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Conference 2023

ChatGPT로 시작된 생성형AI에 대한 관심이 매우 뜨겁습니다. 생성형AI는 다양한 곳에적용되고 많은 부분에서 비즈니스 혁신을 불러일으키고 있는데요. 이 생성형AI 전쟁속에서 네이버의 전략은 무엇인지, 그리고 그 첨병에 있는 네이버가 만든 생성형 AI, HyperCLOVA X에 대해 자세히 설명합니다. HyperCLOVA X가 적용되어 변화된 네이버의 업무들과 외부에의 적용 사례, 그리고 네이버 임직원들의 업무생산성 향상을 위한 노력까지 예시들을 포함하여 설명합니다.

Ph.D., Civil and Environmental Engineering, Carnegie Mellon University, USA MSc., Bridge Engineering, Tongji University, China, P.R. Prof. Pingbo Tang is an expert on civil infrastructure operations and human systems engineering for civil infrastructure operational safety. Prof. Tang’s research explores remote sensing, human systems engineering, and information modeling technology in support of the spatiotemporal analyses needed for effective management of production systems, construction sites, constructed facilities, and civil infrastructure systems. His ongoing studies have examined sensing and modeling methods for comprehending the Human-Cyber-Physical-Systems (H-CPS) in accelerated construction and infrastructure operations (e.g., airport operations, nuclear plant outage control). He won best paper awards at multiple conferences, the 2013 Recent Alumnus Achievement Award of the Civil and Environmental Engineering Department at Carnegie Mellon University, the National Science Foundation CAREER Award in 2015, and the Daniel W. Halpin Award for Scholarship in Construction from the American Society of Civil Engineers in 2020.

Although the field is not new at all – AI research started during the Dartmouth Summer Research Project in 1956 – it is only after a half a century long “AI Winter” that with the unexpected breakthrough of OpenAI’s ChatGPT that reached 100 million users in just 2 months, AI is now all the rage in 2023 – and for a reason. AI now has human level cognitive abilities making it capable of passing the US Uniform Bar Exam with a higher score than 90% of humans. AI fairs well on the creative side too: it can compose music, write poetry (useful for creating lyrics for the music it just composed) as well as generating image representation of anything imaginable or rather “prompt”-able by the expression of natural human language. No wonder that news headlines are full of “[BLANK] profession is in danger of losing jobs to AI” – feel free to put “journalists”, “marketeers”, “programmers”, “lawyers” or many other white color job titles in the blank. What should all this mean to our industry (construction) and our profession (building design)? Will AI take architects’ (& engineers’) jobs too? Or will it make it much more fulfilling instead? No one knows the future and there are multiple possible scenarios for AI to unfold but one thing is for sure – our profession will be fundamentally different by the end of the decade. This presentation seeks to discuss relevant points that can help answer the questions stated giving you a better overall understanding of the subject so that you may be prepared.

HDC현대산업개발은 2015년 전사 BIM 도입을 위한 전사추진전략을 수립하고 지속적으로 업무 영역을 확대하고 있습니다. 특히, 도입 초기부터 건설사의 입장에서 BIM 기반의 업무로 어떤 성과와 효율성을 만들어 낼 수 있을지를 고민하고, 건설 과정에서 단계별로 중요한 업무가 무엇인지 분석하고 이러한 업무와 BIM Data를 연결하고자 하였습니다. 이러한 업무들은 BIM 적용에 따른 정량적 성과 지표를 만들어 검증해 가고 있습니다. 프로젝트 진행 초기 단계부터 주요 분야(건축, 구조, 기계, 전기, 토목, 조경)에 대한 BIM 모델 작성 및 수량 산출 업무를 진행하고 있습니다. 특히, 수량산출 분야는 BIM 기반의 수량산출시스템(HEB, HDC Estimate system by BIM)을 개발하여 검증을 진행한 후 현장 적용하고 있습니다. HDC현대산업개발 BIM의 특징은 설계도서의 완성도가 떨어진 상태에서 모델링을 조기에 완성할 수 있도록 하는 것입니다. 현장에서의 활용도를 높이기 위해 BIM 모델링을 조기에 완성하고, BIM 모델링 및 검토과정에서 발생한 오류들은 check-list로 만들어 현장 및 설계팀과 F/B을 수행하고 있습니다. BIM 모델의 정확도와 수준을 높여 정확한 데이터를 기반으로 현장에서 스마트건설 장비와 연계하여 활용하고 있는데 업무 범위는 점차 확대되고 있습니다.

현대엔지니어링의 거대언어모델 개발을 이야기하는 이 발표에서는, 거대언어모델의 학습방법, 개인화된 ChatGPT 구축과정, 그리고 AI의 미래 전망을 조명합니다. 학습 데이터와 파인튜닝을 통한 성능 향상, 기업 환경에서의 적용 사례, 평가 방법론에 이르기까지, AI가 추론과 행동을 결합해 인간의 업무를 대신할 수 있는 잠재력을 탐구합니다.

2023년 빌 게이츠는 미래의 인공지능 분야에서 최고의 기업은 사람들을 대신해 특정 작업을 수행할 수 있는 개인 디지털 에이전트(Personal Digital Agent, PDA)를 만드는 기업이 될 것이라고 말했다. 건설 산업도 이러한 거대한 변화의 흐름에 무관하지 않으며, 건설 현장에서 요구되는 복잡한 업무와 스케줄 관리, 자원 조정 및 의사결정 과정은 이러한 AI 비서의 도움으로 더욱 자동화/효율화 될 것이다. 그러한 기술혁신의 핵심에는 ChatGPT로 대변되는 Large-Language Model(LLM)기반 생성형 AI 기술이 있다. 본 발표에서는 이러한 생성형 인공지능 기술의 현황을 간략히 살펴본 뒤, 스마트 건설을 위한 LLM의 활용을 연구·개발 측면과 사용자 측면으로 나누어 살펴본다. 특히, 현재 진행 중인 몇 가지 연구사례를 통해, LLM 기반 건설관리업무 자동화 연구에 있어 해결되어야 할 기술적 Challenge를 살펴보고 향후 연구·개발 방향에 대한 아이디어를 제시한다. 또한, 생성형 AI기술을 통해 변모될 미래 건설사업관리 업무의 형태에 대해서도 가늠해본다.

대부분의 건설사들은 공동주택 준공 이후 발생하거나 발견된 다양한 하자를 처리하고 재발방지를 위한 대책을 수립하는 업무를 수행하고 있다. 이 과정에서 하자에 대한 점검기록, 접수 및 처리기록, 고객상담기록 등 다양한 데이터가 생성되지만, 데이터의 기본 활용목적은 신속한 하자처리에 있고 대부분의 기록은 분류가 어려운 자연어(텍스트)로 되어있어 다양한 분석을 하는데 어려움이 많다. 본 발표에서는 최근 ChatGPT와 같은 LLM모델의 발전함에 따라 건설사의 주택하자 관련 자연어 데이터를 새롭게 분류하고 분석하여 고객불만족 요인을 정량적으로 분석한 사례를 소개한다.

건설 현장 작업자 안전 상태 모니터링을 위한 CCTV 기반 안전 관제 기술을 소개하고 컴퓨터 비전 기술을 활용한 연구 개발 방향을 제시한다. 생성형 AI 기술이 잘못된 정보를 생성하는 환각(Hallucination) 문제를 경감시킬 수 있는 방법과 건설 안전 관리를 위한 활용 예시를 소개한다.

3차원 AI 기술 및 XR 하드웨어 발전이 가속화됨에 따라 3차원 정보 표현 방식 및 재구성 방식의 혁신이 다방면으로 이루어지고 있다. 주식회사 리콘랩스는 2021년부터 NeRF (Neural Radiance Fields)를 응용한 3차원 재구축 기술을 상용화 하기 위한 연구개발을 진행해 온 바 있다. 이러한 경험을 바탕으로 AI 기반 XR 향 3차원 공간 정보 재구축을 위한 최신 기술 트렌드와 앞으로의 과제, 전망을 공유한다.

본 세션은 사회 전반에서 발생하는 디자인 테크놀로지들의 다양한 건축적 개입과 이로인해 파생되는 새로운 방향성들을 고찰한다. 크게 스페큘레이티브 건축 디자인, 디지털화된 재료와 새로운 건축 요소들의 발현, 협업을 통한 생성형 디자인 활용과 패브리케이션 자동화를 다룬다

건축 설계 프로세스에 이미지 생성 AI를 활용하기 위한 여러 가지 방법을 소개하고, 많은 대안을 빠르게 생성하는 이미지 생성 AI의 가능성과 한계를 살펴보고, 도전하고 풀어야 할 과제를 공유한다. 건축물 생성 이미지 활용 사례를 중심으로 이미지 생성 AI의 건축 설계 프로세스 적용 가능성을 검토한다.

도로, 철도 등 공공 인프라 사업은 토지 등의 사유재산을 불가피하게 이용하게 되며 국가는 사유재산의 소유자에게 법적 기준에 따라 적정한 용지보상비를 지급한다. 용지보상비는 수도권사업의 경우 총사업비의 24%를 차지하여 사업수행에 큰 비중을 차지한다. 또한, 약 4.5개월의 보상비 산정 기간과 수작업에 따른 오류는 다양한 이해관계를 충분히 반영하지 못해 사업비의 갑작스런 증가나 민원 등의 분쟁으로 이어져 사업성을 악화시키거나 사업 추진을 지연시키기도 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 연구에서는 GIS와 BIM 데이터를 기반으로 용지보상비 산출 과정을 알고리즘화하여 기존 작업시간 대비 1% 미만의 시간(약 5분)만에 정확도 100%의 보상비 산정을 완료할 수 있게 하였다. 이를 통해, 사업 추진 초기의 노선계획부터 노선별 총사업비를 정확히 예측하고, BIM모델과 국가가 제공하는 공간 정보를 연동하여 부정확한 정보로 인한 민원 분쟁 가능성을 제거하는데 활용할 수 있도록 하였다.

2024 준공 예정인 경기도서관의 시공단계에서 수행 중인 외장 마감과 관련한 최적화 사항을 소개한다. 경기도서관은 타원형 매스 형태로 설계되었으며, 이를 감싸는 원추형 나선을 따라 외장 마감이 계획된 아이코닉한 형상을 가진다. 이러한 외장 마감을 실제 제작하고 시공하는 데 요구되었던 최적화 항목들을 소개한다.

고위험, 다공종, 고난이도 프로젝트에서 PM/CM의 성공적인 업무수행을 위해서는, 가상의 공간에서 실제 환경과 똑같이 3D로 구축된 Digital Twin 데이터를 기반으로, 시공시뮬레이션 및 에너지 해석등을 기반으로 한 프리콘 BIM은 반드시 단일플랫폼 내에서 구축되어야 한다. 이렇게 구축된 BIM은 프로젝트의 진행과정의 마지막까지 수정/변경되어 최종 BIM데이터(As Built model : BAM)가 완성되고, 이는 프로젝트의 홍보/마케팅, 건물 유지관리시 활용된다. 프로젝트의 기획부터 설계, 시공 및 유지관리, 운영 마케팅에 이르는 프로젝트 전과정을 Cloud 기반의 CDE에서, 모든 사업 참여자의 체계적인 협업을 가능하게 하는 PLM 통합플랫폼을 기반으로 적용되는 Smart Intergrated BIM (Smart iBIM)의 세부 내용을, 당사가 현재 진행하고 있는 영월군과 삼척시의 공공프로젝트 사례를 통해 소개한다.