[애플경제 이윤순 기자] 건축사 등 사람이 밤을 새며 일일이 도면을 구성하는 건축 또는 건설 설계 분야도 차츰 AI와 융합하며, 스마트 건설의 새로운 지평을 열 것이란 전망이다. 최근엔 특히 ‘스마트 생성 설계’(Generative Design)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다.

이는 AI가 건축사나 설계사, 디자이너의 기존 작업 패턴과 선호도를 먼저 학습한 후, 그 데이터를 기반으로 더욱 정교하고 효율적인 설계도면을 창출해내는 것이다. 그렇다고 “AI에게 의존하는게 아니라, 사람이 기술적 한계를 뛰어넘어 더 큰 비전을 실현하는 데 필요한 지원을 받게 될 것”이란 전망이다.

‘생성 설계’, 신속한 조정과 다양한 변수 피드백도

최근 한 보고서를 통해 이같은 ‘스마트 생성 설계’에 대한 구상을 밝힌 한국건설기술연구원의 이재욱 미래스마트건설연구본부 수석연구원은 “또한, 미래의 설계자동화 도구는 디자이너에게 실시간 피드백을 제공하게 될 것”이라고 했다. 그에 따르면 ‘생성 설계’를 통해 설계 과정에서 신속한 조정과 피드백을 함으로써, 건축 공정상의 다양한 요구 사항과 변수에 실시간으로 대응할 수 있을 것이란 기대다.

그에 따르면 ‘생성 설계’에 의한 설계자동화는 일단 세 가지 단계로 정리할 수 있다. 첫 단계는 일단 과제를 다양하게 정의하기 위한 세부적인 설계 속성들의 종류를 파악하고, 이에 따른 레벨을 설정한다.

다음으론 정의된 과제를 조합하고, 이에 따라 각각의 위상을 최적화한 설계안들을 생성한다. 그 후엔 생성된 설계안들을 평가 기준들에 따라 검토하고, 대표 설계안들을 선택하게 된다.

설계 레벨 설정, 최적화 등 3단계 거쳐

좀더 구체적으로 보면, 예를 들어 첫 번째 단계에선 대지 선정이나, 초기 설정, 과제 정의 등을 통해 대지의 크기와 형태를 결정한다. 편의상 10m×10m의 대지를 기준으로 하되, 그 안에 그리드 형태로 점을 배치할 수 있다. 즉, 대지 안에 모두 441개(21x21)의 점을 설정하는 식이다. 이는 설계에 필요한 다양한 속성들을 선정하고, 각 속성에 대한 레벨을 설정하는 등 과제를 세부적으로 정의하는 단계다.

두 번째 단계를 예시하기 위해 이 수석연구원은 점 선택이나, 사각형 생성, 설계안 생성 등을 위해 임의로 설정된 144개의 점 중 4개를 무작위로 선택했다. 그렇게 선택된 점을 기준으로 500~1200 mm 크기의 사각형을 생성했다. 그런 다음 이같은 사각형들을 다양한 조합으로 배치하는 대안을 만들고, 정의된 문제와 속성을 조합, 위상을 최적화한 설계안들을 생성했다.

세 번째 단계는 결과물 출력, 검토 및 설계안 선택 등을 위한 설계자동화 알고리즘을 활용, 결과값을 무작위로 출력한 단계다. 그 과정에서 출력된 결과 중에서 더욱 다양한 대안들을 추출하기도 했다. 이렇게 생성된 설계안들은 다양한 평가 기준에 따라 검토되고, 이 검토를 통해 대표적인 설계안들을 선정하는 방식이다.