도로와 철도, 항만을 설계하는 엔지니어링 회사에게 설계 자료는 오랜 기간 축적된 핵심 자산입니다. 그러나 자료가 많아질수록 필요한 정보를 적시에 찾아내기 어려워지는 문제도 함께 커집니다. 35년간 국내외 사회기반시설(SOC) 설계를 수행해 온 서영엔지니어링 역시 이러한 고민을 안고 있었습니다.
서영엔지니어링은 자체 디지털플랫폼 ‘이지캡(EasyCAP)’을 통해 자료를 체계적으로 관리하고 있었습니다. 다만 직원들이 방대한 자료를 쉽고 빠르게 찾아 활용하는 데에는 한계가 있었습니다. 이를 해결하기 위해 AI채팅을 구축했고, 실제 업무 질의 검증에서 정답률 96%¹를 확인했습니다.
수십만 건의 설계 자료를 자연어로 검색하는 환경은 어떻게 구축됐을까요?
서영엔지니어링 DX전략실의 이일수 부사장에게 이야기를 들어봤습니다.
| 항목 | 내용 |
| 고객사 | ㈜서영엔지니어링 (토목 종합 엔지니어링, 1991년 설립, 임직원 약 800명) |
| 구축 솔루션 | AI채팅 |
| 활용 분야 | 사내 설계 자료 자연어 검색, 사내 ERP 프로젝트 정보 연계 검색 |
| 핵심 성과 | AI 검색 정답률 96%¹, 자료 검색 시간 단축 |
| 인터뷰이 | ㈜서영엔지니어링 DX전략실 이일수 부사장 |
고객사 소개
㈜서영엔지니어링 · 토목 종합 엔지니어링 · 1991년 설립 · 임직원 약 800명
Q. 서영엔지니어링은 어떤 회사인가요?
1991년에 설립된 토목 종합 엔지니어링 기업입니다. 도로·철도·지반터널·항만·수자원·환경·도시계획 등 사회기반시설(SOC) 전 분야의 설계와 감리를 수행하고 있습니다. 인천대교, 호남고속철도, 서울-춘천 고속도로, 청계천 복원 사업 등 국내 인프라 프로젝트를 수행했으며, 중동·동남아 등 해외 사업도 진행해 왔습니다. 현재 약 800명의 임직원이 근무하고 있습니다.
Q. 종합 엔지니어링 회사는 구체적으로 어떤 일을 하나요?
사회기반시설이 만들어지기 전에 설계도를 작성하고, 설계대로 공사가 진행되는지를 감리로 확인하는 일을 합니다. 계획·조사 단계부터 구조 계산, 도면 작성, 인허가, 시공 단계의 품질·안전 점검까지 인프라의 전 생애주기에 관여합니다. 그만큼 한 프로젝트마다 많은 양의 기술 자료가 생성되는 산업입니다.
Q. 한 프로젝트당 어느 정도의 자료가 생성되며, 그 자료가 왜 중요한가요?
프로젝트 하나당 적게는 수백 건, 규모가 큰 경우 수천 건 이상의 도면·보고서·지반조사 자료·구조계산서가 생성됩니다. 이 자료는 한 번 사용하고 끝나지 않습니다.
준공 후 민원이나 분쟁이 발생했을 때 다시 확인해야 하고, 유사한 신규 프로젝트를 수주할 때에도 참고 자료로 활용됩니다. 자료가 곧 회사의 자산이자 기술력이라고 보는 이유입니다.
Q. 새로운 프로젝트를 수주할 때 과거 자료를 어떻게 활용하나요?
새로 발주된 프로젝트의 지역·지반 조건이 과거에 수행한 프로젝트와 유사하면, 당시 작성한 지반조사 보고서나 설계 기준을 참고하여 초기 검토 시간을 줄일 수 있습니다.
특정 발주처와의 과거 사업 경험, 유사 구조물의 설계 사례는 제안서의 기술 신뢰도를 높이는 데에도 활용됩니다. 과거 자료를 얼마나 빠르고 정확하게 찾아내느냐가 수주 경쟁력과 연결됩니다.
구축 전 과제
자료의 이력과 내용까지 이해하고 찾아 주는 기술의 필요성을 느꼈습니다.
Q. 수백만 건의 파일 중 자료 하나를 찾는 일이 쉽지 않으셨을 것 같습니다. 어떤 어려움이 있었나요?
누적 자료가 수백만 건에 달하다 보니, 필요한 자료를 찾으려면 담당자의 기억에 의존하거나 개인 PC와 외장하드를 직접 확인해야 했습니다.
특히 담당자가 퇴사하거나 부서를 옮기면 자료의 위치를 파악하기 어려웠고, 민원·분쟁 대응 과정에서 어려움이 가중되기도 했습니다. 자료는 존재하지만 찾을 수 없어 활용하지 못하는 경우도 많았습니다.
Q. 이 문제를 해결하기 위해 다른 시도도 해 보셨나요?
공유 폴더 체계를 정비하거나 사내 인트라넷에 검색 기능을 추가하는 시도를 했습니다.
그러나 폴더 구조와 파일명 규칙이 부서·담당자마다 달라 키워드 검색만으로는 원하는 자료를 찾기 어려웠고, 사람이 직접 폴더를 확인하는 방식에서 벗어나지 못했습니다. 단순 검색을 넘어 자료의 이력과 내용까지 이해하고 찾아 주는 기술이 필요하다는 결론에 이르렀습니다.
AI채팅을 선택한 이유
자체 플랫폼의 강점은 유지하면서 필요한 AI 기능을 빠르게 적용할 수 있었습니다.
Q. 이미 자체 디지털플랫폼인 이지캡(EasyCAP)을 운영하고 계셨는데, 추가로 AI채팅을 도입하게 된 계기가 궁금합니다.
이지캡(EasyCAP)은 흩어져 있는 설계 자료를 회사 표준 체계에 맞춰 관리하는 플랫폼입니다. 단순한 자료 저장소가 아니라,향후축적된 데이터를 기반으로 AI 활용과 의사결정까지 지원하는 플랫폼으로 확장될 예정입니다.
처음부터 여러 AI 기능을 도입하려고 한 것은 아닙니다. 우선은 흩어진 자료를 한곳에 모으고 체계적으로 관리하는 데 집중했습니다. 하지만 자료를 모아두는 것만으로는 충분하지 않았습니다. 직원들이 필요한 정보를 빠르게 찾고 실제 업무에 활용할 수 있어야 했습니다.
그래서 AI 기반 검색 기능을 우선 검토하게 됐습니다. 설계 자료가 계속 쌓이는 환경에서는 원하는 정보를 얼마나 쉽고 빠르게 찾을 수 있는지가 중요하다고 봤기 때문입니다. 이에 사내 자료를 검색한 뒤 그 내용을 바탕으로 답변하는 RAG(검색 증강 생성)² 기반 AI 검색 역량을 확보하기 위해 AI채팅을 도입했습니다.
플랫폼의 핵심 구조와 데이터 체계는 자체적으로 설계했습니다. 반면 AI 검색처럼 전문 기술이 필요한 영역은 검증된 솔루션을 활용하는 방향을 선택했습니다. 자체 플랫폼의 강점은 유지하면서도 필요한 AI 기능을 빠르게 적용하는 것이 더 효율이라고 판단했습니다.
/ 구성: 사내 데이터 (ERP·NAS) → 이지캡 → AI채팅 → 사용자 질의·응답
/ 출처: 서영엔지니어링
Q. 여러 AI 솔루션 중 AI채팅을 선택한 이유가 있었나요?
먼저 자사 플랫폼인 이지캡과 API 연동이 수월했습니다. 건설엔지니어링 분야 특성상 전문 용어가 많은 한국어 문서를 다뤄야 하는데, 이를 정확하게 처리할 수 있다는 점도 긍정적으로 평가했습니다.
보안 측면 역시 중요했습니다. 접근 권한을 제어할 수 있었고 내부 데이터를 처리하는 방식도 신뢰할 수 있다고 판단했습니다. 또한 전면 도입 전에 일부 자료를 대상으로 검색 성능과 보안 적용 수준을 검증할 수 있어 도입 부담을 줄일 수 있었습니다.
Q. AI 검색을 처음 도입할 때 사내 반응은 어떠했나요?
처음에는 두 가지 우려가 있었습니다. AI가 원하는 자료를 정확히 찾아낼 수 있을지, 그리고 직원들이 익숙한 폴더 검색 방식에서 AI 검색으로 전환하는 것을 받아들일 수 있을지였습니다.
하지만 실제 시연 결과를 본 뒤 분위기가 달라졌습니다. 프로젝트명, 담당자, 연도만 자연어로 입력해도 AI가 표준 폴더 체계의 메타정보와 ERP 프로젝트 정보, 자료 이력을 연결해 필요한 자료를 찾아냈기 때문입니다.
이후에는 우려보다 기대가 커졌습니다. “직접 사용해 보고 싶다”는 직원들의 요청도 자연스럽게 늘어났습니다.
도입 효과
반나절 걸리던 업무를 자연어 질의 한 번으로 해결합니다.
Q. AI채팅 도입 이후 직원들이 가장 크게 체감한 변화는 무엇인가요?
가장 많이 듣는 의견은 자료를 찾는 시간이 줄었다는 것입니다. 예전에는 어느 부서의 몇 년도 프로젝트인지 확인하고 그 안에서 파일을 다시 찾는 방식이라 반나절이 걸리기도 했습니다.
이제는 “2019년도 도로부의 홍길동 PM이 진행한 프로젝트의 보고서를 찾아 줘”처럼 자연어로 한 줄을 입력하면 결과를 확인할 수 있습니다.
신입 직원이나 타 부서에서 온 직원도 프로젝트 코드나 폴더 구조를 모르더라도 과거 자료에 접근할 수 있어, 업무 인수인계 부담이 줄었다는 평가가 많습니다.
Q. 도입 후 검색 정확도는 어떻게 검증하셨고, 결과는 어느 정도였나요?
도입 초기에는 검색 정확도에 대한 기대가 높지 않았습니다. 그러나 실제 운영 데이터로 실무 질의를 정답과 대조해 가비아와 공동 검증한 결과, 정답률 96%¹를 확인했습니다.
건설 분야의 약어나 공법명이 섞인 질문에도 정확하게 응답했습니다. 특히 이러한 용어를 사용자가 직접 업데이트할 수 있어, 현장에서 새로 생기는 표현을 검색 기준에 바로 반영할 수 있었습니다.
그 결과 운영 기간이 길어질수록 검색 정확도도 함께 향상되고 있습니다.
Q. AI채팅을 도입하면서 자료 보안은 어떻게 고려하셨나요?
설계 자료는 외부 유출 시 지적재산권과 직결되기 때문에 보안을 가장 중요하게 고려했습니다. 이지캡을 구축할 때부터 프로젝트별·부서별로 접근 권한을 구분하고, 파일 수정 사유를 기록하며 등록자와 버전을 관리하는 체계를 갖추고 있었습니다.
AI 검색을 도입하면서도 이 체계를 그대로 적용했습니다. 그 결과 권한이 없는 사용자에게는 AI 검색 결과에서도 자료가 노출되지 않으며, 열람·검색 이력도 기존 방식과 동일하게 자동으로 기록됩니다. 별도의 보안 체계를 새로 구축한 것이 아니라, 이지캡이 갖춰 둔 권한·이력 관리 구조 위에 AI 검색을 결합한 방식입니다.
향후 계획
설계 업무의 의사결정을 지원하는 AI 기술을 적용하는 것이 목표입니다.
Q. 앞으로 AI채팅을 어떤 방향으로 확장해 나가실 계획인가요?
단순 자료 검색을 넘어 발주정보 자동 분류, 보고서 초안 작성, 수주 가능성 예측 등 설계 업무의 의사결정을 지원하는 AI 기술을 이지캡에 적용하는 것이 목표입니다.
앞으로는 이지캡 운영 경험을 바탕으로 다른 설계사에도 플랫폼을 제공하는 방안을 검토하고 있습니다.
AI채팅 구축 효과 한눈에 보기
| 구분 | 구축 전 | 구축 후 |
| 검색 방식 | 담당자 기억·폴더 직접 탐색 | 자연어 질의 |
| 검색 소요 시간 | 반나절 소요 | 즉시 검색 가능 |
| 검색 정확도 | 키워드 일치에 한정 | 정답률 96%¹ |
| 신입·타 부서 직원 접근성 | 폴더 구조 사전 학습 필요 | 사전 지식 없이도 활용 가능 |
| 보안 | – | 국내 서버에 저장, 기존 권한·이력 체계 적용 |
자주 묻는 질문 (FAQ)
Q. 가비아의 AI채팅은 어떤 솔루션인가요?
AI채팅은 기업 업무를 지원하는 AI 솔루션입니다. 목적에 맞는 AI 모델을 선택해 사용할 수 있으며, 사내 자료를 기반으로 답변을 받거나 문서 작성·요약 등 다양한 작업을 자연어 대화만으로 수행할 수 있습니다.
Q. 구축형 AI채팅은 AI채팅과 어떻게 다른가요?
AI채팅을 기업의 데이터 구조·시스템·보안 환경에 맞춰 구축하는 방식입니다. 자체 플랫폼과 보안 정책을 갖춘 기업은 데이터 구조와 권한 체계를 반영해 자사 환경에 최적화된 AI를 구축할 수 있습니다.
Q. 사내 자료가 AI 학습에 사용되거나 외부로 노출되지 않나요?
AI채팅에 제공한 데이터는 실시간 검색과 답변 생성에만 사용되며, AI 모델 학습에는 활용되지 않습니다.
또한 서영엔지니어링의 이지캡처럼 기존 플랫폼의 접근 권한·이력 관리 체계를 그대로 적용해, 권한이 없는 사용자에게는 검색 결과에서도 자료가 노출되지 않도록 운영할 수 있습니다.
Q. 어떤 산업에 적용할 수 있나요?
설계 자료가 많은 엔지니어링·건설을 비롯해, 기술 매뉴얼·규정·계약·연구 자료 등 사내 비정형 문서를 다루는 제조·금융·공공·법무·의료 등에 적용할 수 있습니다.
¹ 서영엔지니어링의 업무 항목 28개를 대상으로 가비아와 서영엔지니어링이 공동 검증한 결과 (정답률 96%)
² RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성): AI가 답변을 생성할 때 사전 학습 데이터에만 의존하지 않고, 외부 문서나 데이터베이스에서 관련 정보를 실시간으로 검색·참조하여 보다 정확하고 신뢰도 높은 답변을 생성하는 기술
기업 맞춤형 AI 도입을 희망하시는 경우,
업무 환경과 활용 목적을 검토하여
가장 적합한 구축 방안과 비용을 제안해 드립니다.
