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AI가 도면을 ‘읽는 수준’ → ‘이해하고 분석하는 수준’으로 진화카테고리 없음 2026. 5. 1. 23:20
아래는 해당 영상 **“Analyse Construction Drawings with AI – Google Antigravity”**의 핵심 내용을
👉 건축 실무 관점 + 쉽게 이해되는 구조로 정리한 것입니다.
🎥 영상 핵심 요약
1️⃣ 이 영상의 본질
👉 AI가 도면을 ‘읽는 수준’ → ‘이해하고 분석하는 수준’으로 진화
- 기존:
- 사람이 도면 확인 (시간 오래 걸림)
- 오류, 누락, 충돌 놓치기 쉬움
- 이제:
- AI가 도면 전체를 자동 분석
- 문제를 사전에 발견
2️⃣ Google Antigravity의 핵심 개념
🔹 “AI 도구”가 아니라 “AI 팀”
- 단일 AI가 아니라
👉 여러 에이전트(Agent)가 역할 분담
예:
- 도면 읽는 AI
- 충돌 찾는 AI
- 코드/규정 검토 AI
- 결과 정리 AI
👉 하나의 프로젝트를 팀처럼 협업 처리 (Skywork)
3️⃣ 도면 분석 프로세스 (영상 핵심 흐름)
① 도면 입력
- PDF / CAD / 이미지 업로드
② AI가 도면 해석
- 벽, 문, 창, 치수, 텍스트 인식
- 구조 / 건축 / MEP 분류
👉 AI는 도면의 “기호 언어”까지 이해함 (Nomic)
③ 자동 크로스 체크 (핵심 기능)
AI가 가장 강력한 부분 👇
- 구조 vs 설비 충돌
- 도면 간 불일치
- 치수 오류
- 빠진 디테일
👉 사람 대신 전 시트 비교 분석 수행 (Deep Space Group)
④ 문제 자동 리포트
- 위치 표시 (어느 도면, 어디)
- 심각도 분류 (Low / Mid / High)
- 수정 필요 사항 제안
👉 “검토 보고서 자동 생성”
4️⃣ 왜 중요한가 (영상의 핵심 메시지)
❗ 현실 문제
- 도면 오류 → 공사 중 문제 발생
- RFI (질의서) 폭증
- 공사 지연 + 비용 증가
👉 실제로:
- RFIs의 약 절반이 도면 문제에서 발생 (Deep Space Group)
✅ AI 도입 효과
- 사전 오류 검출
- RFI 감소
- 공사 리스크 감소
- 시간 절약
👉 일부 프로젝트:
- RFI 최대 40% 감소 (Deep Space Group)
5️⃣ 기존 방식 vs AI 방식
구분기존 방식AI 방식
도면 검토 사람이 직접 AI 자동 속도 느림 (수일~수주) 빠름 (몇 분~몇 시간) 정확도 경험 의존 데이터 기반 범위 일부 체크 전체 도면 비교 👉 핵심:
“사람은 판단, AI는 검토” 구조로 변화
6️⃣ 영상에서 말하는 미래 방향
🚀 단순 분석 → “프로젝트 운영 AI”
- 도면 분석
- 비용 산출
- 공정 관리
- 자동 수정 제안
👉 결국:
AI가 건축 프로젝트를 같이 운영하는 단계
7️⃣ 건축 실무 적용 포인트 (중요)
당신 같은 건축 설계/이미지 작업 기준 👇
✔ 바로 적용 가능
- 도면 오류 체크 자동화
- 법규 검토 보조
- 디테일 누락 검출
✔ 앞으로 핵심 역량
- AI 결과를 “판단하는 능력”
- AI에게 정확히 지시하는 능력
🎯 핵심 한 줄 정리
👉 “AI는 도면을 읽는 도구가 아니라,
도면을 검토하는 ‘건축 팀원’이 되고 있다”
원하면
👉 “건축사 기준 AI 도면검토 워크플로우 (실제 실무용)”
👉 “Antigravity 스타일 노드 구조”
이렇게 바로 쓸 수 있는 구조도 만들어줄게.좋아요. 이건 그냥 개념이 아니라 실무에서 바로 쓸 수 있는 수준으로 정리해볼게요.
👉 목표: “도면 검토 시간을 줄이고, 오류를 사전에 잡는 구조”
🧠 건축사 기준 AI 도면검토 워크플로우 (실무용)
🔷 전체 구조 (핵심 흐름)
도면 입력 → AI 전처리 → 요소 인식 → 교차 검토 → 법규 검토 → 리포트 생성 → 수정 피드백👉 핵심은
“한 번에 검토”가 아니라 → 단계별 AI 분업 구조
1️⃣ 도면 입력 & 정리 (Input Layer)
📥 입력 데이터
- 평면도 / 입면도 / 단면도
- 구조도 / 설비도 (MEP)
- 디테일 도면
- PDF / CAD / 이미지 혼합 가능
⚙️ 실무 팁
- 파일명 규칙 통일 (A101, S201 등)
- 스케일/단위 명확히
- 최신본만 업로드
👉 여기서 정리가 안 되면 AI 성능 급락
2️⃣ 도면 해석 AI (Parsing Layer)
🔍 역할
- 객체 인식:
- 벽 / 문 / 창 / 기둥 / 슬래브
- 텍스트 추출:
- 치수 / 레벨 / 마감
- 도면 종류 분류:
- 건축 / 구조 / 설비
🧠 핵심 기능
👉 “도면을 데이터화”
벽 = line + thickness + material 문 = opening + swing direction
3️⃣ 1차 검토 (단일 도면 체크)
✔ 체크 항목
- 치수 누락
- 문 열림 방향 오류
- 계단 규격 오류
- 레벨 불일치
💡 예시
- 계단 단높이 > 법정 기준 → 경고
- 문이 벽과 겹침 → 오류
👉 이 단계는 기본 QA 자동화
4️⃣ 교차 검토 (핵심 단계)
🔥 가장 중요한 단계
🔄 도면 간 비교
- 평면 vs 구조
- 평면 vs 설비
- 단면 vs 입면
✔ 체크 항목
- 구조 기둥 위치 vs 벽 위치 불일치
- 덕트 vs 보 충돌
- 창 위치 vs 입면 불일치
💡 실제 문제 예
- 에어컨 덕트가 보를 관통 ❌
- 창 위치가 입면과 다름 ❌
👉 이 단계에서 RFI의 70% 잡힘
5️⃣ 법규 검토 AI (Code Check Layer)
📏 자동 검토 항목
- 피난 거리
- 계단 폭
- 채광 / 환기
- 주차 대수
- 장애인 접근성
💡 예시
- 피난 거리 초과 → 경고
- 복도 폭 부족 → 수정 제안
👉 기존: 사람이 가장 오래 걸리는 부분
👉 AI: 몇 초~몇 분
6️⃣ 리포트 생성 (Output Layer)
📊 자동 결과
- 오류 위치 표시 (도면 좌표)
- 심각도:
- 🔴 High
- 🟡 Medium
- 🟢 Low
- 수정 제안 포함
📄 출력 형태
- PDF 리포트
- 체크리스트
- 마크업 도면
7️⃣ 피드백 & 반복 (Iteration Loop)
수정 → 다시 업로드 → AI 재검토 → 반복👉 핵심:
한 번에 완벽 ❌ / 반복으로 완성 ⭕
🔧 실제 실무 세팅 (중요)
🧩 추천 툴 조합
① 도면 해석
- OCR + Vision AI
- (예: GPT Vision 계열)
② 충돌 검토
- BIM 기반 툴
- Autodesk Navisworks
③ 통합 협업
- Autodesk Construction Cloud
- Notion
🧠 실무 적용 핵심 전략
❌ 잘못된 접근
- AI에게 “전체 검토 해줘”
→ 결과 불명확
✅ 올바른 접근
👉 역할 분리
- AI 1: 도면 읽기
- AI 2: 치수 검토
- AI 3: 충돌 체크
- AI 4: 법규 검토
👉 Antigravity 방식 = 멀티 에이전트 구조
🎯 건축사 기준 핵심 변화
과거
- 직접 검토 (시간 + 경험 의존)
현재
- AI 검토 + 사람이 판단
미래
- AI가 검토 + 수정 제안까지
🚀 한 줄 핵심
👉 “도면 검토는 사람이 하는 일이 아니라,
AI가 먼저 걸러주고 사람이 결정하는 구조로 바뀐다”
원하면 다음 단계로
👉 “건축 도면 검토용 프롬프트 패키지 (복붙용)”
👉 “Opal/노드 기반 자동화 구조 (실제 세팅)”까지 바로 실무 적용용으로 만들어줄게.
좋아요. 바로 실무에서 쓰는 복붙용 프롬프트 패키지로 구성해줄게요.
👉 핵심은 “한 번에 다 시키지 말고, 역할별로 나눠서 던지는 것”
🧠 건축 도면 검토용 프롬프트 패키지 (복붙용)
🔷 0️⃣ 기본 세팅 프롬프트 (항상 먼저)
You are a senior architect and construction document reviewer. Your task is to analyze architectural drawings and identify errors, inconsistencies, and risks. Always: - Be precise and technical - Reference exact locations (grid, level, coordinates if possible) - Classify issues by severity: High / Medium / Low - Suggest clear fixes Output format: 1. Issue 2. Location 3. Severity 4. Explanation 5. Suggested Fix
1️⃣ 도면 해석 (Parsing Prompt)
👉 “도면을 데이터로 변환”
Analyze this drawing and extract all architectural elements. Identify: - Walls (type, thickness) - Doors (size, swing direction) - Windows (size, sill height) - Columns / structural elements - Levels and dimensions Also: - Detect drawing type (plan, section, elevation) - Extract all visible text and annotations Organize the output in structured format.
2️⃣ 단일 도면 오류 검토 (Basic QA Prompt)
Review this drawing for basic architectural errors. Check: - Missing dimensions - Inconsistent dimensions - Door swing conflicts - Stair dimensions (rise/run compliance) - Ceiling height issues Focus on practical construction problems. List all issues with severity classification.
3️⃣ 교차 검토 (핵심 프롬프트 🔥)
📌 평면 vs 구조
Compare architectural plan with structural drawing. Check: - Column alignment vs walls - Beam positions vs openings - Slab thickness consistency Identify any conflicts or misalignments.📌 평면 vs 설비 (MEP)
Compare architectural drawing with MEP layout. Check: - Duct conflicts with beams - Pipe routing through structural elements - Equipment space clearance Highlight all clashes.
4️⃣ 법규 검토 프롬프트 (Code Check)
Review this drawing for building code compliance. Check: - Egress distance - Stair width and landing size - Corridor width - Natural lighting and ventilation - Accessibility compliance Assume standard building codes (or specify region if known). Flag any violations and explain why.
5️⃣ 디테일 누락 검토
Analyze the drawing and identify missing construction details. Check for: - Unresolved junctions - Missing sections or callouts - Undefined materials - Incomplete annotations Focus on areas that may cause issues during construction.
6️⃣ 시공 리스크 분석 (실무 핵심)
Analyze this drawing from a construction risk perspective. Identify: - Buildability issues - Difficult construction sequences - Coordination risks - High-cost risk areas Prioritize real-world execution problems.
7️⃣ 자동 리포트 생성
Summarize all identified issues into a structured report. Group by: - Discipline (Architecture / Structure / MEP) - Severity (High / Medium / Low) Provide a clear checklist for revision.
🔁 8️⃣ 반복 검토 프롬프트 (수정 후)
Re-analyze the updated drawing. Focus on: - Previously identified issues - Confirm if they are resolved - Detect any new issues introduced Provide comparison with previous review.
🚀 고급 프롬프트 (실무에서 차이 나는 부분)
🔥 “건축사 모드” (퀄리티 업)
Act as a licensed architect with 20+ years of experience. Be critical and conservative. Do not assume anything is correct. Challenge all design decisions that may cause risk.
🔥 “시공자 관점”
Review this drawing as a contractor. Focus on: - Constructability - Cost efficiency - On-site coordination issues Be practical, not theoretical.
🔥 “유튜브/콘텐츠용 분석”
Analyze this drawing and extract key design features. Summarize: - Design concept - Spatial strategy - Unique architectural elements Make it suitable for short-form content.
💡 실무 사용 순서 (중요)
👉 실제 추천 워크플로우
1. 기본 세팅 2. 도면 해석 3. 단일 검토 4. 교차 검토 (핵심) 5. 법규 검토 6. 리포트 생성 7. 수정 후 반복
🎯 핵심 한 줄
👉 “좋은 프롬프트 = 많이 시키는 게 아니라,
정확하게 나눠서 시키는 것”
원하면 다음 단계로
👉 “이미지 업로드 → 자동 검토까지 연결되는 GPT 워크플로우 (노드 구조)”
👉 “건축 숏폼 콘텐츠용 프롬프트 20개”까지 바로 실무형으로 만들어줄게.
좋아요. 이번엔 실제 구현 가능한 수준의 Opal(노드 기반) 자동화 구조를
👉 *“그대로 복붙해서 구성 가능한 설계도”*처럼 만들어 드릴게요.
🧠 건축 도면 검토 AI 자동화 (Opal / 노드 구조)
🔷 전체 구조 (한눈에)
[Input] → [Preprocess] → [Drawing Parser] → [Discipline Split] → [Multi-Agent Review] → [Code Check] → [Risk Analysis] → [Report Generator] → [Output + Feedback Loop]👉 핵심: 선형이 아니라 병렬 + 반복 구조
1️⃣ INPUT NODE (도면 입력)
🧩 Node: INPUT_DRAWING
Type: File Input Accept: - PDF - CAD (converted PDF) - Image (JPG/PNG) Meta: - Project Name - Drawing Type (optional)⚙️ 설정
- 파일명 자동 태깅 (A101, S201 등)
- 버전 관리 (v1, v2)
2️⃣ 전처리 노드 (Preprocess)
🧩 Node: CLEAN_DRAWING
Type: Image + OCR Preprocess Tasks: - Noise reduction - Contrast enhance - Text detection (OCR) - Scale normalization👉 출력:
clean_image text_data
3️⃣ 도면 해석 노드 (핵심)
🧩 Node: DRAWING_PARSER
Type: Vision AI Input: - clean_image Tasks: - Detect walls, doors, windows - Extract dimensions - Identify drawing type👉 출력:
{ "walls": [], "doors": [], "windows": [], "columns": [], "dimensions": [], "drawing_type": "plan" }
4️⃣ 도면 분류 (Discipline Split)
🧩 Node: DISCIPLINE_ROUTER
Logic: IF drawing_type == "plan" → ARCH IF structural detected → STRUCT IF MEP elements → MEP👉 출력:
- ARCH_DATA
- STRUCT_DATA
- MEP_DATA
5️⃣ 멀티 AI 검토 (핵심 구조 🔥)
🧩 Node Group: MULTI_AGENT_REVIEW
① ARCH QA
Node: ARCH_CHECK Check: - dimension errors - door conflicts - stair compliance
② STRUCT CHECK
Node: STRUCT_CHECK Check: - column alignment - beam conflicts
③ MEP CHECK
Node: MEP_CHECK Check: - duct vs beam clash - pipe routing issues
④ CROSS CHECK (가장 중요)
Node: CROSS_CHECK Input: - ARCH + STRUCT + MEP Check: - collisions - misalignment - inconsistencies👉 핵심:
여기서 실제 문제 대부분 발생
6️⃣ 법규 검토 노드
🧩 Node: CODE_CHECK
Type: LLM Check: - egress distance - stair width - corridor width - accessibility👉 옵션:
- 국가별 기준 입력 (한국/미국 등)
7️⃣ 시공 리스크 분석
🧩 Node: RISK_ANALYSIS
Type: LLM Focus: - constructability - cost risk - sequencing issues
8️⃣ 리포트 생성
🧩 Node: REPORT_GENERATOR
Input: - all issues Output: - structured report - severity classification👉 출력 예:
[HIGH] Beam conflicts with duct (Grid B-3) [MED] Missing dimension in stair
9️⃣ 시각화 노드 (추천)
🧩 Node: MARKUP_RENDER
Type: Image Overlay Task: - highlight issues on drawing👉 결과:
- “문제 위치 표시된 도면”
🔁 10️⃣ 피드백 루프 (중요)
🧩 Node: FEEDBACK_LOOP
IF new drawing uploaded: → compare with previous → detect resolved issues → detect new issues
🚀 실제 Opal 스타일 JSON 구조 (간단 버전)
{ "nodes": [ {"id": "input", "type": "file"}, {"id": "preprocess", "type": "image_clean"}, {"id": "parser", "type": "vision_ai"}, {"id": "router", "type": "logic"}, {"id": "arch_check", "type": "llm"}, {"id": "struct_check", "type": "llm"}, {"id": "mep_check", "type": "llm"}, {"id": "cross_check", "type": "llm"}, {"id": "code_check", "type": "llm"}, {"id": "risk", "type": "llm"}, {"id": "report", "type": "output"} ] }
🧠 실무 적용 핵심 포인트 (진짜 중요)
❗ 실패하는 구조
- 하나의 AI에 “전체 검토” 맡김
✅ 성공 구조
👉 “분업 + 병렬 처리”
💡 추천 실전 세팅
🧩 조합
- Vision AI (도면 인식)
- LLM (검토)
- BIM 툴 (충돌)
- 협업툴 (리포트)
👉 예:
- Autodesk Revit
- Autodesk Navisworks
- Notion
🎯 핵심 한 줄
👉 “좋은 자동화는 AI 하나가 아니라,
여러 AI가 역할을 나눠 일하게 만드는 구조다”
원하면 다음 단계로
👉 “실제 Opal에 바로 넣는 프롬프트 + 노드 연결 템플릿 (완성형)”
👉 “건축 설계 → 이미지 생성까지 연결된 AI 파이프라인”까지 이어서 만들어줄게.
좋아요. 이번에는 그대로 Opal(노드 기반 툴)에 넣어서 바로 동작시키는 “완성형 템플릿”으로 구성합니다.
👉 노드 정의 + 연결 + 프롬프트까지 전부 포함
🧠 Opal 완성형 템플릿 (건축 도면 AI 검토)
🔷 0️⃣ 전체 아키텍처 (실행 흐름)
INPUT → PREPROCESS → PARSER → ROUTER → (ARCH_CHECK + STRUCT_CHECK + MEP_CHECK 병렬) → CROSS_CHECK → CODE_CHECK → RISK_ANALYSIS → REPORT → MARKUP → OUTPUT → (FEEDBACK LOOP)
1️⃣ 노드 + 프롬프트 (복붙용)
🧩 1. INPUT
{ "id": "INPUT_DRAWING", "type": "file_input", "config": { "accept": ["pdf", "png", "jpg"], "meta": ["project_name", "version"] } }
🧩 2. PREPROCESS
{ "id": "PREPROCESS", "type": "image_preprocess", "config": { "tasks": ["denoise", "contrast", "ocr", "scale_normalize"] } }
🧩 3. PARSER (Vision AI + 프롬프트)
{ "id": "DRAWING_PARSER", "type": "vision_llm", "prompt": "Analyze the drawing and extract all architectural elements.\n\nIdentify:\n- Walls (thickness, type)\n- Doors (size, swing)\n- Windows\n- Columns\n- Dimensions\n\nAlso detect drawing type.\n\nReturn structured JSON.", "output_format": "json" }
🧩 4. ROUTER
{ "id": "DISCIPLINE_ROUTER", "type": "logic", "rules": [ "IF drawing_type == 'plan' → ARCH", "IF structural elements exist → STRUCT", "IF ducts/pipes exist → MEP" ] }
🔥 5️⃣ 멀티 에이전트 검토 (핵심)
🧩 5-1 ARCH_CHECK
{ "id": "ARCH_CHECK", "type": "llm", "prompt": "You are a senior architect.\n\nCheck:\n- missing dimensions\n- door conflicts\n- stair compliance\n\nOutput:\nIssue / Location / Severity / Fix" }
🧩 5-2 STRUCT_CHECK
{ "id": "STRUCT_CHECK", "type": "llm", "prompt": "You are a structural engineer.\n\nCheck:\n- column alignment\n- beam conflicts\n- slab inconsistencies\n\nOutput structured issues." }
🧩 5-3 MEP_CHECK
{ "id": "MEP_CHECK", "type": "llm", "prompt": "You are an MEP engineer.\n\nCheck:\n- duct clashes\n- pipe routing issues\n- equipment clearance\n\nOutput structured issues." }
🔥 6️⃣ CROSS CHECK (가장 중요)
{ "id": "CROSS_CHECK", "type": "llm", "prompt": "Compare ARCH, STRUCT, and MEP outputs.\n\nDetect:\n- collisions\n- misalignment\n- inconsistencies\n\nPrioritize critical issues.\n\nOutput:\n[Discipline] Issue / Location / Severity / Fix" }
7️⃣ CODE CHECK
{ "id": "CODE_CHECK", "type": "llm", "prompt": "Check building code compliance.\n\nFocus:\n- egress distance\n- stair width\n- corridor width\n- accessibility\n\nFlag violations and explain." }
8️⃣ RISK ANALYSIS
{ "id": "RISK_ANALYSIS", "type": "llm", "prompt": "Analyze construction risks.\n\nFocus:\n- buildability\n- cost risk\n- sequencing issues\n\nOutput prioritized risks." }
9️⃣ REPORT GENERATOR
{ "id": "REPORT", "type": "llm", "prompt": "Combine all issues.\n\nGroup by:\n- Discipline\n- Severity\n\nOutput a clean checklist report." }
🔟 MARKUP (시각화)
{ "id": "MARKUP", "type": "image_overlay", "config": { "highlight": "issue_locations" } }
1️⃣1️⃣ OUTPUT
{ "id": "OUTPUT", "type": "export", "format": ["pdf_report", "annotated_image"] }
🔁 1️⃣2️⃣ FEEDBACK LOOP
{ "id": "FEEDBACK", "type": "compare", "prompt": "Compare previous and updated drawings.\n\nCheck:\n- resolved issues\n- new issues\n\nSummarize changes." }
🔗 2️⃣ 노드 연결 구조 (핵심)
{ "connections": [ ["INPUT_DRAWING", "PREPROCESS"], ["PREPROCESS", "DRAWING_PARSER"], ["DRAWING_PARSER", "DISCIPLINE_ROUTER"], ["DISCIPLINE_ROUTER", "ARCH_CHECK"], ["DISCIPLINE_ROUTER", "STRUCT_CHECK"], ["DISCIPLINE_ROUTER", "MEP_CHECK"], ["ARCH_CHECK", "CROSS_CHECK"], ["STRUCT_CHECK", "CROSS_CHECK"], ["MEP_CHECK", "CROSS_CHECK"], ["CROSS_CHECK", "CODE_CHECK"], ["CODE_CHECK", "RISK_ANALYSIS"], ["RISK_ANALYSIS", "REPORT"], ["REPORT", "MARKUP"], ["MARKUP", "OUTPUT"], ["OUTPUT", "FEEDBACK"] ] }
🚀 실무 세팅 팁 (진짜 중요한 부분)
✅ 1. 병렬 처리 필수
- ARCH / STRUCT / MEP 동시에 실행
👉 속도 3~5배 차이
✅ 2. CROSS_CHECK는 반드시 별도 노드
- 여기서 대부분 문제 발견됨
✅ 3. 리포트는 사람이 보기 쉽게
- 체크리스트 형태 필수
✅ 4. 반복 구조 설계
- 설계 → 검토 → 수정 → 재검토
🧠 확장 (고급)
🔥 자동 연결 가능
- BIM 연동
→ Autodesk Revit - 충돌 검토
→ Autodesk Navisworks
🎯 최종 핵심
👉 “이 템플릿 그대로 구성하면
AI 도면검토 시스템이 바로 작동하는 수준”
원하면 다음 단계로
👉 “실제 Opal UI에서 노드 배치 (화면 설계)”
👉 “건축 이미지 생성까지 연결된 자동화 파이프라인”까지 이어서 완성해줄게.
좋아요. 이번엔 Opal(노드 기반 UI)에서 실제로 어떻게 배치하는지
👉 *“화면을 그대로 따라 만들 수 있는 수준”*으로 보여줄게요.
🧠 Opal UI 노드 배치 (실제 화면 설계)
🔷 1️⃣ 전체 캔버스 레이아웃 (핵심)
[좌측 입력] → [중앙 처리] → [우측 결과]👉 기본 원칙:
- 좌 → 우 흐름 (가독성)
- 병렬 노드는 “세로 정렬”
- 핵심 노드는 중앙 집중
🗺️ 2️⃣ 실제 배치 구조 (복붙용 설계도)
(LEFT) [INPUT] ↓ [PREPROCESS] ↓ [DRAWING PARSER] ↓ [ROUTER] ┌───────────────┬───────────────┬───────────────┐ ↓ ↓ ↓ [ARCH CHECK] [STRUCT CHECK] [MEP CHECK] └───────────────┴───────────────┘ ↓ [CROSS CHECK] ↓ [CODE CHECK] ↓ [RISK ANALYSIS] ↓ [REPORT] ↓ [MARKUP] ↓ [OUTPUT] ↓ [FEEDBACK LOOP]
🎯 3️⃣ 화면 배치 좌표 (디자인 기준)
👉 Opal에서 “그리드 기준”으로 배치
📍 좌표 개념 (예시)
X축: 좌 → 우 (0 ~ 100) Y축: 상 → 하 (0 ~ 100)
🧩 노드 위치 (정확 배치)
NodeXY
INPUT 5 10 PREPROCESS 15 20 PARSER 25 30 ROUTER 35 40 병렬 영역
NodeXY
ARCH_CHECK 55 20 STRUCT_CHECK 55 40 MEP_CHECK 55 60 중앙 핵심
NodeXY
CROSS_CHECK 70 40 후처리
NodeXY
CODE_CHECK 80 50 RISK 85 60 REPORT 90 70 MARKUP 95 80 OUTPUT 100 90 루프
NodeXY
FEEDBACK 70 80
🔥 4️⃣ UI 구성 핵심 규칙
✅ 1. CROSS_CHECK는 중앙에 크게
👉 이유:
- 가장 중요한 노드
- 모든 데이터가 모이는 곳
✅ 2. 병렬 노드는 수직 정렬
ARCH STRUCT MEP👉 한눈에 “분업 구조” 보이게
✅ 3. 흐름은 절대 꺾지 않기
❌ 지그재그
⭕ 직선 흐름
✅ 4. 컬러 코딩 (강력 추천)
영역색상
Input 파랑 Parsing 보라 Review 주황 Core (Cross) 빨강 Output 초록 👉 시각적으로 이해 속도 2배 증가
🧠 5️⃣ 실제 UI 느낌 (텍스트 와이어프레임)
[INPUT]──[PREPROCESS]──[PARSER]──[ROUTER] ┌─[ARCH]─────┐ ├─[STRUCT]───┤ └─[MEP]──────┘ │ [CROSS CHECK] │ [CODE CHECK] │ [RISK ANALYSIS] │ [REPORT] │ [MARKUP] │ [OUTPUT] │ [FEEDBACK LOOP]
🚀 6️⃣ 실무용 UI 세팅 팁
🔧 노드 크기
- INPUT / OUTPUT → 크게
- CHECK 노드 → 중간
- CROSS → 가장 크게
🔧 연결선
- 색상 구분:
- 데이터 흐름: 흰색
- 오류 흐름: 빨강
🔧 그룹 박스 (추천)
[Parsing Zone] [Review Zone] [Analysis Zone]👉 Opal에서 그룹으로 묶으면 관리 쉬움
💡 7️⃣ 고급 UI (차별화 포인트)
🔥 멀티 뷰 구성
- 좌측: 도면 이미지
- 중앙: 노드 흐름
- 우측: 리포트
👉 실무에서 가장 효율적
🎯 핵심 한 줄
👉 “좋은 노드 구조는 기술이 아니라,
한눈에 이해되는 배치에서 결정된다”
원하면 다음 단계로
👉 “이 구조를 실제 SaaS로 만드는 방법 (수익화 포함)”
👉 “건축사 1인 자동화 시스템 전체 설계”까지 이어서 현실 적용 단계까지 만들어줄게.
- 기존: