BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   요즘 LLM 모델을 사용하는 방법이 점차 간편해지고 있어 자체적으로 LLM을 구축해 챗봇, 전문가 시스템 등을 자신의 서버에서 제공하는 경우가 많아지고 있다. 이번 호에서는 GPU가 있는 PC에서 직접 실행해 볼 수 있도록, 로컬 호스트 LLM(대규모 언어 모델) 오픈소스 기반의 BIM 전문가 챗봇 서비스를 간단히 개발해 본다.   ■ 강태욱 건설환경 공학을 전공하였고 소프트웨어 공학을 융합하여 세상이 돌아가는 원리를 분석하거나 성찰하기를 좋아한다. 건설과 소프트웨어 공학의 조화로운 융합을 추구하고 있다. 팟캐스트 방송을 통해 이와 관련된 작은 메시지를 만들어 나가고 있다. 현재 한국건설기술연구원에서 BIM/GIS/FM/BEMS/역설계 등과 관련해 연구를 하고 있으며, 연구위원으로 근무하고 있다. 이메일 | laputa99999@gmail.com 페이스북 | www.facebook.com/laputa999 홈페이지 | https://dxbim.blogspot.com 팟캐스트 | http://www.facebook.com/groups/digestpodcast   이번 호에서는 기존의 BIM PDF 파일을 검색해 학습하고, LLM에 RAG(Retrieval-augmented generation) 증강 학습한 후, 이를 간단한 UI로 웹 서비스하는 과정을 간략히 따라해 본다. 이번 호의 내용은 로컬 LLM의 편한 개발을 지원하는 올라마(Ollama), LLM 프롬프트 엔지니어링 프레임워크인 랭체인(LangChain), 텍스트 임베딩 벡터 데이터베이스 크로마(Chroma), 손쉬운 웹 앱 개발 지원 도구인 스트림릿(Streamlit)을 사용한다. 이를 이용해 간단하게 BIM 전문 지식을 PDF로 학습한 챗봇을 개발한다.   그림 1. 로컬 호스트 LLM 챗봇 아키텍처   그림 2. 구현된 BIM 지식 챗봇 서비스   LLM에 관련된 깊은 내용은 다음의 링크를 참고한다. 이 글은 여러 참고 자료를 이용해 작성된 것이다. 상세 내용은 레퍼런스를 참고하기 바란다. Facebook LLAMA-2 paper : https://daddynkidsmakers.blogspot.com/2024/02/llama-2.html Facebook LLAMA-2 installation : https://daddynkidsmakers.blogspot.com/2023/09/llama2.html LLM은 빅테크 업체 간 경쟁이 심한 분야이다. 이와 관련해서 젬마(Gemma), MPT-7B과 같은 LLM 모델이 오픈소스로 공개되고 있어 선택지가 많아지고 있다. 이와 관련해서는 다음을 참고한다.  Google Gemma : https://github.com/google/gemma_pytorch Blooom : https://huggingface.co/bigscience/bloom   설치 설치를 위해서는 엔비디아 드라이버, CUDA, 텐서플로(TensorFlow), 파이토치(PyTorch) 등 기본 딥러닝 개발 환경이 설치되어 있어야 한다.(최소 구동을 위한 GPU RAM은 6GB이다.) TensorFlow 설치 : https://www.tensorflow.org/install/pip?hl=ko#windows-native_1 Start Locally | PyTorch 설치 : https://pytorch.org/get-started/locally/ 설치 순서는 다음과 같다.  1. 기본 패키지를 설치한다. LLM 모델 기반 서비스 개발 지원 라이브러리 랭체인, 웹 앱 UI 개발을 지원하는 스트림릿, 텍스트 임베딩 벡터 데이터베이스 크로마 DB 등을 설치한다. pip install langchain streamlit streamlit_chat pypdf fastembed chardet pip install chromadb==0.4.15   그림 3. 다양한 LLM 모델을 이용한 서비스 개발을 지원하는 랭체인 패키지   그림 4. 간단한 코드로 웹 앱 개발을 지원하는 UI 라이브러리 패키지 streamlit.io   혹은 pip와 유사한 패키지 설치 관리자인 poetry를 설치한 후, 다음 사용 패키지들을 pyproject.toml 이름으로 저장하고 설치한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

고품질 그래픽스의 효율적인 제작 및 스케일링 방법 제시   많은 스튜디오에서 유니티(Unity)와 URP(유니버설 렌더 파이프라인)를 사용해 다양한 플랫폼에서 실행되는 다양한 장르와 시각적 스타일의 게임을 제작해 왔다. 그럼에도 입문자는 물론 숙련된 사용자조차 레퍼런스 설정에 어려움을 겪기도 한다. 유니티는 정확도 높은 렌더링에 도움이 되는 HDRP 3D 샘플을 2021년 출시했으며, 2023년 11월에는 유나이트 2023 기조 연설에서 URP 3D 샘플의 출시를 발표했다. 다양한 아트 스타일, 렌더링 경로, 신(scene) 복잡도로 구성된 4가지 환경이 담긴 이 샘플을 통해 여러 플랫폼에서 고품질 그래픽스를 제작하고 스케일링하는 방법을 배울 수 있다.  유니티는 저사양 및 고사양 모바일, PC, 콘솔, VR에서 시각적 매력이 돋보이는 경험을 제공하여 URP를 제대로 학습하고 사용할 수 있도록 지원할 계획이다. ■ 자료 제공 : 유니티 코리아     유니티가 공개한 URP 3D 샘플은 타깃 하드웨어에 맞춰 효율적으로 게임을 제작하고, 최적화하고, 스케일링할 수 있도록 설계되었다. 포워드+ 렌더링, 데칼, 렌즈 플레어, PBR(물리 기반 렌더링) 머티리얼, 셰이더 그래프, 볼륨, 포스트 프로세싱 같은 최신 URP 기능을 사용하는 방법도 익힐 수 있다. 이 샘플을 사용하려면 유니티 2022 LTS가 필요하며, 유나이트에서 함께 발표된 차기 릴리스인 유니티 6에서 추가 지원이 제공될 예정이다. 유니티 6는 렌더 그래프, GPU 기반 드로어와 더불어 STP(공간 포스트 프로세싱)라는 크로스 플랫폼 시간적 업스케일러 등의 강력한 신규 URP 기능도 포함된다. 이 샘플은 유니티 허브(Unity Hub)에서 다운로드할 수 있다.   터미널     터미널 신은 PBR 머티리얼과 사실적인 조명이 특징인 SF 스타일의 건물을 배경으로 한다. 터미널에서는 나머지 세 개의 신으로 텔레포트할 수 있다. 정원, 우주선 콕핏, 오아시스 신은 서로 다른 아트 스타일로 URP 기능을 선보이도록 제작되었다. 터미널은 중립적인 배경과 조명 덕분에 룩 디벨롭먼트(look development)용으로 애셋을 배치하기 가장 좋은 신이다. 이 신은 셰이더 그래프로 제작된 다양한 커스텀 셰이더(물, 텔레포트 표지판)와 두 신 사이를 전환할 수 있는 텔레포트 등의 고급 효과가 적용되어 있다. 경사로를 따라 텔레포트 기기 위의 유니티 로고에 몇 초간 초점을 맞추면 세 개의 신으로 이동할 수 있다.(플레이 모드 필요)   정원     이 밤의 정원은 일본 쇼인즈쿠리에서 영감을 받아 제작된 스타일라이즈드 신이다. 스피드트리(SpeedTree)로 생성된 아름다운 초목, 유기적으로 연결된 인테리어, 굽이치는 개울, 신규 포워드+ 렌더 경로로 기존 광원 수 제한을 뛰어넘는 수많은 장식용 광원으로 이루어져 있다. 정원 신은 저사양 모바일 기기부터 고사양 플랫폼까지 스케일링할 수 있도록 최적화되어, URP의 역량을 효과적으로 선보이는 환경이다. 예를 들어 어떻게 셰이더 그래프의 커스텀 함수 노드로 셰이더를 최적화하고, 초목에 커스텀 반투명도를 적용하고, 광원 쿠키(light cookies)로 조명을 최적화하거나 그림자를 시뮬레이션했는지 알아볼 수 있다.   오아시스     오아시스는 컴퓨팅 성능을 갖춘 고사양 플랫폼에 맞는 고급 셰이더를 선보이기 위해 실사에 가깝게 제작된 환경이다. 데칼, 렌즈 플레어, PBR 머티리얼, 복잡한 커스텀 셰이더 그래프 셰이더가 모래, 물, 안개, 초목에 적용되었다. 플랫폼의 GPU 성능이 높으면 URP로 더 높은 수준의 비주얼을 구현할 수 있음을 보여 준다.   콕핏     우주선의 조종석에 탑승하여 두 진영 간의 치열한 전투에 참여하는 긴장감 넘치는 환경이다. 이 고도의 스타일라이즈드 환경에는 셰이더 그래프의 커스텀 조명 모델이 사용되며, 특히 메타 퀘스트 2(Meta Quest 2) 같은 고성능 VR 헤드셋의 요구 사항을 충족하도록 구현되었다.   URP 3D 샘플 시작하기     유니티 허브에서 Unity 2022.3.12f1을 설치한다. 새 프로젝트를 생성하고 ‘3D Sample Scenes(URP)’를 선택한다. 오른쪽 패널에서 ‘Download template’ 버튼을 클릭한 다음 ‘Create project’를 클릭한다. 프로젝트가 에디터에 로드된다.(첫 임포트 시 몇 분 정도 소요될 수 있음) 유니티를 처음 사용하는 경우, 유니티를 구독하면 URP의 모든 기능을 활용하고 게임 콘솔처럼 다양한 기기에 배포할 수 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

정보통신정책연구원은 2023 생성형 AI 주요 이슈와 의미를 발표하였다. - ChatGPT 출시 이후, 생성형 AI의 주요 이슈와 그 의미는 다음과 같음 1. ChatGPT 출시(´22.11.30)와 생성형 AI의 부상 · 코딩, 요약, 콘텐츠 생성 등 강력한 텍스트 생성 성능을 보이며 유례없는 이용자 수를 기록, 생성형 AI의 대중화 가능성을 보여줌 2. LLaMA 출시(´23.02.24)와 LLaMA Moment, 오픈 소스로 촉발된 모델 경량화와 시장변화 · Meta의 대형언어모델인 LLaMA의 소스가 대중적으로 오픈되면서 대형언어모델 시장의 진입장벽이 낮아지며 시장에 영향을 미침 3. GPT-4 출시(´23.03.14), 멀티모달(multi-modal) 시대에 대한 기대 · 텍스트 생성을 넘어 이미지 입력·처리·추론이 가능한 대형언어 모델이 출시되면서 멀티 모달 AI의 활용이 점차 가시화되고 있음 4. 구글의 생성형 AI 접목(´23.03.14) 및 MS의 Copilot 출시(´23.03.16), AI를 통한 효율성과 생산성 증대 기대 · 주요 빅테크 기업들이 생성형 AI를 자사 업무 생산성 도구에 접목하면서, AI 기술을 통한 서비스 고도화 및 경쟁을 펼치고 있으며 이는 향후 업무 방식과 경쟁력에 영향을 미칠 것으로 전망 5. ChatGPT-Plugin 출시(´23.03.23), 챗봇에서 플랫폼으로의 진화 · ChatGPT-Plugin를 통한 외부 서비스와 연결로, 최신 정보 접근과 다양한 서비스와 기능을 ChatGPT 내에서 수행할 수 있게 되면서 ChatGPT 중심의 서비스 통합 가능성을 보여주게 됨 6. 자율 AI 에이전트(Autonomous Agent)의 등장과 인공 일반지능(Artificial General Intelligence, AGI)으로의 기대 · 자율적으로 목표를 달성하는 자율 AI 에이전트 프로그램들이 등장하고 주목받으며, 미래로만 여겨지던 인공 일반지능(AGI)의 시대의 도래를 시사함   발행일 : 2023.09.14  

협회지 보러가기   세계 톱 30위권 건축 회사의 BIM 전환 사례 ― LWK+PARTNERS. BIM implementation Case Study of Top 30 Global Architectural Firms ― Building Together with LWK + PARTNERS 그라피소프트 | GRAPHISOFT SE Unlocking the Full Potential of BIM with Open BIM: Insights from a BIM Enrichment Course in Korea Unlocking the Full Potential of BIM with Open BIM: Insights from a BIM Enrichment Course in Korea Calvin Keung Dr City University of Hong Kong | Calvin Keung Dr City University of Hong Kong BIM: from the office to the site with AR BIM: from the office to the site with AR Alexander Sidorov COO GAMMA Technologies | Alexander Sidorov COO GAMMA Technologies 2022/2023 국내 BIM 도입현황 설문 조사 결과 2022/2023 Survey on the Status of BIM Adoption in Korea 이경하 책임연구원 빌딩스마트협회 | Lee, Kyungha Senior researcher buildingSMART Korea 이강 연세대학교 건설IT연구실 | Lee, Ghang Building Informatics Group, Yonsei University 2020 국내 BIM 도입현황 설문 조사 결과 2020 Survey on the Status of BIM Adoption in Korea 이경하 책임연구원 빌딩스마트협회 | Lee, Kyung Ha Senior researcher buildingSMART Korea 이강 교수 연세대학교 건설IT연구실 | Lee, Ghang Professor Building Informatics Group, Yonsei University 건축설계와 BIM - 사회연결망 분석 기법을 활용한 건축설계 도서 작성 오류 발생 원인 분석 Architectural Design and BIM - Analysis of Errors in Architectural Design Book Writing Using Social Network Analysis Techniques 조태용 전무, 본부장 ㈜디에이건축 DXLab | Cho, Taeyong Executive Director DA GROUP, DXLab 인공지능 기반의 건축설계 자동화 기술개발 - 정부 R&D : “연구단 자체실증 Test (3차년도)” Development of Artificial Intelligence baesd Architectural Desigen Automation Technologies-R&D Project : “Research Group Self-verification Test(3rd year).” 조찬원 기술연구소장 ㈔빌딩스마트협회 | Jo, Chanwon Director of Research Center buildingSMART Korea 박소현 ㈔빌딩스마트협회 | Park, Sohyun buildingSMART Korea 디지털 데이터를 활용한 시공현장 사례 및 단계별 기술적용 방안 소개 Case Report: Use of Digital Data on Construction Sites and Its Application by Stage 백대성 선임 연구원 빔스온탑엔지니어링 | Baek, Daesung Senior Researcher BIMSONTOP ENGINEERING 건축설계 자동화와 디지털 트랜스포메이션 Architectural Design Automation and Digital Transformation 양기인 마스터 ㈜삼우종합건축사사무소 | Yang, Kiin Senior Architect SAMOO Architects & Engineers 소규모 건축사사무소 BIM 활용기 : 김국환건축사사무소 BIM use in a small architectural firm : KKH Architects 김국환 소장 김국환건축사사무소 | Kim, Kookhwan Architect KKH Architects 고객 주도의 사무 모듈 설계: 데이터 기반의 권고 사항 수용 Client-Enabled Office Modular Design: Embracing Data- Driven Recommendations 김인한 교수 경희대학교 | Kim, Inhan Professor Kyung Hee University Saddiq Ur Rehman 석박사 통합과정 연구원 경희대학교 | Saddiq Ur Rehman Combined Master’s and Ph.D Researcher Kyung Hee University 2023년 하반기 스마트 건설과 BIM 기술 동향 . 강태욱 연구위원, 공학박사 한국건설기술연구원 | Kang, Tae Woo Ph.D, Research Fellow KOREA INSTITUTE of CIVIL ENGINEERING and BUILDING TECHNOLOGY