ⓢ[CNG TV] 인공지능시대의 건축기술 - 건축설계자동화, 건설로봇, AI데이터_2024-12-16

[CNG TV] 인공지능시대의 건축기술 - 건축설계자동화, 건설로봇, AI데이터(김동일 경희대, 이남주 엔제이스튜디오)

 

출연자: 김동일 교수(경희대학교), 이남주 소장(엔제이스튜디오)
사회자: 최경화 국장(캐드앤그래픽스)

일시 2024-12-16 16:00 ~ 17:00

 

 

인공지능시대의 건축기술(Architecture in the age of Artifitial intelligence)

건축 및 건설 산업은 디지털 전환과 AI 기술의 발달로 빠르게 변화하고 있습니다. 인공지능(AI)과 빅데이터, 자동화 기술의 도입은 건축 실무 전반에서 혁신을 가져오며, 생산성 향상과 안전성 확보, 그리고 지속 가능한 설계와 시공을 실현하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.

 

특히, 건축 설계 자동화, 건설 로봇, 그리고 디지털 트윈과 같은 기술은 건축 산업의 미래를 선도하며 점점 더 큰 주목을 받고 있습니다.

 

이번 방송에서는 건축과 건설 현장에서 실제로 적용되고 있는 AI 기술과 디지털화된 건축 기술의 현황을 살펴보고, 이 기술들이 가져올 혁신과 도전 과제를 집중적으로 다룰 예정입니다. 건축 실무에서 어떻게 인공지능이 사용되고 있으며, 이를 통해 어떤 미래를 기대할 수 있는지 깊이 있는 논의를 제공할 것입니다.

 

엔지니어링 IT미디어  '캐드앤그래픽스'에서 제공하는 동영상입니다.
캐드앤그래픽스 홈페이지 https://www.cadgraphics.co.kr
CNGTV 홈페이지 발표자료 다운로드  http://www.cngtv.co.kr

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음성개요(내용설명): 

 

유튜브 소개영상: 

https://youtu.be/0pBAAKY9zT4?si=yKZCDGq4_bRQZmiq

제시된 자료는 캐드앤그래픽스 채널에서 진행된 인공지능 시대의 건축 기술에 대한 대담 내용을 담고 있습니다. 이남주 소장과 김동일 교수는 인공지능과 데이터가 건축 디자인 및 기술에 미치는 영향을 조명하며, 특히 디자이너들이 데이터를 다루기 위한 코딩의 필요성과 계산적 사고 능력의 중요성을 강조합니다. 분석형 AI와 생성형 AI의 건축 분야 활용 사례를 소개하며, AI를 도구로 인식하고 문제 해결 방식을 변화시키는 것이 중요하다고 역설합니다. 또한, 건축 분야에서 AI의 발전 속도가 빠르지만, 건축의 법적, 문화적 복잡성 때문에 인간의 역할은 여전히 필수적임을 시사하며, 기술 융합을 통한 건축 산업의 미래를 조망합니다.

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1. 서론: 인공지능 시대와 건축의 새로운 지평

강연은 우리나라 정세의 어려움 속에서도 기술 개발과 새로운 동향에 대한 관심과 노력을 통해 도약의 기회로 삼아야 할 때임을 강조하며 시작되었습니다. 특히 "인공지능 시대의 건축 기술"이라는 주제를 통해 건축 분야에서 인공지능이 가져올 변화와 그에 대한 준비 및 기회에 대해 논의했습니다.

LJ 스튜디오의 이남주 소장님과 경희대학교 건축학과 김동일 교수님이 연사로 참여하여 건축 설계 자동화, 건설 로봇, AI 데이터 활용 등 다양한 관점에서 인공지능과 건축 기술의 융합에 대한 심도 깊은 통찰을 제공했습니다.

 

2. 핵심 주제 및 아이디어

본 강연의 핵심 주제는 다음과 같습니다.

• 4차 산업혁명과 디자인의 변화: 4차 산업혁명의 핵심 동력인 '데이터'가 디자인 분야에 새로운 재료로 등장하면서 디자인 프로세스와 결과물에 혁신적인 변화를 가져오고 있습니다.
• 데이터와 인공지능의 역할: 인공지능은 데이터를 가공하고 분석하여 인사이트를 도출하는 강력한 도구이며, 특히 건축 분야에서 데이터 활용 능력은 미래 디자이너의 핵심 역량이 될 것입니다.
• 디자이너의 역할 변화와 필요한 역량: 인공지능 시대에는 인공지능을 단순한 도구로 인식하고 적극적으로 활용하는 능력이 중요하며, 이를 위해 데이터 활용 능력과 컴퓨테이션적 사고방식, 코딩 능력이 필수적입니다.
• 건축 기술의 발전과 인공지능의 융합: 건축 기술은 인공지능을 통해 효율성을 높이고 새로운 형태와 구조를 구현하며, 디자인부터 제작, 시공까지 전 과정에 걸쳐 혁신을 이루고 있습니다.
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3. 주요 내용 상세 분석 및 핵심 인용

3.1. 4차 산업혁명과 디자인: 데이터의 중요성

이남주 소장님은 4차 산업혁명의 가장 중요한 요소는 데이터라고 강조하며, 스마트시티, 자율주행차 등 다양한 분야에서 데이터가 중심적인 역할을 한다고 설명했습니다. 디자인 분야에서도 데이터가 새로운 재료로 인식되면서 새로운 가능성이 열리고 있다고 주장했습니다.

"결국에는 4차 산업 혁명에 가장 중요한 건 뭐냐면 데이터요. 이 데이터를 가공하고 인사이트를 뽑아 가지고 그거를 서비스로 보낸다 해서 기존 산업과 기존 산업에 얹혀 가지고 기존 산업을 좀 더 높은 레졸루션 좀 더 높은 어 생산성을 바탕으로 우리가 서비스를 한다 이게 4차 산업 혁명의 핵심이요."

"그렇다고 친다면 지금이 데이터라는 재료 과연 디자이너들이 이 데이터라는 재료 피지컬한게 아니라 꼭 만져지고 뭐 이렇게 느낄 수 있는 재료뿐만 아니라 가상의 어떤 데이터 데이터라는 거를 재료로 보게 된다면 디자인 재료로 보게 된다면 새로운 시각들이 이제 열리게 되는 것입니다."

데이터는 크게 벡터 데이터와 라스터 데이터로 나눌 수 있으며, 현실 세계의 정보를 디지털화하는 과정에서 활용됩니다. 또한, 디자인 데이터는 컬러, 3D 모델 정보 등 다양한 형태로 존재하며, 이러한 데이터들은 데이터 구조를 통해 체계적으로 관리되고 활용됩니다.

 

3.2. 인공지능: 데이터를 가공하는 방법론

인공지능은 데이터를 처리하는 하나의 방법론으로 이해해야 한다고 설명했습니다. 테슬라의 안드레이 카르파티가 주장한 소프트웨어 1.0과 2.0의 개념을 통해 인공지능의 작동 방식을 설명했습니다.

• 소프트웨어 1.0: 기존 프로그래밍 방식으로, 명확한 규칙에 따라 데이터를 처리합니다. (예: 구구단 계산)
• 소프트웨어 2.0: 머신러닝 기반으로, 데이터를 학습하여 규칙을 스스로 발견합니다. (예: 이미지 인식, 번역)

대부분의 인공지능은 소프트웨어 2.0 방식으로 작동하며, 데이터 학습을 통해 패턴을 인식하고 문제를 해결합니다. 특히 인공지능 학습에는 선형대수학의 원리가 활용되어 데이터를 공간에 표현하고 분석하는 과정을 거칩니다.

 

3.3. 인공지능의 종류와 활용: 분석형 vs. 생성형 AI

인공지능은 전문가형 AI, 일반화된 AI, 슈퍼 인텔리전스 등으로 구분될 수 있지만, 디자이너에게 중요한 것은 분석형 AI와 생성형 AI의 차이를 이해하고 적절하게 활용하는 것입니다.

• 분석형 AI: 기존 데이터를 분석하여 예측, 분류, 최적화 등 특정 문제를 해결합니다. (예: 건축 환경 데이터 분석, 성능 예측)
• 생성형 AI: 새로운 데이터를 생성하여 이미지, 텍스트, 디자인 대안 등을 만듭니다. (예: 디자인 아이디어 생성, 건축 디자인 이미지 생성)

현재 많은 디자이너들이 생성형 AI에 열광하지만, 실무에서는 분석형 AI의 활용도가 더 높다고 언급했습니다. 문제의 성격에 따라 어떤 종류의 AI를 사용할지 결정해야 하며, 특히 생명이나 안전과 직결된 분야에서는 확률론적인 결과에 의존하는 AI 활용에 신중해야 함을 강조했습니다.

 

3.4. 인공지능 시대의 디자인 도구: 디자인 사이언스

인공지능 시대의 디자인은 디자인 사이언스라는 새로운 패러다임으로 진화하고 있다고 설명했습니다. 데이터 사이언스와 유사하게 디자인 사이언스는 디자인, 컴퓨터 공학, 데이터의 융합을 통해 새로운 문제 해결 방식과 도구를 제시합니다.

"야 그러면 디자인 사이언스도룡스포츠센터 에이드 디자인 머신러닝 드리븐 디자인 이런 키워드들이 이제 나오게 되는 거죠."

컴퓨테이셔널 디자인, AI 기반 디자인 도구 등은 이러한 디자인 사이언스의 발전 방향을 보여줍니다.

 

3.5. 디자이너의 역할 변화와 필요한 역량: 코딩의 중요성

인공지능 시대에 디자이너가 무엇을 해야 하는가에 대한 질문에 대해, 이남주 소장님은 데이터 기반 사회에서 디자인 도구를 어떻게 활용할 것인지, 그리고 데이터라는 재료를 가공하기 위한 코딩 능력이 필수적이라고 강조했습니다.

"결국 정말 쉽게 얘기해주면 말씀드리면 그런 겁니다 여러분들이 드디어 이제 코딩을 공부할 때가 온 거라고 제 말씀을 드리고 싶습니다... 왜 데이터라는 재료를 가공하기 위해서 그게 핵심인 거고요"

코딩은 단순히 타이핑 기술이 아니라 컴퓨터 과학의 컴퓨테이션적 사고방식을 통해 문제를 기술하고 해결하는 능력이라고 설명했습니다. 디자이너는 코딩을 통해 문제 해결 시각을 변화시키고 데이터 기반 사고를 키울 수 있습니다.

AI 도구를 인공지능과 디자이너 간의 대결 구도로 보아서는 안 되며, 인공지능은 기존 도구들을 보완하고 새로운 가능성을 열어주는 하나의 도구로 인식해야 한다고 주장했습니다.

"결국 머신 러닝이라는 건 뭐냐면은 일반화시키는 거거든요 되게 다양한 사례들을 일반화시켜 여러분들 인공지능으로 해결이 안 되는 것들이 뭐냐면 노이즈가 엄청나게 많이 낀 일반화가 되지 않는 패턴이 분석되지 않는 거에서는 아무리 학습을 시켜도 못 나옵니다"

인공지능의 한계도 분명히 존재하며, 특히 창의적인 영역에서는 인간 디자이너의 역할이 여전히 중요함을 시사했습니다.

직업이 사라질 것이라는 우려에 대해서는 산업혁명 시대의 방직 기계, 스마트폰 등장 시기의 종이처럼 새로운 기술은 기존 직업을 대체하는 동시에 새로운 기회를 창출한다고 설명했습니다. 인공지능을 두려워하기보다 적극적으로 학습하고 활용하여 새로운 도구로 받아들여야 한다고 강조했습니다.

 

3.6. 건축 기술의 발전과 인공지능의 융합 사례

김동일 교수님은 데이터라는 재료를 건축 기술 분야에서 어떻게 활용할 수 있는지에 대해 구체적인 사례를 통해 설명했습니다.

• 형태 생성 및 최적화: 인공지능은 복잡한 건축 형태를 생성하고 성능을 최적화하는 데 활용될 수 있습니다. 루버의 형상, 크기, 재료 분포 등을 최적화하여 에너지 효율을 높이는 사례를 제시했습니다.
• 제작 및 시공 효율성 증대: 로봇 기술과 인공지능을 활용하여 건축 자재를 정밀하게 가공하고 조립하는 과정을 자동화하여 제작 및 시공 효율성을 높일 수 있습니다.
• 건축 설계 자동화: 과거의 설계 자동화가 단순히 반복적인 작업을 효율화하는 것이었다면, 인공지능 시대의 설계 자동화는 데이터 기반 의사 결정 단계를 지원하여 설계 대안을 탐색하고 성능을 검증하는 데 도움을 줍니다.
• BIM 데이터 활용: BIM 데이터는 건물의 물리적, 기능적 특성을 담고 있어 인공지능 학습에 활용될 수 있으며, 이를 통해 설계 이전 단계에서 다양한 건축 대안과 방안을 탐색할 수 있습니다.

김동일 교수님은 인공지능이 건축 분야에 적용되는 속도는 AI 발전 속도보다 느리지만, 그 활용 범위는 점점 확대될 것이라고 전망했습니다. 특히 공조, 전기, 설비 등 기능적인 측면이 강조되는 분야에서는 인공지능을 통한 최적화가 더욱 활발하게 이루어질 것이라고 예상했습니다.

건축 데이터 수집의 어려움에 대해서는 회사의 업무상 기밀 유지와 지적 재산권 문제로 인해 공개된 건축 데이터가 제한적이라는 현실적인 어려움을 언급했습니다. 이러한 점이 건축 분야에서 인공지능으로 인한 직업 대체 속도가 다른 분야에 비해 느린 이유 중 하나라고 설명했습니다.

 

3.7. 코딩 학습 방법 및 도구 선택

코딩 학습 방법에 대한 질문에 대해, 이남주 소장님은 자신이 가장 많이 사용하는 디자인 소프트웨어 안에서 스크립트 환경을 활용하여 코딩을 시작하는 것을 추천했습니다.

"여러분들이 가장 많이 사용하는 소프트웨어 있죠... 그 상용 소프트웨어에서 여러분들이 클릭 클릭할 때마다 뒷 단에서는 다 코드가 돕니다 그리고 그 소프트웨어들이 다 스크립트 환경들을 제공을 해 줘요... 그런 것들을 기존에 내가 원래 하던 소프트웨어 안에서 그 안에 돌아가는 스크립팅을 이용해서 코딩을 공부할 때 다른 걸 하지 말고 디자인을 콘트 할 수 있는 그 방법들을 코 코드화 시켜 봐라 이렇게 이제 말씀을 드리면 좀 더 우리가 할 때 지치지 않고 좀 재밌게 할 수 있지 않나라는 생각이 듭니다."

다이나모, 그래스호퍼와 같은 비주얼 프로그래밍 도구를 활용하여 코딩의 기초를 다지고 점차 파이썬, C# 등 텍스트 기반 프로그래밍 언어로 확장해 나가는 것도 좋은 방법이라고 설명했습니다.

 

4. 결론: 미래 건축가를 위한 제언

강연의 마무리에서 두 연사님은 미래 건축가를 위한 제언을 남겼습니다.

이남주 소장님:

"디자이너이기 때문에 코딩을 할 수밖에 없다 디자이너이기 때문에 디자인 데이터를 다루기 위해서 코드를 짜야 돼 너무나 당연하게 그런 시대가 오지 않나... 코딩을 너무 어렵게 생각하지 말고 아 나의 또 다른 디자인 도구나 AI 여러 가지 오픈 소스들 이런 것들을 통해서 내가 다른 사람들보다 더 앞서서 내가 뭔가 할 수 있겠구나라는 부분을 상기시키면서 어 디자이너에 때문에 코딩을 한다 그렇게 좀 준비 해 나가시면 좋지 않을까 생각이 듭니다."

미래 디자이너는 코딩을 필수적인 디자인 도구로 인식하고 적극적으로 학습하여 데이터 기반 디자인 능력을 키워야 합니다.

김동일 교수님:

"실제로 우리가 알고 있는 건축의 업역이 생각보다 넓다는 걸 한번 다시 말씀드리고 싶어요 그리고 그 그 본인이 가지고 있는 건축이란 업역이 넓혀졌다 아까 말씀드린 대로 디자인 제작 시공 그리고 방금 말한 그 이론까지 한꺼번에 다 업역이 넓혀졌다 어 지금 저희가 이 그다음 세대를 준비하는 어 산업에 어 건축이라는 영역이 좀 더 어어 선구자적 많이 이제 발현되지 않을까라고 생각합니다"

건축의 업역을 디자인, 제작, 시공, 이론까지 폭넓게 이해하고 컴퓨테이션적 사고와 데이터 활용 능력을 기반으로 다른 산업과의 융합을 모색해야 합니다.

 

결론적으로 인공지능 시대는 건축 분야에 도전과 동시에 새로운 기회를 제공하고 있습니다. 데이터를 이해하고 인공지능을 도구로 활용하며 코딩 능력을 갖추는 것은 미래 건축가에게 필수적인 역량이 될 것입니다. 이러한 준비를 통해 건축 분야는 더욱 혁신적이고 효율적인 방향으로 발전해 나갈 수 있을 것입니다.

 

 

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NotebookLM을 이용해서 작성되었습니다.

디이씨(D.E.C)

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