AI 요약관련 정보

• 건설 현장에서 건축 도면(PDF)을 기반으로 수작업으로 진행되는 복잡하고 시간 소모적인 견적 및 물량 산출(Takeoff & Estimation) 과정이 핵심 문제로 지적됩니다. 🏗️
• 현재의 대규모 언어 모델(LLM)은 복잡한 건축 도면을 정확하게 이해하고 견적을 산출하는 데 한계가 있습니다. 🚫
• TimberGem은 '컨텍스트 엔지니어링' 철학을 바탕으로 AI가 전문 견적가처럼 건축 문서를 이해하도록 돕고, 정보를 엔티티와 연결(지식 그래프) 형태로 표현합니다. 🧠
• 도면의 모든 기호, 주석, 어셈블리, 범례, 도면 등을 물리적 공간에서 무엇을 나타내는지 정의하여 지식 그래프를 구축하고, 이를 통해 그래프 기반 쿼리를 가능하게 합니다. 📊
• LLM이 실제 문서에 기반하여 특정 좌표와 시각적/의미적 맥락으로 정당화된 답변을 제공하도록 하는 것이 목표입니다. 📍
• 초기에는 사용자가 수동으로 지식 그래프를 구축하지만, OCR과 같은 자동화 기능을 통합하여 텍스트를 감지하고 노드로 승격시키는 등 유연한 사용자 경험을 제공합니다. ✍️
• 사용자의 내부적인 사고 모델을 LLM이 추론하고 쿼리할 수 있는 데이터 형태로 변환할 수 있도록 유연하고 원활한 UI/UX가 필수적입니다. 💡
• 지식 그래프 기반이 마련되면 ARCAD 400K와 같은 연구를 활용하여 YOLO와 같은 객체 감지 모델을 미세 조정하는 등 AI 기술을 통합하여 견적 코파일럿을 강화할 계획입니다. 🚀
• 일반 계약자는 주로 CAD 원본 파일 대신 PDF를 받기 때문에, PDF 문서에서 자동화를 구현하는 데 중점을 둡니다. 📁
• 대략적인 추정부터 세부적인 비용 산출까지 다양한 수준의 견적을 지원하여 유연성을 제공합니다. 📈
• 일반 계약자인 친구의 경험을 통해 견적 및 물량 산출이 건설 산업에서 가장 시간과 비용이 많이 드는 오버헤드 중 하나임을 파악하여 이 문제를 해결하고자 시작했습니다. 🤝
• 기존 솔루션들이 AI를 마케팅에만 활용하는 것과 달리, 실제 가치를 제공하는 독립형 도구를 구축하여 건설 전문가들에게 실질적인 도움을 주는 것을 목표로 합니다. 🛠️