[성공사례] 인포유앤컴퍼니, 국내 중공업 대기업 데이터센터 도면 인식 AI 에이전트 PoC 완료

인포유앤컴퍼니(IN4U & Company)가 국내 중공업 대기업 H사와 함께 데이터센터 설계 도면에서 자재 리스트(BOM)를 자동 추출하는 AI 에이전트 PoC를 6주간 진행하고, 유의미한 결과를 확인했다고 밝혔다.

이번 PoC는 데이터센터 관련 설계 도면이 접수되면 사용되는 자재를 사람이 직접 확인해 구매로 연결하던 기존 업무 방식에서 출발했다. 담당자의 숙련도에 따라 해석 결과가 달라지고, 도면 해석 실수가 구매 오류로 이어질 수 있다는 것이 고객사의 페인 포인트였다. H사는 앞서 경쟁사 솔루션으로 1차 검증을 진행한 바 있으며, 정확도 94%를 기록했으나 항목 누락과 사양 오기재 등의 문제로 실제 업무에는 적용하지 못한 상태였다.

인포유앤컴퍼니는 데이터브릭스 기반의 AI 에이전트를 통해 이 문제에 접근했다. 기존 Rule 기반 방식의 한계를 넘어서기 위해 딥러닝 기반 패널 인식 모델을 적용했고, 패널 인식과 BOM 추출을 분리한 단계별 처리 구조를 설계했다. 도면마다 다르게 표기되는 자재명과 규격, 수량 정보는 Material Catalog 기반의 도메인 지식 매핑 구조를 통해 표준 BOM 기준으로 정규화했다.

특히 이번 PoC에서는 AI가 1차로 인식한 결과를 현업 담당자가 직접 검증하고 보정할 수 있는 구조를 함께 구현했다. 패널 영역은 드래그 방식으로 수정·등록할 수 있으며, 패널별 BOM 리스트와 컨피던스 값을 함께 확인할 수 있다. 패널 인식부터 BOM 추출까지 전 과정은 프로세스 리니지로 기록되어, 각 단계의 입력값과 출력값을 추적할 수 있도록 구성했다.

PoC 결과 정확도와 처리 속도 모두 기준을 충족하며 운영 가능성을 확인했으며, 고객사 측에서 솔루션화를 먼저 제안했다.

인포유앤컴퍼니는 데이터 정제·통합을 담당하는 Brain Portal, AI 에이전트 구동을 담당하는 BXG, 고도화된 의사결정을 지원하는 온톨로지 AI Agent로 이어지는 AX 여정을 기반으로 기업 고객의 데이터·AI 전환을 지원하고 있다.