세계 최고 수준의
건축 인테리어 도메인 온톨로지
자동 생성 시각화
산재된 형태의 수만 장의 도면, 내역서, PDF가 AI 요원의 탐색을 통해
공간·자재·비용의 통합 3D 지식 그래프(Knowledge Graph)로 실시간 재조립됩니다.
Raw Data 인입
폴더에 산재된 비정형 문서를 Agent가 스캔합니다.
개체(Entity) 추출
Gemini AI가 도면과 내역서 안의 핵심 객체를 분리합니다.
트리플(Triple) 매핑
서로 다른 파일에서 뽑은 개체들을 관계선으로 묶어줍니다.
3D Graph 완성
수만 개의 관계망이 형성되어 실시간 추론이 가능해집니다.
DSLM
귀사의 도메인 지식을 깊이 있게 학습한 전문 AI 모델
일반 LLM이 '범용 백과사전'이라면, DSLM은 '귀사 전문 기술자'입니다. 기업 고유 데이터와 업무 프로세스를 이해하고, 코드 생성·문서 분석·자동화 로직을 수행합니다.
DSLM 핵심 특징
고도로 최적화된 문맥 이해
일반 모델이 놓치기 쉬운 기업 내부 전문 용어나 고유 프로젝트 구조를 정확히 파악합니다.
유지보수 효율성 (레고 원칙)
기능을 레고 블록처럼 모듈화. 코드 발생 지점과 오류 가능성을 직관적으로 파악 가능하도록 설계.
보안 및 독립성
외부 유출이 민감한 내부 데이터를 학습. 폐쇄망 환경에서도 온프레미스로 높은 성능을 발휘합니다.
주요 용어
범용 모델을 특정 도메인(예: 건축설계, 시공관리)에 맞게 조정하는 과정
도메인 내 개념 간 관계를 네트워크로 구조화. DSLM의 논리적 추론 지도
사전 학습 모델에 도메인 데이터를 추가 학습시켜 파라미터를 미세 조정
한 번에 처리할 수 있는 정보량. 긴 코드 스택이나 매뉴얼 분석을 효율적으로 관리
도메인 특화 용어를 모델이 이해할 수 있는 최소 단위로 분할하는 과정
외부 문서를 실시간 검색하여 모델 응답에 반영. 최신 정보 반영에 핵심
분야별 DSLM 도입 효과
각 분야에 맞는 페르소나를 적용하여 Before→After 개선 포인트를 확인하세요
건축·설계
- NAS에서 과거 도면 수동 검색 (평균 30분+)
- 견적 기준·단가 매번 재조사
- 설계 변경 시 전체 문서 수동 수정
- AI가 프로젝트 유사도 분석 후 5초 내 추천
- 학습된 단가 DB로 자동 견적 산출
- 변경 사항 자동 전파 및 정합성 검증
BIM·CAD 데이터를 DSLM으로 구조화하여 설계 자동화 및 견적 정확도 95%+ 달성
건설·시공
- 시공 표준·규격 검색에 시간 소요
- 하자 이력 관리 수기/엑셀 기반
- 안전 매뉴얼 현장 적용 어려움
- DSLM이 규격·법규를 즉시 참조·답변
- AI 기반 하자 패턴 분석 및 사전 예방
- 현장 맞춤형 안전 체크리스트 자동 생성
CXD 데이터가 건설로봇(Physical AI) 명령어로 직접 활용, 시공 자동화 실현
공공기관·발주처
- 기술 심사·평가 자료 수작업 비교
- 과업지시서 작성 시 유사 사례 부족
- 보안 우려로 AI 도입 불가
- DSLM이 유사 프로젝트 자동 비교·분석
- 학습된 과업 템플릿으로 초안 자동 생성
- 온프레미스 배포로 보안 100% 보장
폐쇄망 환경에서도 구축 가능한 온프레미스 DSLM으로 공공 데이터 보안 확보
인테리어·디자인
- 과거 색채 계획·마감재 사례 재활용 어려움
- 클라이언트 취향 파악에 시간 소요
- 렌더링 수정 반복 작업
- DSLM이 스타일 트렌드 분석 후 추천
- 사용자 선호도 학습으로 맞춤 제안
- AI 기반 자동 렌더링 변이 생성
설계 포트폴리오 데이터를 학습하여 디자인 의사결정 속도 3배 향상
법률·계약
- 계약서 조항 비교·검토 시간 과다
- 법률 변경사항 추적 어려움
- 분쟁 시 유사 판례 검색 수동
- DSLM이 조항별 리스크 자동 분석
- 관련 법규 변경 시 자동 알림
- 학습된 판례 DB에서 즉시 유사 사례 제시
건설 분쟁·계약 관련 법률 검토 시간 80% 단축
시설관리·FM
- 설비 이력 관리 엑셀/종이 기반
- 고장 예측 불가, 사후 대응만 가능
- 에너지 최적화 데이터 분석 부재
- DSLM이 설비 이력 자동 분석·예측
- IoT 데이터 기반 사전 점검 자동 스케줄
- AI 에너지 사용 패턴 분석으로 15%+ 절감
시설물 유지보수 이력을 DSLM으로 학습, 예방 정비 체계 구축
DSLM 구축 4단계
데이터 정제 (Data Cleaning)
유지보수가 잘 된 코드와 정확한 기술 문서를 선별하여 학습 데이터셋을 구축합니다.
역할 설정 (Role Definition)
모델이 코드 리뷰어인지, 아키텍트인지 명확한 페르소나를 부여합니다.
도메인 적응 (Domain Adaptation)
범용 모델을 기업 고유의 데이터·업무 프로세스에 맞게 Fine-tuning합니다.
검증 및 문서화
결과물이 실제 프로젝트 구조와 일치하는지 확인하고 유지보수 가이드를 생성합니다.
DSLM이 수행하는 실제 업무
구매 담당자가 바로 이해할 수 있는 업무 단위 예시 10가지
내역서 ↔ 도면 자동 매핑
도면 번호를 인식하여 관련 내역서·스펙을 자동 연결. 수동 대조 시간 90% 절감.
프로젝트 폴더 자동 표준화
NAS에 산재된 비정형 폴더 구조를 기업 표준 분류체계로 자동 재조직.
입찰 서류 체크리스트 자동 생성
과업지시서를 분석하여 필수 제출 서류 목록과 누락 항목을 자동 도출.
설계 변경 이력/감사 로그 생성
도면 변경 시 어떤 항목이 바뀌었는지, 영향받는 다른 문서를 자동 추적·기록.
견적서 자동 산출 (SnapPrice)
구조화된 데이터 기반으로 공사비를 자동 산출. 기존 45분 → 1분 이내 완료.
유사 프로젝트 자동 검색/추천
"이전에 비슷한 규모의 오피스텔 프로젝트가 있었나?" AI가 유사도 분석 후 5초 내 추천.
회의록 → 액션 아이템 자동 추출
설계 회의 녹취/텍스트에서 결정사항·담당자·기한을 자동 정리.
법규/인허가 자동 체크
설계안이 관련 건축법규·소방법·에너지법을 충족하는지 자동 검증.
프로젝트 진행률 자동 보고서
데이터 기반으로 주간/월간 진행 현황 보고서를 자동 생성하여 이메일 발송.
사내 AI 챗봇 (RAG 기반)
"3층 화장실 마감재가 뭐였지?" 같은 질문에 사내 문서를 검색하여 즉시 답변.
SnapGRID 데이터셋이 독보적인 4가지 이유
에이전트가 현실 현장의 산재된 비정형 데이터(CAD, Excel, PDF, 도면 이미지)를
스스로 순회하며 직접 '지식 그래프(Knowledge Graph)'로 구축해 내는 혁신적인 솔루션입니다.
초극강의 파편화 극복 (Silo-Breaker)
도면은 CAD(DWG), 내역서는 Excel, 시방서는 PDF 등 데이터가 완전히 분절되어 있으며 기존 BIM조차 특정 포맷(IFC, Revit)에 종속적입니다.
멀티모달 에이전트가 포맷에 구애받지 않고 스스로 파일을 열어, 이를 하나의 통합된 노드(위상) 구조로 조립·결합합니다.
현업(Real-World) 용어와 표준의 결합
"석고보드 위 VP도장", "10T 데코타일", "알루미늄ルー버(루버)" 등, 표준 규격과 일어 베이스 현장 은어가 혼재되어 활용이 불가능했습니다.
날것의 시공 용어 원본은 유지하되, LLM이 이것을 수장공사, 도장공사 등 표준 Category 옷장에 스스로 분류하여 리얼 월드 데이터셋을 구축합니다.
공간 중심의 위상 연결망 (Topology Mapping)
기존엔 "A자재가 B공간 바닥에 들어간다"는 핵심 관계(Relationship)를 생성하기 위해 BIM 파라미터 수동 입력에 많은 인력이 투입해야 했습니다.
도면 텍스트와 내역서, CG 이미지를 분석해 [공간]-[:HAS_FINISH {part:"바닥"}]->[마감재] 형태의 네트워크망을 자동 (Auto-Extraction) 생성합니다.
위상 데이터 기반 단가와 스펙의 융합
산출 및 단가 데이터는 도면 등 물리 세계 모델과 항상 이원화되어 있어 "5D BIM(3D + 공정 + 비용)" 구축은 건설업계 최고 난제였습니다.
내역서상의 조달 단가와 시방서 규격, 모델링 물량이 한 그래프 중심에서 조우하며, 크로스 레퍼런스로 즉각적인 비용 피드백 체계를 갖춥니다.
DSLM 구축 비용
귀사 규모와 데이터 복잡도에 따라 최적의 플랜을 선택하세요
Starter
소규모 팀 / 단일 도메인
- 단일 도메인 Fine-tuning
- 데이터 정제 + 학습 (최대 5만건)
- Knowledge Graph 기본 구축
- Cloud 기반 배포
- 도입 컨설팅 1회
- 기본 유지보수 가이드 제공
Professional
중대형 기업 / 복합 도메인
- 복합 도메인 Fine-tuning (3개까지)
- 데이터 정제 + 학습 (최대 30만건)
- Knowledge Graph 고급 구축
- 하이브리드 (Cloud + On-Premise) 배포
- RAG 검색 증강 통합
- 페르소나 역할 설정 (최대 5개)
- 분기별 모델 업데이트 1년
Enterprise
대기업 / 공공기관 / 폐쇄망
- 무제한 도메인 Fine-tuning
- 대규모 데이터 학습 (제한 없음)
- 완전 온프레미스 배포 (폐쇄망 지원)
- 전용 GPU 서버 세팅
- CXD 파이프라인 + 건설로봇 연계
- 상시 기술 지원 + SLA 보장
- 연간 모델 업데이트 + 신규 기능
월 유지보수 비용:Starter 30만원/월 | Pro 80만원/월 | Enterprise 별도 SLA
모든 플랜은 초기 데이터 분석 및 컨설팅 비용을 포함합니다. 정확한 견적은 상담 후 제공됩니다.
스냅코덱스 × DSLM 아키텍처
모듈화 (Modularity)
레고 블록처럼 분리된 기능. 각 블록의 역할과 연결 부위를 명확히 정의합니다.
가이드 자동 생성
개발 완료 시 DSLM이 구조와 유지보수 포인트를 자동 문서화합니다.
오류 역추적
도메인 논리를 바탕으로 문제 근원지를 즉각 제시합니다.
DSLM으로 귀사의 AI를 시작하세요
NAS에 잠들어 있는 데이터가 귀사만의 전문 AI가 됩니다.
이미 선택이 아니라 필수입니다.