[CNG TV] BIM과 인공지능 관련 설계혁신연구_2025-10-13

CNG TV_BIM과 인공지능 관련 설계혁신연구_2025-10-13
(BIM과 인공지능을 활용한 설계 혁신 연구 브리핑)

Executive Summary

건축, 엔지니어링, 건설(AEC) 산업 전반에 걸쳐 인공지능(AI)과 빌딩 정보 모델링(BIM)의 융합은 단순한 효율성 증대를 넘어선 근본적인 패러다임 전환을 촉발하고 있다. 최신 연구 및 실무 사례들은 AI가 창의적 과정의 파트너이자 생산 자동화의 주체로 기능하며 건축가의 역할과 디자인 프로세스 자체를 재정의하고 있음을 명확히 보여준다.

내러티브 아키텍츠(황남인, 김시홍 건축가)는 AI를 활용해 디자인 프로세스를 선형적 흐름에서 '확률적 가능성의 장을 탐색하고 조율하는 방식'으로 전환시키고 있다. 이들은 도시 데이터를 학습하고 정교한 프롬프트를 설계하여 개념 설정부터 3D 프린팅을 통한 물리적 모델 제작에 이르는 '텍스트-투-물리적 모델(Text-to-Physical-Model)' 파이프라인을 구축했다. 이는 건축가의 역할이 단일한 형태를 창조하는 것에서 벗어나, AI가 제시하는 무한한 가능성을 큐레이팅하고 프로젝트의 개념적 분기 구조를 설계하는 지휘자로 진화하고 있음을 시사한다.

삶것건축사사무소의 양수인 건축가는 '말로 하는 건축가'라는 개념을 통해 '마우스리스(mouseless) 건축'의 현실화를 증명했다. 그의 작업은 디자인 행위를 '정밀한 마우스 클릭에서 정확한 사고 언어로 변환'하는 과정이다. 특히 AI에게 레빗(Revit) 제어 방법을 스스로 학습하게 하여 자연어 명령만으로 BIM 모델링을 수행한 사례는, 건축가가 코딩 지식 없이도 자신만의 커스텀 소프트웨어를 즉석에서 개발할 수 있는 '소프트웨어의 대량 맞춤화(mass customization)' 시대를 예고한다.

두 사례의 공통된 핵심은 언어와 개념적 명확성이 건축가의 가장 중요한 역량이 되고 있다는 점이다. 디자인의 초점은 '어떻게' 만드는가라는 수작업적 생산에서 '무엇을, 왜' 만드는가라는 의도, 개념, 그리고 큐레이션으로 이동하고 있다. 이는 노동의 가치, 창의성의 정의, 건축가의 사회적 책임에 대한 깊은 성찰을 요구하는 중대한 변화이다.

 

원본출처: https://www.cadgraphics.co.kr/newsview.php?pages=tv&sub=tv02&catecode=&num=685

BIM과 인공지능 관련 설계혁신연구

 

원본영상: https://youtu.be/KYQBmXStiRE?si=PbtDdTnJ3VCoTpJy

 

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1. 세미나 개요: BIM과 AI의 융합

한국BIM학회와 캐드앤그래픽스가 주최한 'BIM과 인공지능 관련 설계혁신연구' 세미나는 디지털 전환 시대에 건축 설계의 미래를 조망하는 것을 목표로 한다.

• 주제: BIM과 인공지능(AI)을 결합한 실무 협업 동향과 설계 혁신 연구
• 일시: 2025년 10월 13일, 16:00 ~ 17:00
• 핵심 질문:
  • 건설 부문에서 생성형 AI는 어떻게 적용되고 있는가?
  • 이로 인해 건축과 BIM은 어떻게 변화할 것인가?
  • 국내 건축 현장에서 실제 진행되고 있는 BIM과 AI 프로젝트의 활용 방안은 무엇인가?
• 발표자 및 주제:
  • 양수인 건축가 (삶것건축사사무소): "말(로)하는 건축가"
  • 황남인, 김시홍 건축가 (내러티브 아키텍츠): "노이즈와 디노이즈"
• 사회자: 한정민 교수 (연세대학교 건축공학과)

2. 내러티브 아키텍츠: 노이즈와 디노이즈 - 확률적 가능성의 탐색

내러티브 아키텍츠는 AI를 도면, CAD/파라메트릭 디자인에 이은 건축 역사의 세 번째 전환점으로 규정하며, 건축적 사고방식의 근본적인 갱신을 탐구한다.

2.1. 핵심 사상: 건축가의 역할 변화

AI 시대의 건축가는 단일한 형태를 만드는 창조자에서 AI가 제시하는 수많은 이미지 사이를 오가며 흐름을 조율하고 **"개념의 분기 구조를 설정하는 것"**으로 그 역할이 변화할 것이라 전망한다. 건축 설계 프로세스는 선형적·결정적 흐름에서 **"확률적 가능성의 장을 탐색하고 조율하는 방식"**으로 전환된다.

2.2. 실험적 방법론: 개념의 시각화

내러티브 아키텍츠는 추상적인 개념을 시각적 형태로 구체화하기 위해 독자적인 프롬프트 설계 방법론을 개발했다.

• 단어 집합 구성:
  • 개념어(Conceptual Words): 철학적, 추상적 단어 (예: 현상적, 존재론적, 서사적)
  • 묘사어(Descriptive Words): 형태, 구조, 공간을 묘사하는 건축적 요소 (예: 공간, 외피, 그리드, 파사드)
• 프롬프트 생성: 개념어와 묘사어를 무작위로 조합하여 '현상학적 공간', '존재론적 구조'와 같은 새로운 건축 언어를 생성한다. 이 과정에서 묘사어는 형태가 없는 개념어를 이미지로 구체화하는 "매개체" 역할을 수행한다.
• 프로세스 전환: 이 접근법은 단일한 대안을 찾아가는 선형적 과정에서 벗어나, 면적이고 다항적인 여러 옵션을 동시에 탐색하는 프로세스로의 전환을 가능하게 한다.

2.3. 사례 연구: 지식산업센터 설계 공모

캘거리 대학교 이진모 교수와의 협업으로 진행된 익산 지식산업센터 공모전은 AI 기반 설계 파이프라인의 잠재력을 보여주는 대표적 사례이다.

단계	프로세스	사용된 AI 도구	설명
1. 데이터 학습	도시 데이터 분석 및 학습	VGG19	익산시의 필지(Parcel)와 건물 형태(Footprint) 데이터 약 59만 개를 이미지 분석 모델에 학습시켜 도시의 맥락적 특성을 내재화함.
2. 프롬프트 설계	개념 및 조건 정의	LLM (ChatGPT 등)	[개념 언어], [형태 생성 언어], [묘사 용어], [규모 및 수치]의 4개 파트로 구성된 상세한 텍스트 프롬프트를 작성하여 설계 목표를 명확히 함.
3. 생성 및 개발	텍스트-투-물리적 모델 파이프라인	Gemini, Veo, Sparc3D	텍스트 프롬프트로부터 건물 형태(Footprint)를 생성하고, 이를 기반으로 이미지, 비디오, 3D 메쉬 데이터를 순차적으로 생성하여 최종적으로 3D 프린팅을 통해 물리적 모델을 제작함.
4. 최종 결과물	패널 및 다이어그램 제작	생성형 AI	도시 변화 시나리오, 렌더링 이미지, 다이어그램 등 패널의 대부분을 생성형 AI로 제작. 단, 정밀도가 요구되는 도면은 수작업으로 진행함.

2.4. 결론 및 시사점

• 건축의 대중화: AI 도구의 손쉬운 사용법은 전문 프로그램을 다루지 않아도 높은 수준의 결과물을 만들 수 있게 하여 건축의 대중화를 이끌 가능성이 있다.
• 가치의 이동: 노동 집약적인 이미지 생산의 가치는 하락하고, **"무엇을, 왜 만들 것인가"**에 대한 의도를 담은 프롬프트의 중요성이 극대화된다.
• 언어의 중요성: 텍스트를 통해 결과물을 만드는 AI의 특성상, 건축가의 언어 구사 능력과 개념적 명확성이 핵심 역량이 될 것이다.
• 윤리적 책임: AI가 도덕적 지향점을 제시하지 않으므로, 건축가는 설계 과정에서 사회적, 윤리적 책임을 더욱 강조하고 이를 건축으로 연결해야 할 필요성이 커진다.

3. 양수인 건축가: 말(로) 하는 건축가 - 디자인 프로세스의 혁신

양수인 건축가는 "글을 쓰는 도구가 우리의 사고 체계에 영향을 끼친다"는 니체의 말을 인용하며, AI라는 새로운 도구를 통해 **"마우스리스(mouseless) 건축"**을 실험한다. 그의 목표는 디자인 결과물 자체의 혁신이 아닌, 디자인 프로세스의 혁신이다.

3.1. 핵심 사상: '마우스리스' 건축

양수인 건축가의 작업은 **"디자인이라는 행위를 정밀한 마우스 클릭에서 아주 정확한 사고 언어로 변환하는 과정"**으로 요약된다. 그는 단순히 이미지를 생성하는 것을 넘어, 검증 가능한 건축적 생성물(BIM 모델)을 언어만으로 만들어내는 것을 목표로 설정했다.

3.2. 사례 연구: 영월 동강 커뮤니티 센터 공모

단계	프로세스	사용된 AI 도구	설명
1. 계획안 분석	공모 요강 분석	ChatGPT, Claude	공모 지침서를 AI에 입력하여 각 실의 관계, 사용자 시나리오 등을 분석하고, 이를 기반으로 버블 다이어그램과 관계 매트릭스를 생성함.
2. 맞춤형 S/W 개발	공간 배치 자동화	Claude	AI(Claude)에게 코딩을 지시하여, 버블 다이어그램을 실시간으로 조작하고 물리 엔진(Matter.js) 및 IK 체인을 활용해 최적의 평면 배치를 탐색하는 맞춤형 애플리케이션을 제작함.
3. AI의 자율 학습	BIM 제어 방법 학습	Claude	레빗(Revit)을 언어로 제어하기 위해, AI에게 MCP(Model Coordination Processor) 사용법을 인터넷에서 스스로 연구하고 약 50회에 걸쳐 자체 테스트를 수행하도록 지시함. AI는 이 과정을 통해 실패로부터 배우며 제어 능력을 습득함.
4. '말'을 통한 모델링	자연어 BIM 모델링	Claude, Revit (MCP)	"수영장 바닥을 아이풀 깊이로 모델링해줘", "남쪽 지붕 모서리를 1.5m 올려줘"와 같은 자연어 명령을 통해 AI가 레빗에서 직접 벽, 지붕, 창호, 가구 등을 모델링하도록 함.

3.3. 한계와 가능성

• 한계: 2024년 8월 기준, AI는 복합적인 태스크 수행 능력이 부족하고 공간 지각 능력은 거의 제로에 가까웠다. 특정 조건의 단면도를 찾아 잘라달라는 공간적 질의를 수행하지 못했다.
• 가능성: AI는 지치지 않고 빠르게 학습하는 **"동료나 파트너"**와 같은 존재로 기능했다. 가장 경이로운 점은 "내가 그런 것이 있는지 모르고 당연히 할 줄도 모르는 어떤 일을 할 수 있다는 것", 즉 정확한 묘사만으로 필요한 기능을 구현할 수 있다는 점이다.

3.4. 결론 및 시사점

• 소프트웨어의 대량 맞춤화: 건축가는 코딩을 몰라도 AI를 통해 오토캐드 리습(LISP), 레빗 애드인 등 자신에게 필요한 도구를 즉석에서 만들 수 있다. 이는 소프트웨어를 구매하는 시대에서 필요한 기능을 즉석에서 생성해 쓰는 시대로의 전환을 의미한다.
• 정확한 언어의 중요성: **"내가 무엇을 원하고 나에게 무엇이 필요한가를 정확히 언어로 묘사할 수 있는 것"**이 가장 중요한 기술이 된다.
• 근본적인 사회 변화: 노동력의 가치가 급격히 하락하면서 현재의 자본주의 사회가 근본적으로 재편될 수 있다는 거시적 전망을 제시한다.

4. 종합 결론 및 미래 전망

두 건축 팀의 발표는 AI가 건축 설계에 미치는 영향이 표면적인 수준을 넘어섰음을 분명히 보여준다.

• 공통된 통찰:
  1. 가치의 전환: 건축의 핵심 가치가 수작업적 노동에서 개념적 방향 설정, 언어적 명료성, 그리고 결과물에 대한 큐레이션 능력으로 이동하고 있다.
  2. 언어의 지배: 정확한 언어(프롬프트, 지시) 구사 능력이 건축가의 핵심 역량으로 부상하고 있다.
  3. 도구의 민주화: AI는 디자인 결과물 생성(내러티브)과 디자인 도구 제작(양수인) 모두를 민주화하여 더 많은 사람이 창의적 과정에 참여할 수 있는 길을 열고 있다.
• 미래 전망:
  • 단순 모델링, 렌더링 등 순수 노동력의 가치는 지속적으로 하락할 것이며, 이는 건축 교육과 실무의 방향성에 대한 재고를 요구한다.
  • AI의 접근성은 학생과 젊은 건축가들을 중심으로 빠르게 확산될 것이며, 이는 업계의 변화를 더욱 가속화할 것이다.
  • 창의성의 정의, 지적 재산권, 그리고 기술의 윤리적 사용에 대한 사회적 논의가 더욱 중요해질 것이다. AI가 생성한 결과물에 대한 건축가의 사회적, 윤리적 책임은 더욱 무거워질 수밖에 없다.

 

 

 

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추가설명(해설): https://info.dec-w.com/206

ⓐCNG TV_전문가들이 말하는 AI 시대 건축의 미래: BIM과 설계 탐색 효율화 전략

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Google Gemini, NotebookLM 을 이용해서 작성되었습니다.

디이씨(D.E.C)

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