AI 기반 건축 도면 분석 및 규정 검토 자동화 시스템 구축

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murad61

제목: [Vision AI + LLM] 건축 도면 자동 분석 및 규정 검토 시스템 구축 제안

안녕하세요, 클라이언트님.

귀사에서 추진하시는 'AI 기반 건축 도면 분석 및 규정 검토 자동화 시스템' 프로젝트에 저희의 기술력을 더하고자 지원하게 되었습니다. 본 프로젝트는 도면의 시각적 이해(Vision)와 법규의 논리적 해석(LLM)이 결합된 고도의 기술력이 필요한 작업임을 잘 이해하고 있습니다.

[본 파트너의 핵심 역량 및 제안]

하이브리드 AI 엔진 설계 (YOLO + LLM):

Vision: YOLO 모델을 활용하여 PDF 도면 내 기호(문, 창문, 계단 등)를 정밀하게 식별하고 좌표를 추출하겠습니다.

Reasoning: 추출된 좌표와 텍스트 데이터를 LLM(GPT-4 또는 NCP HyperCLOVA X)에 입력하여 건축 법규 준수 여부를 논리적으로 판단하는 RAG 파이프라인을 구축하겠습니다.

NCP(네이버 클라우드) 기반 인프라 최적화: NCP의 GPU 인스턴스를 활용하여 고해상도 PDF 파싱 및 AI 추론 속도를 최적화하겠습니다. 비동기 작업 큐(Task Queue) 시스템을 도입하여 20분 이내 검토 완료 성능을 보장합니다.

인터랙티브 도면 뷰어 구현: 웹 브라우저 상에서 PDF를 렌더링하고, AI가 발견한 위반 사항을 정확한 좌표에 하이라이트(Overlay) 표시하는 직관적인 UX를 Adobe Acrobat 수준으로 구현하겠습니다.

건축 도메인 지식의 코드화: 조경 면적, 피난 계단, PIT층 등 복잡한 건축 규정을 알고리즘화하여 오판율을 최소화하겠습니다.

[제안 기술 스택]

AI Engine: Python, PyTorch, YOLOv8/v10, LangChain

Frontend: React.js, PDF.js (High-res rendering)

Backend: FastAPI (Async processing), Redis (Task Queue)

Infra: Naver Cloud Platform (NCP) GPU 서버

[사전 질문 답변]

유사 프로젝트 경험: 복잡한 도면 및 문서(OCR) 데이터 추출 프로젝트 경험이 있으며, 특히 대용량 PDF에서 특정 객체를 탐지하고 분석하는 Vision AI 솔루션을 구축한 바 있습니다. NCP 환경에서의 서버 구축 및 배포 경험 또한 풍부합니다.

단순한 개발을 넘어, 실제 건축 업무 프로세스를 혁신할 수 있는 완성도 높은 시스템을 약속드립니다. 강남 미팅을 통해 상세한 기술 로드맵을 제안드리고 싶습니다.

감사합니다.

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