핵심 질문은 이것이었습니다.
'설계도면에서 데이터를 추출할 수 있는가?'
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왜 설계도면은 디지털 전환의 마지막 장벽인가
공공기관과 발전·플랜트 기업은 매년 수천 장의 설계도면을 생산합니다.
그러나 현실은 다음과 같습니다.
설계도면은 대부분 이미지 기반 PDF
레이아웃 복잡
표·기호·도면번호·리비전 정보 혼재
검색은 파일명 기반
특히 다음 정보를 자동 추출하는 것은 쉽지 않습니다.
설계번호 / Revision 정보 / 공정 구분(건축·전기·통신 등) / 기자재 수량 / 승인일자 / 프로젝트 코드
이 지점이 바로 이번 기업 생성형 AI 교육의 핵심이었습니다.
기존 디지털기술 교육이었다면?
일반적인 생성형 AI 실습 교육이라면 다음과 같았을 것입니다.
OCR 사용법 설명 --> 텍스트 추출 실습 --> '이후 분석 가능' 이라는 이론적 안내
그러나 이는 실무 적용 AI 교육이 아닙니다.
설계 검토 업무는 다음을 요구합니다.
리비전 변경 시 자동 이력 반영
도면 간 차이점 비교
기자재 수량 변경 자동 감지
DB 기반 검색
즉, 업무를 시스템으로 바꿔야 합니다.
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'생성형 AI Claude를 활용한 메타데이터 구조화 방식'
이번 1팀은
단순 OCR을 넘어서
생성형 AI(Claude)를 활용한 메타데이터 추출 구조를 설계했습니다.
단계 1. OCR 텍스트 확보
PDF → 텍스트
추출
단계 2. 전처리
불필요 기호 제거 → 설계번호 영역 구분 → 표 텍스트 정리
단계 3. 생성형 AI로 구조화
LLM API 호출 → 설계번호, 리비전, 공정, 기자재 등 항목 지정 → JSON 형태 메타데이터 생성
단계 4. DB 저장
SQLite 기반 설계도면 DB 구축 → 리비전 업데이트 자동 덮어쓰기 구조 설계
단계 5. UI 애플리케이션 구현
Streamlit 기반 검색 화면 구현 → 도면 조회·분류·검색 가능
이 구조는 단순 자동화가 아닙니다.
설계 검토 프로세스를 재설계한 것입니다.
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왜 이 방식이 의미 있는가
기존 OCR은 '문자 인식' 수준입니다.
생성형 AI는 '문맥 이해 후 구조화'가 가능합니다.
설계도면처럼 비정형·복합 레이아웃 문서는 LLM 기반 구조화가 훨씬 유리합니다.
특히 다음 기업에는 반드시 필요한 접근입니다.
발전·에너지 기업 | 건설·플랜트 기업 | 엔지니어링·설계 전문 기업 | 설계 변경 이력이 많은 조직
이것이 단순 생성형 AI 실습 교육이 아니라 기업 맞춤 AI 교육인 이유입니다.
이 변화는 단순 시간 단축이 아닙니다.
설계 검토 체계가 데이터 기반으로 전환된 것입니다.
실제로 배운 교육 내용
이번 실무 적용 AI 교육에서 1팀이
학습한 핵심 역량은 다음과 같습니다.
✔ 파이썬 개발 기초: 파일 입출력, 클래스 구조 이해
✔ LLM API 활용: Claude API 호출, 프롬프트 설계, 구조화 데이터 추출
✔ 데이터베이스 설계: SQLite 기반 설계도면 DB 구축, 리비전 관리 로직 설계
✔ UI 애플리케이션 개발: Streamlit 기반 검색 앱 구현, 폐쇄망 실행 파일 패키징
총 4~5일 동안 현업의 과제를 해결하면서 교육을 진행하고,
5~6일차에 코칭을 통해 현업에 적용 가능한 결과물을 만들어 가는 작업을 진행했습니다.
업무 전환을 위한 시스템 구축 역량을 학습한 것이지요.
설계도면을 데이터로 만드는 순간, 설계 검토는 ‘파일 확인 업무’가 아니라
‘검색 기반 의사결정 업무’로 바뀝니다.
이것이 진짜 AI 업무 혁신입니다.
📌 다음 3편에서는
설비 고장정보 데이터셋 구성, 4,000명 임직원 R&R 데이터베이스화,
교육 만족도 5.0점의 의미를 구체적으로 공개합니다.
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