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건축 분야의 AI: 도시 건설 방식 재정의

Abirami Vina

4분 소요

2024년 8월 19일

건축 분야의 AI가 설계, 효율성 및 지속 가능성을 어떻게 개선하고 있는지 알아보세요. 또한 AI가 건축가의 업무에 어떤 변화를 가져오는지도 논의할 것입니다.

파리의 에펠탑과 미국의 펜타곤과 같은 랜드마크와 역사적 건물은 건축 분야와 그 뒤에 있는 훌륭한 건축가 없이는 존재할 수 없었을 것입니다. 우리 세계에 의미 있는 인프라를 추가하는 것 외에도 글로벌 건축 서비스 시장은 경제의 필수적인 부분이며 2032년까지 약 5억 5천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 

건축가들은 폐기물 감소, 탄소 발자국 저감, 효율적인 설계 계획과 같은 문제 해결을 위해 끊임없이 노력하고 있습니다. 인공지능(AI) 도구는 이러한 건축 분야의 많은 문제 해결에 도움을 줄 수 있습니다. AI는 설계 최적화, 구조 분석을 지원하고 프로젝트 관리 및 시각화를 개선할 수 있습니다. 이 기사에서는 건축 분야에서 AI가 어떻게 사용될 수 있는지 자세히 알아보겠습니다.

건축에서 AI는 어떻게 활용되고 있습니까?

건축 분야의 AI는 설계를 더욱 스마트하게 만들고 에너지 효율성을 높이며 보다 친환경적인 건물을 만드는 데 도움으로써 판도를 바꾸고 있습니다. 이러한 발전이 실제 프로젝트에서 어떻게 활용되고 있는지 놀랍습니다. 어떻게 진행되고 있는지 자세히 살펴보겠습니다.

폐기물 감소 및 탄소 발자국 감소

2018년 미국에서 건설 및 철거 활동으로 인해 6억 톤의 폐기물이 발생했습니다. 건축 분야의 주요 문제 중 하나는 건설 폐기물과 탄소 배출량을 줄이는 것입니다. AI는 고급 알고리즘과 데이터 분석을 사용하여 건설 프로세스의 모든 단계를 최적화함으로써 이러한 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다.

예를 들어, 머신 러닝과 같은 AI 기술은 재료 성능, 공급망 물류 및 환경 영향에 대한 대규모 데이터 세트를 분석하여 가장 지속 가능한 재료 및 건설 방법을 추천할 수 있습니다. 머신 러닝 모델은 설계 선택에 따라 잠재적인 폐기물을 예측하고 건축가가 폐기물을 최소화하기 위해 더 일찍 조정을 할 수 있도록 합니다. 

생성형 AI지속 가능성에 초점을 맞춘 다양한 디자인 옵션을 자동으로 생성하여 한 단계 더 나아갈 수 있습니다. 재료 효율성, 구조적 완전성 및 에너지 사용과 같은 매개변수를 설정하여 생성형 AI를 사용하여 환경 목표를 충족하면서도 멋진 디자인을 다양하게 생성할 수 있습니다. 건축가는 창의성과 지속 가능성을 가장 잘 결합한 디자인을 선택할 수 있습니다. Spacemaker는 건축가와 도시 계획가가 다양한 디자인 옵션을 신속하게 만들고 테스트하는 데 도움이 되는 생성형 AI를 사용하는 도구의 한 예입니다.

Fig 1. Spacemaker를 사용하여 생성된 지속 가능한 디자인의 예입니다.

컴퓨터 비전과 건물 정보 모델링(BIM) 통합

연구자들은 건축 프로젝트의 정확성과 효율성을 높이기 위해 컴퓨터 비전이 건물 정보 모델링과 어떻게 협력할 수 있는지 연구하고 있습니다. BIM은 건물의 물리적, 기능적 특징을 나타내는 디지털 모델입니다. 이를 통해 건축가, 엔지니어, 계약자는 상세한 계획을 공동으로 작업할 수 있으며, 건물의 구조에서 시스템에 이르기까지 모든 것을 포함하는 중앙 리소스 역할을 합니다.

Fig 2. 건축가들이 건물 정보 모델링에 대해 토론하고 있습니다.

컴퓨터 비전이 BIM에 추가되면 카메라와 센서가 건설 현장의 상세한 이미지와 3D 스캔을 캡처합니다. 그런 다음 이러한 시각 자료를 BIM 모델과 실시간으로 비교하여 계획된 설계와 실제 건설 간의 불일치(예: 잘못 정렬된 벽 또는 잘못 배치된 구조물)를 찾아냅니다. 이 분석에서 얻은 통찰력은 빠른 수정에 도움이 되고 프로젝트를 순조롭게 진행할 수 있도록 합니다.

과거에는 이러한 문제를 찾는 것이 느리고 오류가 발생하기 쉬운 수동 검사에 의존했습니다. 컴퓨터 비전을 통해 건축가와 프로젝트 관리자는 BIM 모델과 일치하지 않는 항목이 있을 때 즉시 경고를 받을 수 있습니다. 작은 문제는 더 크고 비용이 많이 들기 전에 중단될 수 있습니다. 컴퓨터 비전과 BIM을 결합하면 관련된 모든 사람이 함께 작업하기가 더 쉬워집니다. BIM 모델에서 문제가 발견되면 건축가, 엔지니어, 계약자 및 고객이 신속하게 검토하고 해결책을 찾을 수 있습니다. 

건축 분야의 독특한 AI 응용

AI는 건축 분야에도 몇 가지 독특한 응용 사례를 제공합니다. 몇 가지 예를 빠르게 살펴보겠습니다.

  • 에너지 효율성: AI는 건물에서 에너지가 사용되는 방식을 분석하고 소비를 줄이고 지속 가능성을 개선하기 위해 설계를 최적화하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 에너지 효율적인 재료 및 설계 변경을 권장함으로써 AI는 환경 친화적이고 비용 효율적인 건물을 만드는 데 기여합니다.
  • 안전 규정 준수: 자동화 시스템은 건축 법규 및 안전 규정에 따라 설계를 점검하여 수동 검토 없이 규정 준수를 보장할 수 있습니다. 이는 시간을 절약할 뿐만 아니라 오류 발생 가능성을 줄여 건물이 필요한 모든 안전 기준을 충족하도록 합니다.
  • 적응형 재사용: AI는 기존 건물의 구조적 무결성을 분석하고 새로운 요구 사항을 충족하기 위한 수정 사항을 제안하여 건축가가 기존 건물을 용도 변경하는 데 도움을 줄 수 있습니다. AI는 오래된 구조물을 역사적 또는 문화적 가치를 보존하면서 현대적이고 기능적인 공간으로 변환할 수 있도록 합니다.

AI를 사용하여 설계된 현대 건축 프로젝트

AI 기반 아키텍처 프로젝트가 미래의 일처럼 보일 수 있지만, 실제로 AI가 설계한 프로젝트는 이미 진행 중이거나 완료되었습니다. 이러한 획기적인 프로젝트 중 일부를 살펴보겠습니다.

헤이다르 알리예프 센터

아제르바이잔 바쿠에 있는 헤이다르 알리예프 센터는 자하 하디드가 설계하고 2012년에 완공했습니다. 이 센터는 생성적 디자인과 AI 도구가 건축을 어떻게 변화시키고 있는지를 보여줍니다. 건물의 매끄럽고 곡선 모양은 전통적인 직선과는 다릅니다. 이 디자인은 아제르바이잔의 현대적이고 미래 지향적인 정신을 반영합니다. Autodesk와 Rhino의 초기 생성적 디자인 도구는 이 복잡한 건축물을 만드는 데 중요한 역할을 했습니다.

Fig 3. 헤이다르 알리예프 센터.

일본 다이와 하우스 산업

일본의 혼잡한 도시에서는 혁신적이고 공간 효율적인 주택 디자인에 대한 수요가 높습니다. AI 기반의 제너레이티브 디자인은 다이와 하우스 산업과 같은 기업이 이러한 요구를 해결하는 데 핵심적인 도구가 되고 있습니다. 특정 디자인 매개변수를 설정함으로써 제너레이티브 디자인은 작은 도시 공간에 최적화된 다양한 주택 계획을 신속하게 생성할 수 있습니다. 느리고 덜 유연할 수 있는 기존 방식과는 달리, 제너레이티브 디자인은 더 빠르고 유연합니다. 제너레이티브 AI는 일본의 인구 밀집 지역에서 주택을 설계하고 건설하는 방식을 재정의하고 있습니다.

Fig 4. Daiwa House Industry의 도시 주택 디자인.

Autodesk 토론토 사무실

Autodesk의 토론토 사무실은 AI가 혁신적인 건축 디자인에 어떻게 사용될 수 있는지 보여주는 훌륭한 예입니다. 자체 생성 디자인 도구인 Project Discover를 사용하여 직원들의 선호도에 따라 수많은 사무실 레이아웃 옵션을 만들 수 있었습니다. 인간의 아이디어와 AI를 결합함으로써 Autodesk는 일반적인 설계 실수 없이 완벽한 작업 공간을 설계할 수 있었습니다. 

Fig 5. 토론토에 있는 Autodesk의 기술 센터.

Stamhuis의 혁신적인 매장 디자인 

네덜란드의 소매점 건설 및 리모델링 전문 기업인 Stamhuis는 설계 프로세스 속도를 높이고 개선하기 위해 생성적 디자인을 활용하고 있습니다. 과거에는 소매점 레이아웃을 설계하는 데 몇 시간이 걸렸지만, 이제는 생성형 AI 도구를 사용하여 단 15분 만에 40개의 최적화된 디자인 옵션을 생성할 수 있습니다. 동시에 디자이너는 고객 관계 구축 및 건설 계획과 같은 더 중요한 작업에 집중할 수 있습니다.

Fig 6. AI를 사용하여 만든 Stamhuis 매장 디자인.

AI가 건축가를 대체할까요?

건축 분야의 AI 혁신은 건축가를 대체하는 것이 아니라 지원하는 것을 목표로 합니다. AI가 건축에 많은 이점을 제공하지만, 인간의 창의성과 판단력은 여전히 필수적입니다. 인간의 창의성과 AI의 데이터 분석 및 자동화 능력을 결합함으로써 건축가는 더 나은 건물 설계를 만들 수 있습니다. 연구에 따르면 AI 덕분에 생산성이 30% 증가했습니다. 대부분의 지루한 작업은 AI가 처리할 수 있으며, 건축가는 업무의 흥미롭고 전략적인 부분에 집중할 수 있습니다. 

건축 분야의 AI 관련 과제

건축 분야에서 AI 도구가 점점 더 보편화됨에 따라 건축가들은 이러한 AI 혁신 기술이 어떻게 작동하는지 배우고 숙련도를 높여야 합니다. AI와 데이터가 어떻게 작동하는지 이해하면 AI 도구를 성공적으로 사용하는 데 도움이 됩니다. 안타깝게도 많은 건축가들이 필요한 교육을 받지 못해 이는 주요 과제입니다. 설문 조사에 따르면 건축가의 60%가 정식 AI 교육을 받지 못했습니다. 건축가가 경쟁력을 유지하고 혁신적인 현대 디자인을 창조하려면 이러한 격차를 해소하는 것이 중요합니다. 

Fig 7. 건축가를 위한 AI 학습 통계입니다.

또 다른 과제는 소프트웨어, 하드웨어 및 교육에 대한 비용을 포함하여 AI 구현에 따른 높은 비용입니다. 이러한 초기 투자는 예산이 제한된 소규모 건축 회사에게는 어려울 수 있습니다. 유지 관리 및 업그레이드에 대한 지속적인 비용도 재정적 부담을 가중시킵니다. AI를 성공적으로 통합하려면 회사는 이러한 비용을 신중하게 관리해야 합니다. 좋은 계획을 통해 회사는 AI의 이점이 초기 비용의 가치가 있는지 확인할 수 있습니다.

AI와 건축으로 더 나은 미래 건설

AI는 건축가를 위한 강력한 도구입니다. 프로젝트를 제 시간에 예산 내에서 관리하는 데 도움이 되는 실시간 정보를 제공할 수 있습니다. 또한 설계 도면, 구조 검사 및 비용 견적과 같이 시간이 많이 걸리는 작업을 처리하여 건축가가 창의적인 아이디어에 집중할 수 있도록 합니다. AI를 수용하고 다양한 기능과 도구를 탐색하는 건축가는 업계에서 앞서 나가 건축의 미래를 이끌 수 있습니다.

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