비정형 도면의 데이터 자산화: 삼성 E&A와 엔지니어링 AI의 미래

엔지니어링 산업에서 가장 중요한 자산은 바로 ‘도면’입니다. 그러나 아이러니하게도, 가장 큰 병목 역시 도면에서 발생합니다. 수만 장에 달하는 비정형 PDF 도면 속 정보를 사람이 직접 추출하고 입력하는 방식은 수십 년간 업계가 풀지 못한 난제였습니다. 

최근 몬드리안에이아이가 삼성 E&A와 함께 진행한 AI 기반 도면 분석 및 핵심 정보 자동화 사례를 통해, 비정형 데이터가 어떻게 기업의 강력한 자산으로 전환되는지 그 과정을 소개합니다.

1. 엔지니어링의 병목, '파편화된 도면'이라는 거대한 벽

도면은 설계의 결과물이자 시공의 기준이 되는 핵심 자산입니다. 하지만 동시에, 업무 효율을 가로막는 가장 큰 장애물이기도 합니다. 수만 장의 도면이 각기 다른 양식으로 존재하며 데이터가 파편화되어 있기 때문입니다. 

기존 방식은 엔지니어가 수백 페이지의 PDF를 넘겨가며 필요한 정보를 찾고, 이를 수기로 추출해 ERP 시스템에 입력하는 구조였습니다. 이 과정은 막대한 시간과 인력을 소모할 뿐 아니라 오입력·누락 같은 휴먼 에러를 유발해 데이터 신뢰도를 떨어뜨렸습니다. 프로젝트마다 반복되는 단순 작업은 기업의 고부가가치 창출을 저해하는 ‘보이지 않는 비용’으로 작용해 왔습니다.

2. 글로벌 트렌드: 'Template-Free AI'와 데이터 주권의 확보

글로벌 선진 엔지니어링 기업들은 이미 단순 OCR 기술을 넘어, VLM(Vision Language Model) 기반의 시각적 맥락 이해 단계로 진입했습니다. 과거에는 특정 양식에만 작동하는 ‘템플릿 방식’을 사용했지만, 도면 형식이 조금만 달라져도 무용지물이 되는 한계가 있었습니다. 

오늘날의 글로벌 표준은 도면의 형태와 무관하게 맥락을 파악하는 ‘템플릿 프리(Template-Free) AI’입니다. 이는 전문 인력의 도면 해석 능력을 알고리즘화하여 시스템 자산으로 내재화하는 과정이며, 기업은 이를 통해 외주 인력 의존도를 낮추고 데이터에 대한 완전한 통제권과 품질 일관성을 확보합니다.

3. 삼성 E&A 적용 사례: 비정형 도면의 '디지털 자산화' 체계 구축

몬드리안에이아이는 삼성 E&A와 협력해 파편화된 비정형 도면을 구조화된 데이터 자산으로 전환하는 자동화 체계를 구축했습니다. 이번 프로젝트는 단순히 글자를 읽는 수준을 넘어 도면의 엔지니어링 맥락을 이해하는 데 초점을 맞춥니다.

• 페이지 분류: VLM 기반 기술로 수백 장의 혼합 문서 속에서 분석이 필요한 도면만을 정확히 선별

• 정규화 과정: 텍스트 방향을 분석·보정하여 데이터 일관성 확보

• 핵심 영역 탐지: 이미지, 텍스트, 표(Table)를 분리하고 지시선(Arrow) 흐름을 추적해 객체와 텍스트를 매핑

• 논리적 수치 조합: 도면에 직접 표기되지 않은 수치도 AI가 정보를 조합·계산해 파생 데이터 생성

이렇게 추출된 정보는 JSON 등 표준 포맷으로 변환되어 통합 DB에 즉시 적재됩니다. 도면 수신부터 최종 관리까지 전 과정이 하나의 루프 안에서 이루어지는 통합 시스템이 완성된 것입니다.

4. 접목 효과: 비용 절감을 넘어 품질의 내재화로

도면 AI의 접목은 단순한 수치 이상의 경영 효율화를 가져왔습니다. 수작업에 의존하던 치수 확인 및 필수 데이터 추출 과정을 자동화함으로써 업무 시간을 획기적으로 단축하고 전문 인력의 업무 몰입도를 높일 수 있었습니다. 

또한 시스템적인 데이터 추출을 통해 오입력과 누락을 방지하고 데이터 정합성을 확보하여 전체 공정의 품질 리스크를 관리할 수 있었습니다. 뿐만아니라 숙련된 엔지니어의 해석 기준을 알고리즘화하여 시스템에 이식함으로써, 기업은 비용 절감뿐 아니라 품질을 시스템적으로 내재화하는 구조를 갖추게 되었습니다. 

5. 미래 엔지니어링의 동반자: 예니퍼(Yennifer) & 몬플랜트(MonPlant)

삼성 E&A 프로젝트를 성공으로 이끈 도면 분석 핵심 기술은 당사의 예니퍼(Yennifer)와 몬플랜트(MonPlant)를 통해 구현되었습니다. 

예니퍼는 비정형 문서의 시각적 맥락을 이해하고 데이터를 구조화하는 고성능 AI 엔진으로, 지시선 추적 및 표 구조 복원 등 까다로운 엔지니어링 테스크를 완벽히 수행합니다. 또한 몬플랜트는 이렇게 정제된 데이터를 기반으로 플랜트 자산을 체계적으로 관리하고, 대화형 AI(RAG)를 통해 방대한 도면 데이터에서 필요한 정보를 즉시 탐색하고 검증할 수 있는 통합 워크스페이스를 제공합니다.

비정형 도면은 더 이상 단순한 ‘참조 자료’가 아닙니다. AI를 통해 구조화되는 순간, 기업의 의사결정을 가속화하고 미래 수익을 창출하는 강력한 디지털 자산으로 거듭납니다. 삼성 E&A와 함께한 이번 혁신 사례를 통해 몬드리안에이아이는 엔지니어링을 넘어 도면이 필요한 다양한 산업에서 새로운 가능성을 제시하고 있으며, 앞으로도 지속 가능한 가치 창출을 향해 나아갈 것입니다.