이제는 입찰 안내서도 AI로 분석한다!

이제는 입찰 안내서도 AI로 분석한다!

SK건설이 국내 건설사 최초로 입찰안내서 AI 분석 시스템을 구축하였다고 합니다. 수많은 Page의 입찰안내서를 분석하는데 많은 시간이 소요되었지만, 이 시스템을 활용하면 최대 60%의 시간을 절약할 수 있다고 하는데요! 이 시스템에 대해 더 알아볼까요?

SK Careers Editor 이화정

안녕하세요. 저는 SK건설 Oil & Gas 사업부문의 Digital Transformation(디지털 기술을 이용하여, Oil & Gas Plant 건설의 생산성 혁신) 업무를 담당하고 있는 O&G DT TF의 신동민 프로입니다. 

건설산업의 입찰 절차(Process)는 입찰 안내서 분석으로부터 시작됩니다. Oil & Gas Plant를 포함한 모든 건설분야는 발주처(또는 Client/사업주, Plant를 소유하고 운영하여 제품을 생산하는 회사)의 입찰 안내서에 따라서 건설공사가 수행됩니다. 입찰 안내서는 발주처가 운영하고자 하는 Plant의 요구사항이(ex. 건설된 Plant의 용량, 사용되어야 할 자재 사항(specification), 준수해야 할 표준규격 등등) 적혀 있는 문서입니다. 

일반적으로 해당 Plant 건설사업을 수행하고자 하는 건설사는 입찰 안내서를 기준으로, 공사에 필요한 기술적 사항과 비용을 발주처에 제안하게 됩니다. 이러한 업무를 입찰이라고 표현합니다. 발주처는 여러 건설사에서 제안한 내용을 평가하고 최종적으로 1개의 건설사를 선택함으로써, 수주 및 건설사업이 시작되는 입찰 Process를 가지고 있습니다. 

입찰 안내서에 언급된 발주처의 요구사항 분석은 입찰 절차의 매우 중요한 업무입니다. 입찰 안내서를 잘못 이해하거나, 중요한 내용을 누락하고 입찰을 할 경우, 해당 Project를 수주하지 못하거나, 수주하더라도 Project의 손실이 발생될 가능성이 매우 높습니다. 그러나, 입찰을 준비하는 건설사가 반드시 봐야하는 입찰안내서의 양은 몇만 Page 이상이며, 영어로 작성되어 있는 반면 상대적으로 입찰준비 기간은 2~3개월 정도로, 짧기 때문에 입찰 안내서 분석 과정에 많은 인력이 참여해야 하는 어려움이 있습니다. 또한, 분석하는 사람의 경험 수준에 따라, 입찰 안내서 분석 결과가 상이한 문제도 발생될 수 있습니다.

이에, 인공 지능(Artificial Intelligence)을 입찰 안내서 분석업무에 활용하도록 하였습니다. 앞서 언급된 입찰 안내서 분석과정에 AI를 활용하여, 참여 인력 수를 낮추고, 분석 시간을 단축하며, 정확한 분석이 되도록 하였습니다. 

 

AI 기술은 만능이 아닙니다. TV나 영화에서는 AI가 모든 것을 해 주는 것으로 보이지만, 현실의 기술과는 차이가 있습니다. 현재의 AI 기술은 매우 한정적인 분야에서 사용이 가능하고, 여전히 '학습'이라는 어려움이 있습니다. 해당 과제를 수행하는 데 있어서, 사용자가 기대하는 AI의 수준과 현실의 AI 기술과의 차이를 좁히는 것이 어려웠습니다.

Digital 기반의 업무 Process로 변화하기 위하여, 자연어 분석 AI가 선택되었습니다. 건설업을 포함한 다양한 산업군에는 아직도 문서를 활용한 업무가 수행되고 있고, Digital로 변화된 시점에도 과거의 정보는 문서로 존재하고 있습니다. 따라서, 문서기반의 업무 절차를 Digital 기반으로 전환하기 위한 가장 쉽고 빠른 방법으로 자연어 분석 AI 기술이 선택되었습니다. 만약 AI를 활용하지 않고 문서를 Digital화하기 위해서는 사람이 모든 문서를 Digital Data로 변환/입력해야 합니다. 또한, 현재 사용가능한 다양한 AI 기술 중에서 상대적으로 신뢰도가 높고, 사용경험이 많고, 학습이 상대적으로 용이한 것이 자연어 분석 AI 기술입니다.

효과가 가장 클 것으로 예상되는 입찰안내서 분석에 AI를 적용하였습니다. 앞서 언급된 바와 같이 건설산업에는 문서를 활용한 업무 분야가 매우 다양합니다. 그 중에서도 AI 활용시 투입되는 비용/시간 대비 효과가 가장 클 것으로 예상되는 입찰 안내서 분석 업무에 AI를 적용하게 되었습니다.

인터넷 검색엔진을 상상하시면 이해가 빠를 것 같습니다. 에디터 분께서 오늘의 날씨를 알고 싶을 때, D, N사의 Site에 접속하셔서 “오늘의 날씨” 라는 검색어를 입력 후, 결과를 확인하게 됩니다. SK건설에서 구축한 입찰안내서 분석 시스템도 유사한 동작구조를 가지고 있습니다. 입찰안내서(문서)가 발주처로부터 접수(PDF, Word 과 같은 전자 파일문서)되면, 이를 입찰 안내서 분석시스템에 입력을 합니다. 그러면 자연어 분석 AI가 문서에 있는 문장들을 분석하여, 품사별 구분, 문장형태별 구분, 단어와 단어 사이의 연관성들을 해석하고, System 기록하게 됩니다. 이후에 검색이 필요한 입찰 안내서 내용 또는 AI 학습과정을 통해 사전에 입력된 검색어로부터 입찰 안내서의 정보를 확인하게 됩니다.

이에 분석 시스템을 위해 가장 먼저 수행되는 과정이 AI 학습입니다. AI를 학습시킨다는 의미가 좀 생소하실 것 같습니다. 저희가 금번에 적용한 자연어 분석 AI는, 학습 전에는 중학생 정도의 언어 수준을 가지고 있습니다. 영어의 품사를 구분하고, 사전적인 동의어를 이해하는 정도의 수준입니다. 이러한 AI에 입찰 안내서 분석을 할 수 있는 지식을 가르치게 됩니다. “입찰 안내서 분석 항목”이라는 것은 동의어, 전문적 용어, Key word 또는 문장 형태입니다. 예를 들어 입찰 안내서에서 “펌프 성능”에 대한 발주처 요구사항을 검색하기 위해서, “pump’s performance at best efficiency”이라는 단어의 조합을 인공지능 시스템에 학습시킵니다. “pump’s shall have a minimum efficiency”이라고 표현되는 경우도 있기 때문에, “pump’s performance at best efficiency” 과 “pump’s shall have a minimum efficiency”은 같은 의미를 같는 다는 것을 인공지능에 학습시키기 됩니다. 이렇게 학습을 시키게 되면, AI가 입찰 안내서로부터 2가지 문장에 해당되는 내용을 찾아서 “펌프 성능 요구사항”으로 보여주게 됩니다. 

다음으로 학습된 AI를 평가합니다. 동일한 입찰안내서를 사람이 분석한 결과(정답)와 학습된 AI로 분석 결과(예측 값)를 상호 비교하고, 정답과 예측 값이 차이가 나는 경우에, 재 학습을 함으로써 AI분석결과의 정확도를 높일 수 있습니다.

 

 

신문기사에 언급된 바와 같이 현재 구축된 AI의 정확도는 94%입니다. (AI가 예측한 분석결과 / 사람이 분석한 결과 = 94%) 일반적으로 AI 업계에서는 정확도가 80%를 상회하면 성공적으로 AI가 학습되었고, 현업에 활용이 가능하다고 평가 하고 있습니다. 분석 정확도 목표는 99%입니다. 현재까지 개발된 AI System을 입찰안내서 분석업무에 활용하면서, 추가적인 학습을 하면 99%까지 가능하리라 생각됩니다.

 

AI는 사람을 도와주는 기술입니다. 잘 알고 계시고, 예상되는 AI 활용의 긍정적인 부분이 있습니다. 그러나, AI가 사람을 대체할 것이라는 부정적인 우려도 많이 있습니다. 과거에는 AI가 사람을 대체할 수 있을 것이라고 생각하고, 그렇게 접근해 왔습니다. 그러나, 최근에는 단순/반복적인 업무는 AI가 수행하고, 사람은 창의적인 일에 집중할 수 있도록, 즉 AI와 사람이 서로 공존하는 모델을 만들고 있습니다. AI기술을 사용한 로봇을 예를 들어 보겠습니다. 과거 AI/사람 관계를 설명하기 좋은 예로써, 자동차 공장의 용접 로봇이 있습니다. 사람이 용접하던 것을 100% 로봇이 대체하고 있습니다. 그러나 위험하고, 단순 반복적인 일은 잘하지만, 순간적인 판단력을 필요하거나 창의적인 일에서는 아직 로봇의 기술이 발달되지 못한 부분도 있습니다.

현재의 AI와 사람의 관계를 설명하는 예로써, 라떼 아트가 있습니다. 커피를 굽고, 분쇄하고, Drop 하고. 어떻게 보면 단순 반복적이고 일정한 수치에 따라서 작업 하는 부분은 로봇이 수행을 하고, 주문하는 사람의 감정을 파악하고, 즉각적인 요구사항에 따라, 라떼 위에 그림을 그리는 것은 사람이 하는 것입니다. 즉, 위의 예와 같이 AI와 사람은 경쟁관계가 아니라, 사람을 도와주는 도구로써 사용되는 것입니다. 

입찰 안내서 분석시스템은 사람을 도와주는 역할을 합니다. 수만Page의 입찰안내서를 매우 짧은 시간에 정확하게 분석하는 것은, 매우 고통스러운 일입니다. 이에 인공지능 기술의 도움을 받으면 사람은 결과를 분석하고, 창의적인 일에 집중할 수 있습니다. 입찰 안내서 분석 시스템은 사람을 대체하는 것이 아닙니다. 

앞으로 사람의 역할이 변화될 것 같습니다. 과거와 같이 사람이 직접 입찰안내서를 분석하기 보다는 인공지능이 입찰안내서를 잘 분석하도록 학습시키는 것이 사람의 역할이 될 것 같습니다. 마찬가지로 설계업무도 사람이 직접 설계를 하는 것이 아니라, 인공지능이 설계를 잘 하도록 학습시키고, 평가하는 것이 사람의 역할이 될 것 같습니다.

건설산업도 첨단산업으로 변화되고 있습니다. 종이로 인쇄된 도면을 가지고 현장에서 나가서 업무를 하고, 줄자로 치수를 재고, 디지털 카메라로 사진을 찍는 방식에서 벗어나 Digital Transformation된 건설산업은 설계된 3D Model을 VR로 검토하고, 현장에서 태블릿 PC로 도면 또는 3D Model을 확인/시공하게 됩니다. 시공 과정은 Laser Scan을 이용하여 정밀한 치수를 측정하거나, Drone 등을 이용하여 시공 현황을 사무실에서도 확인할 수 있습니다. 더 나아가서는 무인 장비가 토목공사를 하고, 로봇이 시공을 하고, 3D Printer로 건물을 출력하는 시대가 다가올 것으로 예상하고 있습니다. 

많은 Digital Transformation 기술 중, AI가 건설산업의 많은 영역을 차지할 것으로 예상됩니다. AI를 이용한 입찰 안내서 분석의 이의 시발점으로, 계획, 설계, 조달, 시공 뿐만 아니라 운영, 폐기와 같은 건축물과 Plant의 Life Cycle에서 AI 활용이 점차 확대 될 것입니다. AI를 확대 시키기 위해서는 통계/AI 알고리즘에 대한 지식과 창의적이고 도전적 자세가 필요합니다. 또한, Plant 산업은 국내뿐만 아니라, 해외 사업이 많아, 영어는 필수입니다. 마지막으로, 저와 함께 SK건설의 Digital Transformation에 함께 할 수 있는 사람들이 많았으면 좋겠습니다.

신동민 프로님과의 인터뷰를 통해 AI를 통해 분석하는 입찰안내서에 대해 더 잘 알 수 있었습니다. AI의 중요성이 강조되고 있는 요즘! SK건설에서 AI를 적극적으로 활용하는 모습이 인상 깊지 않나요? AI와 엔지니어의 협업이 가능해져 SK건설의 차별화된 경쟁력을 통한 생산력 향상을 기대하겠습니다.