AutoCAD AI는 과연 설계자를 대체할 수 있을까? [유료광고 포함]

여러분 안녕하십니까? 요즘에는 AI가 안 쓰이는 곳이 뭐 거의 없는 거 같은데, 드디어 이제 캐드에도 AI가 본격적으로 들어오는 이제 그런 시대가 됐습니다. 그래서 오늘은요, 캐드 AI, 이제 특히 오토캐드에 들어온요 AI 기능에 대해서 좀 소개를 드리려고 합니다.

저희 채널 댓글에 보면은 좀 이런 얘기가 있어요. AI가 이제 들어와서 기계 설계 뭐 다 해 줄 거기 때문에 우리 뭐 이제 기계공학 공부할 필요도 없고, AI가 알아서 다 해 줄 거다. 이제 뭐 다 끝났다. 요런 얘기를 좀 하신 분들이 있거든요. 어, 많이 들어보셨죠? AI가 들어와 가지고 뭐 무슨 직업이 끝났다느니, 뭐 공부할 필요도 없다느니, 뭐 그런 얘기가 많이 있죠.

어, 근데 좀 생각을 해 봐야 됩니다. 과연 진짜 그럴까? 이게 우리가 평소에 AI를 쓸 때도 뭐 최 GPT 뭐 이런 거 있죠? AI가 해 준 답변을 100% 그대로 활용하시는 분들이 잘 없죠. 얘가 이제 완벽한 답변을 주는게 아니기 때문에, 뭐 환각 증상 이런게 지금도 좀 있잖아요. 그래 가지고 우리가 그중에서 취사 선택을 하거나 다시 프롬프트를 넣거나 해 가지고 활용을 하죠. 이상한 소리 가끔 하잖아요. 걔가 그대로 사용하면은 큰일 날 일들이 좀 있죠.

게다가 이게 사람이 그걸 활용하는 사람이 또 어떻게 질문을 하느냐에 따라 그 AI가 출력물의 수준이 많이 달라지게 되는데, 이게 AI가 사람이 아니다 보니까 그 사람이 말하고자 하는 그 맥락과 그 문맥을 100% 이해를 못 해요. 이 학습을 갖다가 정말 오래시켜야 그나마 좀 이해를 하는 아직도 그런 상황이라고 할 수가 있죠.

이런 생각을 한번 해 보죠. 특히나 이제 도면 같은 경우에, 이 기계 설계 도면 이런 것들은 정보가 이제 정말 많죠. 이게 모르는 사람이 보면은 이게 뭐 낙선인지 뭔지 뭐 모를 정도인데, 무슨 공차니 뭐 기아공차니 게다 그냥 형상 자체가 복잡하게 생겼고 조립도 척도 다르고 치수에다가 치수 공차 공차는 또 0.001mm 뭐 그중에 하나만 틀려도 그냥 고철덩어리 되죠. 아주 그냥 내용이 디테일하고 뭐 정밀한 이제 그런 내용들이 빽빽하게 이제 들어가게 되는데, 설계자들은 창조해 내시는 분들이잖아요. 머릿속에 있는 그거를 표현하자면 이제 그림 같은 건데, 그거를 언어화를 시켜 가지고 아니 아무리 언어화를 한들 AI가 그거를 갖다가 100% 이해할 수도 없고 도면을 만들어 준다고 한들 아니 그걸 제품을 만들면 그게 뭐 제대로 작동을 하겠습니까? 그냥 고철 AI가 만든 고철덩어리죠. AI가 만들었다고 도면을 주면은 그 누가 만들겠어요? 그걸 가지고 책임은 결국에 설계자가 지죠. 기계 설계자가 책임을 줘야 된단 말이죠. 그래서 결국에는 그 도면을 검토하고 책임지는 주체가 AI가 아닙니다.가 시켜서 이렇게 했다고 해 봐야 소용이 없어요. 그 도면을 그리고 명령을 내린 엔지니어가 책임을 줘야 됩니다.

요렇게 한번 생각을 해 보세요. 우리가 일반적으로 생각하는 거 이제 AI가 두뇌가 돼 가지고 AI 속에 캐드 기능이 들어와서 내가 AI한테 명령을 내리면 AI가 캐드를 가지고 알아서 만들어 주고 나는 그거 제출하고 퇴근하고 끝. 이제 요런 건데, 언젠가 그런 날이 올 수 있겠죠. 근데 어 현재 상태로 봐서는 굉장히 먼 미래라고 할 수가 있고 좀 가능할 것 같진 않습니다. 요런 건 가능하죠. 아무거나 그려줘 하면은 뭐 대략적인 거 그려 줄 순 있겠죠. 그런 건 지금도 있습니다. 그래서 AI가 요렇게 캐드를 끌고 가는 형태 요런 식으로는 좀 불가능하다 이렇게 봐야 되고요.

캐드 AI에 대해서는 이런 겁니다. 캐드가 AI를 끌고 가는 거예요. 그리고 엔지니어가 캐드를 끌고 가는 그런 느낌인 거죠. 그래야요 캐드 AI를 제대로 이해를 할 수가 있고 활용을 할 수가 있다는 겁니다. 그래서 요런 관점으로 보자면요 오토캐드 AI가 아주 FM적으로 개발한 기능이라는 거를 이해를 할 수가 있어요. 그리고 엔지니어가 활용을 할 수가 있습니다. 그 자율주행 자동차 같은 경우에 현대 자동차에서 뭐 만들죠. 그리고 AI 기능을 구글이 제공을 하죠. 그런 형태로 협업을 하고 있잖아요. 구글이 자동차를 [콧방귀] 만들지 않죠. 캐드 AI도 마찬가지입니다. 캐드 AI가 도면을 만드는게 아니라 현대자동차가 구글 AI를 활용하듯이 엔지니어가 캐드에 들어간 AI 기능을 활용을 하는 거예요.

그리고요 기능을 한번 보시면 좋겠습니다. 이제 기능을 좀 소개를 드려 보려고 하는데, 이 첫 번째가 오토데스크 어시스턴트라는 기능입니다. 그 채 GPT처럼 채팅창을 열어 가지고 이제 대화식으로 하면은 이제 얘기를 해 주는 뭐 도면 분석도 좀 해 주고 캐드에 대해서 물어봐도 좀 얘기를 해 주고 어떤 도면에 대해서 설명도 해 주고 그런 기능이라고 할 수가 있고 어 이거 같은 경우에는 오토데스크의 서버에 직접 연결이 돼서 답변을 해 주는 거기 때문에 요건 오프라인으로 사용할 수가 없어요. 인터넷이 연결돼야만 쓸 수가 있고 오토데스크가 가지고 있는요 빅데이터를 기반으로 내 도면을 분석해서 설명을 해 주는 굉장히 AI적인 기능이죠.

이 이 오토데스크가 가지고 있는 빅데이터가 뭐 어마어마하겠죠. 뭐 아시는 분 아시겠지만 그 DWG라는 확장자가 캐드의 기본 확장자죠. 그거를 오토데스크에서 개발을 했습니다. 그러다 보니까 오토데스크가 뭐 오래된 회사기도 하고 가장 캐드의 표준적인 회사죠. 그러니까 오토데스크가 가지고 있는 빅데이터가 얼마나 많겠어요? 그걸 활용을 해 가지고 답변도 그런 빅데이터를 기반으로 하는 것이죠. 이거는 오토데스크 아니면 할 수 없는 기능이죠. 이런 어마어마한 데이터가 있어야 그거를 기반으로 답변을 줄 거 아닙니까? 그런 역할을 하는 거예요. 근데 요게 개발된지가 얼마 안 돼 가지고 이 몇 년 되지 않았습니다. 그래서 요게 기술 미리 보기 형태라 그래 가지고 일종의 베타 버전이라고 좀 생각을 하시면 되겠고 그리고이 오토데스크 어시스턴트는 오토캐드 어시스턴트가 아닙니다. 오토캐드에도 활용이 되지만 퓨전 360이라든가 뭐 인벤터라든가 거기에도 오토데스크 어시스턴트가 채팅 형태로 존재해 가지고 거기에도요 기능을 활용할 수가 있게 돼 있어요. 여담으로 아시면 좋을 것 같고요. 어쨌든 현재 상태로서는 지금의 뭐 채 GPT라든가 뭐 재미나이처럼 아주 고도로 발달한 단계는 아니라고 보셔야 됩니다.

자,이 어시스턴트로 할 수 있는 기능을 몇 가지를 좀 말씀을 드리면 이제 요런게 가능하죠. 우리가 원청에서 도면을 받든지 아니면 내가 어, 표준 도면을 좀 만들어 가지고 그 표준 도면을 기준으로 뭐 다른 도면을 그려서 뭐 수정을 만들어 가지고 요런 일이 있을 수 있죠. 그럴 경우에요 표준 도면을 가지고 요걸 수정한 도면을 비교를 할 수 있는 일이 필요할 때가 있거든요. 그럴 경우에요 표준 도면이랑 수정도면 비교를 해서 어떤 요소들이 변경이 됐는지 어떤 차이가 있는지 이런 거를 분석을 해 줘요.

다음에 이제 초보자나 이제 신입 사원들은 이런 분들은 도면을 보면은 사수들이 이걸 일일이 알려 줄 수 없는 상황이 있을 경우가 많아요. 근데 이제 사원들은 그걸 또 도면을 공부를 해야 되잖아요. 그래야 일을 하니까. 그럴 때 도대체 이 도면이 뭔지, 이게 뭘 그린 건지, 이게 어디에 사용이 되는지 그런 것들을 물어보면은 빅데이터를 기반으로 도면을 분석을 해서 이건 어떤 어떤 도면이다. 어디에 활용되는 거다. 이걸론 뭘 만들 거다. 요런 거에 대해서 요약을 해 줘요. 아, 이거는 이런 도면이었구나. 이게 어디에 들어가겠구나. 이런 거를 좀 알 수가 있죠. 이게 처음에 투상할 때 굉장히 복잡하잖아요. 기계 도면이 특히나 복잡한데 안개를 걷고 있을 때 안개가 좀 거치는 그런 효과를 누릴 수가 있죠. 근데 이제 답변이 나오기까지 시간은 좀 걸립니다. 좀 길면은 20초에서 30초 이렇게 뭐 걸릴 때도 있고 좀 더 걸릴 때도 있고.

다음에 또 어떤 기능이 있냐면 캐드 명령어들이 있잖아요. 그런 캐드 명령어 어떤게 많이 쓰였는지 요런 거 물어보면은 얘가 딱 정리를 해 줍니다.이 도면에 어떤 기능이 많이 사용됐으니까. 내가 저 기능을 잘 몰랐는데 저 기능을 좀 연습을 해야 되겠다. 요런 생각을 또 해 볼 수가 [음악] 있겠죠. 그리고 뭐 라인이 몇 개 쓰였냐? 뭐 숨문선의 개수, 뭐 중심선 개수, 뭐 블록은 몇 개가 들어갔는지 요런 것도 물어보게 되면은 좀 정리를 해 줘서 표로 만들어 주거나 말로 풀어 주거나 그런 걸 해 줍니다. 이건 실무자들이 어떻게 활용하느냐에 따라 가지고 채 GPT 같은 거 활용하듯이 사용을 할 수가 있을 것 같아요. 다만 채 GPT를 기대하고 사용하시면은 아직은 좀 초기 단계니까 그 정도로 이제 기대에 부흥할 정도는 아니다라는 거를 일단 아셔야 되겠습니다.

그다음에는 이제 스마트 블록이라는 기능인데, 스마트라는 말이 붙으면 뭔가 굉장히 이제 발달된요 약간 요런 [음악] 느낌이 있죠. 도면을 제 갖다 그리다 보면은 라인으로 이렇게 뭐 형상을 그리잖아요. 근데 라인으로 그린 다음에 블록화하는데 시간이 굉장히 많이 잡아먹게 되죠. 나중에는 블록화를 안 해 놔 가지고 똑같은 형상이 굉장히 많은데 블록화하기에는 너무 늦어서 그냥 그대로 두고 쓰고 이런 불편한 사항들이 생길 때가 많이 있죠.

이 이 블록화가 사람을 상당히 괴롭게 하는데 이 스마트 블록 기능이 바로 이런 거를 해결을 해 줍니다. 똑같이 생긴 이제 그런 요소들을인지를 해 가지고 여러 개가 있으면 그 여러 개를 개수도 파악을 해 가지고 딱 정리를 해 줘요. AI가인지를 합니다. 이것들을 블록으로 만들면 된다라고 얘가 알려 줘요. 그래서 이 스마트 블록 기능으로 뭐 여러 가지 이제 블록으로 만들 수 있는 요소들이 만들어지죠. 뭐 그런 뭐 여섯 가지일 수도 있고 일곱 가지일 수도 있고 열 가지가 나올 수도 있고 그래서 그런 것들을 내가 변환을 시키면은 블록으로 생성을 해서 뭐 새로 블록을 만들기도 하고 기존에 있던 블록으로 바꿀 수도 있고 내가 만든 블록을 다시 다른 블록으로 바꿀 수도 있고 일괄적으로 싹 다 바뀝니다. 그걸 갖다가 다 바꾸려 그러면은 그걸 갖다 일일이 복사하고 뭐 별짓을 다 해야 되죠. 근데 이제 그렇게 블록에 들어가는 시간이 엄청나게 절약이 되게 됩니다. 진짜 복잡한 기계도면에 블록이 막 50개씩 들어가고 100개씩 들어가는 거 만드시는 분들은 이게 얼마나 유용한 기능인지 파악을 하실 수가 있을 겁니다.

이것도 이제 현장 실무자분들이 굉장히 좋아할 만한 기능인데 마크업 어시스트라는 기능입니다. 그 말 그대로 이제 마크한 거를 필기한 거를 도와주는 그런 기능이라고 볼 수가 있고요. 우리가이 현장 나갈 때 종이 도면을 가지고 가서 뭐 수정할 거 있거나 문제 있는 거 뭐 필기를 하고 동그라미도 치고 그리고 나중에 이제 도면 DG를 열어 가지고 수정을 하고 요렇게 하죠. 요즘에는 이제 종이 안 가져가고 뭐 태블릿 가져가는 경우도 있고 그런 거 같습니다. 근데 회사에서 안 사주면 뭐 내가 사는 경우는 잘 없으니까 보통은 종이를 인쇄해 가지고 나가죠. 필기하기가 또 편하고 종이 도면에다가 뭐 이제 동그라미를 친다든지 뭐 글씨를 쓴다든지 이렇게 해 갖고 오는데 그거를 스캔을 해 가지고 도면에다가 인식을 시키면 인식을 합니다. 내가 쓴 거 동그라미 친 걸 인식을 시켜 줘요. 그 설계 변경이라는게 안 생길 수가 없기 때문에 리비전이 많이 되죠. 종이에다가 이렇게 써 가지고 간 다음에 책상에 앉아 가지고 도면 수정하고 필기할 때는 뭐 잘했는데 보고 베기다가 또 빼먹고 그래가지고 자기가 빼먹어 놓고서는 이게 왜 수정이 안 됐냐고 또 당황하고 이런 일 많잖아요. 이제 그런 일이 거의 [음악] 없어지게 된 겁니다. 내가 필기한 걸 스캔해서 인식시키면 도면화가 돼 버려요. 그래서 텍스트로 인식도 되고 동그라미 친 거는 클라우드로 객체 변환도 되고 도면 병령할 때 도면화하기 쉬운 이제 그런 기능이라고 볼 수 있죠. 설계 변경할 때 내가 필기를 해 갖고 도면 수정을 하는데 거기다 설계 변경한 날짜라든가 이런 걸 써야 되는데 내가 수정을 해야 되는 걸 갖다가 딱 인식을 시키면 내가 바꿔야 될 요소들을 한 방에 쉽게 파악을 할 수가 있으니까 누가 리비전했는지 이런게 섞일이 굉장히 줄어들게 되죠. 이거 뭐 해 보신 분들은 아실 겁니다. 이거를 종이를 앞에다가 두고서는 도면을 보고서 막 이렇게 바빠 죽겠는데 그거 수정하고 있고 그러다가 잠깐 무슨 일 있으면 잠깐 정신 딴데 나갔다가 다시 와 가지고 보다 보면은 뭐 했는지 또 까먹고 막 복잡하잖아요. 어떤 분들은 모니터 몇 개 놓고 이제 PDF를 딴 곳에 하다가 옮겨 놓고 막 옮겨졌기도 하는데 이거는 그냥 캐드 AI가 그 PDF나 이미지 파일을 그냥 도면이랑 일체화를 시켜 버려서 그 위치에 내가 필기한게 딱 박히게 됩니다. 아주 수동화돼 있는 도연화 작업을 자동화시켜 주는 굉장히 유용한 기능이죠. 저도 이거 사용한 다음에 야 이거 현장에 있을 때 왜 나는 이런 기능이 안 나왔을까? 괜히 개고생했네. 이런 생각이 좀 들더라고요.

근데 이게 초기 단계다 보니까 약간 부족한 점이 있는데 글씨가 영어는 인식을 좀 잘해요. 동그라미는 뭐 당연히 인식을 잘하고. 근데 한글은 좀 이렇게 대충 날렸으면은 인식이 좀 잘 안 됩니다. 이게 [음악] 캐드의 약간 좀 약점이죠. 일반적인 폰트도 영어는 잘 인식을 하는데 한글은 깨지는 경우가 좀 있잖아요. 좀 이것도 이제 시간이 가다 보면은 개선이 [음악] 되겠죠. 근데 뭐 크게 문제는 없는게 내 글자가 텍스트로 인식이 안 된다는 거지. 내가 쓴 글자는 고대로 써 있습니다. 그러니까 텍스트로 내가 타자를 치면 돼요. 보통 필기를 이렇게 해 놓은게 무슨 에이퍼 한 장을 빼곡하게 뭐 쓰지 않잖아요. 그냥 틀리는 것만 이렇게 몇 개 써 놓는 거지. 그거는 텍스트로 이렇게 금방 치면 되니까. 그건 뭐 몇 초 차이가 안 나을 건데 어쨌든 한글은 좀 인식이 잘 안 된다는 거. 뭐 대한민국이 오토캐드를 많이 쓰니까 그것도 좀 개선이 되지 않을까 좀 기대를 합니다.

자, 이렇게 세 가지 기능을 제가 좀 설명을 드렸어요. 근데 이제 이거 듣고서 뭐 이런 생각을 하시는 분들이 있을 겁니다. 아니, 이게 AI 기능이 맞나? 기대한 거랑 좀 많이 다르다. 이거 거의 낚시 수준인데 뭐 이런 생각도 하시는 분들이 있을 건데 이게 제가 초반에 그래서 그런 말씀을 드린 겁니다. AI가 도면을 만들어 주는 거를 기대하시면 안 돼요. 실제 나와 있습니다. 근데 그게 우리가 원하는 도면이 나오질 않아요. 그 도면 쓰면 안 됩니다. 그대로 제작하면 그 고철덩어리 돼요. 사람이 다 검수를 해야 돼요. 글로서 알려주는 AI도 우리가 계속 학습을 시켜야 되는데 도면은 그거보다 훨씬 복잡하단 말이죠.

요 요 캐드 오토캐드 AI는 엔지니어가 검토를 하고 문제가 있는지 그럴 때요 캐드에 들어가 있는 AI 기능이 좀 더 정밀함을 좀 높여 주고 반복 작업하는 걸 좀 효율적으로 줄여 주고 내가 모르겠는 거를 좀 알려 주고 신입들한테는 길을 좀 제시를 해 주고 그 정도의 역할이라고 생각을 하시면 되고 실제 그게 필요한 겁니다. 고면이라는 거는 정확함이랑 정밀함이 중요하고 검토하기에 용이해야 되는 거지 무조건 그냥 치면은 바로 만들어지고 어떻게 사용하겠어요? 일의 효율을 극대화시킨 기능이라고 보시면 되겠습니다. 또 직접 활용을 해 보시면은 이렇게 제가 말씀드리는 걸 보는 거랑 좀 차이가 많이 있을 겁니다. 이게 실제 응용을 누가 어떻게 하냐에 따라 얼마나 활용할 수 있는지는 그 가능성은 다르다고 봐야 됩니다.

제가 아는 분들 중에서 회사에서 꽤 중요한 일 많이 하시고 좀 중요이신 분들이 있는데 AI 안 쓰는데 불편하지가 않대요. 아 그분은 불편하지 않을 수 있죠. 왜냐면 안 써 봤으니까 불편하지가 않아요. 근데 써 본 사람이 안 쓰게 되면은 굉장히 불편해지죠. 그러니까 이것도 써 본 분은 야, 이거 유용하다, 좋다 얘기하고 안 써 본 분들은 그게 뭐가 필요하냐 이렇게 얘기할 수 있는 거예요. 그리고 필요 없는 분도 있습니다. 그런 분들은 일부러 쓰실 필요가 없죠.

그리고 전 요런 얘기를 좀 들어보고 싶은데 그 채 GPT를 초창기부터 써 보신 분들은 좀 기억을 하실 겁니다. 처음에는 얘가 답변도 좀 이상한 거를 하고 이상한 말도 하고 말도 잘 못 알아듣고 좀 동문서도 하고 그랬었는데 그 로보트가 말하는 거 같았죠. 근데 시간이 지나다 보니까 아이 초창기에는 이걸 누가 쓸까? 이거 진짜 과장된거다 생각을 했는데 어떤 순간에 엄청나게 발전을 했죠. 거의 뭐 로그 그래프처럼 요렇게 상승을 하죠. 요렇게. 그리고 요렇게 상승을 한 다음에 거기서 또 이렇게 갑자기 로그 그래프가 또 그려지고 이렇게 되죠. 이게 폭발적으로 이렇게 지능이 성장을 하고 있거든요. 그 초창기 채 GPT를 꾸준히 활용해 가지고 써 보신 분들은 어떤 사람보다 열배 100배 잘 쓰고 계시죠? 제 생각에 그런 분으로 따라잡기는 진짜 쉽지 않을 것 같습니다. 이게 AI를 써본 많이 써 보면 써 볼수록 잘 쓴다 그러잖아요. 요것도 좀 마찬가지라고 볼 수가 있죠. 지금은 좀 초기 단계죠. 그래서 기술 미리 보기라고 써 놨다 그랬잖아요. 오토데스크에서도 좀 솔직하게 이게 오픈을 한 거죠. 이것도 기술이기 때문에 많이 써 본 분들이 잘할 수밖에 없어요. 요런 기능들이 이제 하나 둘씩 나오고 있다는 거를 좀 아셔 가지고 필요할 것 같다. 이런 분들은 한번 좀 써 보시면 좋을 거 같고요.

이번 영상은 오토데스크의 협업 요청에 의해서 제작된 영상이고요. 다음 시간에 더 유익한 내용으로 찾아뵙도록 하겠습니다. 감사합니다.