Launch HN: InspectMind (YC W24) – 건설 도면 검토를 위한 AI 에이전트

안녕하세요 HN, 저희는 InspectMind(https://www.inspectmind.ai/)의 Aakash와 Shuangling입니다. InspectMind는 건설 도면, 상세도 및 시방서(specs)에서 문제를 찾아내는 AI "도면 검토기(plan checker)"입니다.

건설 도면은 치수 충돌, 조정(co-ordination) 공백, 자재 불일치, 상세 정보 누락 등 수많은 오류를 품은 채 조용히 배포되곤 합니다. 이러한 오류들은 건설 과정에서 공기 지연과 수십만 달러의 재작업 비용으로 이어집니다. InspectMind는 건설 프로젝트의 전체 도면 세트를 몇 분 만에 검토합니다. 건축, 엔지니어링 및 시방서를 교차 확인하여 건물이 지어지기 전에 재작업을 유발하는 문제들을 잡아냅니다.

다음은 몇 가지 예시를 담은 영상입니다: https://www.youtube.com/watch?v=Mvn1FyHRlLQ.

이 일을 하기 전, 저(Aakash)는 미국 전역의 약 10,000개 건물에 참여하는 엔지니어링 회사를 운영했습니다. 당시 저희를 항상 좌절하게 했던 한 가지는, 많은 설계 조정(design coordination) 문제들이 건설이 시작될 때까지 드러나지 않는다는 점이었습니다. 그때가 되면 실수의 비용은 10~100배 더 높아질 수 있으며, 모두가 더 일찍 잡아낼 수 있었던 문제들을 해결하기 위해 허둥지둥하게 됩니다.

저희는 체크리스트, 오버레이 검토(overlay reviews), 동료 검토(peer checks) 등 모든 방법을 시도해 보았지만, 500~2,000장의 PDF 시트를 스크롤하며 모든 상세 정보가 다른 시트와 어떻게 연결되는지 기억하는 것은 취약한(brittle) 프로세스입니다. 시 검토관(City reviewers)과 종합건설사(GC)의 사전 시공(pre-con) 팀들도 문제를 잡으려 노력하지만, 여전히 오류들이 빠져나가곤 합니다.

저희는 이렇게 생각했습니다. 모델이 코드를 파싱(parse)하고 작동하는 소프트웨어를 생성할 수 있다면, 종이 위의 건축 환경(built environment)에 대해서도 추론(reason)하는 데 도움을 줄 수 있지 않을까? 그래서 저희는 저희가 가졌으면 좋았을 도구를 직접 만들었습니다!

도면과 시방서(PDF)를 업로드하면, 시스템은 이를 분야(disciplines)와 상세 계층 구조(detail hierarchies)로 분해하고, 기하학적 구조(geometry)와 텍스트를 파싱하여 다음과 같은 불일치 사항을 찾아냅니다:

• 시트 간에 일치하지 않는 치수;
• 기계/건축 요소에 의해 차단된 여유 공간(Clearances);
• 누락되거나 불일치하는 화재/안전 상세 정보;
• 도면에 반영되지 않은 시방서 요구 사항;
• 존재하지 않는 상세 정보를 참조하는 콜아웃(Callouts).

출력 결과는 사람이 검토할 수 있도록 도면 참조(sheet refs) 및 위치가 포함된 잠재적 문제 목록입니다. 저희는 자동화가 설계 판단을 대체할 것이라고 기대하지 않으며, 단지 ACE(Architecture, Engineering, Construction) 전문가들이 명백한 사항들을 놓치지 않도록 돕고자 합니다. 현재의 AI는 명백한 사항들을 잘 처리할 뿐만 아니라, 인간이 정확하게 수행할 수 있는 범위를 훨씬 넘어서는 양의 데이터를 처리할 수 있으므로, 이는 AI를 활용하기에 좋은 응용 분야입니다.

건설 도면은 표준화되어 있지 않으며 모든 기업이 명칭을 다르게 지정합니다. 이전의 "자동 검토 (automated checking)" 도구들은 고객별로 수동 작성된 규칙에 크게 의존했으며, 명명 규칙(naming conventions)이 바뀌면 작동이 중단되었습니다. 대신, 저희는 OCR + 벡터 기하학 (vector geometry), 전체 도면 세트에 걸친 콜아웃 그래프 (callout graphs), 제약 조건 기반 공간 검사 (constraint-based spatial checks), 그리고 검색 증강 코드 해석 (retrieval-augmented code interpretation)을 위해 멀티모달 모델 (multimodal models)을 사용합니다. 더 이상 하드코딩된 규칙은 없습니다!

현재 주거용, 상업용 및 산업용 프로젝트를 처리하고 있습니다. 지연 시간(Latency)은 도면 장수에 따라 몇 분에서 몇 시간 사이입니다. 별도의 온보딩(onboarding)은 필요하지 않으며, 단순히 PDF를 업로드하면 됩니다. 여전히 많은 예외 사례(PDF 추출의 기이함, 일관되지 않은 레이어링, 업계 전문 용어 등)가 존재하므로, 저희는 성공보다는 실패로부터 더 많은 것을 배우고 있습니다. 하지만 이 기술은 이미 이전 도구로는 불가능했던 결과물들을 내놓고 있습니다.

가격 책정은 종량제(pay-as-you-go) 방식입니다. 프로젝트 도면을 업로드하면 프로젝트당 즉각적인 온라인 견적을 제공합니다. 한 프로젝트는 주택 리모델링일 수 있고 다른 프로젝트는 고층 빌딩일 수 있기 때문에 정기적인 SaaS 가격 책정을 적용하기는 어렵습니다. 이 부분에 대해서도 피드백을 환영하며, 저희도 여전히 최적의 방안을 찾아가는 중입니다.

만약 귀하가 건축가, 엔지니어, MEP, GC 프리컨스트럭션 (GC preconstruction), 부동산 개발업자, 도면 검토자로서 도면을 다루신다면, 샘플 세트를 실행해 보고 무엇이 고장 나는지, 무엇이 유용한지, 그리고 무엇이 누락되었는지에 대한 의견을 듣고 싶습니다!

기하학적 파싱 (geometry parsing), 클러스터링 실패 (clustering failures), 코드 추론 시도 (code reasoning attempts)에 관한 기술적인 세부 사항이나, 실제 건설 현장에서 일이 잘못되는 사례에 대한 이야기 등 무엇이든 자세히 설명해 드리기 위해 하루 종일 이곳에 머물 예정입니다. 읽어주셔서 감사합니다! 어떤 질문이든 기쁘게 답변해 드릴 준비가 되어 있으며, 여러분의 의견을 기다리고 있겠습니다!