안으로 보여줍니다.
상담 전에 상세 정보를 제공해 영업 효율과 계약 성공률을 함께 끌어올립니다.
옥상 방수 상태 분석 및 보수 추천
방수 · 옥상 · 바닥
박리·박락 HIGH
옥상 바닥 방수 도막이 광범위하게 박리되고 노후화되어 보수가 시급한 상태입니다.
복합 방수 공법 (다층 구조)
도막 방수 + 복합 방수시트 다층 구조. 누수 예방 · 내구성 향상 · 유지관리 비용 절감.
※ 화면은 이해를 돕기 위한 예시입니다.
건축 구조·하자 분석 워크플로우
RFI·도면·기준·사례를 하나의 검토 흐름으로
구조 검토와 하자 진단은 RFI, 구조 도면, 현장 사진, 기술 기준(KDS·KCS), 과거 사례를 함께 봐야 합니다. 엔지니어가 직접 찾아 비교하던 일을 AI가 보조합니다.
-
데이터 구조화 — OCR·Vision AI로 도면·문서·사진을 의미 단위로 분해하고 메타데이터를 붙입니다. -
검색·분석 — Vector DB와 GraphRAG로 유사 사례·관련 도면·기준 조항을 함께 찾습니다. -
검토 보조 — 질의 의도와 하자 유형·심각도를 분석해 답변 초안과 진단 리포트를 만듭니다.
최종 판단은 엔지니어가, 자료 탐색과 초안 작성은 AI가. 검토 시간을 줄이고 품질 편차를 좁힙니다.
데이터를 자산으로 바꾸는 4단계
한 번에 모든 걸 정리하지 않습니다. 가장 효과가 큰 데이터부터 구조화해, 쓰면서 넓혀 갑니다.
수집·분류
도면·문서·사진·사례 등 흩어진 자료를 모으고 종류별로 정리합니다.
지식 구조 설계
공종·부재·하자 유형·검토 기준에 맞춰 우리 회사 데이터 구조(코드 체계)를 설계합니다.
데이터 매핑·정제
OCR·Vision AI로 비정형 자료를 의미 단위로 분해하고 메타데이터를 붙여 검색 가능하게 정제합니다.
AI 연동·검증
Vector DB·RAG에 연결하고 실무 검토로 정확도를 검증해, 피드백으로 계속 고도화합니다.
현재 데이터 환경을
들려주세요
어떤 도면·문서·데이터를 다루는지 알려주시면, 무엇부터 구조화하면 좋을지 진단해 답변드립니다. 가벼운 문의도 환영합니다.