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Engineering-Grade Vertical AI

산업 지식을,
검증 가능한 실행으로.

도면·시추보고서·계산서를 기계가 읽고, 근거가 연결되고 기준으로 검증된 판단으로 바꿉니다.

판정 · Verdict불일치 5건

평면도 창호 부호 ↔ 일람표 전수 대조

평면도 검출
118 개소
일람표 미등재
3 개소
평면도 누락
2 개소

근거 평면도 원본 좌표 · 부호별 크롭 첨부

기준 창호 일람표 대조 규칙 · 버전 고정

승인 담당자 검토 대기 — AI는 승인하지 않음

실제 판정 화면의 구성입니다. 표본 검토를 전수 검토로 바꾼 사례 — 사례 보기

Zero Silent Error— 침묵의 오류를 남기지 않습니다
Source traced모든 결과에 원본 위치
Rule verified기준·규정 조항 연결
Human approved유자격 담당자의 검토와 승인
도입 기업포스코이앤씨두산에너빌리티대우건설롯데건설KT에스테이트LH서울소방재난본부코웨이엔텍

미국 PE(기술사)이자 19개국에서 18년간 EPC 현장을 수행한 엔지니어가 만듭니다.

1Mission

엔지니어링의 병목은 검토입니다.
doAZ는 그럴듯한 답이 아니라, 근거가 연결된 결과를 만듭니다.

/01

도면과 문서를 기계가 읽고, 문서 사이의 정합성을 전수 대조합니다

/02

모든 판정에 원본 좌표·기준 조항·신뢰도가 붙습니다

/03

공식 계산은 버전이 고정된 결정론 엔진이 수행합니다 — LLM은 계산하지 않습니다

/04

근거가 약하면 AI가 먼저 판단을 보류하고 사람에게 이관합니다

/05

온프레미스·폐쇄망 배포를 전제로 설계했습니다

“그건 범용 AI로 하면 되지 않나요?”

가장 많이 받는 질문입니다. 범용 AI는 그럴듯한 답을 만듭니다. 엔지니어링 검토에서 그럴듯함은 정확함이 아니며, 틀린 근거는 감사·사고 이후에야 드러납니다.

범용 AI로 도면을 읽을 때
  • 콜아웃 추적 — 도면 간 상세 참조를 따라가지 못함
  • 교차참조 해석 — 시트를 넘나드는 연결 관계
  • 심볼 이형 인식 — 사무소마다 다른 표기 관습
  • 지시선-객체 연결 — 리더선이 가리키는 대상 특정
  • 리비전 비교 — R2→R3 변경 파급 추적

무엇보다 — 틀려도 틀렸다고 말하지 않습니다.

doAZ가 하는 방식
  • 판정마다 원본 도면 좌표가 붙습니다 — 클릭하면 그 위치로 이동합니다
  • 적용 기준·조항을 명시하고, 적용값과 기준값을 나란히 보여줍니다
  • 공식 계산은 버전이 고정된 결정론 엔진이 수행합니다 — LLM은 계산하지 않습니다
  • 사무소별 표기 관습을 학습해 심볼 이형을 흡수합니다
  • 리비전 간 변경을 추적해 파급 범위를 표시합니다

그리고 — 근거가 약하면 먼저 판단을 보류하고 사람에게 넘깁니다.

2Platform

AI-native 엔지니어링 검증 스택.

doAZ Engine은 AI 추론 계층과 엔지니어링 정밀 계층을 하나의 구조로 통합합니다 — AI를 기존 도구에 덧붙인 것이 아니라, 검증을 중심으로 설계한 플랫폼입니다.

AI Intelligence Layer

문서·도면·표·계산의 산업적 의미를 이해합니다. 추출하고, 매핑을 제안하고, 근거를 검색해 설명합니다. 사무소별 표기 관습까지 학습하는 도메인 적응 구조.

Engineering Precision Layer

공식 계산은 버전이 고정된 결정론 엔진이 수행합니다. 단위·기준·허용오차·테스트·승인 이력이 하나의 실행 단위로 관리됩니다.

ResultSource artifactExtracted evidenceApplied ruleVersionValidationHuman reviewer
Explore the Platform →
배포 · 데이터 경계— 각 항목의 현재 상태를 그대로 표기합니다
온프레미스 · 폐쇄망 배포

계약 범위 내 제공

교차 고객 학습 금지

제품 원칙 · 계약 명시

버전 고정 결정론 커널

제공 중

AI에 승인 권한 없음

제품 경계

전체 항목·상태 보기 →
3Industries

복잡성이 가장 높고, 검토 실패의 비용이 가장 큰 산업에 배포되어 있습니다.

실제 제품 화면 및 합성 개념도 — 고객 프로젝트 데이터가 아닙니다.

Deep Dive · GeoAI

시추 보고서 한 뭉치가, 설계가 쓸 수 있는 판단 근거가 되기까지

GeoAI 자세히 보기 →
GeoAI — 시추 보고서에서 추출한 현장 요약과 지층 구성
STEP 01
보고서를 읽습니다

수백 페이지 시추 보고서에서 지층·물성·시험 결과를 추출하고, 값마다 원본 페이지를 붙입니다.

GeoAI — 시추공 10개를 이어 생성한 지반 단면도와 굴착면 레벨
STEP 02
지반을 모델링합니다

흩어진 시추공을 이어 단면을 생성합니다. 굴착면 레벨과 지층 경계가 함께 표시됩니다.

GeoAI — 지층별 특성·시험 결과·주요 위험 요소를 정리한 AI 지반 도우미 응답
STEP 03
판단 근거를 제시합니다

연약층·지하수·급격한 강도 변화 같은 위험 요소를 근거와 함께 제시합니다 — 결론만 던지지 않습니다.

실제 제품 화면 · 고객 식별 정보는 제외했습니다.

4Proof

말이 아니라, 검증 가능한 수치로.

35일 → 30분95% 단축

흙막이 가시설 — 도면이 현실과 만나는 곳

설계도서와 현장 계측 데이터를 교차검증하고 물리 기반 AI 앙상블(PINN·Bi-LSTM·XGBoost)로 변위를 예측. 검토 정확도 99.2%, 지반분석 직접비 연 6.4억 원 절감 산정. 20개월 협업 끝에 고객이 공동 사업화 파트너가 되었습니다.

포스코이앤씨 · GeoAI · 공동 사업화

기준: 포스코이앤씨 지반 검토 frozen gold set

사례 상세 →
500장1:1 매칭

심의의견 한 문장마다 근거 도면을 붙입니다

건축위원회 심의의견·조치계획을 자동 파싱해 도면 레지스트리와 1:1 매칭, 신뢰도와 근거를 붙여 사람이 확정합니다. 실프로젝트 심의의견 13/13 전 항목 반영 확인 — 청라·경북 등 실 현장 적용 중.

대우건설 · DW-SIGHT

기준: 대우건설 DW-SIGHT 실프로젝트 13/13 항목

사례 상세 →
97.8%출처 귀속률 (시방서 QA)

모든 답변에 문서·페이지·인용이 붙습니다

시방서 QA 출처 귀속률 97.8% — 롯데건설 상용 환경 계측치입니다. 같은 엔진이 다른 두 도메인에서도 실증됐습니다: 건설 도면·계약서 검색 정확도 92.3%(KT에스테이트, 운영 중), 소방설비 도면 심볼 인식 99%(서울소방재난본부, 실증). 세 수치는 각기 다른 환경·과업의 계측치로 서로 비교 대상이 아닙니다.

롯데건설 · 상용화

기준: 롯데건설 시방서 QA 상용 환경 계측 기준

사례 상세 →

11건 재구매·확장 발주 · 아웃바운드 영업 0건

재구매·확장 발주 — 두산 4 · 롯데 3 · 포스코 2 · KT 216개 엔터프라이즈 고객, 전량 인바운드·재구매로 성장했습니다(2023–26, 기존 고객 재발주/확장 건수).

창호 검증 콘솔 · 데모 프로젝트 실행 화면DEMO PROJECT
창호 검증 콘솔 — 평면도 부호 118개를 일람표와 전수 대조, 도면 위 좌표로 근거 표시
평면도 부호 118개 ↔ 일람표 전수 대조 — 판정마다 도면 좌표가 붙습니다. 샘플 리포트 →

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