2026.08.19 · 세계 모든 이들이 꿈꾸던 자율 판단 물량산출
🎉 해한 AI가 드디어 해냈습니다
AI 에이전트가 자율적으로 도면을 읽고
물량 산출부터 내역서 작성까지 해냅니다
구체적으로 어떻게 산출되는지 보기 ↓
AI 에이전트가 자율적으로 도면을 읽고
물량 산출부터 내역서 작성까지 해냅니다
AI가 도면을 읽어 CAD 좌표와 결합해 물량을 산출하고, 표준품셈 단가·일위대가 엔진과 연결해 내역서까지
이어집니다 — 모르는 값은 채우지 않고 목록으로 남기는 건설 현장 실무자가 직접 만든 30개+ AI 솔루션
구독이 아닙니다. 귀사 업무에 맞게 시스템을 직접 구축·설치해드리고, 이후 서버 운영과 업데이트까지 책임지고 유지보수합니다.
기술 검증 · 무엇이, 왜 되는가
AI 도면판독 × CAD 좌표 결합, 실제 도면으로 검증했습니다
전기·통신·소방전기는 AI가 범례·계통도·일람표를 직접 읽어 CAD 원본 좌표와 결합합니다. 건축·구조는 반대로 CAD 기하·레이어가 정본이고, AI는 미탐지 구간에서만 보조합니다.
도면 → 이미지
도면을 판독용 해상도로 렌더링합니다. 조밀한 구역은 확대해 다시 뽑습니다.
AI 판독
범례·계통도·일람표를 사람처럼 읽습니다. 기호와 사양이 표 밖 그림에 있어도 읽힙니다.
CAD 좌표 결합
판독한 사양을 CAD 원본의 실제 좌표·기구 위치에 결합합니다.
산출
구간별로 길이·수량을 집계하고 산출조서로 냅니다.
산출 품목 — 전기 · 통신 · 소방전기
구간별 산식이 남는 산출조서와 집계표로 나와, 검토자가 어느 구간에서 얼마가 나왔는지 되짚을 수 있습니다.
소방전기
전기
통신
건축·구조 도면을 함께 읽는 이유
설비 도면만 읽으면 이 값들을 층고 3.0m 일괄, 천장고 일괄 같은 기본값으로 대신합니다. 오류 메시지 없이 숫자만 조용히 틀립니다 — 그래서 건축·구조 도면에서 실제 값을 확보한 뒤 설비를 산출합니다.
| 산출하려는 것 | 실제로 필요한 값 | 어느 도면에 |
|---|---|---|
| 배선 길이 | 수평 경로 + 입상(층간 수직) 길이 | 구조 층고 |
| 감지기 수량 | 실별 바닥면적, 실 구획 | 건축 실 경계 |
| 배관 경로 | 보 하부 우회, 벽·슬래브 관통부 | 구조 보 위치·춤 |
| 기구 설치 높이 | 천장고, 천장 유무 | 건축 천장도 |
| 회로 구성 | 기구가 어느 실·어느 층인지 | 설비 + 건축 |
4/14종
구조 일람표 인식(기하 파싱만)
14/14종
구조 일람표 인식(AI 판독 결합)
+42.5%
철근비 오차(층고 구분 미적용)
PDF만 있어도 되는가, DXF가 있어야 하는가
PDF(이미지)만 있어도 AI가 범례·일람표·계통도의 사양·수량 값 자체는 읽어냅니다 — 개략 물량은 PDF만으로 가능합니다.
다만 정밀 산출(구간별 정확한 길이, 실제 좌표 기반 배관·배선 경로)은 DXF가 있어야 합니다. AI가 읽은 값은 “무엇이 어디 있는가(사양)”이고, “정확히 몇 미터, 어느 좌표”는 CAD 원본(DXF)의 벡터 좌표가 정본이기 때문입니다. PDF만 있으면 개략 물량, DXF까지 있으면 산출조서 수준의 정밀 물량이 나옵니다.
근거가 된 해외 연구
저희 방식이 임의로 만든 것이 아니라는 근거입니다 — 동일 문제의식의 최신 연구를 인용합니다.
From Drawings to Decisions: A Hybrid Vision-Language Framework for Parsing 2D Engineering Drawings
저희와 같은 문제의식 — 순수 객체탐지·OCR만으로는 회전된 기호·복잡한 표기를 놓친다는 점을 실증.
A Multi-Stage Hybrid Framework for Automated Interpretation of Multi-View Engineering Drawings Using Vision Language Model
저희 파이프라인의 '이미지 변환 → AI 판독 → 구조화' 다단계 구조와 동일한 접근을 학계에서도 검증 중.
Recognizing and segmenting architectural elements from CAD drawings via FCN
기하 정보만 읽는 기존 방식의 정확도 상한을 보여주는 근거 — 저희가 AI 판독을 결합한 이유.
A survey / PRISMA review of BIM-Based Quantity Takeoff approaches (52편)
모델 품질이 산출 정확도를 좌우한다는 지적 — '모르는 값은 채우지 않는다' 원칙의 근거.
이게 앞으로 뭘 바꾸는가
지금까지 적산은 “사람이 표를 보고 일일이 입력”하는 게 기본이었습니다. 범례·계통도·일람표처럼 기하 파서가 못 읽는 정보는 결국 사람 손을 거쳐야 했고, 그 과정에서 층고 일괄적용 같은 오차가 오류 메시지 없이 조용히 섞여 들어갔습니다.
AI가 이 부분을 대신 읽어주면, 실무자는 값을 새로 입력하는 대신 AI가 낸 값과 “모르는 것” 목록만 검토하면 됩니다. 반복 입력 시간이 줄어드는 것도 있지만, 더 큰 변화는 오차가 어디서 왜 생겼는지 구간별로 되짚을 수 있다는 겁니다. 지금까지는 틀린 줄도 모르고 넘어가던 값들이었는데, 이제는 검증 가능한 형태로 남습니다. 적산이 “감으로 하는 작업”에서 “근거를 추적할 수 있는 작업”으로 바뀌는 것입니다.
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- 02내 회사만의 CAD 물량산출 프로그램
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