[이코노미스트 정길준 기자] 기업용 인공지능(AI) 기업 인포시즈가 서울대 연구진과 손잡고 기존 개별 객체 인식 중심의 도면 분석을 넘어 도면 전체의 구조와 맥락을 파악하는 AI 모델 개발에 나선다.

인포시즈는 서울대 컴퓨터공학부 김건희 교수 연구실과 산업 도면 전체 인식 AI 기술 공동 연구에 착수했다고 12일 밝혔다.

이번 연구의 핵심은 고해상도 산업 도면을 전체 단위로 분석하는 ‘이미지 투 그래프’ 파운데이션 모델 개발이다. 도면에 포함된 설비와 배관, 계측기 등의 개별 요소를 식별하는 데 그치지 않고 이들 사이의 연결 관계와 전체 공정 구조까지 파악하도록 하는 것이 목표다.

기존 산업 현장에서는 도면을 여러 영역으로 나눠 분석하는 방식이 주로 활용된다. 도면을 분할하면 서로 다른 영역에 걸쳐 있는 설비와 배관의 연결 관계를 파악하기 어렵다는 한계가 있다. 산업 도면은 개별 기호를 식별하는 것뿐 아니라 각 요소가 어떤 순서와 구조로 연결돼 있는지 이해해야 실제 업무에 활용할 수 있기 때문이다.

양사는 도면 전체를 하나의 입력값으로 처리하는 ‘전체 단위’ 접근법을 적용할 예정이다. 고해상도 이미지의 세부 정보를 유지하면서 도면 전반의 구조를 분석하고, 기호와 기호 사이의 연결 관계를 추출해 그래프 데이터로 변환하는 방식이다.

AI 모델의 학습에 필요한 데이터 확보도 병행한다. 인포시즈는 약 2만장 규모의 실제 산업 도면을 활용해 다양한 설계 구조와 설비 간 연결 관계를 학습시킬 계획이다. 실제 산업 현장에서 활용할 수 있도록 인식 정확도와 처리 효율을 높이는 데 연구 역량을 집중한다.

초기 연구 대상은 배관계장도(P&ID)다. 향후 단선 결선도(SLD)와 제어 로직 다이어그램 등 다른 엔지니어링 도면으로 분석 범위를 확대할 방침이다. 산업별로 형식과 구조가 다른 도면을 AI가 폭넓게 이해할 수 있도록 기술을 고도화한다는 구상이다.

연구 성과는 인포시즈의 도면 인식 솔루션 ‘델타플로우’에 단계적으로 적용된다. 대규모 도면 자동 분석과 검색, 설비 간 연결 관계 탐색, 도면 개정 이력 비교 등의 기능을 강화할 예정이다. 장기적으로는 도면에서 추출한 그래프 데이터를 기업의 설계·설비·운영 데이터와 연계해 AI 에이전트 기반 업무 자동화로 확장한다는 계획이다.

탁정수 인포시즈 대표는 “산업 도면 전체의 구조와 연결 관계를 AI가 정밀하게 이해하는 일은 아직 해결되지 않은 글로벌 기술 난제로 꼽힌다”며 “이번 서울대학교와의 공동 연구를 통해 산업 도면 인식 분야에 새로운 기술적 기준을 제시하고, 자사 솔루션인 델타플로우에도 이를 적용해 도면 기반 업무에 혁신을 가져올 것”이라고 말했다.

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