건축/환경에너지

Nikkei Architecture_2023.12.14 (p8~10)

다케나카공무점, 구조설계 AI를 전면 도입
유사 안건 조사와 부재 설계를 폭발적인 속도로

다케나카공무점(竹中工務店)은 9월 19일, 2017년부터 개발을 추진해온 '구조설계 AI 시스템'을 전면적으로 도입했다고 발표했다. 주로 경험이 적은 구조 설계자 지원을 염두에 둔 시스템의 전모를 개발 팀이 닛케이아키텍처와의 인터뷰에서 밝혔다.

‘유저는 건물 면적과 층수, 층고, 스팬, 기준층 평균 중량 등, 10개 항목의 속성값만 입력하면 된다. 과거에 자체 설계한 안건을 엄선해 만든 약 400건의 데이터베이스에서 AI(인공지능)가 곧바로 유사 안건을 제시하고, 비교표까지 작성해준다’.

이것은 다케나카공무점이 개발한 ‘AI 건물 리서치’라고 부르는 인공지능(AI)이다. 프로젝트의 초기, 건물의 규모 검토가 끝난 단계에서 대략적인 예산을 파악하고, 구조 계획 방침을 결정하기 위해 이용한다.

지금까지는 경험이 적은 담당자가 선배나 견적 담당 직원에 물어보는 등을 통해 유사 안건을 조사하고 도면이나 구조계산서를 확인하면서 반나절에서 하루에 걸쳐 비교표를 작성해야 했다. AI 건물 리서치를 이용하면 검색과 비교표 작성에 걸리는 시간은 총 15분. 다른 지점에서 처리한 안건 등도 손쉽게 추출할 수 있다.

비교표에는 단위면적 당 철골량 등, 코스트에 영향을 미치는 지표가 일목요연하게 정리되어 있다. 옥상이 아닌 지상에 설비를 배치하면 어느 정도 저렴해진다는 등, 과거의 유사 안건을 제시하며 고객에게 제안도 할 수 있다.

-- 구조설계시스템에 구현 --
AI 건물 리서치는 다케나카공무점의 ‘구조설계 AI 시스템’을 구성하는 3개의 AI 중 하나이다. 2021년에 대폭 쇄신한 구조 설계 시스템 ‘BRAINNX’의 기능으로서 구현했다.

AI 건물 리서치의 개발 리더는 ‘아베노하루카스’(오사카 시) 등의 구조 설계를 담당한 다케나카공무점의 구시마(九嶋) 그룹장. 구시마 그룹장은 “단순 작업을 줄이고 그 시간을 보다 창조적인 일이나 새로운 가치 제안 등에 할애하고 싶다고 생각했다”고 말한다.
나머지 2개의 AI도 강력한 기능을 가지고 있다. 기본 계획·설계 시 도움이 되는 것이 'AI 단면 추정'이다.

건물의 규모나 공간배치가 결정되면, 구조설계자는 구조의 종류나 가구(架構) 형식을 검토해 의장 설계에 필요한 기둥·들보의 가정 단면을 구한다. 경험이 풍부한 베테랑은 계산기를 이용해 조금만 계산해도 답을 얻을 수 있지만, 경험이 적으면 부재 사이즈를 바꾸면서 여러 차례 구조 계산을 반복할 필요가 있다.

AI 단면 추정을 이용하면 적당한 크기의 단면을 입력한 가구 모델을 마련하는 것만으로 약 25만 개 부재 데이터를 학습한 AI가 기둥·들보 위치 등을 통해 필요한 단면 치수를 추정. 그 결과를 반영한 BRAINNX 데이터를 5분 만에 출력한다. 기존에는 반나절에서 하루 정도 걸리던 작업이다.

구시마 그룹장은 “설계자는 AI의 추정 결과를 확인해 조정하면 된다. 경험이 없는 직원의 입장에선 아무런 단서가 없는 상황에서 업무를 진행하는 것에 비해 정신적으로 상당히 편해진다”라고 설명한다.

-- 새로운 업무 흐름을 제안 --
구체적인 기둥 나누기나 하중 조건이 정해지고, 보다 상세하게 부재를 설계하는 단계에서 활약하는 것이 ‘AI 부재 설계’이다. 기존에는 부재를 건축기준법에 적합하도록 하기 위해 단면을 조금씩 바꾸어 해석하는 작업을 반복하였다. AI 부재 설계를 이용하면 지금까지 수일 걸리던 반복 작업을 몇 시간으로 단축할 수 있다.

사용법은 다음과 같다. 구조설계자는 우선 부재의 등급이나 안전율, 브레이스의 분담비율 등의 조건을 상세하게 규정한 ‘레시피’를 작성한다. 베테랑의 설계 흐름을 재현한 독자적인 프로그램에 이 레시피를 입력하면 컴퓨터는 레시피를 충족하는 최소 단면을 목표로 자동 계산한다.

하지만 컴퓨터는 층마다 다른 부재 단면을 출력하기 때문에 그대로 사용하면 시공성이 나쁘다. 여기서 AI가 위력을 발휘한다. “응력 상태 등이 비슷한 부재를 그룹핑해 같은 단면으로 정리해 준다”(개발을 담당한 다케나카공무점의 우치야마(内山) 주임). 구조설계자는 코스트와 생산성의 균형을 생각해 베이스가 되는 안을 선택하여 미세하게 조정해 나가면 된다.
다케나카공무점이 이러한 획기적인 AI 시스템을 개발할 수 있었던 이유는 몇 가지가 있다.

먼저, 2001년에 BRAIN을 도입한 이래 구조 계산 데이터를 약 20년에 걸쳐 축적해 온 점. 양질의 데이터가 없으면 AI 구축은 애초에 불가능했다.

그 다음으로, 구시마 그룹장과 같이 일선에서 활약하는 구조설계자를 개발 담당자로 충당한 것. 실무자의 시점에서 업무에 도움이 되는 시스템을 추구할 수 있었다. 구시마 그룹장 등은 개발 시 구조 설계의 프로세스를 재점검. PC의 로그 데이터를 임의로 수집해, 설계자가 무엇에 시간이 필요한지 분석하고 AI로 지원하는 업무의 범위를 좁혔다. 그리고 BRAINNX를 플랫폼으로 삼아 적재적소에 AI를 활용한다는 새로운 워크플로우의 제안에 이르렀다.

아직 전면적으로 도입된 지 얼마 되지 않기 때문에 활용 사례는 적다. 현재 경험이 적은 구조설계자를 위한 강습회를 실시하고 있는 중이다. 개발을 인계 받은 다케나카공무점의 마쓰바라(松原) 구조설계시스템 그룹장은 “최연소 프로 장기 기사인 후지이(藤井) 처럼 AI를 잘 활용해 자신의 능력을 높여줬으면 좋겠다”라고 기대감을 내비쳤다.

 -- 끝 --

Copyright © 2020 [Nikkei Architecture] / Nikkei Business Publications, Inc. All rights reserved.