공간을 설계하고, AI에 대한 이해를 기반으로데이터를 연결합니다.
도면·3D 모델·물량산출·내역서를 하나의 흐름으로 잇는 디자인 × 건설 AI 기업입니다.
디자인 포트폴리오
공간으로 쌓아온 경험.
부안 격포 관광단지 인테리어
설계를 아는 팀이, 에이전트의 업무를 설계합니다.
공간과 도면을 이해해 온 경험 위에, 역할별 AI와 검증 가능한 데이터 흐름을 구축합니다.
디자인에서 출발
설계·시공·관급 내역을 직접 다뤄 온 실무 경험을 기준으로 에이전트의 업무 범위를 정의합니다.
실제 SnapCOST
실제 프로젝트의 공간·공사 분류·내역서가 하나의 구조로 연결된 실무 데이터 위에서 동작합니다.
검증하는 에이전트
작업 주체·모델·시각·해시를 기록하고 에이전트 간 상호 검토로 결과를 다시 확인합니다.
깊은 데이터 기반
CXD/Gene·GraphRAG·EvidenceTrace로 자료 관계와 출처를 추적 가능한 형태로 유지합니다.
현장의 문제에서 출발한 이야기
수십 년의 설계 실무 경험과 검증된 데이터 연결로 업무의 불확실성을 해소합니다.
설계현장에서 겪는 공사비·일정 리스크
도면을 마친 뒤 공사비가 예산을 넘겨 VE를 반복하는 문제, 설계·시공·견적사가 따로 검토하며 엇갈리는 기준 — 실무에서 출발한 문제들입니다.
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현장 상세 읽기 ↓
"실장님, 내역이 도면이랑 안 맞는데요?" 이 청천벽력 같은 말을 듣기 전에 AI가 먼저 경고합니다. 도면 수정 하나가 2만 개의 내역 코드 중 어디에 영향을 주는지 사람이 일일이 따라가기 어렵습니다. 설계가 끝났는데 공사비를 모른다면 인프라가 파편화되어 있기 때문입니다. 현장보다 설계 단계에서 문제를 찾을수록 변경 영향과 대응 비용을 줄이기 쉽습니다.
자료를 모으고, AI와 함께 검토한 경험
채팅 창에 갇힌 가벼운 텍스트 AI로는 도면과 내역서 사이의 거대한 데이터 단층을 이어붙일 수 없습니다. 우리는 자료를 관계형 데이터로 연결하고 AI 검토를 붙였습니다.
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NAS 자산의 실시간 벡터화 — 도면·내역서·시방서를 출처와 함께 분류하고 검색 가능한 지식 그래프 구조로 정제합니다. 근거 추적형 추론 — 응답의 출처와 정본 SHA를 추적하고 문서에 없는 내용을 줄이는 검증 파이프라인을 적용합니다. 도면과 공사비의 교차 분석 — BTL·BOQ·Schedule을 함께 분석하고 역할별 에이전트가 변경 영향과 대안을 교차 검토합니다.
SnapGRID와 SnapCOST로 이어진 업무
분산 워커가 정본과 읽기 전용으로 연동해 출처와 변경 이력을 확인할 수 있는 분석을 지원하고, 적산 업무는 6단계 하나의 흐름으로 완성합니다.
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SnapGRID는 정본 SHA·작업 로그·상태 API를 함께 확인해 자동화 결과와 현재 상태를 구분합니다. SnapCOST는 프로젝트부터 도면·산출·내역·원가·출력까지 하나의 검토 흐름으로 연결하고, XML·PDF·XLSX·HWPX 출력을 지원합니다. 조직 단위 데이터 격리와 승인제 온보딩으로 도입합니다.
CXD — 자료에 관계와 근거를 남기는 확장
공간·도면·내역·자재와 그 출처를 연결하는 CXD 방식으로, 제품 한 건을 하나의 CXD 원자로 묶어 사양·출처·변경 이력과 검토 상태를 연결합니다.
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문서를 의미 단위로 해체하는 CXD 원자는 공간·제품·근거 묶음으로 결합되고, 한 제품 사양이 분리되어도 관계를 유지한 채 다시 결합됩니다. 판단의 기원을 추적하는 근거 연결과 확인된 관계의 재사용으로 검토가 다음 업무로 이어집니다.
연결된 업무
도면과 내역, 변경의 이력을 분리하지 않고 하나의 맥락으로 이어갑니다.
SnapCOST
도면, 내역, 스펙을 공간 기준으로 함께 검토합니다.
CXD
도면·내역·제품 사양을 하나의 근거로 연결합니다.
최근의 기록
현장과 도구의 변화를 영상으로 전합니다.