[자료]건축행정의 인공지능 대전환 - 인공지능 건축법령 시스템 개발 성과와 미래 정책 과제

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건축행정의 인공지능 대전환 - 인공지능 건축법령 시스템 개발 성과와 미래 정책 과제

발행처: 건축공간연구원

작성일: 2025.09.23

 

원본출처: 

https://www.auri.re.kr/publication/view.es?mid=a10313000000&publication_type=brief&publication_id=2204&fbclid=IwY2xjawNHLbxleHRuA2FlbQIxMABicmlkETFoT2R4WUs4TDV4MTd0b1g4AR6ra_eOExtQD4m2FxGEB1A6uiWNUsL8pF4LizkqxkX4A8CdeQbCxEFruhH6YA_aem_Cxlb5I_zg0eatJzevQ6j2g

건축행정의 인공지능 대전환 - 인공지능 건축법령 시스템 개발 성과와 미래 정책 과제 | auri brief

원본자료: 

301호_건축행정의 인공지능 대전환(조상규)_임베딩 제거.pdf

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건축행정의 인공지능 대전환: 주요 인사이트 및 정책 과제

Executive Summary

대한민국의 복잡한 건축행정은 막대한 사회·경제적 비용을 유발하고 있으며, 이는 민간 개발사업의 재정적 부담을 가중시키고 궁극적으로 국민의 주거비 부담을 높이는 주요 원인으로 작용한다. 이러한 문제를 해결하기 위한 핵심 대안으로 인공지능(AI)과 레그테크(RegTech)를 활용한 행정 혁신이 부상하고 있다. 싱가포르의 'CORENET X', 미국 캘리포니아의 AI 허가 검토 시스템, 유럽연합의 'ACCORD' 프로젝트 등 해외 주요국들은 이미 BIM 데이터와 AI를 활용해 인허가 절차를 자동화하고 효율성을 극대화하는 데 상당한 성과를 거두고 있다.

국내에서는 건축공간연구원(auri)이 대규모 언어 모델(LLM) 기반의 건축법령 해석 지원 시스템 'Archilaw'를 개발하여 긍정적인 사용자 평가와 높은 정확도를 입증했다. 그러나 심층 대화 관리, 답변 품질 검증 등의 한계를 극복하기 위해 에이전트 기반 아키텍처와 전문가 검증을 결합한 '하이브리드 인텔리전스' 개념을 도입한 차세대 시스템 'ALRIS' 개발에 착수했다.

성공적인 인공지능 대전환을 위해서는 기술 개발을 넘어선 체계적인 정책 지원이 필수적이다. 핵심 정책 과제로는 ▲기존 건축행정시스템 '세움터'와 연계한 대국민 통합 플랫폼 구축, ▲설계도서 자동 해석을 위한 멀티모달 AI 기술 개발, ▲실증 및 제도 개선을 위한 'AI 건축행정 샌드박스' 도입, ▲녹색건축, 장애물 없는 생활환경(BF) 등 다양한 인증 제도로의 기술 확대 적용이 요구된다. 이러한 정책적 노력을 통해 연간 185조 원 규모의 건설투자 집행 과정의 비효율을 개선하고, 국가 건설산업의 생산성을 혁신하며 국민 편익을 증진시키는 것이 최종 목표이다.

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1. 건축행정의 현주소: 복잡성과 사회적 비용

대한민국의 건축행정은 복잡한 법규 체계와 과도한 민원 부담으로 인해 심각한 사회적 비용을 초래하고 있다. 이는 국가 건설산업의 생산성을 저해하고 국민의 부담을 가중시키는 구조적 문제로 지적된다.

• 법규의 복잡성: 건축 인허가 과정에서 검토해야 할 법령은 200여 개에 달하며, 세부 법령 및 관련 사례는 800개 이상에 이른다(조상규, 2024). 이러한 다층적 법규 체계는 법 해석의 혼선을 유발하여 행정의 비효율성을 심화시킨다.
• 행정 부담: 전국 243개 인허가 기관은 연간 평균 1,000건 이상의 인허가를 처리하며, 건축 관련 질의·회신 민원은 연간 100만 건을 초과한다(조상규, 2024).
• 경제적 손실: 인허가 지연은 민간 개발사업에 직접적인 재정적 타격을 준다. 국토교통부에 따르면, 인허가 기간이 1개월만 지연되어도 약 3,000억 원 이상의 금융비용이 추가로 발생한다(국토교통부, 2024a).
• 민간 사업자의 피해: 부동산 개발업계 대상 설문조사에서 응답자의 66%가 인허가 지연을 사업 추진의 '큰 어려움'으로 꼽았으며, 40.4%는 최근 3년 내 직접적인 피해를 경험했다고 밝혔다(국토교통부, 2024b).
• 국민 부담 전가: 복잡한 건축법규로 인한 행정 절차 비용은 결국 금융비용과 공사비를 상승시켜 최종적으로 분양가 인상으로 이어져 국민의 주거비 부담을 가중시키는 악순환을 초래한다(국토교통부, 2024a).

2. AI와 레그테크를 활용한 해외 혁신 사례

세계 주요국들은 AI와 레그테크(RegTech, 규제 극복을 위한 정보 기술)를 적극적으로 도입하여 복잡한 건축 인허가 절차를 자동화하고 행정 효율성을 높이는 혁신을 추진하고 있다.

국가/지역	시스템/프로젝트	주요 특징	주요 성과
싱가포르	CORENET X	- BIM 기반 전자허가 제출 플랫폼<br>- 자동 법규 준수 검토(Auto Code Compliance Checking)<br>- 다기관 통합 협의 심의	- 인허가 처리 기간 50% 이상 단축<br>- 심사 정확도 및 규정 적용 일관성 확보
미국 (캘리포니아)	AI Permit Review Tool	- AI 기반 설계도서 및 문서 분석<br>- 대규모 서류 자동 검토 및 처리<br>- 재난 복구 과정의 병목 현상 지원	- 허가 승인 절차 가속화<br>- 재난 복구 과정의 병목 현상 해소
미국 (민간)	UpCodes	- GPT-4 기반 AI 질의응답 비서 'Copilot'<br>- 도면상 코드 위반 자동 식별 기능<br>- 전역 건축법규 통합 데이터베이스	- 설계 단계별 실시간 법규 준수 점검 지원<br>- 민간 주도 RegTech 혁신 사례
유럽연합(EU)	ACCORD Project	- BIM(IFC) 기반 도면 및 문서 검사<br>- 국가 디지털 트윈과 연계(에스토니아 사례)<br>- 법규의 기계판독형 전환(Rules as Code) 추진	- 행정 효율성 및 처리 정확성 증대<br>- 데이터 기반 도시계획 및 정책 지원

3. 국내 AI 건축법령 시스템 개발 성과와 미래 방향

건축공간연구원(auri)은 국내 건축행정의 문제를 해결하기 위해 AI 기반 건축법령 분석 지원 시스템 개발을 주도하고 있다.

 

3.1. Archilaw V2의 개발과 성과

2024년 공개된 Archilaw V2는 최신 AI 기술을 적용하여 건축법령 질의응답의 정확성과 사용자 만족도를 크게 향상시켰다.

• 핵심 기술: 최신 대규모 언어 모델인 GPT-4o와 검색 증강 생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation) 기술을 적용하여 정확한 정보에 기반한 답변을 생성한다.
• 높은 정확도: 실제 질의응답 사례, 법제처 유권해석 등 방대한 데이터를 학습하여 법령 변경 사항을 능동적으로 추적한다. 전문가가 제시한 정답과의 일치율은 78%에 달했으며, 피드백을 반영한 개선 버전에서는 20%p 이상 향상되었다(조상규, 2024).
• 긍정적 사용자 평가: 전문가 및 실무자 대상 설문조사에서 응답자의 60.4%가 답변에 만족했으며, 84.6%가 시스템의 필요성에 공감했다. 특히 '건축 인허가 시간 단축'과 '업무 부담 완화'에 대한 기대가 높게 나타났다(조상규, 2024).

3.2. 차세대 시스템 ALRIS로의 진화

Archilaw V2는 심층적 대화 관리의 한계, 생성된 답변의 품질 검증 체계 부족 등의 과제를 안고 있다. 건축공간연구원은 이를 극복하기 위해 차세대 시스템 ALRIS(AI Legal and Regulatory Intelligence System)를 개발 중이다.

• 핵심 개념:
  • 에이전트(Agent) 기반 아키텍처: 단일 프로세스 처리에서 벗어나, 질의 분석(Query Processor), 정보 검색(Retriever), 답변 생성(Answer Writer) 등 독립된 AI 에이전트들이 협업하여 복잡한 요청을 처리하는 구조로 진화한다.
  • 하이브리드 인텔리전스: AI의 자동화된 답변 생성과 인간 전문가의 집단지성(Community Intelligence)을 결합하여 서비스의 신뢰성과 품질을 극대화한다. 사용자의 피드백과 전문가 검증(Expert-in-the-Loop)을 통해 검증된 지식을 '지식 템플릿'으로 만들어 시스템의 지식 베이스에 지속적으로 통합한다.
• Archilaw V2와 ALRIS 비교

구분	Archilaw V2	ALRIS v1.0.0-preview	기대 효과
아키텍처	단순 RAG 기반	Agent 기반 협업 시스템	처리 정확도 및 확장성 향상
대화 관리	독립적 질의 처리	다중 턴(Multi-turn) 히스토리 관리	연속 질의 이해 능력 최적화
품질 관리	기본적 검증 후 피드백 수집	다층적 품질 검증, 실시간 피드백 평가	답변 정확도 및 신뢰성 확보
지식 베이스	정적 지식 기반	동적 지식 순환 루프, 자동 지식 추출/업데이트	최신 정보의 신속한 반영 및 정확성 확보
안전성	기본 유해 답변 필터링	지능형 유해 답변 필터링, 다단계 탐지	시스템 안정성 및 응답 품질 향상

4. 성공적인 AI 대전환을 위한 핵심 정책 과제

기술 개발의 성과를 극대화하고 진정한 의미의 건축행정 혁신을 이루기 위해서는 다음과 같은 제도적, 정책적 지원이 병행되어야 한다.

1. 대국민 서비스 운영 및 통합 플랫폼 구축 국토교통부의 건축행정시스템 '세움터'와 ALRIS를 연계하여 공무원, 민원인, AI가 하나의 플랫폼에서 소통하는 차세대 서비스를 운영해야 한다. 이를 통해 법령 해석의 투명성을 확보하고 행정 처리의 일관성을 높일 수 있다.
2. 설계도서 자동 해석을 위한 기술 개발 지원 텍스트 기반 법규 해석을 넘어, 도면 등 멀티모달 설계도서를 AI가 직접 판독하고 법규 위반 여부를 자동으로 검토하는 차세대 기술 개발이 시급하다. 이를 위해 초기 단계부터 선도적 연구를 통해 핵심 기술 경쟁력을 확보해야 한다.
3. 'AI 건축행정 샌드박스' 도입 AI의 인허가 검토 결과를 실제 행정에 시범적으로 적용할 수 있는 규제 샌드박스를 도입해야 한다. 이 과정에서 공무원과 민원인의 부담을 줄여주는 법적 면책(legal immunity) 장치를 마련하여 AI 행정 도입에 대한 자발적 참여를 유도해야 한다.
4. 다양한 인증 제도로의 확대 적용 ALRIS 개발을 통해 확보된 기술을 녹색건축 인증, 장애물 없는 생활환경(BF) 인증 등 막대한 인력과 시간이 소요되는 다른 인증 절차에도 확대 적용해야 한다. 이는 관련 산업 전반의 디지털 전환을 가속화하는 계기가 될 것이다.

이러한 정책들이 성공적으로 추진된다면, 연간 185조 원 규모의 건설투자 집행 과정에서 발생하는 비효율을 해소하고 행정 효율성을 10~30% 개선할 수 있다. 이는 단순한 기술 도입을 넘어, 국가 건설산업의 생산성을 제고하고 국민 편익을 증진하는 핵심 전략이 될 것이다.

 

 

 

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